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Metodología basada en inteligencia artificial para el análisis de dificultades conceptuales en educación en física contemporánea

Código: 3903 • Estado: Revisión Comité de Ética

Investigador Principal Juan Carlos Salazar Montenegro

Facultad Ciencias Exactas y Naturales

Departamento Física

Resumen del Proyecto La investigación en educación en física ha producido una gran cantidad de estudios sobre dificultades conceptuales, formas de razonamiento y procesos de aprendizaje en áreas de alta complejidad conceptual, como la física cuántica y la relatividad. Sin embargo, el crecimiento acelerado de esta literatura dificulta identificar relaciones entre conceptos, dificultades de aprendizaje y enfoques de enseñanza mediante revisiones tradicionales, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de publicaciones científicas.
En este contexto, el presente proyecto propone el desarrollo de una metodología computacional basada en inteligencia artificial para el análisis de literatura científica sobre dificultades conceptuales en educación en física contemporánea. La propuesta partirá de una exploración temática de diferentes dominios de la física contemporánea con el fin de identificar áreas con mayor desarrollo investigativo relacionadas con dificultades de enseñanza y aprendizaje. A partir de ello, se construirá un corpus documental conformado por títulos, resúmenes y metadatos de artículos científicos indexados en bases de datos académicas especializadas.
Sobre este corpus se aplicarán modelos probabilísticos y técnicas de inteligencia artificial orientadas al análisis de datos textuales y documentos científicos, incluyendo modelado temático, redes neuronales para procesamiento de lenguaje natural, modelos basados en BERT, BERTopic, análisis de coocurrencia y redes semánticas. Estas herramientas permitirán identificar temas recurrentes, agrupamientos de artículos asociados a problemáticas educativas similares, así como relaciones entre dificultades conceptuales reportadas en diferentes investigaciones. De esta manera, se busca reconocer cuáles dificultades aparecen con mayor frecuencia en determinados dominios de la física contemporánea, qué formas de razonamiento suelen asociarse a ellas y cómo se relacionan distintos enfoques de enseñanza dentro de la literatura especializada.
A diferencia de enfoques basados únicamente en revisiones manuales o análisis descriptivos de frecuencia de términos, la metodología propuesta incorporará modelos de redes neuronales y análisis semántico capaces de identificar relaciones de significado entre documentos y conceptos, incluso cuando estos no utilizan exactamente las mismas palabras. Esto permitirá desarrollar un análisis más sistemático, integrado y reproducible de grandes colecciones de literatura científica educativa.
Finalmente, se espera consolidar una metodología reproducible, transferible y escalable para el análisis computacional de literatura educativa en ciencias, acompañada de procesos de validación orientados a evaluar la coherencia, estabilidad y consistencia de los patrones identificados mediante análisis comparativos y criterios de reproducibilidad computacional. Se espera que los resultados aporten nuevas herramientas para el estudio sistemático de dificultades conceptuales en educación en física y contribuyan al análisis de relaciones temáticas y patrones conceptuales presentes en grandes colecciones de literatura científica educativa

Convocatoria Docente 2026

Grupos de Investigación

Nombre	Línea	Clasificación
Grupo de Altas Energías.	Experimental	Categoría A

Equipo Investigador

Nombre	Tipo
Sandra Esperanza Sanchez Sierra	INT
Angela Viviana Gómez Azuero	EXT