Metodología para la enseñanza y el aprendizaje apoyado en la inteligencia artificial (MEAIA): Un modelo de transformación en la formación y la labor docente

César Antonio Acosta Fernández; Rosa Alejandra Rodríguez Cervantes; Maricruz Paredes Laguna; Laura Guadalupe Caballero Cerdán; Yosahandi Jiménez Olmedo; Rosa Ciria Rodríguez Cervantes

doi:10.63688/31t9e058

Authors

César Antonio Acosta Fernández Benemérita Escuela Normal Veracruzana “Enrique C. Rébsamen” Author https://orcid.org/0009-0008-8672-2739
Rosa Alejandra Rodríguez Cervantes Benemérita Escuela Normal Veracruzana “Enrique C. Rébsamen” Author https://orcid.org/0009-0009-5410-6525
Maricruz Paredes Laguna Benemérita Escuela Normal Veracruzana “Enrique C. Rébsamen” Author https://orcid.org/0009-0005-4862-8109
Laura Guadalupe Caballero Cerdán Benemérita Escuela Normal Veracruzana “Enrique C. Rébsamen” Author https://orcid.org/0009-0000-9187-0092
Yosahandi Jiménez Olmedo Benemérita Escuela Normal Veracruzana “Enrique C. Rébsamen” Author https://orcid.org/0009-0004-0264-6697
Rosa Ciria Rodríguez Cervantes Benemérita Escuela Normal Veracruzana “Enrique C. Rébsamen” Author https://orcid.org/0009-0004-8928-8238

DOI:

https://doi.org/10.63688/31t9e058

Keywords:

Artificial intelligence, teacher training, educational innovation, personalization of learning, critical thinking

Abstract

The Study Methodology Based on Artificial Intelligence (MEBIA) arises as an innovative response to the academic difficulties of students in the Bachelor's Degree in Physical Education at the Veracruz Normal School. Faced with the failure of traditional methods, this mixed-cut, micro-analytical research implemented AI to personalize the learning of low- achieving students. Through a four-month process divided into phases of exploration, guided interaction, and visual documentation, tools such as ChatGPT, Notion AI, and gamification platforms were integrated. The results demonstrate a significant improvement in academic performance, with increases of up to 8 points in post-intervention grades. Beyond quantitative recovery, MEBIA validated the development of digital skills, critical thinking and autonomy, demonstrating that AI enhances teaching work as a guide in technologically enriched environments. It is concluded that the methodology is transferable and sustainable for various higher education institutions.

References

Acosta, C., & Rodríguez, A. (2025). Metodología para la enseñanza y el aprendizaje apoyado en la inteligencia artificial (MEAIA). En XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, España.

Alcívar-López, Y. I., & Navarrete-Pita, Y. C. (2023). Estrategia metodológica para el fortalecimiento de las competencias digitales docentes. Revista Estudios del Desarrollo Social.

Churches, A. (2009). Bloom’s digital taxonomy. Educational Origami.

Cruz-Meléndez, C., & García, A. C. L. (2024). Competencias digitales para el uso de la inteligencia artificial en la formación de administradores públicos. RIESED-Revista Internacional de Estudios sobre Sistemas Educativos, 3(15), 653–673. https://www.riesed.org/

Cornelio, O. M., et al. (2024). La inteligencia artificial: Desafíos para la educación. Editorial Internacional Alema.

Díaz, A. L., & Canosa, V. F. (2021). Los Objetivos de Desarrollo Sostenible en la formación de los futuros maestros: Uso de metodologías activas. Campo Abierto, Revista de Educación, 40(2).

Filippo, A., Guaipatín, C., Navarro, L., & Wyss, F. (2024). Ciencia, tecnología e innovación para un desarrollo inclusivo y sostenible en México (Documento de Discusión No. IDB-DP-01059). Banco Interamericano de Desarrollo.

Fragoso, J. A. M., Sánchez, C. A. F., & Ocegueda, A. T. S. (2024). Complejidad y adopción de la inteligencia artificial generativa en estudiantes que asistieron al verano de investigación 2024. Revista Iberoamericana de Complejidad y Ciencias Económicas, 2(4), 91–106. https://ulasalle.edu.pe/

Fullan, M. (2007). The new meaning of educational change (4th ed.). Teachers College Press.

Gallent-Torres, C., Zapata-González, A., & Ortego-Hernando, J. L. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior. RELIEVE.

Gutiérrez-Castillo, J. J., et al. (2025). Beneficios de la inteligencia artificial en el aprendizaje de los estudiantes universitarios: Una revisión sistemática. Edutec, Revista Electrónica de Tecnología Educativa, (91), 185–206. https://doi.org/10.21556/edutec.2025.91.3607

Hernández, M. M., & Felipe, Y. L. (2024). El microaprendizaje en la práctica educativa de la geografía regional apoyado con las nuevas tecnologías. Revista Educación.

Limongi-Vélez, V. (2022). Un reto actual: Acompañamiento pedagógico. Cátedra. http://uce.edu.ec

Luckin, R., et al. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson.

Ramírez, S. V. L., Llatas, F. D. H., Andonaire, L. R. U., & Calderón, R. A. E. (2023). Prospectiva y modernización en la gestión pública en gobiernos regionales del Perú. Revista Venezolana de Gerencia, 28(102), 651–663. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9241512

Selwyn, N. (2016). Education and technology: Key issues and debates (2nd ed.). Bloomsbury Academic.

Toledo-Lara, G. (2024). Inteligencia artificial: Entre la innovación y el cambio de paradigma en la universidad. RECIE.