Desarrollo de animaciones Falstad con fines didácticos utilizando IA como asistente

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Authors: Xianquan Chen
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Abstract

Este proyecto tiene como objetivo principal crear simulaciones interactivas con el programa FALSTAD para resolver ejercicios de la asignatura Electrónica de cuarto curso del Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales de la ETSEIB. Los ejercicios están basados en los mismos que se utilizan en Atenea (el campus virtual de la universidad), con el fin de ayudar a los estudiantes a entender el comportamiento de los circuitos y comprobar los resultados obtenidos. Para resolver estos ejercicios con FALSTAD, también se ha utilizado el asistente de inteligencia artificial ChatGPT para analizar los circuitos. Este asistente puede dar explicaciones teóricas y responder dudas durante la simulación. Para desarrollar el proyecto, primero se han seleccionado ejercicios del temario que sean compatibles con FALSTAD. Después, se han creado simulaciones para cada uno de ellos. A continuación, se ha utilizado el asistente de inteligencia artificial para explicar cada ejercicio y comprobar que los resultados coinciden con las soluciones oficiales de la universidad. Además, la IA también se ha utilizado para generar ejercicios adicionales si fuera necesario. Este trabajo combina teoría, práctica y nuevas tecnologías basadas en inteligencia artificial para ofrecer a los estudiantes una nueva forma de estudiar electrónica de manera interactiva, accesible y más clara. En total, se han elaborado 124 animaciones interactivas de circuitos electrónicos. De ellas, 49 corresponden a enunciados de Atenea, 45 a variantes propuestas y 30 a mejoras propuestas. Además, se han descrito las limitaciones tanto de la inteligencia artificial como del programa Falstad, que, a pesar de dichas limitaciones, han demostrado ser una combinación de herramientas excelente para la creación de animaciones interactivas. Una vez finalizado el proyecto, los procedimientos de solución (incluidos en el Anexo en formato PDF) y las animaciones (en formato de enlaces accesibles desde los informes) podrán publicarse en el campus virtual de la asignatura, de modo que tanto alumnos como profesores puedan acceder a estos recursos en cualquier momento, ya sea para su utilización en clase o para su estudio de forma autónoma en casa.

Fields of Study & Subjects

Experimental Learning in Engineering Artificial Intelligence in Education Intelligent Tutoring Systems and Adaptive Learning

Publication details

Journal / source
UPCommons institutional repository (Universitat Politècnica de Catalunya)
Publication date
1 January 2026
Language
ES
Document type
Thesis