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Developing Pre-service Primary Teachers’ Creative Pedagogical Behaviours through STEAM Design-Based Learning in Viet Nam

Este estudio demuestra que un curso de aprendizaje basado en el diseño STEAM de 15 semanas mejora significativamente los comportamientos pedagógicos creativos de los futuros docentes de primaria en Vietnam al fomentar un proceso disciplinado de adaptación de las ideas STEAM al currículo local y a las limitaciones del aula, a pesar de los desafíos en la ejecución de la microenseñanza y el uso crítico limitado de la IA generativa para la reflexión.

Autores originales: Tuan Minh Dang

Publicado 2026-06-28

📖 6 min de lectura🧠 Análisis profundo

CC BY 4.0

Autores originales: Tuan Minh Dang

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

La visión general: De una "idea genial" a una "lección enseñable"

Imagina que eres un chef. Tienes una idea brillante y sofisticada para un nuevo plato: un "Espagueti Galáctico" que cambia de color cuando lo comes. Suena increíble y creativo, ¿verdad? Pero si intentas servir esto a un grupo de niños de 7 años en una cafetería escolar, podría ser un desastre. La salsa podría ser demasiado picante, el ingrediente que cambia de color podría ser tóxico, o los niños podrían estar demasiado distraídos por el color como para realmente comer su almuerzo.

Este estudio trata sobre entrenar a los futuros maestros de primaria (los chefs) para que dejen de limitarse a soñar con el "Espagueti Galáctico" y empiecen a descubrir cómo servir realmente una comida deliciosa, segura y educativa a niños reales.

Los investigadores en Vietnam querían ver si un curso de 15 semanas podía ayudar a estos futuros maestros a convertir las ideas creativas en enseñanza creativa. Se centraron en STEAM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Artes y Matemáticas) y utilizaron una nueva herramienta llamada IA Generativa (como ChatGPT) para ayudarlos a realizar una lluvia de ideas.

El experimento: Un "gimnasio de diseño" de 15 semanas

El estudio se llevó a cabo en una universidad en Hanói, Vietnam. Pusieron a 63 futuros maestros en un "gimnasio de diseño" durante 15 semanas. En lugar de solo sentarse en conferencias, estos estudiantes tuvieron que:

Realizar una lluvia de ideas para un proyecto STEAM (como construir un filtro de agua o un bote de basura inteligente).
Construir un prototipo del mismo.
Enseñar una versión corta de la lección a sus compañeros (llamado "microenseñanza").
Recibir retroalimentación y rediseñar la lección.
Usar IA para ayudarlos a generar ideas a lo largo del proceso.

Lo que encontraron: Los momentos "¡Ajá!"

Los investigadores analizaron el trabajo de los estudiantes, sus planes de clase y los entrevistaron para ver cómo crecían sus "músculos de enseñanza creativa". Estas son las principales conclusiones, explicadas de forma sencilla:

1. La creatividad no es solo "novedad"; es "ajuste"

Antes del curso, los estudiantes pensaban que la creatividad consistía en proponer la idea más salvaje y única posible. Al final, se dieron cuenta de que la verdadera enseñanza creativa consiste en la adaptación.

La analogía: Es como tener un roble gigante y pesado (una gran idea) y darse cuenta de que necesitas que quepa en una pequeña jardinera soleada (un aula de primaria). La creatividad no está en el árbol; está en la habilidad de podar las ramas, cambiar la tierra y asegurarse de que el árbol realmente sobrevía en esa ventana específica.
El resultado: Los estudiantes mejoraron mucho en la "poda" de sus ideas. Aprendieron a simplificar conceptos científicos complejos para que un niño de 6 años pudiera entenderlos y a utilizar materiales que realmente estén disponibles en las escuelas vietnamitas.

2. La "prueba de estrés" (Microenseñanza)

El crecimiento más importante ocurrió cuando los estudiantes intentaron enseñar su lección, aunque fuera solo por unos minutos a sus compañeros de clase.

La analogía: Escribir un plan de clase es como dibujar un mapa de una búsqueda del tesoro. La microenseñanza es realmente recorrer el camino. Puedes pensar que el camino está despejado en el papel, pero cuando lo recorres, te das cuenta de que hay una roca gigante bloqueando el paso o que el mapa es confuso.
El resultado: Los estudiantes aprendieron que sus "mapas" (planes de clase) a menudo tenían huecos. Se dieron cuenta de que necesitaban cambiar su manejo del tiempo, aclarar sus instrucciones y asegurarse de que el "tesoro" (la lección de ciencia) fuera realmente encontrado por los "exploradores" (los estudiantes). Esta capacidad de observar su propio trabajo, detectar los problemas y corregirlos se llama Agencia Pedagógica Reflexiva. Esta fue el área donde más mejoraron.

3. El asistente de IA frente al Capitán Humano

Los estudiantes utilizaron la IA (IA Generativa) intensamente, pero no de la manera que uno esperaría.

