En la enseñanza de servicios de red, un desafío recurrente es que los y las estudiantes tienden a seguir instrucciones de manera mecánica. Esta práctica surge de la necesidad de evaluar y comparar la efectividad y la profundidad del aprendizaje cuando el estudiantado utiliza documentación tradicional frente al uso de una Inteligencia Artificial Generativa (IAG). Por otra parte, se contextualiza en la inquietud del estudiantado que aconsejaba que la inteligencia artificial se constituye como una buena opción para realizar este tipo de actividades.

La idea principal de esta práctica es que el estudiantado no solo siga pasos, sino que comprenda la arquitectura cliente-servidor del sistema DNS y la lógica de resolución de nombres.

Esta práctica se desarrolla con estudiantado de cuarto semestre de la Ingeniería en Tecnologías de Internet ofertada por la Facultad de Telemática. Su realización implicó la participación de 39 estudiantes con 45 minutos de tiempo para resolver el planteamiento propuesto por el docente bajo condiciones específicas para cada integrante del grupo.

Para desarrollar esta práctica se sugieren a partir de la experiencia del docentes, tres pasos sobre cómo mediar entre el estudiantado y su aprendizaje:

• Preparación:

En esta parte de la práctica el docente se concentró en el desarrollo de los recursos con los que introduciría a sus estudiantes en el objetivo a conseguir. Los recursos a los que se hace referencia son un manual de configuración de un sistema DNS y una guía para prompting sin especificaciones técnico – conceptuales sobre cómo habilitar un sistema DNS, además de algunos otros elementos necesarios para las actividades de enseñanza y evaluación propias del docente.

• Implementación:

Dentro de las actividades consideradas en esta etapa de la PED, el docente preparó una sesión de dos horas donde realizó un abordaje teórico sobre el tema y técnico – ético para el uso de la IAG. El punto principal de esta etapa se encuentra en un lapso de 45 minutos donde el docente dividió al grupo en dos: trabajo tradicional y trabajo con IAG. Cabe aclarar que quienes utilizaron la inteligencia artificial intercambiaron las solicitudes de configuraciones completas por la asistencia socrática del chabot escogido por sí mismos(as). 

• Seguimiento: 

Durante esta etapa cada estudiante realizó una prueba técnica de su sistema junto con el docente para verificar funcionalidad, y, en un segundo momento, se realizó una plenaria donde se discutieron hallazgos, comprensiones y limitaciones en torno al uso o no de la IAG.

Esta práctica se posibilitó gracias al uso de herramientas digitales y de IAG como ChatGPT, Gemini, y Ubuntu. La última es indispensable para el tipo de actividad a realizar, sin embargo las otras dos permitieron atender a las inquietudes del estudiantado al experimentar una actividad con el uso de este tipo de herramientas en su aprendizaje. Asimismo, se destaca la organización y gestión del contenido mediante plataformas de gestión del aprendizaje (Google Classroom) y de la paquetería de office.

Como resultados de la aplicación de esta práctica donde convergieron aspectos como la disponibilidad de un tiempo limitado (45 minutos), un manual con especificaciones detalladas (equipo A), acceso a IAG (equipo B) y asesoría docente, se destacan hallazgos interesantes:

• Quienes utilizaron la IAG lograron una comprensión más robusta y consolidada del tema gracias a la estrategia de uso planteada por el docente y las características de cada herramienta.
• Quienes tenían un manual con especificaciones para la configuración de un sistema DNS completaron en mayor porcentaje de integrantes del equipo la actividad.
• Hubo una reflexión en torno a las posibilidades y características de cada herramienta que ayudan al aprendizaje: ChatGPT ofrece explicaciones más ambiguas y Gemini más concretas.

Todo esto visibilizado a través de la plenaria y la prueba de los sistemas en funcionamiento.

Es importante mencionar que las actividades desarrolladas en esta práctica educativa digital se basan en los principios del aprendizaje autónomo, la ingeniería de peticiones y el troubleshooting, utilizando en algunos casos herramientas de IAG como apoyo para el aprendizaje. Considerando estos sustentos, el estudiante desarrolla habilidades y saberes como el pensamiento crítico para contrastar las respuestas de la IA con la lógica del sistema operativo formándose a su vez, su propio criterio y comprensión amplia acerca del tema.

Para que otras y otros docentes apliquen esta práctica con éxito, se recomienda establecer pautas estratégicas para que sus estudiantes construyan la solución por su cuenta sin depender de un sistema de IAG o del propio docente. Además, deben fomentar la validación crítica de las respuestas proporcionadas por estas herramientas, asegurando que el estudiante compare las respuestas de la IAG con la realidad del entorno (por ejemplo, detectar si la IA sugiere una ruta de archivo que no existe).Finalmente, deben diversificar los prompts, promoviendo el uso de estructuras variadas en las peticiones a la IA, asegurando que cubran aspectos conceptuales y procedimentales de manera adecuada.

