Este trabajo presenta una experiencia de innovación docente en el Grado en Edificación de la Universidad de Sevilla, orientada a optimizar la adquisición de competencias, fomentar el aprendizaje autónomo y superar el enfoque puramente cognitivo en la asignatura Materiales II. El estudio, realizado con 120 estudiantes durante el curso 2024-2025, analiza la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la elaboración de trabajos monográficos.La metodología estructuró la actividad en cuatro fases (organización de grupos, búsqueda de información, supervisión y evaluación), exigiendo la verificación exhaustiva de toda la información generada por la IA. La evaluación combinó memoria escrita, exposición oral y autoevaluación, mediante una matriz de competencias que vinculó pensamiento crítico y uso ético de la IA.Los resultados mostraron que la calidad del trabajo dependió del pensamiento crítico del estudiante: el uso superficial de la IA condujo a información imprecisa o desactualizada, especialmente en el manejo de la normativa vigente. Aunque la IA facilitó la redacción de textos extensos y coherentes, la búsqueda tradicional resultó más eficaz para localizar ejemplos reales y casos aplicados.Se concluye que la IA es un recurso útil como apoyo y catalizador del pensamiento reflexivo, pero no sustituye el juicio humano. Es necesaria una orientación docente que fomente la formulación de consultas eficaces y la verificación de datos. Los estudiantes valoraron el ahorro de tiempo, aunque manifestaron dudas sobre la fiabilidad de la información. El futuro docente requiere guías y modelos de evaluación que integren la trazabilidad del contenido generado por IA.

El presente artículo es una revisión sistemática sobre la formación docente orientada a la gestión de la complejidad en el aula, tratando fundamentos teóricos como las aplicaciones prácticas que han surgido en las últimas dos décadas. La educación contemporánea tiene problemas crecientes por causa de la heterogeneidad estudiantil, la acelerada transformación social y tecnológica, y la necesidad de desarrollar competencias multidimensionales en los docentes que van más allá del dominio disciplinar. Desde la perspectiva del pensamiento complejo propuesto por Edgar Morin, el aula es un sistema dinámico donde interactúan múltiples dimensiones cognitivas, afectivas, sociales, culturales y éticas que no pueden ser comprendidas de manera fragmentada. Este trabajo hace una revisión sistemática de literatura académica publicada entre 2005 y 2024, analizando cómo los programas de formación docente han incorporado enfoques orientados a preparar a los educadores para gestionar esta complejidad. La metodología empleada siguió los lineamientos de la declaración PRISMA, identificando inicialmente 156 documentos, de los cuales, tras aplicar criterios de inclusión y exclusión, se seleccionaron 23 estudios que son la base empírica de este análisis. Los resultados muestran que la formación efectiva requiere una articulación orgánica entre teoría y práctica, el desarrollo sistemático de competencias investigativas en los docentes que les permitan convertirse en productores de conocimiento pedagógico, y el fomento del pensamiento reflexivo crítico que posibilite comprender el aula como una entidad compleja caracterizada por la incertidumbre y la multidimensionalidad. Se concluye que la formación docente debe evolucionar hacia modelos que pasen de lo tradicional de transmitir contenidos, priorizando el desarrollo de capacidades para leer contextos educativos complejos, interpretar situaciones pedagógicas multifacéticas, y actuar de manera fundamentada en escenarios caracterizados por la diversidad, la contingencia y la necesidad de tomar decisiones en condiciones de incertidumbre estructural

This study examines how generative AI affects research behavior and cognitive engagement in graduate building engineering education using the FOCUS measurement framework. A 23-item “Likert” survey (1–5) was administered to 35 graduate students after completing core-engineering tasks without AI assistance. Responses were normalized and grouped into constructs including automation reliance (R), analytical engagement (AE), knowledge atrophy (KA), hallucination perception (H), perceived benefits (B), preference for specialized tools (SvG), and human oversight endorsement (HE). Results indicate strong perceived timesavings for literature review but limited trust in AI-generated summaries and frequent hallucination perception. Students reported high automation reliance (R = 0.711) alongside substantial verification behavior (AE = 0.693), resulting in moderate cognitive debt (CDI = 0.570) and low-to-moderate automation bias (ABI = 0.219). Human oversight endorsement was high (HE = 0.846), with a clear preference for specialized over generic tools (SvG = 0.658). The findings highlight a trade-off between productivity gains and risks of cognitive erosion in a safety-critical discipline and motivate the adoption of governed educational tools such as a Virtual Course Assistant (VCA) to preserve analytical skills while retaining AI-enabled efficiency.

This article investigates the influence of shear wall layout on the seismic response of a mid-rise building located in a high seismicity zone (Zone III) using ETABS software. Reinforced concrete L-shaped shear walls, designed to exhibit equivalent stiffness in both principal directions, are analyzed under several layout configurations. A comparative assessment is carried out based on standard global response indicators under lateral loading, including lateral displacements, base shear, overturning moment, and stress levels within the shear walls. The results highlight an overall improvement in seismic performance when the lateral force-resisting system combines a central core with corner-located shear walls, compared to the other configurations examined. In contrast, layouts relying solely on peripheral L-shaped shear walls prove to be less effective. These findings enable the formulation of practical recommendations for optimized seismic design.

