Efecto de una estrategia con software libre e inteligencia artificial sobre el rendimiento en álgebra universitaria: un estudio cuasiexperimental.

Palabras clave: rendimiento académico, álgebra, software libre, inteligencia artificial, educación superior

Resumen

Se evaluó el efecto de una estrategia didáctica fundamentada en software libre (GeoGebra y Octave) e IA (ChatGPT y Wolfram Alpha) sobre el rendimiento académico en álgebra de estudiantes universitarios. Se planteó que dicha estrategia produciría un rendimiento significativamente superior al de la enseñanza tradicional. Se aplicó un diseño cuasiexperimental con grupos no equivalentes, modalidad pretest-postest, durante 16 semanas, con 105 estudiantes (experimental n=55; control n=50). El primero obtuvo una ganancia de 27.61 puntos frente a 14.66 del segundo, con diferencia significativa (t(103)=6.66, p<0.001; d=1.30) y ANCOVA confirmatorio (η² parcial=0.303). La integración planificada de recursos digitales abiertos y asistentes generativos mejoró sustancialmente el aprendizaje del álgebra universitaria.

Citas

Asociación Médica Mundial. (2024). Declaración de Helsinki de la AMM: Principios éticos para las investigaciones médicas en seres humanos. https://www.wma.net/es/policies-post/declaracion-de-helsinki-de-la-amm-principios-eticos-para-las-investigaciones-medicas-en-seres-humanos/

Bray, A., y Tangney, B. (2017). Technology usage in mathematics education research: A systematic review of recent trends. Computers & Education, 114, 255-273. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.07.004

Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Second Edition. Lawrence Erlbaum Associates, Publishers. Library of Congress. Publication Data. https://utstat.toronto.edu/~brunner/oldclass/378f16/readings/CohenPower.pdf

Cohen, J. (2013). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Routledge.

Cooper, G. (2023). Examining science education in ChatGPT: An exploratory study of generative artificial intelligence Journal of Science Education and Technology, 32(3), 444-452. http://doi.org/10.1007/s10956-023-10039-Y

Daniel, W. W. (2016). Bioestadística: Base para el análisis de las ciencias de la salud. Limusa Wiley.

Deng, R., Jiang, M., Yu, X., Lu, Y., y Liu, S. (2024). Does ChatGPT enhance student learning? A systematic review and meta-analysis of experimental studies. Computers & Education, 227, 1-35. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105224

Drijvers, P. (2015). Digital technology in mathematics education: Why it works (or doesn't). En S. J. Cho (Ed.), Selected regular lectures from the 12th International Congress on Mathematical Education (pp. 135-151). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-17187-6_8

Egara, F. O., & Mosimege, M. (2024). Exploring the Integration of Artificial Intelligence-Based ChatGPT into Mathematics Instruction: Perceptions, Challenges, and Implications for Educators. Education Sciences, 14(7), 742. https://doi.org/10.3390/educsci14070742

Hillmayr, D., Ziernwald, L., Reinhold, F., Hofer, S. I., y Reiss, K. M. (2020). The potential of digital tools to enhance mathematics and science learning in secondary schools: A context-specific meta-analysis. Computers & Education, 153, 1-25. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103897

IBM Corp. (2020). IBM SPSS. Statistics for Windows, (Version 27.0) [Computer software]. https://www.ibm.com/products/spss-statistics

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

Korkmaz Guler, N., Dertli, Z. G., Boran, E., y Yildiz, B. (2024). An artificial intelligence application in mathematics education: Evaluating ChatGPT's academic achievement in a mathematics exam. Pedagogical Research, 9(2), em0188. https://doi.org/10.29333/pr/14145

Noster, N., Gerber, S., & Siller, H.-S. (2024). Pre-Service Teachers' Approaches in Solving Mathematics Tasks with ChatGPT. Digital Experiences in Mathematics Education, 10, 543–567. https://doi.org/10.1007/s40751-024-00155-8

Pepin, B., Buchholtz, N., y Salinas-Hernández, U. (2025). A scoping survey of ChatGPT in mathematics education. Digital Experiences in Mathematics Education, 11(1), 9-41. https://doi.org/10.1007/s40751-025-00172-1

Rigaud Téllez, N., Rayón Villela, P., y Blanco Bautista, R. (2024). Evaluating ChatGPT-generated linear algebra formative assessments. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, 8(5), 75-82. https://doi.org/10.9781/ijimai.2024.02.004

Shadish, W. R., Cook, T. D., y Campbell, D. T. (2002). Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference. Houghton Mifflin.

Siregar, T. (2025). Application of GeoGebra for teaching mathematics. Preprints.org. https://www.preprints.org/frontend/manuscript/b21ecc5c71e6dcb7f9dcf72ff6051d62/download_pub

Tristán-López, A. (2008). Modificación al modelo de Lawshe para el dictamen cuantitativo de la validez de contenido de un instrumento objetivo. Avances en Medición, 6(1), 37-48. https://www.humanas.unal.edu.co/lab_psicometria/application/files/9716/0463/3548/VOL_6._Articulo4_Indice_de_validez_de_contenido_37-48.pdf

Publicado
2026-09-01