Implementación de una secuencia didáctica basada en controversias socio-científicas con Inteligencia Artificial (IA) para promover la argumentación científica

Abstract

El objetivo del estudio consistió en diseñar e implementar una secuencia didáctica basada en controversias socio-científicas, apoyada en el uso de Inteligencia Artificial (IA), con el fin de promover la argumentación científica en estudiantes de segundo año de secundaria en Córdoba, Argentina. Enmarcado en una investigación basada en el diseño (DBR), se realizaron dos ciclos iterativos (2023 y 2024) con fases de diseño, implementación y análisis, que permitieron ajustar la propuesta tras el primer ciclo. La muestra estuvo compuesta por 37 estudiantes en el primer ciclo y 34 en el segundo, quienes trabajaron en la asignatura de Biología con énfasis en la célula y la ingeniería de tejidos. La metodología combinó la observación participante, registros escritos y el análisis de respuestas argumentativas estructuradas según el modelo de Toulmin. Los resultados muestran un incremento en las unidades argumentativas de las categorías datos y justificación (según el modelo Toulmin), mientras disminuyeron las hipótesis formuladas de forma autónoma y los contraargumentos. En conclusión, la intervención fortaleció las habilidades argumentativas, y la IA demostró su potencial para enriquecer la práctica educativa y fomentar una reflexión crítica sobre dilemas éticos y científicos, aunque persisten limitaciones en la diversidad argumentativa y cierta dependencia de la tecnología.

The objective of the study is to design and implement a didactic sequence based on socio-scientific controversies, supported by the use of Artificial Intelligence (AI), in order to promote scientific argumentation among second-year secondary school students in Córdoba, Argentina. Framed within a Design-Based Research (DBR) approach, two iterative cycles (2023 and 2024) were carried out, including design, implementation, and analysis phases, allowing for adjustments to the proposal after the first cycle. The sample consisted of 37 students in the first cycle and 34 in the second, working in the subject of Biology with an emphasis on the cell and tissue engineering. The methodology combined participant observation, written records, and the analysis of argumentative responses structured according to Toulmin’s model, comparing productions completed with and without the support of ChatGPT. The results indicated improvements in the foundation of data and justifications, reflected in clearer conclusions; however, a decrease in the autonomous formulation of hypotheses and counterarguments was observed. In conclusion, the intervention strengthened argumentative skills, demonstrating the potential of AI to enrich educational practice and foster critical reflection on ethical and scientific dilemmas, despite some noted limitations in argumentative diversity and a certain dependence on technology.