Atendemos en la actualidad a una revolución digital, en la que desde edad temprana los estudiantes están en contacto constante con dispositivos y tecnologías para realizar las actividades diarias. La revolución digital en la educación condiciona lo que sabemos y cómo lo aprendemos, relacionándolo con la necesidad de un nuevo planteamiento educativo. En este contexto, la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en aplicaciones educativas ayuda a potenciar las competencias de aprendizaje de los estudiantes.La provincia de San Juan se ubica en la región de mayor peligrosidad sísmica de la República Argentina, según la zonificación del Instituto Nacional de Prevención Sísmica (INPRES), y ha sido históricamente afectada por numerosos terremotos que han dejado un alto saldo de víctimas y daños materiales. Si bien el desarrollo de normativas sismorresistentes ha permitido reducir significativamente el riesgo estructural, el riesgo sísmico no estructural continúa siendo un factor crítico que puede generar importantes pérdidas materiales y poner en riesgo la vida humana. El presente artículo aborda el desarrollo de una aplicación que incorpora los conceptos de la temática del Riesgo Sísmico edilicio No Estructural abordada bajo la lente de la Realidad Aumentada, incorporando herramientas de IA para que, a través un chatbot de IA integrado, aporte información al usuario, en el ámbito educativo, cuyo objetivo es concientizar y mejorar la respuesta ante la ocurrencia de un evento sísmico, como aporte innovador a las formas de educación en la Arquitectura.

The Canal de Castilla, one of Spain’s most remarkable hydraulic heritage landmarks, has shifted from its original role as a transportation infrastructure to a multifunctional resource linked to water management, agriculture, cultural preservation, and sustainable tourism. This paper addresses the current challenges and development opportunities associated with its conservation and territorial reintegration, presenting a methodological framework that combines engineering approaches, digital tools, thematic mapping, and participatory planning. Survey results from 120 residents in the municipality of Alar del Rey reveal a strong acknowledgment of the canal’s cultural significance, broad support for participatory governance, and a clear prioritization of heritage preservation alongside sustainable tourism initiatives. Furthermore, preferences for preventive maintenance and renewable energy integration highlight a growing societal awareness of sustainability. Beyond these aspects, the study emphasizes the educational potential of the canal, positioning it as a living laboratory for teaching in engineering, architecture, and environmental studies. In this way, the research not only supports the physical rehabilitation and functional revitalization of the Canal de Castilla in the 21st century but also contributes to educational innovation by promoting active methodologies and project-based learning in higher education.

This study explored the effectiveness of the Participatory Action Research (PAR) methodology in the Bioclimatic Design course within the Architecture program at the Pontifical Catholic University of Ecuador, Manabí campus. The primary objective was to analyze how the PAR approach—through the construction of a solar protection prototype—enhances student engagement, conceptual understanding, and overall learning outcomes. Findings from a survey conducted with 13 students revealed a strong appreciation for the PAR methodology, particularly in its capacity to foster active participation and deepen conceptual comprehension. A significant majority of students expressed agreement or strong agreement regarding these positive impacts. Regarding the prototype construction, students consistently identified the experience as meaningful, emphasizing its relevance to and reinforcement of theoretical concepts addressed in class. In conclusion, PAR emerges as a valuable pedagogical strategy for teaching bioclimatic design, especially by bridging the gap between theoretical knowledge and practical application. However, areas for improvement were identified—particularly in collaborative work management and the provision of timely feedback—which suggest promising avenues for further research and refinement of the methodology’s implementation.

Esta investigación analiza la influencia de la sustitución del 5%, 10% y 15% del cemento por cáscara de huevo molida en las propiedades físico-mecánicas del concreto para pavimentos rígidos. Se busca evaluar en qué medida la resistencia a la compresión y la trabajabilidad de las muestras modificadas, varían en comparación a una muestra patrón sin modificación. Las muestras fueron ensayadas para edades de 7, 14 y 28 días, encontrándose como resultados que, para el asentamiento, el 5% de reemplazo mejora ligeramente la trabajabilidad, encontrándose una mezcla más fluida. En cuanto a la compresión, en un análisis de sustitución máxima (15%), se observa una disminución del 13.3% a los 28 días, considerándose un valor aceptable pero inferior a la muestra patrón.

Self-Compacting Concrete (SCC) is obtained with the use of super fluidizing additives, giving the concrete the properties so that it can be placed by simple pouring. In its fresh state it is characterized by a fluid consistency and great resistance to segregation, reducing compaction defects. In the hardened state, SCC can achieve higher mechanical strengths than conventional concrete. These properties are taken into account in specific tests, and there are no standardized SCC designs, but acceptability ranges. In this work, its design is simplified by modifying the ACI 211 method for conventional concrete, considering some fixed values. This was achieved due to that after failed attempts by various teams to find the percentage of additive and coarse aggregate through the data provided by the mini-cone and other rheology methodologies for pastes, the analysis was simplified with excellent results for the dosage of the superplasticizer within the range of the manufacturers to design the SCC.

AI applications that improve the academic performance of students residing in socially excluded areas for the prevention of school dropoutThe inclusion of AI in educational institutions is altering the way in which students, teachers and educational centers function. The general objective of the present study was to investigate the use of AI applications that improve the academic performance of students living in socially excluded areas for the prevention of school dropout. A methodology based on the use of a focused literature review was used. The databases used were Scopus and Web of Science. The results include twenty artificial intelligence applications, from which their purpose, applicability, use, accessibility and improvement have been extracted. Finally, it is concluded that the use of these applications allows the personalization of learning experiences and improvement of academic performance, but the training of the professional and the student to guarantee the ethical use of artificial intelligence is emphasized.