Preparación

NOTA: En esta fase se diseñan los instrumentos de instrucción y las reglas de interacción, garantizando que el entorno esté listo. 

Las actividades que realiza el docente son:

• Genera los siguientes documentos:
  • Manual de práctica (PDF): Contiene comandos exactos, rutas de archivos y configuraciones. 
  • Manual de prompts: Define las limitaciones de uso de IA y los prompts base sugeridos en apego al manual de la práctica.
• Indica a sus estudiantes como instalar Ubuntu previo al inicio de la práctica.

Las actividades que realiza el estudiantado son:

• Previo a la sesión con el docente, instala ubuntu en su computador ya que será necesario para el desarrollo de las actividades.

Implementación

NOTA: Este momento de la práctica se divide en dos partes: un encuadre de 15 minutos y un desarrollo práctico de 45 minutos.

Las actividades que realiza el docente son:

• Realiza un encuadre de 15 minutos donde:
  • Explica brevemente mediante una presentación en PowerPoint el funcionamiento del DNS (traducción de nombres de dominio a IPs) y los tipos de prompts mediante los cuales se puede interactuar con la IA.
  • Divide al grupo en equipos A (Control) y B (Experimental).
  • Define el dominio global para los equipos y asigna la dirección IP a cada estudiante.
• Supervisa y funge como facilitador mientras ambos equipos desarrollan la práctica.

NOTA: Al equipo B se les indica las condiciones estrictas del uso de la IA, aclarando que está prohibido solicitar la configuración completa.

NOTA 2: Para el desarrollo de la práctica el docente pone un temporizador con el tiempo que sus estudiantes disponen para realizar la actividad.

Las actividades que realiza el estudiantado son:

• Atiende las indicaciones iniciales sobre los datos de configuración del dominio a implementar y la dirección IP que se les asignará a cada quien.
• Realiza la práctica siguiendo las indicaciones del docente conforme el equipo al que haya sido asignado:
  • El equipo A realiza las actividades apegándose a la estructura del manual.
  • El equipo B interactúa con Google Gemini o ChatGPT bajo el modelo de asistente:
    • Utiliza al menos 3 estructuras de prompts (conceptualización, procedimental y depuración).
    • Compara la respuesta de la IA con la lógica del sistema operativo para detectar errores o rutas inexistentes.

NOTA:  En el equipo A estuvo integrado por 19 estudiantes y el equipo B estuvo integrado por 20 estudiantes .

NOTA 2: Al equipo A se le planteó un escenario distinto al que venía propuesto en el manual.

• Elabora un reporte de práctica que considera los siguientes elementos: 
  • Capturas de pantalla con el reinicio limpio de BIND9 y la resolución correcta de nombres (comprobando zonas directas e inversas con el comando dig respondiendo ‘NOERROR’ y mostrando ‘ANSWER’.
  • Desarrollo por pasos de la práctica:
    • Equipo A: Muestra un apego claro y ordenado al manual.
    • Equipo B: Documenta de forma excelente la interacción con la IA, detallando la claridad de los prompts (conceptuales, procedimentales, depuración) y mostrando cómo el alumno construyó la solución sin pedir el archivo completo.
  • Estructura del reporte: introducción, justificación de pasos y conclusiones).
  • Explicación con palabras propias qué es y para qué sirve un registro CNAME, NS, PTR y A..
  • Ortografía correcta.
  • Referencias bibliográficas adecuadas.
  • Declaratoria de uso de Inteligencia Artificial.
• Entrega el reporte en la plataforma Classroom.

Seguimiento

NOTA: Durante este momento se destinan 15 minutos para comprobar el éxito técnico y 45 minutos para debatir los hallazgos y evaluar formativa y sumativamente.

Las actividades que realiza el docente son:

• Evalúa los reportes entregados por el estudiantado en Classroom. Para esta actividad se apoya de la rúbrica.
• Dirige la prueba técnica de funcionamiento, supervisando la ejecución del comando dig para constatar que el servidor responde “NOERROR” y muestra la sección “ANSWER” para todos los nombres de dominio.

NOTA: Para esta actividad el docente se acerca con cada estudiante a realizar las pruebas de sus sistemas.

• Modera una plenaria de discusión comparativa, realizando preguntas como, ¿Qué grupo entendió mejor el concepto de Zona Inversa?, ¿El manual tenía errores?, ¿La IA alucinó?

NOTA: Este paso se desarrolla durante 45 minutos posteriores a que comprueba el funcionamiento del sistema de cada estudiante. También, es importante que en esta actividad se discutan los hallazgos y problemas a los que cada subgrupo se enfrentó.

