Estrategia didáctica de modelación matemática apoyada por herramientas de inteligencia artificial para fortalecer el razonamiento abstracto en estudiantes de educación diversificada del Liceo Mauro Fernández Acuña, San José, Costa Rica, durante el I período del curso lectivo 2026

Abstract

La presente tesis aborda la necesidad de fortalecer el razonamiento abstracto en la educación matemática de estudiantes de educación diversificada del Liceo Mauro Fernández Acuña, San José, Costa Rica, durante el I período del curso lectivo 2026, ante dificultades para generalizar, interpretar representaciones y resolver problemas no rutinarios. El objetivo fue proponer una estrategia didáctica de modelación matemática apoyada por herramientas de inteligencia artificial para atender dicha necesidad. La hipótesis de trabajo sostuvo que la integración pedagógica de la modelación matemática con herramientas de inteligencia artificial fortalece significativamente el razonamiento abstracto. Metodológicamente, se asumió un enfoque mixto, con diseño secuencial explicativo, alcance descriptivo-explicativo-propositivo y muestra censal conformada por 152 estudiantes de décimo año y 6 docentes. Los resultados evidenciaron un desempeño predominantemente medio-bajo: 46.7% del estudiantado se ubicó en nivel bajo, 38.8% en nivel medio y 14.5% en nivel alto, con promedio general de 10.9/20; las mayores debilidades se concentraron en generalización, resolución de problemas e interpretación de representaciones. Las entrevistas y el análisis documental confirmaron predominio de prácticas procedimentales, uso limitado de modelación y tecnología principalmente expositiva. Se concluye que la propuesta EDIMIA constituye una alternativa pertinente, válida, factible y aplicable para reorganizar la enseñanza matemática mediante modelación contextualizada, mediación docente, evaluación formativa y uso pedagógico regulado de inteligencia artificial.