Página | 712 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
Universidad Pedagógica Experimental Libertador
Vicerrectorado de Investigación y Postgrado
Instituto Pedagógico “Rafael Alberto Escobar Lara”
Subdirección de Investigación y Postgrado
Autora: Rosana Yslev Maldonado Méndez
rosanayslevmm2@gmail.com
https://orcid.org/0009-0006-9984-4458
Instituto Universitario de Aeronáutica Civil
Maracay, Aragua - Venezuela
PP. 712-726
PILOTAJE DEL FUTURO: APRENDIZAJES EMERGENTES EN ENTORNOS
SIMULADOS CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Página | 713 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
PILOTAJE DEL FUTURO: APRENDIZAJES EMERGENTES EN ENTORNOS SIMULADOS CON
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Autora: Rosana Yslev Maldonado Méndez
rosanayslevmm2@gmail.com
https://orcid.org/0009-0006-9984-4458
Instituto Universitario de Aeronáutica Civil
Maracay, Aragua - Venezuela
Recibido: Abril 2026
Aceptado: Junio 2026
Resumen
El artículo analiza la relevancia de los aprendizajes emergentes en la formación
aeronáutica mediada por Inteligencia Artificial. Bajo un paradigma interpretativo, enfoque
cualitativo, diseño documental y método hermenéutico, se examina cómo la simulación
redefine la instrucción técnica tradicional. Se abordan núcleos temáticos donde la IA actúa
como un andamiaje dinámico que facilita la gestión de contingencias complejas en
entornos seguros, optimizando la toma de decisiones. Asimismo, se discute la mediación
sociocultural, reconociendo a la tecnología como una herramienta que personaliza el
proceso formativo y expande la zona de desarrollo próximo del estudiante. Se concluye
que el conocimiento emerge de la interacción sistémica entre el piloto y el ecosistema
tecnológico de la cabina, lo que exige un enfoque humanista ante los desafíos de la
automatización. Finalmente, el estudio sistematiza la necesidad de integrar la eficiencia
técnica como una praxis pedagógica innovadora, dialógica y con alta pertinencia social en
el entorno aeronáutico actual.
Palabras clave: inteligencia artificial, simulación, aprendizajes emergentes, cognición
distribuida, innovación educativa.
FLIGHT TRAINING OF THE FUTURE: EMERGING LEARNING IN SIMULATED
ENVIRONMENTS MEDIATED BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Abstract
This article analyzes the relevance of emergent learning in aeronautical training mediated
by Artificial Intelligence. Based on an interpretive paradigm, a qualitative approach, a
Página | 714 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
documentary design, and a hermeneutic methodological perspective, the study examines
how advanced simulation redefines traditional technical instruction. The work addresses
core themes where AI acts as a dynamic scaffold that facilitates the management of
complex contingencies in safe environments, thereby optimizing decision-making.
Furthermore, it discusses sociocultural mediation, recognizing technology as a tool that
personalizes the training process and expands the student's zone of proximal
development. It is concluded that knowledge emerges from the systemic interaction
between the pilot and the cockpit’s technological ecosystem, which demands a humanistic
approach to the challenges of automation. Finally, the study systematizes the need to
integrate technical efficiency as an innovative and dialogical pedagogical praxis with high
social relevance in the contemporary aeronautical environment.
Key words: artificial intelligence, simulation, emergent learning, distributed cognition,
educational innovation.
Introducción
La sociedad contemporánea se encuentra inmersa en la Cuarta Revolución
Industrial, conocida como Industria 4.0, caracterizada por la fusión de los mundos físico,
digital y biológico, impulsada por avances exponenciales en Inteligencia Artificial (IA),
robótica y sistemas ciberfísicos (Foro Económico Mundial, 2023). En este escenario, la
educación ha evolucionado hacia el paradigma de la Educación 4.0, un modelo que
demanda una transformación integral de los procesos de enseñanza y aprendizaje hacia
entornos personalizados, inmersivos y altamente dinámicos (García, Miranda y Pigueira,
2023; Suárez et al., 2025).
