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

268 La Tabla 1 resume sugerencias estudiantiles, destacando la necesidad de más prácticas, claridad docente, ejemplos aplicados, ritmo pausado y menos exposiciones. Tabla 1 ¿Qué podríamos mejorar para que aprendas mejor este tipo de temas? Nota: La frecuencia se estima por la cantidad de respuestas que mencionan cada tema Fuente: Elaboración propia a partir de respuestas abiertas de estudiantes (n=35). Discusión Investigaciones recientes destacan que las metodologías activas y las tecnologías emergentes mejoran el aprendizaje en programación. Jiménez Rasgado et al. (2024) evidencian que herramientas de IA como ChatGPT facilitan la comprensión de conceptos complejos y promueven el aprendizaje personalizado. Romero Jácome et al. (2024) resaltan los beneficios del aprendizaje colaborativo y el aula invertida. Tamayo Quintero et al. (2024) reportan mayor participación y aplicación práctica. Estos hallazgos coinciden con Checa-Fernández (2011), quien propuso un enfoque centrado en el aprendizaje activo y la resolución de problemas. No obstante, el uso efectivo de IA requiere conocimientos previos y preguntas bien formuladas. Además de las percepciones positivas sobre las estrategias activas, los resultados sugieren que la integración de tecnologías como la inteligencia artificial y las simulaciones puede ser un catalizador para desarrollar competencias propias del aprendizaje superior, tales como el pensamiento abstracto, la autonomía en la resolución de problemas y la capacidad de transferir conocimientos a contextos nuevos. Este hallazgo es especialmente relevante en programas de tecnologías de la información, donde el dominio de estructuras de datos no solo es técnico, sino también conceptual y estratégico. Conclusiones La investigación demuestra que la implementación de estrategias didácticas activas, apoyadas por tecnologías como la IA, no solo genera una percepción positiva por