(untitled) (Revista de Estudios Interdisciplinarios, 2026)
La integración de sistemas inteligentes plantea importantes desafíos para la educación en desarrollo de software. Las políticas actuales suelen ignorar la complejidad de las tecnologías emergentes, como el ajuste fino de modelos con bajo consumo de memoria y la orquestación de múltiples modelos inteligentes locales, además de las significativas limitaciones de recursos computacionales. Este estudio propone un modelo pedagógico centrado en la interdependencia crítica entre el esfuerzo mental del estudiante y las demandas de procesamiento de la máquina. Los hallazgos empíricos indican que optimizar la demanda de procesamiento (por ejemplo, mediante cuantización agresiva) puede aumentar el esfuerzo mental, mientras que la complejidad de sistemas que involucran múltiples modelos inteligentes amplifica tanto las cargas cognitivas como las computacionales. El modelo busca un “punto óptimo” pedagógico, en el que una demanda de procesamiento moderada (por ejemplo, una cuantización más estable) minimice el esfuerzo mental, adaptándose al nivel de experiencia del estudiante. Su objetivo es desarrollar habilidades metacognitivas para gestionar estas compensaciones en tareas complejas, especialmente en contextos con restricciones de hardware. Las estrategias didácticas incluyen secuenciación progresiva, actividades comparativas y ejecución asíncrona para tareas con alta demanda de procesamiento, cuyos resultados son analizados mediante prácticas reflexivas. Herramientas de apoyo, como la plataforma CCLOLMAS (disponible en https://github.com/cclolmas/app), hacen visibles estas dinámicas. El objetivo es reformular los currículos, alineando la formación con las demandas de la industria y capacitando a los estudiantes para gestionar eficazmente estas compensaciones esenciales en la práctica profesional de la ingeniería de software.