NARRATIVAS DIGITALES PARA ESTUDIANTES DE ARQUITECTURA EN
LA ENSEÑANZA DE AUTOCAD
Enrique Adolfo Simmonds Barrios
Arquitecto. Magíster en Informática Educativa
Docente universitario
Bogotá, marzo de 2026
En los
salones donde se enseña AutoCAD, los estudiantes de arquitectura pasan muchas
horas frente a la pantalla elaborando planos, ajustando líneas, configurando
capas, revisando escalas y representando plantas, cortes, fachadas y detalles
constructivos. A simple vista, podría pensarse que se trata únicamente de
aprender comandos. Sin embargo, detrás de cada ejercicio de dibujo técnico
existe un proceso más profundo: aprender a representar una idea arquitectónica
con claridad, precisión y sentido.
Por esta
razón, la enseñanza de AutoCAD no debería reducirse al manejo instrumental del
software. Un estudiante puede memorizar comandos y, aun así, no comprender
plenamente lo que está representando. Puede dibujar una planta, pero no
entender su relación con el espacio, la escala, la función o la intención
proyectual. En arquitectura, representar no es simplemente trazar líneas;
representar implica pensar, ordenar, comunicar y justificar una decisión
espacial.
En este
contexto, las narrativas digitales pueden convertirse en una estrategia
pedagógica valiosa. No se trata de reemplazar la explicación del docente ni de
llenar la clase con recursos visualmente atractivos sin profundidad. Más bien,
se trata de construir materiales que acompañen mejor el aprendizaje, organicen
la información, expliquen procesos paso a paso y permitan comprender el dibujo
técnico arquitectónico como parte de una formación más amplia.
Imagen elaborada con IA.
De los
comandos al pensamiento arquitectónico
La enseñanza
de herramientas digitales en arquitectura durante mucho tiempo ha estado
centrada en la operación del programa: abrir archivos, configurar unidades,
crear capas, usar comandos, insertar bloques, acotar, imprimir o exportar. Todo
esto es necesario. Sin estas habilidades básicas, el estudiante difícilmente
podrá avanzar en la representación técnica de sus proyectos.
Sin embargo,
el problema aparece cuando la herramienta ocupa todo el centro de la clase y
desplaza la reflexión arquitectónica. AutoCAD no debe ser entendido como un fin
en sí mismo, sino como un medio para comunicar con precisión una idea espacial.
El dibujo técnico no es una tarea mecánica; es un lenguaje profesional.
Desde esta
perspectiva, enseñar AutoCAD exige algo más que explicar comandos. Requiere
ayudar al estudiante a comprender por qué se dibuja de determinada manera, cómo
se organiza la información gráfica, qué decisiones deben tomarse antes de
representar un espacio y qué responsabilidad implica comunicar técnicamente un
proyecto.
Aquí es
donde las narrativas digitales pueden aportar. Una guía interactiva, una
presentación visual bien estructurada, una explicación generada a partir de
fuentes confiables, una secuencia de pasos o un recurso audiovisual pueden
ayudar a que el estudiante no solo repita procedimientos, sino que entienda el
sentido de lo que está haciendo.
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Inteligencia
artificial como apoyo, no como sustituto
Herramientas
apoyadas en inteligencia artificial, como NotebookLM y Gamma, pueden ofrecer
posibilidades interesantes para la creación de recursos educativos. Estas
plataformas permiten organizar contenidos, generar explicaciones, estructurar
guías, preparar presentaciones y construir materiales de apoyo para los
estudiantes. No obstante, su valor no está en la novedad tecnológica, sino en
la intención pedagógica con la que sean utilizadas.
En el caso
de AutoCAD, esta intención resulta especialmente importante. La asignatura
exige precisión técnica, comprensión espacial y claridad gráfica. Por ello,
cualquier recurso elaborado con apoyo de inteligencia artificial debe estar
orientado a fortalecer el aprendizaje, no simplemente a producir contenidos de
forma rápida.
