Inteligencia artificial: retos y oportunidades en los cursos de programación para ingeniería

Resumen

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la enseñanza y uso de la programación en cursos de pregrado, posgrado y en la vida cotidiana, planteando tanto desafíos como oportunidades. El acceso inmediato a bases de datos y el uso de herramientas de IA, como generadores automáticos de código a partir de instrucciones lingüísticas comunes, han modificado el proceso tradicional de aprendizaje. Por un lado, estas tecnologías pueden facilitar la comprensión y uso de conceptos complejos, disminuyendo los tiempos en la solución de problemas. En este sentido, herramientas como ChatGPT, GitHub Copilot y otros sistemas avanzados pueden generar código funcional a partir de instrucciones básicas, facilitando la resolución de problemas en eventos prácticos de programación, proyectos colaborativos y “hackatones” académicos. Por otro lado, plantean interrogantes sobre la autonomía del estudiante y el desarrollo de habilidades críticas en el pensamiento algorítmico y lógico. Adicionalmente, cada vez el uso de lenguajes orientados a objetos, enmascaran significativamente la lógica de programación tradicional, dando como resultado un nuevo paradigma de programación sin la necesidad de escribir muchas líneas de código, simplemente aprovechando las bondades de este paradigma para resolver problemas enlazando o uniendo objetos según la jerarquía (como lo podemos evidenciar en programas como Scratch, GoogleSheets, o incluso librerías de Python como Pywalk, entre otras). Este ensayo analiza cómo la integración de la IA puede complementar las metodologías educativas tradicionales en la formación de futuros ingenieros, permitiendo un aprendizaje más personalizado y enfocado en la creatividad y solución de problemas. También se examinan los riesgos asociados, como la dependencia excesiva de herramientas automáticas y la necesidad de ajustar las estrategias de evaluación. La adopción efectiva de la IA en la enseñanza de la programación requiere un equilibrio entre el aprovechamiento de estas tecnologías y el fortalecimiento de habilidades fundamentales que aseguren la formación de profesionales competentes y reflexivos, permitiendo a los estudiantes enfocarse en el análisis crítico de códigos generados y su integración en proyectos que desafíen a los estudiantes a evaluar, adaptar y optimizar las soluciones sugeridas por la IA, de una manera más consciente de los principios esenciales detrás del código.