La incorporación de inteligencia artificial generativa en cursos de programación permite a los estudiantes obtener código, explicaciones y soluciones en pocos segundos. Esta capacidad plantea un problema para la formación inicial en ingeniería: una respuesta correcta producida con apoyo de IA no garantiza que el estudiante comprenda la lógica utilizada, pueda depurarla o resolver posteriormente un problema equivalente sin asistencia. Ante esta situación, la investigación propone diseñar e implementar un motor híbrido de andamiaje adaptativo para regular el nivel de ayuda proporcionado durante la resolución de problemas de programación.
La arquitectura combinará Bayesian Knowledge Tracing (BKT) para estimar el dominio del estudiante sobre componentes de conocimiento, una política heurística para seleccionar el tipo y nivel de intervención, generación restringida mediante un modelo de lenguaje y supervisión docente bajo un esquema Human-in-the-loop. El sistema podrá decidir entre no intervenir, formular una pregunta socrática, proporcionar una pista graduada o mostrar un microejemplo, de acuerdo con el estado estimado del estudiante y su desempeño durante la actividad.
El estudio tendrá un diseño cuasiexperimental de pretest y postest con grupos escolares intactos de Ingeniería en Sistemas Computacionales. Un grupo utilizará inteligencia artificial generativa convencional y otro trabajará con el motor de andamiaje adaptativo. La evaluación considerará pensamiento computacional, metacognición y resolución autónoma de problemas sin asistencia de IA. También se analizará el funcionamiento técnico del sistema mediante indicadores asociados con la estimación BKT, cumplimiento de las reglas de intervención y registros de interacción.
La propuesta se sustenta en antecedentes sobre Knowledge Tracing, sistemas tutores inteligentes, andamiaje adaptativo y tutoría socrática aplicada a programación. La contribución se concentra en integrar estos componentes dentro de una arquitectura auditable que mantenga separadas la estimación del conocimiento, la decisión pedagógica y la generación de respuestas. La investigación se encuentra en fase de diseño metodológico y desarrollo del prototipo, por lo que todavía no se reportan resultados empíricos.
