LICEO COMERCIAL DE TOME
Lugar
Biobío, Tomé
Niveles
Enseñanza Media Técnico Profesional y Artística (Jóvenes)
Modalidad
Regular
Temas
Educación Técnico Profesional
Innovación
Inteligencia Artificial
Palabras claves
Mecánica Automotriz; Escáner Automotriz; Diagnóstico Vehicular; Innovación Educativa; Electromovilidad
Estudiantes de la especialidad de Mecánica Automotriz desarrollan una propuesta que incorpora inteligencia artificial al diagnóstico vehicular, modernizando los procesos formativos y promoviendo una formación técnica alineada con los desafíos de la electromovilidad y la industria 4.0. Esta iniciativa forma parte de Protagonistas del Cambio, impulsada por la Red Futuro Técnico Sur 1.
Descripción
Estudiantes del Liceo Bicentenario de Excelencia Industrial de Tomé diseñaron Digital Mechanic AI, una propuesta innovadora que aplica inteligencia artificial al diagnóstico automotriz. La iniciativa surgió en el marco del Desafío TP 2030, donde el equipo identificó la necesidad de mejorar la precisión y eficiencia de los escáneres vehiculares.
La solución permite interpretar códigos de falla, sugerir reparaciones y registrar el historial de mantenimiento de cada vehículo. Este proceso fortaleció la formación técnica en mecánica automotriz y electromovilidad, promoviendo el pensamiento crítico, el trabajo colaborativo y la capacidad de los estudiantes para enfrentar los desafíos de la industria 4.0.
1. ¿Cuál es el problema o necesidad que busca resolver?
La creciente digitalización del sector automotriz ha transformado la forma en que se diagnostican y reparan los vehículos. Los talleres enfrentan dificultades para interpretar códigos de error, acceder a registros digitales de mantenimiento y realizar diagnósticos confiables ante la diversidad de sistemas electrónicos y marcas.
Esta situación genera ineficiencias, altos costos y dependencia de la experiencia individual del mecánico, limitando la calidad del servicio y el aprendizaje técnico en las escuelas.
Frente a ello, las y los estudiantes identificaron la oportunidad de incorporar inteligencia artificial en los escáneres automotrices, permitiendo contextualizar los datos, sugerir soluciones precisas y almacenar información histórica de mantenimiento.
El desafío fue desarrollar una propuesta que respondiera a las nuevas demandas de la electromovilidad y la industria 4.0, vinculando la formación técnica con las transformaciones reales del sector productivo.
Esta situación genera ineficiencias, altos costos y dependencia de la experiencia individual del mecánico, limitando la calidad del servicio y el aprendizaje técnico en las escuelas.
Frente a ello, las y los estudiantes identificaron la oportunidad de incorporar inteligencia artificial en los escáneres automotrices, permitiendo contextualizar los datos, sugerir soluciones precisas y almacenar información histórica de mantenimiento.
El desafío fue desarrollar una propuesta que respondiera a las nuevas demandas de la electromovilidad y la industria 4.0, vinculando la formación técnica con las transformaciones reales del sector productivo.
2. ¿Cuál es la innovación educativa implementada?
Digital Mechanic AI consiste en un escáner automotriz inteligente que, mediante algoritmos de inteligencia artificial, interpreta automáticamente los códigos de falla, sugiere reparaciones y genera un historial digital del mantenimiento del vehículo.
El sistema permite optimizar tiempos de diagnóstico, reducir errores humanos y facilitar la toma de decisiones del mecánico, impactando directamente en la calidad y eficiencia de los procesos formativos y laborales.
Desde el ámbito educativo, esta innovación potencia la integración de tecnologías emergentes en el currículum de mecánica automotriz, promoviendo el aprendizaje basado en problemas reales y el desarrollo de competencias digitales aplicadas al mundo productivo.
El sistema permite optimizar tiempos de diagnóstico, reducir errores humanos y facilitar la toma de decisiones del mecánico, impactando directamente en la calidad y eficiencia de los procesos formativos y laborales.
Desde el ámbito educativo, esta innovación potencia la integración de tecnologías emergentes en el currículum de mecánica automotriz, promoviendo el aprendizaje basado en problemas reales y el desarrollo de competencias digitales aplicadas al mundo productivo.
3. ¿Quiénes participan en el proyecto?
Participan estudiantes de la especialidad de Mecánica Automotriz, junto al equipo docente y directivo del liceo, quienes guiaron el proceso de ideación, planificación y presentación del proyecto.
El trabajo se desarrolló de manera colaborativa, integrando saberes técnicos y pedagógicos, y fortaleciendo la articulación entre la formación técnico-profesional, la innovación educativa y la vinculación con el sector productivo.
El trabajo se desarrolló de manera colaborativa, integrando saberes técnicos y pedagógicos, y fortaleciendo la articulación entre la formación técnico-profesional, la innovación educativa y la vinculación con el sector productivo.
4. ¿Cuál es el rol de las y los estudiantes en el proyecto?
