Redefiniendo la clase invertida: un modelo impulsado por IA para la preparación previa al aula

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Abstract

El modelo de clase invertida potenciado por IA redefine la preparación previa a clase, al sustituir el consumo pasivo de contenidos por sistemas interactivos que funcionan como tutores personalizados. Mediante el uso de herramientas conversacionales de IA y el diseño estratégico de prompts (instrucciones) por parte del docente, se crean entornos conversacionales donde el estudiante construye su propio conocimiento de forma activa. Esta metodología transforma el aprendizaje al ofrecer aclaraciones inmediatas, explicaciones adaptativas y disponibilidad constante para resolver dudas. En este trabajo se propone un modelo de clase invertida con IA centrado en la fase de preparación previa al aula, detallando su marco conceptual, mecanismos de implementación y diseño pedagógico. Asimismo, se presenta una aplicación del modelo en un contexto real de educación superior, analizando su viabilidad e impacto tanto en la percepción del alumnado como en su rendimiento académico. Este marco supera las limitaciones del modelo invertido tradicional, especialmente la falta de apoyo en tiempo real durante el estudio autónomo. En particular, los alumnos desarrollan habilidades de pensamiento crítico y conciencia metacognitiva a través del refinamiento de sus consultas, mientras que los docentes dejan de ser meros transmisores de información para convertirse en arquitectos de experiencias de aprendizaje.