Agrupa los marcos metodológicos, rutas de diseño inverso, actividades guiadas y productos de aprendizaje orientados a que el estudiantado formule, contraste, explique y reelabore ideas por cuenta propia. Parte del principio de que el aprendizaje ocurre en el trabajo cognitivo observable que realiza quien aprende —con o sin apoyo tecnológico— y ofrece criterios para alinear objetivos, secuencias didácticas y evidencias.
Modelado matemático con IA: identificación de variables, análisis de sensibilidad y crítica de supuestos. Progresión de prompts por nivel de la taxonomía de Bloom y rúbrica de proceso.
Metrología con IA: fuentes de incertidumbre según GUM, lectura de patrones de error sistemático/aleatorio y coherencia entre incertidumbre, trazabilidad y resolución. Progresión de prompts por nivel de la taxonomía de Bloom y rúbrica de proceso.
Construye y contrasta un mapa conceptual para justificar selección, jerarquía y relaciones; evalúa cambios de comprensión con fuentes y ayuda crítica de IA.
Investigación de campo con IA: panorama de métodos, selección metodológica justificada, crítica del propio diseño e interpretación de datos. Progresión de prompts por nivel de la taxonomía de Bloom y rúbrica de proceso.
Investigación aplicada con IA: modalidades (I+D, transferencia, investigación-acción), brechas técnicas en el estado del arte, supuestos sobre el contexto y riesgos de transferencia. Progresión de prompts por nivel de la taxonomía de Bloom y rúbrica de proceso.
Integración de sistemas con IA: identificación de interfaces críticas, detección de ambigüedades en la especificación y planeación de pruebas de integración intermedia. Progresión de prompts por nivel de la taxonomía de Bloom y rúbrica de proceso.
Gestión industrial con IA: selección de herramientas (lean, VSM, Six Sigma), lectura de indicadores, anticipación de resistencias y métricas de seguimiento. Progresión de prompts por nivel de la taxonomía de Bloom y rúbrica de proceso.
Prepara preguntas pertinentes, conduce una entrevista acordada y contrasta la interpretación de sus respuestas sin atribuir intenciones ni inventar testimonios.
Nueve etapas para investigar, argumentar y revisar un ensayo, con seis formas opcionales de apoyo de IA, tres literacidades, ejemplos y evaluación de producto y proceso.