Integración competencial no ensino da materia “Teoría do Buque e Construción Naval”: un modelo transversal baseado en intelixencia artificial e análise de datos

Autoras/es

  • Pedro Carrasco Pena CUD-ENM

DOI:

https://doi.org/10.35869/6285

Palabras clave:

innovación docente, enxeñaría naval, intelixencia artificial, aprendizaxe activa, análise de datos.

Resumo

Introdución: o ensino da enxeñaría naval presenta con frecuencia unha fragmentación entre os fundamentos teóricos e a súa aplicación práctica, o que limita a transferencia do coñecemento. Neste contexto, propóñese unha iniciativa de innovación docente que integre as materias científico–técnicas relacionadas coa materia Teoría do Buque e Construción Naval, considerada o eixo finalista da formación en enxeñaría naval.
Obxectivo: desenvolver un modelo metodolóxico transversal que reforze a coherencia competencial, fomente a aprendizaxe activa e promova o uso formativo da intelixencia artificial (IA) e da análise de datos como ferramentas de simulación e avaliación.
Metodoloxía: o plan estrutúrase en cinco bloques formativos: fundamentos analíticos, físicos, xeométricos, estruturais e de aplicación naval; integrados mediante metodoloxías activas e aprendizaxe baseada en proxectos (ABP). Incorpóranse ferramentas como Python, MATLAB, simuladores CFD e bibliotecas de IA, xunto con rúbricas transversais e análise de resultados a través de plataformas dixitais.
Resultados: agárdase unha mellora na comprensión aplicada, na coherencia curricular e no rendemento académico, así como unha maior motivación e alfabetización dixital do alumnado. Os exemplos didácticos deseñados amosan a viabilidade do enfoque e o seu potencial para fortalecer a autonomía técnica e a toma de decisións informada.
Conclusións: o modelo constitúe un marco replicable para outras titulacións técnicas, aliñado cos principios de innovación educativa, sustentabilidade e transformación dixital, no que a IA e a análise de datos actúan como ferramentas de cohesión, aprendizaxe activa e excelencia académica.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

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.

Publicada

2025-12-31

Cómo citar

Carrasco Pena, P. (2025). Integración competencial no ensino da materia “Teoría do Buque e Construción Naval”: un modelo transversal baseado en intelixencia artificial e análise de datos. International Multidisciplinary Journal CREA, (5). https://doi.org/10.35869/6285

Número

Sección

ARTÍCULO ORIGINAL

Artigos similares

1 2 > >> 

Tamén pode Iniciar unha búsqueda de similitude avanzada para este artigo.