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.
Diseño de sistemas con IA: arquitecturas de referencia, evaluación de trade-offs e identificación de subsistemas o interfaces críticas. Progresión de prompts por nivel de la taxonomía de Bloom y rúbrica de proceso.
Escribe una crónica apoyada en observaciones documentadas, revisa la selección de detalles y utiliza IA para contrastar recursos narrativos sin inventar hechos.
Control y dinámica con IA: especificaciones razonables, lectura de polos/ceros/retardos y pruebas de robustez antes de declarar el controlador aceptable. Progresión de prompts por nivel de la taxonomía de Bloom y rúbrica de proceso.
Circuitos eléctricos con IA: comportamiento esperado en términos de Kirchhoff y frecuencia, método de análisis y comparación cálculo–simulación. Progresión de prompts por nivel de la taxonomía de Bloom y rúbrica de proceso.
Automatización industrial con IA: arquitecturas de control (PLC, DCS, SCADA), selección de sensores y actuadores, seguridad operacional y pruebas FAT/SAT. Progresión de prompts por nivel de la taxonomía de Bloom y rúbrica de proceso.
Desarrolla un artículo académico que relacione problema, fuentes, método y contribución; utiliza IA para contrastar argumentos sin inventar referencias ni resultados.
Análisis económico con IA: métricas estándar (VPN, TIR, payback), análisis de sensibilidad y crítica de los supuestos que sostienen la decisión. Progresión de prompts por nivel de la taxonomía de Bloom y rúbrica de proceso.
Análisis de materiales con IA: parámetros operativos de la técnica, hipótesis a verificar a partir de los datos y consistencia interpretativa con la teoría. Progresión de prompts por nivel de la taxonomía de Bloom y rúbrica de proceso.
Análisis de casos global-local con IA: definición del problema, generación de alternativas, criterios de evaluación, decisión justificada, reflexión crítica y conexión con el entorno. Niveles 2 a 6 de la taxonomía de Bloom, rúbrica de proceso y evidencias obligatorias.
Elige un producto, decide qué puede aportar la IA y qué hará el estudiante; relaciona la actividad con las tres literacidades y con evidencias de aprendizaje.