Configurando la validación humana en la educación en diseño integrada con IA

Resumen

La inteligencia artificial (IA) generativa se utiliza cada vez más en la enseñanza del diseño para facilitar tareas de las primeras fases, como la programación, la generación de ideas y los análisis del entorno. Sin embargo, su valor educativo depende de que los estudiantes aprendan a cuestionar, verificar, revisar y justificar los resultados asistidos por IA, en lugar de adoptarlos acríticamente. El presente estudio compara dos casos pedagógicos: un flujo de trabajo “del texto al programa” en un curso de arquitectura de interiores acreditado por el Consejo de Acreditación de Diseño de Interiores (CIDA) y un flujo de trabajo de estudio de masas basado en el rendimiento en un curso de arquitectura acreditado por la Junta Nacional de Acreditación de Arquitectura (NAAB). Utilizando la Informática Lingüística y la Síntesis Geométrica (LIGS) como marco analítico intermodal, este estudio examina 1.081 respuestas de reflexión estructuradas de 61 estudiantes, 9 borradores de programas generados por IA, 9 matrices de adyacencia revisadas y resultados de rendimiento ambiental de 20 opciones de diseño. Los resultados muestran que la IA cobró relevancia pedagógica cuando los estudiantes trataron el material generado como una aportación provisional para su evaluación. En el caso A, los estudiantes utilizaron un patrón de “Conservar, Revisar, Rechazar” para evaluar las sugerencias programáticas generadas por IA en función de las necesidades de los usuarios, la lógica de adyacencia, las cuestiones normativas y la viabilidad espacial. En el caso B, los estudiantes utilizaron la información medioambiental obtenida de las simulaciones para comparar alternativas de volumetría e interpretar las compensaciones entre diferentes criterios de diseño y rendimiento ambiental. Estos resultados se interpretan como ilustrativos, más que representativos. En ambos casos, el aprendizaje asistido por IA dependió de la validación humana, la calibración de la confianza, la conciencia metacognitiva y la responsabilidad en la toma de decisiones. El presente estudio ofrece evidencia comparativa exploratoria a favor de un enfoque centrado en el ser humano y basado en el rendimiento para la enseñanza del diseño con IA integrada.