• La publicación presenta NOVA, un entorno de simulación que utiliza IA para que estudiantes de enseñanza media puedan explorar fenómenos astronómicos y aplicar leyes físicas en contextos virtuales accesibles y personalizados.

El Profesor del Departamento de Física de la UMCE, Dr. Jorge Pinochet, publicó recientemente un artículo en la prestigiosa revista Physics Education (IOP Publishing), presentando una propuesta didáctica que integra inteligencia artificial (IA) y enseñanza de la astronomía para estudiantes de educación secundaria.

El trabajo titulado “Networked Observatory for Virtual Astronomy (NOVA): Teaching astronomy with AI”, introduce un entorno de simulación educativa basado en ChatGPT. Éste permite a las y los estudiantes desarrollar habilidades científicas mediante la exploración de datos astronómicos simulados, replicando fenómenos celestes como órbitas planetarias para verificar leyes físicas —por ejemplo, la tercera ley de Kepler— y calcular la masa de estrellas ficticias, todo dentro de un entorno virtual accesible y personalizado.

“La actividad busca democratizar el acceso a herramientas avanzadas de aprendizaje, permitiendo que cualquier estudiante, incluso en contextos de alta vulnerabilidad, pueda acceder a experiencias científicas que antes estaban reservadas a laboratorios de primer nivel”, explica el profesor Pinochet.

A diferencia de simuladores tradicionales como Stellarium, NOVA no se limita a representar datos astronómicos reales, sino que genera sistemas planetarios ficticios adaptados a objetivos pedagógicos específicos. De este modo, fomenta activamente la indagación, el trabajo colaborativo, el análisis gráfico y el uso del razonamiento científico en contextos auténticos.

La propuesta fue diseñada y validada en liceos chilenos y se acompaña de materiales didácticos que incluyen una guía para docentes, rúbricas de evaluación y un conjunto de instrucciones adaptadas al nivel de las y los estudiantes.

El artículo está disponible en línea en el sitio web de Physics Education: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6552/ade358