La analogía: Piensa en la IA como un agente de viajes muy rápido y con muchos conocimientos. Puede sugerir instantáneamente 50 destinos diferentes y escribir un itinerario perfecto. Sin embargo, si dejas que el agente de viajes conduzca el coche, podrías terminar en un pantano porque ellos no conocen las condiciones de la carretera.
El resultado: Los estudiantes utilizaron la IA principalmente al principio para generar ideas y listar materiales. Pero rara vez la utilizaron para criticar su propio trabajo o comprobar si la lección era realmente segura y adecuada para la edad. Aprendieron que ellos tenían que ser el Capitán. Utilizaron las sugerencias de la IA como ingredientes crudos, pero ellos mismos tenían que cocinar la comida, probándola para asegurarse de que no estuviera demasiado salada o picante para los niños.
Hallazgo clave: Cuanto más dependían los estudiantes de la IA para que hiciera el pensamiento por ellos, menos crecían sus propias habilidades de enseñanza creativa. La magia ocurría cuando usaban la IA para expandir sus opciones y luego usaban su propio juicio humano para elegir y refinar la mejor opción.

4. El "Producto" frente al "Proceso"

El resultado: Los proyectos finales (los filtros de agua, los puentes) fueron en realidad bastante buenos y factibles para aulas reales. Sin embargo, los estudiantes todavía eran un poco inestables en cómo enseñar la lección alrededor del producto. Eran muy buenos construyendo el "juguete", pero a veces olvidaban explicar claramente la "ciencia" detrás de él.
La lección: Un proyecto científico genial solo es útil si el profesor puede guiar a los estudiantes para que pregunten "¿Por qué funciona esto?" en lugar de solo decir "Mira qué cosa tan genial".

La conclusión

Este estudio nos dice que enseñar a los futuros docentes a ser creativos no consiste en decirles "sean más imaginativos". Se trata de darles un proceso disciplinado:

Tener una idea.
Intentar enseñarla.
Darse cuenta de dónde falla.
Corregirla basándose en la realidad del aula.

También nos advierte que, si bien la IA es una herramienta fantástica para generar ideas, no puede reemplazar el cerebro del profesor. El profesor debe ser quien decida si una idea es segura, justa y realmente educativa para un grupo específico de niños.

En resumen: Los futuros maestros aprendieron que ser un "maestro creativo" no significa tener la idea más llamativa; significa tener la habilidad de tomar una buena idea y moldearla hasta que encaje perfectamente en el mundo real y desordenado de un aula de primaria.

Resumen Técnico: Desarrollo de Comportamientos Pedagógicos Creativos en Docentes de Primaria en Formación mediante el Aprendizaje Basado en el Diseño STEAM en Viet Nam

Planteamiento del Problema
Aunque los proyectos STEAM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Artes y Matemáticas) se describen frecuentemente como creativos, existe una comprensión empírica limitada sobre cómo los docentes de primaria en formación aprenden a traducir estos conceptos creativos en diseños de lecciones pedagógicamente responsables. Existe una brecha crítica al distinguir entre la generación de ideas novedosas y el proceso disciplinado de adaptar dichas ideas para cumplir con los objetivos curriculares, las necesidades del alumno, las limitaciones de materiales y la viabilidad en el aula. Además, la integración de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) en este proceso de diseño añade complejidad; si bien la GenAI puede asistir en la ideación, corre el riesgo de oscurecer la necesidad del juicio pedagógico humano. En el contexto de Viet Nam, donde las reformas curriculares nacionales enfatizan el aprendizaje basado en competencias e integrado, existe una falta de evidencia sobre cómo los docentes en formación cultivan comportos pedagógicos creativos al diseñar lecciones STEAM y utilizar la GenAI.

Metodología
El estudio empleó un diseño de estudio de caso de métodos mixtos incrustados que involucró a 63 docentes de primaria en formación matriculados en un curso universitario de 15 semanas titulado "Proyectos educativos STEAM en la educación primaria" en la Universidad Nacional de Vietnam, Hanoi. El curso siguió una trayectoria de aprendizaje basado en el diseño, pasando de la formación de conceptos a la planificación de lecciones, la construcción de prototipos, la microenseñanza, la retroalimentación y el rediseño.

La recolección de datos incluyó:

Cuantitativa: Una encuesta retrospectiva pre-post que mide los Comportamientos Pedagógicos Creativos (CPB, por sus siglas en inglés) a través de cuatro dimensiones: generación de ideas, profundización/refinamiento de ideas, apertura a la exploración y agencia pedagógica reflexiva.
Análisis de Artefactos: 18 planes de clase grupales y artefactos STEAM fueron calificados por dos docentes universitarios utilizando una rúbrica de siete criterios (por ejemplo, integración STEAM, viabilidad, ejecución de la microenseñanza).
Cualitativa: Respuestas de encuestas abiertas y entrevistas semiestructuradas con 15 estudiantes seleccionados de forma intencional.
Uso de GenAI: Datos autoinformados sobre la frecuencia y el propósito del uso de GenAI durante el proceso de diseño.