Bajo esta premisa, la formación aeronáutica se enfrenta al desafío crítico de integrar
tecnologías disruptivas (Palomares, 2022). Si bien la IA ofrece beneficios sustanciales en la
optimización de operaciones, mantenimiento predictivo y simulación realista; lo que
mejora la seguridad operacional y permite el procesamiento de datos a velocidades
inalcanzables para el ser humano; su implementación plantea contradicciones
significativas. Entre ellas, destaca la eficiencia algorítmica y el riesgo de una excesiva
dependencia tecnológica, la cual podría desplazar el juicio profesional y la capacidad de
improvisación crítica del personal aeronáutico ante situaciones de incertidumbre
Página | 715 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
(European Union Aviation Safety Agency, 2025; Gómez, 2025; Actualidad Aeroespacial,
2025).
Tal como sostienen Hurtado de Barrera (2010) y Sabino (2014), este tipo de
investigación cobra relevancia en tanto posibilita sistematizar el conocimiento existente,
resignificarlo y proyectarlo hacia nuevas interpretaciones. Desde esta visión epistémica, se
espera promover procesos reflexivos y transformadores orientados a fortalecer las praxis
pedagógicas y tecnológicas en la instrucción de futuros profesionales aeronáuticos, en
consonancia con un enfoque dialógico y socio crítico, en el que el conocimiento es una
herramienta para la emancipación del pensamiento y la innovación educativa en
contextos aeronáuticos (Díaz, 2026). De allí que, todas las consideraciones sobre aspectos
trascendentales de la integración de la IA en procesos de simulación formativa abren paso
a una discusión crítica sobre la revisión de las competencias, roles docentes y nuevas
epistemologías del saber técnico.
Andamiaje teórico
La integración de la inteligencia artificial (IA) en entornos simulados para la
formación aeronáutica exige una base teórica robusta que permita comprender las nuevas
dinámicas de aprendizaje. Actualmente, las simulaciones de entrenamiento aeronáutico
están experimentando un cambio de paradigma con la aplicación de la realidad
aumentada (RA), la realidad virtual (RV) y otras tecnologías inmersivas potenciadas por la
retroalimentación de la IA (Wild et al., 2025).
Esta evolución representa la convergencia definitiva entre lo físico y lo digital. La
incorporación de estas tecnologías inmersivas mediadas por IA permite que la simulación
deje de ser una réplica visual para convertirse en un entorno de aprendizaje sensorial y
cognitivo profundo. Esta evolución técnica es la que habilita, precisamente, las dinámicas
de aprendizaje experiencial y cognición distribuida que se analizan a continuación, donde
el error se transforma en dato y el dato en competencia profesional.
Página | 716 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
El aprendizaje experiencial (Kolb, 1984), plantea que el conocimiento se construye a
través de un ciclo continuo de experiencia concreta, observación reflexiva,
conceptualización abstracta y experimentación activa. Este enfoque supera las formas
tradicionales de enseñanza centradas en la transmisión de contenidos, privilegiando el
contacto directo con situaciones significativas. En el contexto de la simulación aeronáutica
mediada por IA, la experiencia vivencial se transforma en el núcleo del proceso formativo.
El alumno interactúa con escenarios simulados y participa activamente en su construcción,
validación y reinterpretación. La IA, al generar múltiples variables y respuestas dinámicas,
enriquece el ciclo experiencial, facilitando la exploración de contingencias reales en un
entorno seguro. De este modo, se fortalece la capacidad de respuesta crítica, la toma de
decisiones en tiempo real y la consolidación de esquemas de actuación operativa.
La mediación sociocultural (Vygotsky, 1978) argumenta que el desarrollo cognitivo
se produce mediante la mediación de herramientas culturales y la interacción social. El
conocimiento emerge en la actividad conjunta, en el lenguaje y en los instrumentos que
median la relación sujeto objeto. En la simulación aeronáutica mediada por la IA, este
sustento permite comprender el rol de las tecnologías inteligentes como mediadores
simbólicos que extienden las capacidades del aprendiz. La simulación es una práctica
situada que implica la colaboración entre sujetos, dispositivos y contextos institucionales.
La IA, en tanto herramienta cultural avanzada, posibilita la personalización del
acompañamiento pedagógico, ajustándose al ritmo, estilo y nivel de cada participante, lo
cual favorece la expansión de la zona de desarrollo próximo y la construcción significativa
de saberes técnicos. Se reconoce que la IA integra la necesidad de ajustes y adaptaciones
para contribuir de manera efectiva en el proceso de enseñanza y aprendizaje, conforme a
una dinámica contextualizada y acorde con los intereses, necesidades y motivaciones del
estudiante (Robles y Garrido, 2025).
