Propuesta metodológica para la integración de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la labor docente, de la Escuela Nacional Preparatoria de la UNAM, al cierre del ciclo escolar 2025-2026.

Abstract

La presente investigación aborda la saturación de procesos operativos y burocráticos que fragmenta la labor sustantiva del profesorado en la Escuela Nacional Preparatoria (ENP) de la UNAM, limitando el espacio disponible para la mediación pedagógica directa. El objetivo general consistió en proponer una metodología para la integración de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la labor docente, sustentada en el análisis de las necesidades del profesorado. El estudio asumió un enfoque cuantitativo con un diseño no experimental y transeccional descriptivo, sustentado en los principios de la investigación proyectiva. Se utilizó un cuestionario estructurado bajo escala Likert (con un coeficiente de fiabilidad global α=0.967), aplicado a una muestra no probabilística por conveniencia de 102 docentes (n = 102). Los resultados revelaron una alta madurez profesional en la muestra (75.5% mayores de 50 años y 78.4% con más de 16 años de antigüedad), contrastando con una disposición masiva del 84.3% hacia la capacitación específica y un 68.6% que identifica en las soluciones sin código (no-code) una vía efectiva para mitigar la saturación de su carga administrativa. Se concluye que el diseño de la propuesta de transformación, materializada en la Guía Estratégica, constituye una alternativa pertinente y viable para orientar la incorporación de la tecnología, mitigar la saturación burocrática y favorecer la función de mediación pedagógica al cierre del ciclo escolar 2025-2026.