Magic School y chatbots personalizados en la Metodología ABC aplicados en el curso de Monitoreo de Condición y Análisis de Fallas
- Ignacio Mamani
- 31 mar 2025
- 4 Min. de lectura
El presente artículo describe una experiencia educativa en el taller y aula con mis estudiantes de la carrera de gestión y mantenimiento de maquinaria pesada en el semestre 2024-II.
Introducción:
En la era digital actual, la integración de herramientas tecnológicas en el ámbito educativo ha revolucionado los métodos de enseñanza y aprendizaje. En este contexto, Magic School y los chatbots personalizados han emergido como soluciones efectivas para la aplicación del Aprendizaje Basado en Casos, una metodología que promueve la resolución de problemas reales a través de la interacción guiada con tecnología educativa (García & López, 2022). Ambos recursos me han permitido fomentar el aprendizaje activo y personalizado con mis estudiantes de PFR, se presentan como una estrategia innovadora para mejorar y promover el pensamiento crítico y la toma de decisiones en cursos especializados.
En el curso de Monitoreo de Condición y Análisis de Fallas, la integración de estas herramientas digitales facilita información tecnológica y el análisis de datos de vibraciones, termografía y otras técnicas predictivas junto con las metodologías de análisis de fallas en componentes mecánicos, permitiendo a los estudiantes fortalecer sus habilidades de diagnóstico en maquinaria pesada (Torres et al., 2021). Los chatbots diseñados específicamente para este entorno académico ofrecen respuestas automatizadas y personalizadas, optimizando el acceso a información clave y fomentando el autoaprendizaje (Rodríguez & Pérez, 2023).
El presente trabajo explora la implementación de 2 herramientas como Magic School y chatbots personalizados en este curso, analizando su impacto en la adquisición de conocimientos y en el desarrollo de competencias técnicas en los estudiantes de Gestión y Mantenimiento de Maquinaria Pesada.
Desarrollo:
Durante la semana 9 del curso de Monitoreo de Condición y Análisis de Fallas se ha planteado un ABC (Aprendizaje Basado en Casos) sobre el tema de fracturas, siendo el caso de un perno fracturado de 27 mm de diámetro, el perno pertenece a una rueda de un camión minero Caterpillar modelo 789. (Revisar caso). El trabajo se ha realizado de forma grupal con 4 integrantes, con la finalidad de facilitar los recursos y tiempos en el aula virtual, o laboratorio, seleccioné 2 herramientas digitales debido a mi experiencia como docente certificado en Magic School para el trabajo colaborativo y realizar el árbol lógico de fallas para determinar la causa raíz por la que falló el perno.
En la imagen 01 podemos generar actividades para una sesión colaborativa con mis estudiantes en “lanzar a los estudiantes” para ello debemos de:
Registrarnos de forma gratuita en: https://www.magicschool.ai/
Hay 3 pasos que completar para el trabajo colaborativo en el aula virtual, hacer click en “lanzar a los estudiantes”, para ello debemos definir el título de la actividad, luego seleccionar los recursos necesarios para la actividad y seguidamente los puede personalizar para una buena aplicación de los recursos (utilice generador de trabajo en grupo, chatbot personalizado y generador de presentaciones) finalmente enviarles el link a los estudiantes.
El siguiente paso es el trabajo colaborativo en el aula, permitiendo la medición de las métricas de participación por estudiante en la sesión en la actividad seleccionada con MS. A continuación presento el trabajo final de 2 grupos que elaboraron el arbol lógico de fallas del caso presentado.
Conclusiones:
La implementación de Magic School y chatbots personalizados en el curso de Monitoreo de Condición han demostrado ser una estrategia efectiva para fortalecer el Aprendizaje Basado en Casos.
Ambas herramientas digitales han facilitado el acceso a información especializado, previa selección de los recursos y material didáctico por parte del docente, guiando a los estudiantes en el caso mediante la interacción con sistemas de inteligencia artificial.
Uno de los principales beneficios observados es el fomento del trabajo colaborativo ya que los estudiantes han desarrollado soluciones en equipo, integrando diversas perspectivas y habilidades.
El uso de chatbots ha permitido respuestas inmediatas a consultas técnicas, optimizando el tiempo de investigación y discusión.
Asimismo, se ha potenciado el pensamiento crítico y la toma de decisiones, ya que los participantes han evaluado materiales y recursos del tema propuesto, generando enorme satisfacción por el recurso utilizado.
Finalmente, el uso de herramientas digitales como Magic School ha facilitado la estructuración de casos de estudio y la personalización de la enseñanza, adaptándose a las necesidades del curso. Esto evidencia el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la formación en ingeniería y mantenimiento, promoviendo el aprendizaje autónomo y la resolución de problemas en entornos reales.
Referencias bibliográficas:
Castillejos López, B. (2022). Inteligencia artificial y entornos personales de aprendizaje: atentos al uso adecuado de los recursos tecnológicos de los estudiantes universitarios. Educación, 31(60), 9-24.
Díaz-Martínez, M., Román-Salinas, R., Santana-Esparza, G., & Morales-Rodríguez, M. (2023). La industria 4.0 y las redes neuronales artificiales en la ingeniería industrial: Una revisión sistemática de la literatura: e352. Revista Cubana de Ingeniería, 14(1).
Vásquez, E. D. C., Loza, R. F. N., Cherrez, A. M. F., & Montes, R. E. T. (2024). Uso de la inteligencia artificial en la personalización del aprendizaje. Conocimiento global, 9(1), 75-83.
Luckin, R., & Holmes, W. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education.
Torres, P., Martínez, L., & Díaz, R. (2021). Monitoreo de condición y análisis de fallas en maquinaria industrial. Revista de Ingeniería Mecánica, 35(2), 45-60.