Esta mediación trasciende la automatización de contenidos para convertirse en un
proceso de acompañamiento asertivo. En la formación de los profesionales que se
desempeñan en la aeronáutica venezolana, esto se traduce en una simulación que se
adapta al perfil cognitivo del aprendiz, promoviendo un uso reflexivo de la información. La
IA, bajo la óptica de Robles y Garrido (2025), actúa como un puente que vincula los
Página | 717 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
saberes técnicos con la capacidad crítica del sujeto, asegurando que la tecnología sea un
medio para la construcción de conocimiento significativo.
La teoría de la cognición distribuida (Hutchins, 1995), sostiene que los procesos
cognitivos se distribuyen entre personas, artefactos, sistemas simbólicos y entornos
físicos. Esta perspectiva rompe con la concepción clásica del conocimiento como
fenómeno exclusivamente interno, proponiendo una visión sistémica e interdependiente
de la acción humana. En el ámbito de la formación aeronáutica, esta teoría adquiere
especial relevancia al considerar que el aprendizaje del pilotaje no depende únicamente
del desempeño individual, sino de la articulación entre el sujeto y un conjunto de
dispositivos tecnológicos, manuales de procedimiento, interfaces gráficas, algoritmos de
IA y otros operadores simbólicos.
La cabina de simulación se concibe como un ecosistema cognitivo donde la
actuación del piloto está condicionada, potenciada y retroalimentada por el entorno
tecnificado. Esta comprensión invita a adecuar los diseños formativos, reconociendo que
la inteligencia operativa se genera de la interacción entre agentes humanos y no
humanos. En este contexto, la IA más allá de recibir datos, facilita el desarrollo de
sistemas avanzados de apoyo a la toma de decisiones que ayudan a los pilotos y
controladores de tráfico aéreo a tomar decisiones informadas y oportunas (Liang et al.,
2023).
El aporte de la teoría de la cognición distribuida es fundamental para entender la
simbiosis en la cabina moderna. La eficiencia del pilotaje avanza de la pericia individual a
la capacidad del profesional para interactuar con sistemas inteligentes que procesan
variables críticas en tiempo real. Así, la toma de decisiones oportuna, validada por Liang et
al. (2023), se convierte en el resultado de un ecosistema donde el juicio humano y la
precisión algorítmica convergen para garantizar la seguridad operacional.
La tecnología educativa crítica estudiada por Area Moreira (2007) expone que debe
ser asumida como una construcción sociohistórica con implicaciones éticas, culturales y
pedagógicas. En este marco, la incorporación de la inteligencia artificial en procesos
Página | 718 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
formativos no puede desligarse de preguntas fundamentales sobre el sentido de la
educación, la autonomía del sujeto y la equidad en el acceso a recursos de alta
complejidad. Si bien la simulación con IA aporta por naturaleza eficiencia técnica y
reproducción de rutinas operativas, debe orientarse a la formación integral de
profesionales capaces de reflexionar sobre el entorno automatizado que habitan. Esto
implica una revalorización del pensamiento ético, la sensibilidad frente a los desafíos
emergentes y la capacidad de innovación educativa con sentido humanista.
En este sentido, investigaciones recientes (Vázquez de los Santos et al., 2023)
subrayan que los entornos virtuales mediados por IA facilitan una transferencia de
competencias más efectiva desde el aula hacia los contextos complejos donde se
desenvuelve el ser humano. Esta visión se complementa con lo expuesto por Crocetta
(2025), quien refiere que la Inteligencia Artificial ha dejado de ser una simple herramienta
tecnológica para constituirse en un motor estratégico con el potencial de rediseñar la
gestión académica. La capacidad de estos sistemas para procesar volúmenes masivos de
datos, identificar patrones y predecir resultados, los convierte en aliados invaluables para
la optimización de procesos formativos.
En consecuencia, la irrupción tecnológica en la formación aeronáutica debe
entenderse como una amplificación de la capacidad cognitiva del aprendiz. El motor
estratégico que menciona Crocetta (2025) se traduce, en la cabina de simulación, en un
entramado neuro-cognitivo que permite al piloto reaccionar ante el dato y de manera
especial anticiparse a la contingencia mediante el reconocimiento de patrones
algorítmicos, lo que permite la transición de un aprendizaje técnico a uno de naturaleza
estratégica y predictiva.
