De lo Analógico a lo Digital: Chatbot Docente Basado en IA Curricular para Fortalecer la Enseñanza y la Interacción Estudiantil

Abstract

Este trabajo de fin de máster propone la creación e implementación de un chatbot educativo basado en IA y alimentado exclusivamente con los contenidos curriculares suministrados por el profesor. Partiendo de la necesidad de transformar la enseñanza tradicional de lo analógico a lo digital y de los retos impuestos por la pandemia, se plantea como objetivo investigar cómo un asistente virtual puede liberar al docente de tareas repetitivas, optimizar la comunicación y ofrecer soporte pedagógico personalizado en entornos virtuales. La metodología combina una revisión sistemática de la literatura sobre chatbots educativos, modelos de lenguaje de gran escala (LLM) y técnicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con un análisis crítico de teorías pedagógica, hallazgos en los antecedentes y comparaciones en una postura crítica que aporte al esperado impacto de la propuesta de innovación, el trabajo se encuentra orientado bajo la pregunta ¿De qué manera un chatbot con IA que utiliza únicamente los contenidos de clase proporcionados por el docente ayuda a los profesores a mejorar su enseñanza y a ofrecer apoyo personalizado a los estudiantes en entornos virtuales de aprendizaje? Se plantea la hipótesis de que la implementación de este chatbot fortalece el rol docente al automatizar consultas frecuentes, enriquecer la interacción y adaptar el proceso formativo a las necesidades individuales del alumnado. El marco teórico articula la evolución de la educación digital, las posibilidades de la IA conversacional y el papel mediador de las tecnologías emergentes, preparando el terreno para diseñar, pilotar y evaluar el sistema software para la presente propuesta. El presente TFM aportará tanto un modelo técnico‐metodológico de integración de chatbots en la docencia virtual como evidencias sobre su impacto en la eficiencia y calidad educativa.