Sustentabilidad Didáctica, Ética Algorítmica y Tecnologías Inmersivas en la Formación Inicial Docente: Una Síntesis Macro-Institucional

César-Antonio Acosta Fernández
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César-Antonio Acosta Fernández: Benemérita Escuela Normal Veracruzana “Enrique C. Rébsamen”. Xalapa, México.

NeuroData, 2026, vol. 3, 175

Abstract: La incorporación de la inteligencia artificial generativa y las tecnologías inmersivas en la formación docente abre nuevas posibilidades para planificar clases más dinámicas, contextualizadas y sostenibles. Sin embargo, su uso también exige una mirada crítica, especialmente cuando las herramientas digitales producen actividades generales que no siempre responden a la realidad de las escuelas públicas. Este estudio analizó el uso combinado de inteligencia artificial, realidad aumentada y curaduría pedagógica en la elaboración de secuencias didácticas por docentes en formación de la Benemérita Escuela Normal Veracruzana “Enrique C. Rébsamen”. Se trabajó con seis docentes en formación, 30 secuencias didácticas y 185 estudiantes de educación primaria de seis instituciones públicas de Xalapa, Veracruz. La investigación tuvo un enfoque mixto y permitió comparar el tiempo de planificación, el nivel de adaptación de las propuestas y el uso de recursos materiales antes y después de la intervención. Los resultados mostraron una reducción del tiempo semanal de planificación de 10.4 a 5.2 horas, una mejora importante en la contextualización e inclusión de las secuencias y una disminución del 40% en el uso de insumos impresos. También se observó mayor atención estudiantil durante las actividades apoyadas en recursos inmersivos. Se concluye que estas tecnologías pueden fortalecer la formación inicial docente cuando no se usan de forma automática, sino como apoyo para pensar, adaptar y mejorar la enseñanza desde criterios éticos, inclusivos y situados.

Keywords: inteligencia artificial; realidad aumentada; formación docente inicial; ética algorítmica; sustentabilidad didáctica. (search for similar items in EconPapers)
Date: 2026
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DOI: 10.63688/neurodata2026175

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