Esta convergencia teórica es validada por la evidencia científica contemporánea,
donde los entornos simulados, constituyen herramientas eficaces para el desarrollo
integrado de habilidades (Carvalho, Conceição y Marques, 2025). El punto de encuentro
entre la eficiencia técnica y el pensamiento crítico se materializa en un espacio donde se
integran lo cognitivo, lo procedimental y lo actitudinal. La eficacia de estas herramientas,
respaldada por revisiones sistemáticas de la literatura, confirma que el aprendizaje en
Página | 719 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
entornos virtuales; cuando está mediado por entramado pedagógico robusto; es capaz de
transferir competencias complejas con un nivel de fidelidad que redefine los estándares
de la formación profesional moderna.
Horizonte metodológico
El horizonte metodológico que coordina el presente estudio se inscribe en el
paradigma interpretativo con una perspectiva metodológica hermenéutica orientada a la
comprensión profunda de los significados que emergen de la interacción entre la
tecnología y el aprendizaje humano (Martínez Miguélez, 2006). Se asume un diseño de
investigación documental de nivel comprensivo, el cual, según Hurtado de Barrera (2010),
trasciende la recopilación informativa para alcanzar una sistematización crítica del
conocimiento.
Para garantizar el rigor científico, el proceso se estructuró mediante la metodología
de revisión sistemática de Machi y McEvoy (2016), la cual articula seis etapas
deliberativas: selección del tema, búsqueda de literatura, desarrollo del argumento,
examen crítico, síntesis y redacción. El corpus de análisis fue seleccionado bajo criterios de
relevancia y vigencia en bases de datos como Scielo, Redalyc y Dialnet. Desde la visión de
Sabino (2014), se organizaron los saberes existentes y mediante un proceso hermenéutico
se proyectaron nuevas aportaciones teóricas a modo de categorías sobre la formación del
pilotaje en ecosistemas de inteligencia artificial.
La orientación hermenéutica responde a la necesidad de comprender fenómenos
complejos desde una pluralidad de perspectivas, considerando el carácter simbólico,
histórico y cultural del saber científico. En lugar de perseguir explicaciones causales, se
privilegia el análisis de significados, la reconstrucción de narrativas teóricas y la
identificación de desafíos emergentes en el campo formativo de la aeronáutica. El estudio
se articula como una investigación documental de carácter crítico que permite mapear,
contrastar y resignificar aportes teóricos relevantes, lo que generó un corpus sustentado
en fuentes primarias y secundarias, provenientes de literatura académica reconocida.
Página | 720 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
La técnica de análisis se estructuró mediante la identificación de categorías
emergentes mediante la realización de lecturas comparativas entre autores. Se buscó
generar comprensiones integradoras que trasciendan la descripción, orientadas a la
construcción de una arquitectura teórica crítica y coherente. Este proceso permitió
develar relaciones entre enfoques pedagógicos, tecnologías disruptivas y desafíos
formativos en la aviación contemporánea. Se aplicaron criterios rigurosos de pertinencia,
actualidad, legitimidad y profundidad, priorizando artículos arbitrados, libros
especializados, informes institucionales y documentos técnicos procedentes de
repositorios como Scielo, Redalyc, Dialnet y Google Académico. La selección del corpus se
orientó a construir un marco teórico robusto que aborde las relaciones entre inteligencia
artificial, simulación, aprendizaje técnico y formación profesional.
Resultados
La sistematización de las fuentes analizadas permitió identificar un conjunto de
categorías derivadas del análisis sistémico sobre entornos simulados con inteligencia
artificial en la formación aeronáutica cuyos hallazgos preliminares se describen a
continuación. En primer lugar, la inteligencia artificial y aprendizajes emergentes: La
evidencia documental demuestra que la IA funciona como un andamiaje dinámico que
potencia el surgimiento de aprendizajes emergentes. Estos procesos se consolidan a
través de la interacción sistémica entre el aprendiz y el ecosistema tecnológico, lo cual
facilita la gestión de contingencias en entornos simulados de alta fidelidad, superando la
linealidad del aprendizaje instruccional tradicional.
