Inteligencia artificial generativa en la enseñanza de programación aplicada a la Ingeniería Química

Resumen

La inteligencia artificial generativa está transformando las formas de aprender programación y de resolver problemas computacionales en educación superior. En ingeniería química, su integración posee especial interés para el análisis numérico, la elaboración de herramientas informáticas y la representación de procesos, pero debe distinguirse entre posibilidades técnicas y resultados de aprendizaje demostrados. El objetivo fue analizar críticamente la literatura proporcionada acerca del uso de inteligencia artificial generativa en la enseñanza de programación y sus vínculos con la formación en ingeniería química. Se efectuó una síntesis documental temática de 22 archivos científicos aportados en dos entregas, contrastando investigaciones empíricas, revisiones y propuestas disciplinares. Se consideraron la mediación docente, el aprendizaje algorítmico, la generación y depuración de código, las aplicaciones químicas y los riesgos de implementación. Los estudios muestran experiencias de apoyo a la explicación de sintaxis, retroalimentación inmediata y elaboración de recursos computacionales; asimismo, documentan inquietudes relativas a dependencia, confiabilidad de respuestas e integridad académica. Los trabajos directamente situados en ingeniería química son menos numerosos que los centrados en programación general o en otras ingenierías. Se concluye que la articulación educativa más defendible combina problemas disciplinares auténticos, verificación de código y resultados, y evaluación del razonamiento independiente. El acervo recibido constituye una base documental para la revisión, pero no permite reconstruir por sí solo las cifras de identificación y cribado exigidas por PRISMA 2020.