Los estudiantes lideraron cada etapa del proceso: identificaron la problemática, investigaron alternativas tecnológicas, diseñaron la solución, distribuyeron tareas y desarrollaron el prototipo conceptual.
Además, prepararon la presentación y defensa del proyecto en formato pitch, demostrando habilidades de liderazgo, comunicación efectiva y pensamiento crítico.
Su participación activa fortaleció la capacidad de aprender colaborativamente, integrar conocimientos técnicos y aplicar la innovación en contextos reales.
Además, prepararon la presentación y defensa del proyecto en formato pitch, demostrando habilidades de liderazgo, comunicación efectiva y pensamiento crítico.
Su participación activa fortaleció la capacidad de aprender colaborativamente, integrar conocimientos técnicos y aplicar la innovación en contextos reales.
5. ¿Cuáles fueron los principales desafíos que se presentaron en las diversas etapas del proyecto?
Durante el desarrollo del proyecto, los estudiantes enfrentaron diversos desafíos propios de un proceso de innovación técnica y colaborativa. Cada etapa del trabajo implicó aprendizajes significativos tanto en lo técnico como en lo formativo:
- Definir una problemática específica: Lograron acotar un problema técnico viable, comprendiendo la importancia de investigar el entorno productivo.
- Diseñar una solución factible: Aprendieron a equilibrar creatividad con recursos disponibles, ajustando la propuesta al contexto escolar.
- Coordinar el trabajo en equipo: Enfrentaron diferencias de ritmo y opinión, fortaleciendo la comunicación y el liderazgo compartido.
- Preparar la presentación final: Superaron el nerviosismo y lograron exponer con claridad y seguridad ante la comunidad educativa.
Estas etapas consolidaron aprendizajes en gestión de proyectos, resolución de problemas y pensamiento innovador.
- Definir una problemática específica: Lograron acotar un problema técnico viable, comprendiendo la importancia de investigar el entorno productivo.
- Diseñar una solución factible: Aprendieron a equilibrar creatividad con recursos disponibles, ajustando la propuesta al contexto escolar.
- Coordinar el trabajo en equipo: Enfrentaron diferencias de ritmo y opinión, fortaleciendo la comunicación y el liderazgo compartido.
- Preparar la presentación final: Superaron el nerviosismo y lograron exponer con claridad y seguridad ante la comunidad educativa.
Estas etapas consolidaron aprendizajes en gestión de proyectos, resolución de problemas y pensamiento innovador.
6. ¿Cuáles han sido los resultados?
Los estudiantes participaron activamente en el Desafío TP 2030, logrando identificar múltiples implicancias iniciales en el área automotriz. Tras un proceso de análisis colaborativo, seleccionaron como solución el uso de inteligencia artificial aplicada al escáner automotriz, lo que evidenció un cambio desde ideas generales hacia una propuesta concreta, pertinente y factible.
Este logro representa un hito formativo relevante, al proyectar nuevas oportunidades de innovación en el diagnóstico vehicular y en la enseñanza técnico-profesional.
El proyecto permitió vincular la teoría con la práctica, fortalecer competencias de investigación, trabajo colaborativo, liderazgo y comunicación, y promover el uso de tecnologías emergentes como parte del aprendizaje en mecánica automotriz y electromovilidad.
Además, la experiencia motivó a otros grupos del liceo a diseñar sus propias propuestas de innovación, contribuyendo a consolidar una cultura institucional orientada a la creatividad, la mejora continua y la formación para el futuro.
Este logro representa un hito formativo relevante, al proyectar nuevas oportunidades de innovación en el diagnóstico vehicular y en la enseñanza técnico-profesional.
El proyecto permitió vincular la teoría con la práctica, fortalecer competencias de investigación, trabajo colaborativo, liderazgo y comunicación, y promover el uso de tecnologías emergentes como parte del aprendizaje en mecánica automotriz y electromovilidad.
Además, la experiencia motivó a otros grupos del liceo a diseñar sus propias propuestas de innovación, contribuyendo a consolidar una cultura institucional orientada a la creatividad, la mejora continua y la formación para el futuro.
7. ¿Cuáles son las proyecciones o próximos pasos de la innovación?
Se proyecta continuar el desarrollo del escáner con inteligencia artificial, ampliando su aplicación a distintos sistemas del vehículo y a los módulos formativos de mecánica automotriz.
Se busca incorporar la propuesta en el plan de especialidad y en convenios con talleres locales, promoviendo el aprendizaje en contextos reales y la colaboración con el sector productivo.
Asimismo, se contempla realizar capacitaciones internas para docentes y estudiantes sobre IA y diagnóstico digital, fortaleciendo la transición hacia una formación técnica alineada con los desafíos de la electromovilidad.
Se busca incorporar la propuesta en el plan de especialidad y en convenios con talleres locales, promoviendo el aprendizaje en contextos reales y la colaboración con el sector productivo.
Asimismo, se contempla realizar capacitaciones internas para docentes y estudiantes sobre IA y diagnóstico digital, fortaleciendo la transición hacia una formación técnica alineada con los desafíos de la electromovilidad.
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