Diseño y validación docente de materiales didácticos de lectoescritura generados con inteligencia artificial generativa: percepciones pedagógicas de profesores en aulas de 7° básico a 2° medio.

Abstract

La crisis de aprendizajes en lectoescritura post-pandemia en Chile ha evidenciado la necesidad de materiales didácticos innovadores y adaptativos. Esta investigación, enmarcada en el Plan Nacional de Tutorías MINEDUC-UMCE, tuvo como objetivo diseñar, producir y validar un conjunto de materiales didácticos para la enseñanza de la lectoescritura, creados mediante inteligencia artificial (IA) generativa y fundamentados en los modelos pedagógicos Leer para Aprender (Reading to Learn) y Teaching Across at the Right Level (TaRL). Desde un enfoque de investigación de diseño y desarrollo, se implementó un proceso de tres fases: 1) revisión de un corpus de conocimiento teórico-curricular para el diseño de prompts; 2) producción iterativa de 192 guías de aprendizaje (48 por nivel, de 7° básico a 2° medio), diferenciadas en tres niveles de complejidad lectora (inicial, intermedio, avanzado) e integradas con recursos multimodales; y 3) validación empírica mediante un diseño de triangulación que incluyó una evaluación interna por pares (n=8 investigadores) y una evaluación externa por 24 docentes de Lengua y Literatura en ejercicio, quienes valoraron 48 guías a través de un cuestionario mixto de 26 ítems cuantitativos y preguntas abiertas. Los resultados cuantitativos evidencian una alta valoración de los materiales en las dimensiones de alineación curricular (sobre 75% de "excelente") y pertinencia de los recursos multimodales (sobre 62,5% de "excelente"), siendo recomendado su uso por el 79,2% de los docentes. Sin embargo, el análisis cualitativo de las respuestas abiertas revela una debilidad significativa y consistente en las dimensiones de atención a la diversidad, adaptación para estudiantes con Necesidades Educativas Especiales (NEE) y fomento del trabajo colaborativo. Se concluye que la IA generativa es una herramienta eficaz para la transposición didáctica a nivel curricular y para la producción eficiente de materiales base. No obstante, su integración en el aula no puede ser autónoma; su valor pedagógico real emerge de la mediación docente, que actúa como validador crítico para humanizar la tecnología y adaptarla a la complejidad y diversidad del aula. El estudio aporta un protocolo metodológico replicable y evidencia empírica sobre los límites y posibilidades de la IA en la didáctica de la lengua, subrayando la necesidad de desarrollar competencias docentes en validación de contenidos generados por IA.