Educación en Programación con IA Adaptativa para Estudiantes en Desventaja Social — Un Estudio de 13 Semanas en Cuatro Universidades Húngaras

Un equipo de investigación de la Universidad de Dunaújváros, la Universidad Óbuda, la Universidad John von Neumann y la Universidad de Economía y Negocios de Budapest llevó a cabo un estudio cuasiexperimental para comprobar si un sistema de aprendizaje adaptativo con IA podía reducir las brechas de competencias de programación en estudiantes socialmente desfavorecidos. Participaron 122 estudiantes de entre 18 y 21 años de cuatro universidades húngaras, divididos en un grupo experimental de 61 estudiantes y un grupo de control de 61 estudiantes. El estudio se desarrolló durante 13 semanas en 2024-2025 y fue publicado en TechTrends (Springer) en 2025.

El grupo experimental utilizó un tutor adaptativo basado en ChatGPT que empleaba el Rastreo Bayesiano del Conocimiento (Bayesian Knowledge Tracing) para modelar el estado de conocimiento de cada estudiante y ajustar la dificultad de las tareas en tiempo real. El grupo de control recibió el mismo plan de estudios de 13 semanas, que abarcaba estructuras de control, funciones, bucles y algoritmos, mediante enseñanza tradicional. Ambos grupos fueron impartidos por el mismo instructor, con laboratorios, equipamiento y acceso a internet idénticos, aislando así al tutor de IA como la variable de interés.

Las puntuaciones en las pruebas aumentaron de una media de 5,1 a 7,1 en el grupo experimental (d=1,40), frente a un aumento de 5,0 a 6,0 en el grupo de control (d=0,74), ambos con p<0,001. El compromiso (engagement) también aumentó en las subescalas conductual (d=1,10), emocional (d=1,00) y cognitiva (d=1,40) (α de Cronbach=0,89), todas con p<0,001. Las ganancias del grupo experimental fueron sustancialmente mayores que las del grupo de control en todos los resultados medidos.

Los autores señalan que la duración de 13 semanas «limita cualquier conclusión sobre la retención a largo plazo», y que los participantes fueron reclutados mediante respuesta a una encuesta en lugar de un muestreo totalmente aleatorio, lo que plantea un riesgo de sesgo de selección. El estudio abarca una única asignatura, programación introductoria, y aún no se ha replicado ni ampliado más allá de estas cuatro universidades.