Una segunda categoría identificada fue la simulación en la formación de
profesionales aeronáuticos: La evidencia documental revela que la simulación ha
evolucionado hacia un modelo de cognición distribuida. En este entorno, el personal
aeronáutico; incluyendo tripulantes, operadores y especialistas en seguridad, desarrolla
competencias estratégicas mediante la interacción constante con algoritmos que
proporcionan retroalimentación en tiempo real. Este cambio de paradigma optimiza la
eficacia operativa de la organización en su conjunto.
Página | 721 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
Finalmente, la tercera categoría emergida del análisis temático se refiere a la
innovación educativa y praxis profesional: La innovación educativa en la aeronáutica
contemporánea se manifiesta mediante un rediseño de la praxis pedagógica, orientada a
la personalización del acompañamiento formativo. Se identifica una tendencia técnica
hacia el ajuste dinámico de la carga cognitiva según las necesidades específicas de los
funcionarios que se desempeñan en el entorno aeronáutico, resaltando la figura del piloto
para abarcar a todo el personal técnico y operativo del sector.
Discusión
Al contrastar los hallazgos con la teoría de la cognición distribuida de Hutchins
(1995), se hace evidente que el entrenamiento aeronáutico contemporáneo ha superado
la concepción del aprendizaje como un proceso circunscrito exclusivamente a las
facultades cognitivas individuales. En el ecosistema de la cabina de simulación, la
inteligencia no la posee únicamente el funcionario aeronáutico, sino que surge de la
interacción sistémica entre el personal aeronáutico, los manuales de procedimiento, las
interfaces de usuario y los algoritmos de Inteligencia Artificial.
Esta sinergia transforma la cabina en una unidad cognitiva funcional donde la
capacidad de resolución de problemas depende de la articulación fluida entre agentes
humanos y sistemas no humanos. De este modo, la tecnología actúa como un soporte que
distribuye la carga cognitiva, permitiendo que el personal aeronáutico se enfoque en la
toma de decisiones estratégicas, validando así la premisa de que la eficiencia operativa es
el resultado de un sistema técnico social integrado más allá de una destreza individual.
En este escenario, se observa una trasformación de la Zona de Desarrollo Próximo
(ZDP) de Vygotsky. Tradicionalmente, la ZDP depende de la mediación de un tutor
humano; sin embargo, la integración de la IA en los simuladores introduce un andamiaje
algorítmico adaptativo que optimiza el balance de la carga cognitiva. A diferencia de los
simuladores estáticos, (Castillo, 2025), la IA monitorea los indicadores de rendimiento y
los procesos de procesamiento de la información en milisegundos, y con ello ajusta
Página | 722 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
dinámicamente la complejidad de las contingencias de vuelo de manera proporcional a la
competencia demostrada.
Esta mediación algorítmica permite que el aprendiz no sufra de una sobrecarga
cognitiva que bloquee su aprendizaje, ni de una subcarga que derive en desatención,
manteniendo al estudiante en el nivel óptimo de reto que caracteriza a una ZDP. En
consecuencia, la mediación no sustituye al instructor, sino que redefine su rol; el docente
deja de ser el único mediador para convertirse en un analista estratégico de la simbiosis
distribuida entre el sujeto y el algoritmo, orientando su intervención hacia la potenciación
del pensamiento crítico del estudiante aeronáutico.
Bajo esta perspectiva, se coincide con la visión de Hurtado de Barrera (2010) sobre
la importancia de resignificar el conocimiento existente; de manera que esta mediación
debe interpretarse bajo el prisma de la Tecnología Educativa Crítica de Area Moreira
(2009, 2021), la cual advierte que la naturaleza del conocimiento de la tecnología
educativa no es neutra y exige analizar las relaciones de poder y fines pedagógicos en la
automatización.
La eficiencia técnica lograda por la IA debe ser siempre subordinada a una vigilancia
ética, donde el funcionario aeronáutico desarrolle destrezas operativas y capacidad
reflexiva que le permita mantener la autonomía profesional frente a la toma de decisiones
algorítmicas. En este sentido, la innovación educativa supera la optimización de procesos
y se orienta hacia una praxis pedagógica dialógica que garantice la formación de
profesionales aeronáuticos capaces de ejercer un juicio crítico en entornos altamente
digitalizados.
