"Prompt engineering" como competencia transversal clave: desarrollo y validación de una rúbrica para su evaluación en la educación superior
DOI:
https://doi.org/10.26820/reciamuc/9.(3).julio.2025.209-223Palabras clave:
Prompts en ingeniería, Habilidades transversales, Educación superior, Rúbrica de evaluación, IA generativaResumen
La rápida integración de la inteligencia artificial (GenAI), especialmente modelos de lenguaje como ChatGPT, ha puesto de relieve la necesidad de que los estudiantes universitarios adquieran ciertas habilidades para interactuar eficazmente con estas tecnologías. La ingeniería proactiva , o diseño de instrucción intencional para la educación superior, se reconoce como una habilidad transversal esencial para potenciar el aprendizaje crítico y productivo . En este sentido, se hace necesario crear y validar una rúbrica que permita la evaluación sistemática de esta competencia en contextos académicos Se realizó una revisión sistemática de acuerdo con las fases PRISMA de identificación, cribado, elegibilidad e inclusión. Se consultaron diversas fuentes de datos académicos, como Scopus, ERIC y SpringerLink, y se utilizaron términos clave como «ingeniería proactiva », « educación superior» , «rúbrica» y «evaluación» . Se incluyeron artículos publicados después de 2022. Después de eliminar duplicados y aplicar criterios rigurosos de calidad metodológica (revisado por pares, enfoque educativo, relevancia para rúbricas), se seleccionaron artículos empíricos y teóricos que informaban sobre frameworks de prompt engineering o evaluación de competencias en la educación superior. La revisión identificó varios estudios que proponían frameworks de prompt engineering aplicados en la enseñanza superior. Se observó que la mayoría de las investigaciones destacaban el valor transformador de los prompts bien diseñados para mejorar la calidad de las interacciones con GenAI, así como la necesidad de enseñar estas habilidades de manera práctica y estructurada. A pesar de los avances en las propuestas de frameworks, se notó una clara falta de herramientas de evaluación rigurosas, especialmente rúbricas validadas para medir esta competencia. En estudios relacionados, se evidenció el éxito en la enseñanza de habilidades específicas de prompt engineering a través de intervenciones pedagógicas, con mejoras significativas en autoeficacia, conocimientos de IA y la capacidad para diseñar prompts efectivos (un estudio en educación superior.
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