Integración competencial en la enseñanza de la asignatura “Teoría del Buque y Construcción Naval”: un modelo transversal basado en inteligencia artificial y análisis de datos
DOI:
https://doi.org/10.35869/6285Palabras clave:
innovación docente, ingeniería naval, inteligencia artificial, aprendizaje activo, análisis de datos.Resumen
Introducción: la enseñanza de la ingeniería naval presenta con frecuencia una fragmentación entre los fundamentos teóricos y su aplicación práctica, lo que limita la transferencia del conocimiento. En este contexto, se plantea una propuesta de innovación docente que integre las materias científico–técnicas relacionadas con la asignatura Teoría del Buque y Construcción Naval, considerada el eje finalista de la formación en ingeniería naval.
Objetivo: desarrollar un modelo metodológico transversal que refuerce la coherencia competencial, fomente el aprendizaje activo y promueva el uso formativo de la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos como herramientas de simulación y evaluación.
Metodología: el plan se estructura en cinco bloques formativos: fundamentos analíticos, físicos, geométricos, estructurales y de aplicación naval; integrados mediante metodologías activas y aprendizaje basado en proyectos (ABP). Se incorporan herramientas como Python, MATLAB, simuladores CFD y bibliotecas de IA, junto con rúbricas transversales y análisis de resultados mediante plataformas digitales.
Resultados: se espera una mejora en la comprensión aplicada, la coherencia curricular y el rendimiento académico, así como una mayor motivación y alfabetización digital del alumnado. Los ejemplos didácticos diseñados evidencian la viabilidad del enfoque y su potencial para fortalecer la autonomía técnica y la toma de decisiones informada.
Conclusiones: el modelo constituye un marco replicable para otras titulaciones técnicas, alineado con los principios de innovación educativa, sostenibilidad y transformación digital, en el que la IA y el análisis de datos actúan como herramientas de cohesión, aprendizaje activo y excelencia académica.
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Citas
Alé-Ruiz, R., & del Moral Marcos, M. T. (2021). Aprendizaje activo y competencias socioemocionales en entornos digitales de educación superior. UTE Teaching & Technology (Universitas Tarraconensis), 30-49.
Biggs, J., & Tang, C. (2022). Teaching for Quality Learning at University (5th ed.). McGraw-Hill Education.
Gkoutis, G., Thode, M., & Paliokas, I. (2025). A European Examination of Digital Education Strategies: Broader Insights into Policy Adoption and Economic Impact. Digital Society, 4(53). https://doi.org/10.1007/s44206-025-00206-6
Hamal, O., El Faddouli, N.-E., Harouni, M. H. A., & Lu, J. (2022). Artificial Intelligence in Education. Sustainability, 14(5), 2862. https://doi.org/10.3390/su14052862
Huerta-Gómez-Merodio, M., & Requena-García-Cruz, M.-V. (2025). Integrating Theory and Practice in Engineering Education: A Cross-Curricular and Problem-Based Methodology. Education Sciences, 15(9), 1253. https://doi.org/10.3390/educsci15091253
Khatri, R., Lee, H.-K., & Kyle, W. C. (2017). Characteristics of well-propagated teaching innovations in undergraduate STEM. International Journal of STEM Education, 4, 36. DOI https://doi.org/10.1186/s40594-017-0056-5
King, A., & Wankel, C. (2021). Artificial Intelligence and Education: A critical inquiry. Emerald Publishing.
Li, Y., Tolosa, L., Rivas-Echeverría, F., & Márquez, R. (2025). Integrating AI in Education: Navigating UNESCO Global Guidelines, Emerging Trends, and Its Intersection with Sustainable Development Goals. ChemRxiv preprint. https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-wz4n9
OECD. (2021). AI and the Future of Skills: Capabilities and Learning for Life. OECD Publishing.
Stracke, C. M., Burgos, D., Santos-Hermosa, G., Bozkurt, A., Sharma, R. C., Swiatek Cassafieres, C., & Truong, V. (2022). Responding to the initial challenge of the COVID-19 pandemic: Analysis of international responses and impact in school and higher education. Sustainability, 14(3), 1876.
UNESCO. (2023). Guidance for the ethical use of artificial intelligence in education. UNESCO Publishing.
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