Libro de Actas del III Congreso Latinoamericano y del Caribe e Investigación en Educación Superior- LatinSoTL- 2025

206 45 Bitácoras de Escritura en un Curso de Álgebra Lineal: Análisis Automatizado de Reflexiones Estudiantiles con LLM e Inteligencia Artificial desde la Investigación Basada en Diseño Carlos Rojas, carojasb@uc.cl.Javier Álvarez, javieralvarezgalvez1@gmail.com. 1 Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile.2 Investigador Independiente, Santiago, Chile. Resumen: Este estudio presenta una indagación sobre la práctica docente en un curso de Álgebra Lineal, utilizando el análisis de bitácoras de escritura para comprender y mejorar el aprendizaje estudiantil. Mediante Modelos de Lenguaje (LLM) y en el marco de la Investigación Basada en Diseño (DBR), se procesó un total de 268 bitácoras. El análisis, cuya fiabilidad fue validada manualmente, reveló tres dimensiones clave del proceso reflexivo (identificación de dificultades, articulación de estrategias y metacognición), así como aspectos de gestión emocional. Los resultados demuestran que el uso de IA para analizar este gran volumen de datos cualitativos no solo es viable, sino que proveyó evidencia que permitió al equipo docente realizar ajustes pedagógicos durante el curso. De esta forma, el trabajo ofrece un modelo de indagación potencialmente transferible, demostrando cómo la IA puede amplificar la capacidad del docente para investigar su propia aula y responder de manera informada a las necesidades de sus estudiantes. Introducción: Las bitácoras de escritura han demostrado ser una herramienta valiosa para promover el aprendizaje reflexivo en entornos de educación superior (Meel, 1999; Seto & Meel, 2006). Particularmente en cursos de alta abstracción conceptual como el Álgebra Lineal, estas bitácoras facilitan un espacio para que los estudiantes articulen su reflexión crítica sobre los contenidos y los desafíos que experimentan en su proceso de aprendizaje (Meel, 1999). Esta ponencia explora el uso de dichas bitácoras en un curso de Álgebra Lineal, pero introduciendo una innovación metodológica: el análisis de los textos mediante técnicas de Inteligencia Artificial (IA) y Modelos de Lenguaje (LLM). El objetivo es superar el desafío que implica procesar manualmente grandes volúmenes de datos cualitativos, para así identificar patrones reflexivos, dificultades conceptuales y factores emocionales que puedan sustentar una retroalimentación formativa a gran escala. El trabajo se enmarca en la Investigación Basada en Diseño (DBR), un enfoque iterativo que permite refinar tanto la herramienta tecnológica como su aplicación pedagógica en un contexto real (Molina et al., 2011). En este contexto, la presente investigación busca responder a las siguientes preguntas: