RIESGOS EPISTÉMICOS DEL USO NO SUPERVISADO DE LA IA GENERATIVA EN LA EDUCACIÓN EN AEC: UN ESTUDIO EMPÍRICO

Resumen

La adopción de IA generativa en la educación superior ha generado preocupaciones sobre aprendizaje, responsabilidad epistémica y juicio profesional en Arquitectura, Ingeniería y Construcción (AEC). Este estudio analiza las consecuencias del uso no supervisado de IA generativa en una actividad de diseño, enfocándose en el desempeño, la propagación de errores y el compromiso epistémico. Se adoptó un diseño en dos fases. La Fase 1 aplicó una encuesta diagnóstica (n = 244) sobre uso y declaración de IA. La Fase 2 realizó una actividad cuasi experimental (n = 24), en la que estudiantes resolvieron una tarea normativa con apoyo de ChatGPT (GPT-Vanilla) sin instrucción previa. Las respuestas y registros de interacción fueron evaluados mediante una rúbrica y una taxonomía de errores. Los resultados indican un uso casi universal y frecuentemente no declarado de IA. En la condición GPT-Vanilla, el desempeño fue bajo (media = 1,60/10), con errores concentrados en la verificación normativa y la consistencia multietapa. De los 127 errores codificados, el 95,28% derivó de la aceptación no verificada de respuestas de IA, evidenciando propagación de errores y pasividad epistémica. Los hallazgos refuerzan la necesidad de mediación pedagógica, regulación explícita y gobernanza cognitiva para el uso responsable de IA en la educación en AEC.