En este
sentido, Holmes, Bialik y Fadel (2019) señalan que la inteligencia artificial
puede ampliar las posibilidades educativas, pero también implica retos
importantes para la enseñanza y el aprendizaje. Del mismo modo,
Zawacki-Richter, Marín, Bond y Gouverneur (2019) advierten que muchas
investigaciones sobre inteligencia artificial en educación superior han dejado
en segundo plano la perspectiva pedagógica de los educadores.
Así pues, la
inteligencia artificial debe comprenderse como una herramienta de apoyo, no
como sustituto del juicio pedagógico. Puede organizar, sugerir y ampliar
recursos; pero el docente debe orientar, contextualizar, revisar y decidir qué
materiales son pertinentes para sus estudiantes.
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NotebookLM
y Gamma como recursos para construir narrativas digitales
Conviene asimismo
reconocer que no todas las herramientas cumplen la misma función. Gamma puede
ser útil para transformar una idea o estructura temática en una presentación
visual clara, ordenada y atractiva. Por su parte, NotebookLM puede resultar
especialmente valioso cuando el docente desea trabajar a partir de documentos
previamente seleccionados, como manuales de AutoCAD, guías de dibujo técnico,
normas de representación arquitectónica, documentos de clase o materiales
institucionales.
Desde esta
perspectiva, NotebookLM ofrece una ventaja importante: permite construir
respuestas y recursos con base en fuentes definidas por el docente. Esto puede
ayudar a reducir la improvisación y a mantener mayor coherencia entre los
contenidos generados y los objetivos de la asignatura.
Sin embargo,
esto no significa que el resultado pueda usarse sin revisión. Todo material
generado con inteligencia artificial requiere lectura crítica, ajuste docente y
verificación de su pertinencia técnica y pedagógica. La herramienta puede
apoyar el trabajo, pero no debe reemplazar el criterio profesional de quien
enseña.
Por otra
parte, Gamma puede apoyar la transformación de contenidos extensos o complejos
en presentaciones más comprensibles para los estudiantes. Esto puede ser útil
cuando se desea explicar un procedimiento, presentar errores frecuentes,
mostrar una secuencia de trabajo o sintetizar conceptos básicos de
representación.
Aun así, una
presentación atractiva no garantiza aprendizaje por sí misma. La mediación del
docente sigue siendo fundamental, porque es el profesor quien conoce el nivel
del grupo, las dificultades más frecuentes, los objetivos del curso y los
criterios de evaluación.
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Narrativas
digitales para aprender mejor
Las
narrativas digitales pueden además ayudar a superar algunas limitaciones de los
materiales tradicionales. Un PDF estático puede ser útil como documento de
consulta, pero muchas veces no logra acompañar suficientemente el proceso de
aprendizaje del estudiante. En cambio, una narrativa digital bien diseñada puede
mostrar pasos, advertir errores, integrar ejemplos visuales, plantear preguntas
de verificación y conectar el ejercicio técnico con situaciones propias del
proyecto arquitectónico.
No obstante,
es importante evitar una mirada ingenua sobre la tecnología. Un recurso digital
no es mejor solo por ser interactivo, ni una presentación es más pedagógica
solo por tener mejor diseño visual. La calidad educativa depende de la claridad
del propósito, la pertinencia de los contenidos, la coherencia con la evaluación
y la capacidad del recurso para ayudar al estudiante a comprender lo que hace.
Por
consiguiente, el uso de narrativas digitales en AutoCAD debe orientarse hacia
una pregunta central: ¿cómo ayudar al estudiante de arquitectura a representar
mejor porque comprende mejor? Esta pregunta permite ir más allá del comando y
situar la herramienta dentro de una formación arquitectónica más amplia.