NOTA 2: Durante la plenaria el docente sienta separados a los grupos. 

Las actividades que realiza el estudiantado son:

• Demuestra el reinicio limpio de BIND9 y la resolución correcta de nombres.
• Realiza una defensa conceptual explicando de manera oral qué es un registro CNAME, NS y A.

NOTA: Esta actividad se realiza cuando el docente realiza preguntas y las o los estudiantes contestan.

• Participa activamente en la plenaria.
• Genera un reporte de sus evidencias finales.

Esta práctica educativa digital integra principios del aprendizaje autónomo, la ingeniería de peticiones (prompt engineering) y el troubleshooting, utilizando la inteligencia artificial generativa (IAG) como apoyo al aprendizaje.

El aprendizaje autónomo es un proceso donde el estudiantado autorregula su aprendizaje y toma conciencia de sus propios procesos cognitivos y socioafectivos, orientándose hacia un cuestionamiento, revisión, planificación, control y evaluación sobre el propio aprendizaje (Gómez et. al, 2024). Asimismo, las y los autores señalan la importancia de que el docente fomente entornos y actividades que priorizan la comunicación y la responsabilidad consigo mismo y con los demás. Por lo tanto, los procesos de aprendizaje autónomos se caracterizan por favorecer en el estudiantado tres aspectos: Autorregulación, reflexión y colaboración.

En el caso de esta PED, el docente proporciona a sus estudiantes la base desde la cual podrán continuar con su actividad hasta que la completen. Dicha base consta de guías para la ejecución de la tarea y la interacción con la IAG (en el caso del grupo B). Con el uso de estos documentos, el estudiantado tiene la posibilidad de avanzar conforme lo considere pertinente y al mismo tiempo valorar los resultados de sus acciones. En cuanto al aspecto de colaboración, cuando se finaliza con la prueba de funcionamiento del sistema, a través de una plenaria el docente favorece el intercambio de ideas con la intención de que de forma grupal los temas desarrollados durante la práctica sean reforzados o validados según el nivel de comprensión alcanzado por cada estudiante.

Dentro de las actividades las y los estudiantes documentan el proceso realizado, incluyendo los resultados. Durante la plenaria dirigida por el docente se dialoga sobre este proceso documentado y los resultados por medio de preguntas que permitan valorar la comprensión en torno al tema. Una de las preguntas es “¿el manual tenía errores?”, realizada con la intención de saber si el estudiantado realizó su proceso de manera crítica y reflexiva.

Con base en el planteamiento anterior se considera la técnica troubleshooting como fundamento del trabajo realizado. Dicha técnica consta el proceso de corrección de fallos en sistemas electrónicos, análisis y resolución de problemas en los productos generados (Mahmood et. al,  2016).  En este sentido, se solicita al estudiantado evaluar las respuestas de la IA con la lógica del sistema operativo y a su vez, este proceso se complementa con las pruebas de funcionamiento realizadas de manera conjunta profesor-estudiante.

Además, es importante recalcar la asistencia de la IAG como recurso para el aprendizaje mediante la explicación de conceptos, reflexión guiada con preguntas y la corrección de errores durante el trabajo de la práctica. Por esta razón, la ingeniería de peticiones (o de prompts) permite a las y los estudiantes diseñar y optimizar sus solicitudes para guiar a los LLMs hacia la generación de respuestas concretas y efectivas (Gómez et. al, 2024).

REFERENCIAS:

Gómez, H., Escobar, E., Venegas, M., Gómez, V. y Gómez, H. (2024). Aprendizaje y desarrollo autónomo en la educación. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 5(5), 27 – 36. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9709761.pdf 

Mahmood, K., Shevtshenko, E., Karaulova, T., Branten, E. y Maleki, M. (2016). Troubleshooting Process Analysis and Development of Application for Decision Making Enhancement. Proceedings of the 26th DAAAM International Symposium, pp.0663-0671, B. Katalinic (Ed.). https://www.researchgate.net/publication/304876909_Troubleshooting_Process_Analysis_and_Development_of_Application_for_Decision_Making_Enhancement 

Peñalver-Higuera, M. J., Rodríguez-Alegre, L.,  López-Padilla, R. e Isea-Argüelles, J. (2025). Ingeniería de prompts en la industria 4.0: Optimización y automatización inteligente de procesos industriales. Ingenium et potentia, 7(12), 35 – 49. https://ve.scielo.org/pdf/ipremcbia/v7n12/2665-0304-ipremcbia-7-12-35.pdf 

Para el desarrollo de la práctica se utilizaron las siguientes herramientas:

• • Ubuntu 20.4: Es un sistema operativo de código abierto basado en Linux. En esta práctica se utiliza la versión 20.4 como sistema base  para proporcionar un escenario de trabajo real, estable y gratuito donde el estudiantado pueda implementar la red.

