Identificación de herramientas de inteligencia artificial generativa para el fortalecimiento de los resultados de aprendizaje del Pad de macroeconomía en Administración de Empresas – Universidad de Cundinamarca, Girardot, 2025-II

Abstract

Este estudio analiza el potencial de la inteligencia artificial generativa (IAG) como estrategia pedagógica para fortalecer los Resultados de Aprendizaje Esperados (RAE) del Plan de Aprendizaje Digital (PAD) de la asignatura de Macroeconomía en el programa de Administración de Empresas de la Universidad de Cundinamarca, sede Girardot, durante el periodo 2025-II. La investigación surge ante las dificultades recurrentes de los estudiantes para comprender conceptos macroeconómicos abstractos, interpretar indicadores y aplicar modelos teóricos en contextos reales, limitaciones que persisten a pesar de la estructura curricular existente. Desde un enfoque cualitativo de tipo descriptivoanalítico, se realiza un análisis curricular de los RAE del PAD y una revisión documental de herramientas de IAG con potencial educativo, entre ellas ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity y Copilot. Asimismo, se integran entrevistas y encuestas exploratorias a estudiantes y docentes con el fin de identificar percepciones, preferencias metodológicas y riesgos asociados al uso de estas tecnologías en el aprendizaje de la macroeconomía. Los resultados evidencian que la IAG puede contribuir al fortalecimiento de competencias conceptuales y procedimentales mediante explicaciones personalizadas, simulaciones de escenarios económicos, visualización de datos y ejercicios guiados, favoreciendo la comprensión, la motivación y la aplicación práctica de los contenidos. Se concluye que la IAG, integrada de manera crítica y alineada con los objetivos curriculares, constituye un recurso complementario que puede enriquecer la enseñanza de la macroeconomía y servir como base para futuras investigaciones de carácter aplicado en educación superior. ABSTRACT: This study analyzes the potential of generative artificial intelligence (GAI) as a pedagogical strategy to strengthen the Expected Learning Outcomes (ELOs) of the Digital Learning Plan (DLP) for the Macroeconomics course in the Business Administration program at the University of Cundinamarca, Girardot campus, during the 2025-II period. The research emerges in response to recurring difficulties faced by students in understanding abstract macroeconomic concepts, interpreting indicators, and applying theoretical models in real-world contexts, limitations that persist despite the existing curricular structure. Using a qualitative, descriptive-analytical approach, the study conducts a curricular analysis of the DLP’s ELOs and a documentary review of GAI tools with educational potential, including ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, and Copilot. In addition, exploratory interviews and surveys were carried out with students and faculty in order to identify perceptions, methodological preferences, and risks associated with the use of these technologies in macroeconomics learning. The results show that GAI can contribute to strengthening conceptual and procedural competencies through personalized explanations, economic scenario simulations, data visualization, and guided exercises, thereby enhancing comprehension, motivation, and the practical application of content. It is concluded that GAI, when critically integrated and aligned with curricular objectives, constitutes a complementary resource that can enrich the teaching of macroeconomics and serve as a foundation for future applied research in higher education.