Construcción de chatbot basado en un gran modelo de lenguaje para promover el aprendizaje significativo del modelo ondulatorio.

El aprendizaje del modelo ondulatorio en educación formal presenta dificultades persistentes, asociadas a concepciones alternativas y a desafíos para sostener procesos de aprendizaje significativo con retroalimentación oportuna. En este contexto, esta tesis tuvo como propósito diseñar, desarrollar y validar, mediante juicio de expertos, un prototipo de chatbot educativo basado en modelos de lenguaje y un sistema de generación aumentada por recuperación (RAG), orientado a promover el aprendizaje significativo del modelo ondulatorio. El estudio se organizó bajo la metodología Design and Development Research (DDR), abarcando fases de análisis, diseño, desarrollo y evaluación del prototipo. El sistema fue desplegado como aplicación web e integró recuperación sobre documentos, trazabilidad de interacciones y soporte multimodal. La validación consideró la participación de tres expertos en física y educación, quienes interactuaron con el sistema en un escenario de estudio de caso y respondieron un instrumento con escala Likert (1–5) para usabilidad, utilidad y confianza, complementado con preguntas abiertas. Los resultados evidencian una evaluación global favorable, con fortalezas en la experiencia de uso, la claridad del acompañamiento y la percepción de confiabilidad. En paralelo, el análisis cualitativo identificó oportunidades de mejora vinculadas a consistencia conceptual puntual, continuidad conversacional y aspectos de presentación de respuestas. En conjunto, los hallazgos respaldan la viabilidad del prototipo y orientan mejoras focalizadas para iteraciones posteriores.