Integración de inteligencia artificial en una actividad de aprendizaje basado en problemas para enseñar resistencia a antibióticos en genética microbiana

Resumen

El uso de inteligencia artificial generativa en educación superior abre nuevas posibilidades para abordar problemas. En este trabajo se describe una experiencia didáctica realizada en la asignatura Genética Microbiana de la carrera de Microbiología, donde se aplicó una actividad de aprendizaje basado en problemas para analizar un caso de Escherichia coli resistente a ciprofloxacina y β-lactámicos en ámbitos productivos y clínicos. Los estudiantes, organizados en grupos, utilizaron distintas herramientas de IA para generar hipótesis, identificar genes y mutaciones asociadas a resistencia, como también diseñar estrategias experimentales basadas en PCR y qPCR. Los resultados evidenciaron avances en la integración conceptual, la formulación de hipótesis y el diseño experimental, junto con un uso crítico de la IA. Los estudiantes identificaron el valor de estas herramientas para agilizar tanto el razonamiento inicial como sus limitaciones, especialmente la necesidad de verificación conceptual y contraste con bibliografía científica. La actividad promovió además procesos metacognitivos, discusión grupal y toma de decisiones. La incorporación guiada de IA generativa favoreció aprendizajes significativos y desarrolló habilidades esenciales para la práctica científica, constituyendo un recurso pedagógico complementario que potencia, pero no reemplaza, la revisión crítica, el método científico y la función docente.