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

Abstract

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.