• Comando dig: Utilidad disponible en Ubuntu que fue empleada al final de la sesión y que ayudó en la evaluación del funcionamiento correcto de la resolución de nombres.

• • BIND: Es el software estándar en Ubuntu para la resolución de nombres de dominio. Se emplea en su versión BIND9 para actuar como el motor del servidor DNS, permitiendo al estudiantado configurar un servidor maestro primario capaz de traducir dominios web a direcciones IP.

• Google Classroom: Plataforma de gestión del aprendizaje a través de la cual el docente compartió la información base para que sus estudiantes desarrollaran la práctica.

Las siguientes herramientas fueron utilizadas por el equipo B como asistentes para el aprendizaje mediante peticiones estructuradas. Su función fue ayudar al estudiantado a construir la solución sin recibir el código final.

• ChatGPT.

• Google Gemini.

También, dentro de la práctica se emplearon editores de texto para la elaboración del manual de práctica, la guía de prompts y la presentación de contextualización por parte del docente, así como para la elaboración de los reportes por parte del estudiantado.

A través de la práctica se evidencia una diferencia en la profundidad de la comprensión conceptual y de pensamiento crítico en el estudiantado. A continuación, se listan los resultados percibidos por el docente y sentidos por el estudiantado con el desarrollo de la práctica:

• Las y los miembros del grupo B (con uso de IA) comprendieron mejor la PED debido a que no usaron el manual y utilizaron a la IA como asistente para la explicación del tema.
• Durante la plenaria, más integrantes del equipo B tuvieron mayor participación debido a la comprensión del tema. Mientras tanto, en el equipo A la participación se concentraba en pocos integrantes.
• Entre el equipo B prevalecieron sentimientos de frustración con el uso de la IA. Particularmente se identificó lo siguiente:
  • Este grupo de estudiantes aprendió a realizar sus actividades de manera crítica debido a que cuestionaron las explicaciones ambiguas de la IA:
    • Quienes utilizaron Gemini devolvieron las respuestas mal proporcionadas y así aprendieron a aclararlas.
    • Quienes utilizaron ChatGPT no hicieron este proceso.
    • Hubo mejor aceptación por el uso de Gemini que de ChatGPT.
• De 19 estudiantes del equipo A, solo 17 terminaron la actividad en el tiempo asignado.
• El promedio de tiempo que tardaba un(a) estudiante del equipo A en completar la práctica fue de 29 minutos.
• De 20 estudiantes del equipo B, solo 15 terminaron en el tiempo asignado.
• El promedio de tiempo que tardaba un(a) estudiante del equipo B en completar la práctica fue de 37 minutos.
• El equipo B obtuvo mejor calificación en el desarrollo de la práctica debido a que poseía mayor comprensión sobre el tema.
• El equipo B mostró mayor motivación ante la PED debido a que se volvió un reto por la cantidad de tiempo disponible para su realización y la falta de orientaciones escritas.

En resumen: 

Al analizar los resultados obtenidos por el equipo A (Control – Manual Tradicional) se observó que las y los estudiantes lograron el objetivo técnico siguiendo las instrucciones paso a paso de manera estructurada y fluida. Sin embargo, su enfoque se centró más en la replicación de comandos preestablecidos para hacer funcionar el servidor, mostrando una comprensión más mecánica del proceso.

Por otro lado, el equipo B (Asistencia con IA) mostró una comprensión mucho mayor de la arquitectura del sistema. Como se evidencia en sus reportes, como no contaban con el código final de cada paso, tuvieron que entender el propósito de cada parámetro y línea de configuración. Además, desarrollaron mejores habilidades de resolución de problemas, ya que se enfrentaron a “alucinaciones” o errores de sintaxis de la IA, lo que los obligó a investigar, dudar y validar la información antes de aplicarla.

A continuación, se encuentran los enlaces de acceso a las herramientas utilizadas durante el desarrollo de la práctica:

• BIND9: https://www.isc.org/bind/ 
• ChatGPT: https://chatgpt.com/ 

• Google Classroom: https://classroom.google.com/?authuser=0 
• Google Gemini: https://gemini.google.com/ 
• Ubuntu 20.4: https://ubuntu.com/download/server  

En el siguiente enlace se encuentra una carpeta con los documentos generados por el docente para el desarrollo de la práctica así como algunos trabajos desarrollados por el estudiantado: https://drive.google.com/drive/folders/1cCe1SPzIywKa2KPqZ66lG74__8pHRbYF?usp=sharing