Transitando la revolución de la IA: retos de la enseñanza de la ingeniería en la Universidad de Manizales
DOI:
https://doi.org/10.26507/paper.4835Palabras clave:
Educación, Ingeniería, Currículo, Inteligencia Artificial (IA)Resumen
Actualmente la formación en educación superior se enfrenta a desafíos sin precedentes en su historia reciente. Los rápidos avances en Inteligencia Artificial (IA) y las tecnologías que le subyacen requieren ejercicios formativos dinámicos y adaptables, sin embargo, los enfoques pedagógicos tradicionales permanecen, lo que lleva a posibles brechas al momento de desarrollar las habilidades de los futuros ingenieros, acorde con la demanda de un medio en constante evolución. La Facultad de Ciencias e Ingeniería de la Universidad de Manizales no es ajena a los retos críticos a los que se enfrentan profesores y estudiantes inmersos en los procesos de enseñanza-aprendizaje dentro de sus programas académicos de Ingeniería.
El objetivo de este proyecto es entonces identificar y analizar los retos y obstáculos que dificultan la apropiación de la IA en la formación de ingenieros en la Universidad de Manizales, incluidas las cuestiones relacionadas con el diseño de los planes de estudios, las metodologías de enseñanza, el acceso a recursos de vanguardia y la integración de herramientas basadas en la IA.
Para lograrlo, el proyecto emplea un enfoque metodológico mixto, combinando información cualitativa procedente de encuestas y entrevistas a profesores y estudiantes con análisis cuantitativos de las métricas de rendimiento de los estudiantes. Esto se complementa con una revisión exhaustiva de los planes de estudios y las prácticas pedagógicas existentes. Entre los resultados se incluye un mapeo exhaustivo de los retos identificados, el desarrollo de recomendaciones basadas en pruebas para la mejora de los planes de estudios y la innovación pedagógica, y la creación de un marco para la integración de herramientas de aprendizaje impulsadas por IA. En última instancia, este proyecto busca mejorar la calidad de la educación en ingeniería en la Universidad de Manizales, asegurando que los graduados estén bien preparados para satisfacer las demandas del cambiante panorama tecnológico.
Biografía del autor/a
Luis Carlos Correa Ortiz, Universidad de Manizales
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Citas
Adeyeye, O. J., & Akanbi, I. (2024). Artificial Intelligence for Systems Engineering complexity: A review on the use of AI and Machine Learning algorithms. Computer Science & IT Research Journal, 5(4), 787–808. https://doi.org/10.51594/csitrj.v5i4.1026
Alqudah, R., Batarseh, M., & El-Issa, F. (2025). Exploring online teaching’s impact on instructors in core engineering courses: Insights, challenges, and future directions. Computer Applications in Engineering Education, 33(1). https://doi.org/10.1002/cae.22807
Furman, G. D. (2024). Enhancing engineering education: The role of artificial intelligence in personalizing learning and outcomes. 2024 4th International Conference on Big Data Engineering and Education (BDEE), 61–65.
González-Ibarra, A. M., Álvarez-Aguilar, N. T., Treviño-Cubero, A., & Castillo-Elizondo, J. A. (2024). La inteligencia artificial y formación de ingenieros: una visión desde la apreciación de los estudiantes. Revista Electrónica ANFEI Digital, 16. https://doi.org/10.63136/read1620241008pp748
Hughes, L., Malik, T., Dettmer, S., Al-Busaidi, A. S., & Dwivedi, Y. K. (2025). Reimagining higher education: Navigating the challenges of generative AI adoption. Information Systems Frontiers: A Journal of Research and Innovation. https://doi.org/10.1007/s10796-025-10582-6
Jaramillo, J. J., & Chiappe, A. (2024). The AI-driven classroom: A review of 21st century curriculum trends. Prospects, 54(3–4), 645–660. https://doi.org/10.1007/s11125-024-09704-w
Jiménez López, A. F., Jiménez López, F., Ruge Ruge, I. A., & Vera Cely, Ó. F. (2024). Explorando el impacto de la Inteligencia Artificial en la formación de ingeniería electrónica. Encuentro Internacional de Educación En Ingeniería, 1–13.
Jin, Y., Yan, L., Echeverria, V., Gašević, D., & Martinez-Maldonado, R. (2025). Generative AI in higher education: A global perspective of institutional adoption policies and guidelines. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8(100348), 100348. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100348
Kamali, J., Alpat, M. F., & Bozkurt, A. (2024). AI ethics as a complex and multifaceted challenge: decoding educators’ AI ethics alignment through the lens of activity theory. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1). https://doi.org/10.1186/s41239-024-00496-9
Kroff, F. J., Coria, D. F., & Ferrada, C. A. (2024). Inteligencia Artificial en la educación universitaria: Innovaciones, desafíos y oportunidades. Espacios: Ciencia, Tecnologia y Desarrollo, 45(05), 120–135. https://doi.org/10.48082/espacios-a24v45n05p09
Montúfar-Chiriboga, G. J. (2025). Transformando la educación en ingeniería: adaptaciones necesarias en la era de la inteligencia artificial. Prisma Tecnológico , 16(1). https://doi.org/10.33412/pri.v16.1.4071
Mosly, I. (2024). Artificial intelligence’s opportunities and challenges in engineering curricular design: A combined review and focus group study. Societies (Basel, Switzerland), 14(6), 89. https://doi.org/10.3390/soc14060089
Pham, T., Nguyen, T. B., Ha, S., & Nguyen Ngoc, N. T. (2023). Digital transformation in engineering education: Exploring the potential of AI-assisted learning. Australasian Journal of Educational Technology, 39(5), 1–19. https://doi.org/10.14742/ajet.8825
Samala, A. D., Rawas, S., Wang, T., Reed, J. M., Kim, J., Howard, N.-J., & Ertz, M. (2024). Unveiling the landscape of generative artificial intelligence in education: a comprehensive taxonomy of applications, challenges, and future prospects. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12936-0
Sanz-Angulo, P., Galindo-Melero, J., De-Diego-Poncela, S., & Martín, Ó. (2025). Promoting soft skills in higher engineering education: Assessment of the impact of a teaching methodology based on flipped learning, cooperative work and gamification. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13322-0
Sun, J., Kwong, C.-F., & Buticchi, G. (2024). The potential of AI in electrical and electronic engineering education: A review. 2024 IEEE 11th International Conference on E-Learning in Industrial Electronics (ICELIE), 1–6.
Wheeler, L., Oyewola, Y. V., & Longhurst, M. (2025). Lesson planning: Bridging conceptual to practical engineering design classroom activity. Journal of Science Teacher Education, 1–28. https://doi.org/10.1080/1046560x.2025.2452734
Zhang, N., Leong, W. Y., Zhang, T., & Wei, C. (2024). Artificial intelligence in engineering education: A review of pedagogical innovations. INTI Journal, 2024(1). https://doi.org/10.61453/intij.202446
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