Aplicación de la Taxonomía Digital de Bloom en el Diseño De Prompts para Escritura Académica con Inteligencia Artificial

Resumen

Introducción. El crecimiento de la inteligencia artificial en la docencia secundaria ha transformado, los procesos de escritura académica y generación de conocimiento. Ante ese escenario, el estudio propone un marco sintáctico orientado al diseño de Prompts académicos, con énfasis en redacción científica y generación multimedial (texto-imagen). El objetivo general de esta investigación se estableció; Evaluar el efecto de un taller formativo basado en la Taxonomía Digital de Bloom, orientado al uso estructurado de herramientas de inteligencia artificial, sobre la calidad de la escritura científica en estudiantes de educación secundaria de centros educativos públicos de Costa Rica. Metodología. La investigación se implementó en el marco de un diseño mixto secuencial explicativo. La muestra estuvo integrada por 46 estudiantes de educación media, de dos centros educativos de secundaria pública de Costa Rica. La selección de los estudiantes se realizó, tomando como base estar matriculados en asignaturas con componente investigativo. La iniciativa consistió en desarrollar un taller de 20 horas, centrado en la adaptación de la Taxonomía Digital de Bloom, con el propósito de estructurar instrucciones en herramientas de Inteligencia Artificial como ChatGPT, Copilot y DeepSeek. Se implementó un cuestionario tipo Likert y preguntas abiertas, validado por expertos. El análisis cuantitativo se realizó con el apoyo de estadística descriptiva con la aplicación en SPSS, y el cualitativo mediante codificación abierta y axial en NVivo. Resultados. Del estudio se identificó que el 63% de los participantes, calificó el taller como “muy claro” y el mismo porcentaje, lo consideró “muy útil”. Por otra parte, más del 90% de los encuestados, percibió comprensible la redacción de instrucciones y la creación de imágenes con Inteligencia Artificial. Asimismo, el 43,5% de los participantes, identificó algunas aplicaciones prácticas en sus tareas académicas. Conclusión. Utilizando taxonomías cognitivas y directrices para la competencia digital, se pueden elaborar indicaciones de manera deliberada. Esto para facilitar la interacción entre humanos, e inteligencia artificial en el ámbito académico. Una formación estructurada en inteligencia artificial también está, ayudando a avanzar en un nuevo marco, para la competencia curricular estratégica