El análisis consistió en pruebas t para muestras relacionadas para los datos de la encuesta, estadísticas descriptivas para las puntuaciones de la rúbrica y un análisis temático deductivo-inductivo para los datos cualitativos. El estudio evitó explícitamente las afirmaciones causales, enmarcando los hallazgos como desarrollos reportados y patrones asociados.

Resultos Clave

Desarrollo de Comportamientos Pedagógicos Creativos: Los participantes reportaron un aumento estadísticamente significativo en el CPB general ( $t(34) = 5.58, p = 0.000$ ), observándose el crecimiento más sustancial en la agencia pedagógica reflexiva (ganancia = 0.24, $p < .001$ ). Esto indica un cambio hacia la capacidad de evaluar decisiones de diseño y revisarlas basadas en evidencia.
Calidad del Artefacto vs. Ejecución: Las puntuaciones de la rúbrica indicaron que la mayoría de los proyectos se situaron en un nivel "competente" (Media = 3.16/4). Los criterios más fuertes fueron la integración STEAM y la viabilidad en aulas vietnamitas. Por el contrario, las puntuaciones de ejecución de la microenseñanza y reflexión/rediseño fueron más bajas, lo que sugiere que, si bien los estudiantes pueden diseñar conceptos viables, la ejecución práctica y el refinamiento iterativo de las estrategias de enseñanza estaban menos desarrollados.
Patrones de Utilización de GenAI: La GenAI fue ampliamente utilizada (98.4% de los encuestados), principalmente para la ideación (79.4%), la conexión de componentes STEAM (69.8%) y la revisión de objetivos (66.7%). Sin embargo, su uso para la revisión crítica, la verificación de ideas o la reflexión posterior a la microenseñanza fue significativamente menor (15.9–25.4%). Se encontró una correlación negativa entre la frecuencia de uso de GenAI y la ganancia de CPB ( $r = -0.35$ ), lo que sugiere que la dependencia excesiva de la IA sin una adaptación crítica puede no correlacionarse con el crecimiento pedagógico.
Perspectivas Cualitativas: Las entrevistas revelaron que los estudiantes veían la creatividad no como la producción de artefactos novedosos, sino como un proceso de adaptación disciplinada. Los estudiantes describieron la reducción de ideas técnicas complejas a tareas apropiadas para la edad, la localización de materiales y el uso de la microenseñanza como una "prueba de estrés" para identificar fallas en la gestión del tiempo, las instrucciones y el compromiso. Distinguieron entre usar la GenAI como una herramienta para expandir el espacio de ideas frente a sustituir su propio juicio profesional.

Contribuciones Clave

Reconceptualización de la Creatividad: El estudio operacionaliza la pedagogía creativa no como un rasgo de personalidad o la novedad de un producto, sino como un comportamiento observable y enseñable que implica la adaptación de ideas a las restricciones (currículo, materiales, tiempo) y la justificación de las elecciones de diseño.
Formación Docente en STEAM: Demuestra que el aprendizaje basado en el diseño STEAM sirve como un entorno de aprendizaje profesional donde los docentes en formación transitan de "ideas de productos atractivos" a "experiencias de aprendizaje científico pedagógicamente válidas".
GenAI en el Diseño: Los hallazgos desafían la suposición de que un mayor uso de la IA mejora automáticamente la creatividad. En su lugar, resaltan que el valor pedagógico de la GenAI depende de la capacidad del usuario para la evaluación crítica, la localización y el mantenimiento de la agencia humana en el ciclo de diseño.
Integración Metodológica: El estudio combina el autoinforme, la calificación moderada por rúbrica y las entrevistas cualitativas para proporcionar una visión triangulada del aprendizaje docente, evitando la reducción de la creatividad a meras puntuaciones de encuestas o productos de exhibición.

Significancia y Afirmaciones
El artículo sostiene que el estudio proporciona evidencia empírica sobre la importancia de la adaptación pedagógica disciplinada en la formación docente. Argumenta que, para que los docentes en formación implementen el STEAM de manera efectiva, deben aprender a navegar la tensión entre el diseño innovador y la viabilidad en el aula. El estudio postula que la microenseñanza es esencial no solo como una evaluación de desempeño, sino como una prueba de diseño que revela problemas pedagógicos ocultos.

Respecto a la GenAI, el estudio afirma que, si bien la IA puede expandir el espacio de diseño y facilitar la vinculación de los componentes STEAM, no puede reemplazar el papel del docente en la validación, contextualización y adaptación ética del contenido. La significancia radica en demostrar que la pedagogía creativa es un juicio profesional aprendido a través de ciclos de diseño, ejecución, retroalimentación y rediseño, más que una disposición estática. Los autores advierten contra la sobreestimación de la causalidad debido al diseño de cohorte única y retrospectivo, pero aseguran que los hallazgos ofrecen un marco robusto para comprender cómo los docentes en formación desarrollan la capacidad de hacer que las ideas STEAM sean enseñables en contextos del mundo real.