De igual
forma, esta reflexión invita a revisar el papel del docente universitario
frente a las tecnologías emergentes. Mejorar la enseñanza no significa adoptar
cada nueva plataforma que aparece, sino analizar cuáles herramientas pueden
aportar realmente al aprendizaje. La innovación docente no consiste en usar
tecnología por moda, sino en transformar con sentido aquello que puede mejorar
la experiencia formativa de los estudiantes.
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Criterio
docente y formación del estudiante
Herramientas
como NotebookLM y Gamma en consecuencia pueden ser incorporadas de manera
responsable en la enseñanza de AutoCAD si se entienden como mediaciones
pedagógicas. Pueden ayudar a preparar guías, organizar contenidos, crear
presentaciones, generar preguntas, elaborar actividades de repaso o diseñar
recursos complementarios. Pero siempre deben estar subordinadas al criterio del
docente y a los objetivos formativos de la asignatura.
Desde luego,
esto exige una actitud crítica frente a los resultados generados por la
inteligencia artificial. La información debe revisarse, los ejemplos deben
ajustarse y las explicaciones deben adaptarse al contexto real del curso. En
una asignatura técnica como AutoCAD, una indicación imprecisa puede generar
errores de representación, confusión en el estudiante o pérdida de rigor en el
dibujo arquitectónico.
Por ello, el
docente no solo debe aprender a usar herramientas de inteligencia artificial,
sino también a formular mejores instrucciones, seleccionar fuentes confiables y
evaluar los productos generados. En otras palabras, la alfabetización digital
docente ya no puede limitarse al manejo de plataformas; debe incluir criterio
pedagógico, pensamiento crítico y responsabilidad académica.
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Una
oportunidad para mejorar la enseñanza
Finalmente,
las narrativas digitales apoyadas en inteligencia artificial representan una
oportunidad para enriquecer la enseñanza de AutoCAD en arquitectura. Su valor
no está en reemplazar la clase ni en producir materiales más llamativos, sino
en favorecer una comprensión más clara, ordenada y significativa del dibujo
técnico arquitectónico.
En la
formación del arquitecto, la tecnología debe estar al servicio del pensamiento.
AutoCAD permite representar; la inteligencia artificial puede apoyar la
explicación; pero el verdadero aprendizaje ocurre cuando el estudiante
comprende que cada línea, cada plano y cada decisión gráfica comunican una
manera de pensar el espacio.
La pregunta
final, entonces, no es si debemos usar inteligencia artificial en la enseñanza
de AutoCAD. La pregunta más importante es: ¿cómo podemos usarla para formar
estudiantes que no solo dibujen mejor, sino que piensen mejor la arquitectura?
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REFERENCIAS
BIBLIOGRÁFICAS:
Gamma. (s. f.). GAMMA:
AI PRESENTATION MAKER. https://gamma.app/
Google. (s. f.). NOTEBOOKLM. https://notebooklm.google/
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATION: PROMISES
AND IMPLICATIONS FOR TEACHING AND LEARNING. CENTER FOR CURRICULUM REDESIGN. https://curriculumredesign.org/wp-content/uploads/AIED-Book-Excerpt-CCR.pdf
Miao, F., & Holmes, W. (2023). GUIDANCE FOR GENERATIVE AI IN EDUCATION AND RESEARCH. UNESCO.
https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
Miao, F., Holmes, W., Huang, R., & Zhang, H. (2021). AI AND EDUCATION: GUIDANCE FOR
POLICY-MAKERS. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/ai-and-education-guidance-policy-makers
OpenObra. (2025, octubre 27). CÓMO USAR LA IA EN CONSTRUCCIÓN Y
ARQUITECTURA CON NOTEBOOKLM [VIDEO]. YouTube. https://youtu.be/xmD9WlapDYM
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019).
SYSTEMATIC REVIEW OF
RESEARCH ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATIONS IN HIGHER EDUCATION: WHERE ARE
THE EDUCATORS? International
Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, Article 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
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