Methodological proposal to incorporate generative Artificial Intelligence in university programming training
Author(s)
Jesús Sánchez Allende
Resumen
Este trabajo presenta una propuesta sobre el uso de la IA generativa en la universidad dada la carencia de marcos metodológicos pedagógicamente fundamentados. Se propone una metodología de cuatro fases secuenciales que integra evidencia de meta estudios en tutoría inteligente, retroalimentación automatizada, personalización adaptativa y LLM en formación de programación. Se identifican cinco componentes clave cuya integración sistemática evidencia un impacto en el aprendizaje: retroalimentación inmediata contextualizada, personalización según el nivel de conocimientos, andamiaje cognitivo progresivo, multimodalidad en la presentación de contenidos y análisis predictivo. Las evidencias recopiladas, a partir principalmente de meta estudios anteriores, proporcionan las bases para definir la propuesta metodológica. En la propuesta también se abordan algunas de las limitaciones que podemos encontrar en la literatura como la dependencia excesiva de las herramientas de IA y la necesidad de formación del docente. La propuesta va dirigida al desarrollo de autonomía y pensamiento crítico de los estudiantes.
Palabras clave
IA generativa, programación, educación universitaria, retroalimentación, personalización adaptativa.
Abstract
This book chapter presents a proposal regarding to the use of generative AI in university education, addressing the current scarcity of pedagogically grounded methodological frameworks. A four-phase sequential methodology is proposed, integrating evidence from meta-studies on Intelligent Tutoring Systems (ITS), automated feedback, adaptive personalization, and Large Language Models (LLMs) within the context of programming training. Five key components are identified, the systematic integration of which demonstrates a tangible impact on learning: contextualized immediate feedback, personalization based on proficiency levels, progressive cognitive scaffolding, multimodality in content presentation, and predictive analytics. The gathered evidence, derived primarily from prior meta-analyses, provides the foundation for defining this methodological proposal. Furthermore, the proposal addresses limitations identified in the literature, such as the potential for over-reliance on AI tools and the imperative for faculty training. Ultimately, the proposed framework is aimed at fostering student autonomy and critical thinking.
Keywords
Generative AI, programming, university education, feedback, adaptive personalization.
DOI: 10.58909/ad2560369
Pages
136-147
HOW TO CITE
Sánchez Allende, J. (2025). Propuesta metodológica para incorporar la Inteligencia artificial generativa en la formación universitaria de programación. In Actis Di Pasquale, E. (Editor), Artificial intelligence in education: applications, proposals and challenges. (pp. 136-147). Madrid, España: Adaya Press. https://doi.org/10.58909/ad2560369