Conclusiones
El estudio devela que la Inteligencia Artificial es un agente que optimiza la gestión de
la seguridad operacional mediante la personalización del aprendizaje y el análisis
predictivo de datos. Se ha determinado que su aplicación en la educación superior
aeronáutica favorece la formación de profesionales con altos estándares de idoneidad y
Página | 723 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
pertinencia social, siempre que se establezca una vigilancia ética sobre la autonomía
profesional frente a la automatización.
Como aporte central, esta investigación propone una integración teórica donde el
aprendizaje en simuladores se comprende como una simbiosis cognitiva que se aleja de la
repetición mecánica. Bajo esta mirada, la IA actúa como un andamiaje dinámico que
expande la Zona de Desarrollo Próximo del estudiante, lo que permite una transición
fluida hacia la pericia operativa en entornos caracterizados por alta incertidumbre.
Ante los hallazgos, se sugieren un conjunto de orientaciones para las instituciones
de formación aeronáutica como (a) rediseño de los currículos bajo un enfoque de
competencias digitales que incorpore la interpretación de learning analytics como eje
transversal, (b) desarrollo de líneas de investigación sobre el impacto de los gemelos
digitales, entendidos como réplicas virtuales de sistemas físicos, para evaluar el
rendimiento en tiempo real bajo escenarios de crisis, (c) fortalecimiento de la formación
humanista del instructor, transitando de un modelo basado en la evaluación de maniobras
hacia uno centrado en la gestión de entornos de aprendizaje complejos y dialógicos y, en
última instancia, (d) integración de la IA en la aeronáutica civil venezolana supera el
ámbito de la innovación tecnológica; constituye una necesidad imperativa y estratégica
para garantizar la competitividad y la seguridad de las operaciones aéreas en un siglo XXI
irreversiblemente digitalizado.
Referencias
Actualidad Aeroespacial. (2025). Los pilotos se oponen al intento de la EASA de sustituir a uno de
ellos en cabina por IA. Actualidad Aeroespacial. https://actualidadaeroespacial.com/los-
pilotos-se-oponen-al-intento-de-la-easa-de-sustituir-a-uno-de-ellos-en-cabina-por-ia/
Area Moreira, M. (2007). La educación en el laberinto tecnológico: De la escritura a las máquinas
digitales. Octaedro.
Página | 724 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
Area Moreira M. (2009). Introducción a la tecnología educativa. Manual electrónico. Universidad
de la Laguna. https://ddd.uab.cat/pub/dim/dim_a2010n19/16993748n19a16.pdf
Area Moreira, M. (2021). La enseñanza universitaria en la era digital: Retos y posibilidades.
Síntesis.
Carvalho, S.A., Conceição, E.S., y Marques, I.C.P. (2025). The Impact of Virtual Reality on Employee
Training and Learning in Organisations: A Systematic Literature Review. Applied
Sciences, 15 (19), 10459. https://doi.org/10.3390/app151910459
Castillo, T. S. (2025). La aplicación de la técnica de simulación pedagógica y el desarrollo cognitivo
en el área de aeronáutica en los estudiantes de TECSUP en el periodo 2023 [Tesis de posgrado
de la Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle, Lima, Perú].
https://repositorio.une.edu.pe/handle/20.500.14039/13167
Crocetta, V. R. (2025). Transformación de la gestión académica universitaria en Venezuela: El
potencial de la inteligencia artificial como recurso estratégico. Revista Honoris Causa, 17(2),
70–93. https://revista.uny.edu.ve/ojs/index.php/honoris-causa/article/view/719
Díaz, M. (2026). Pensamiento crítico de frontera e inteligencia artificial: una mirada ética,
epistemológica y pedagógica desde el Sur global. Revista Internacional de Pedagogía e
Innovación Educativa, 6(1), 221-247. https://doi.org/10.51660/ripie61357
European Union Aviation Safety Agency. (2025). Artificial Intelligence and Aviation.
https://www.easa.europa.eu/en/light/topics/artificial-intelligence-and-aviation-0
Foro Económico Mundial. (2023). Informe sobre el Futuro del Empleo 2023.
https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2023/
García, A., Miranda, F. C., y Pigueira, M. (2023). El futuro educativo: Navegando el mar de la
inteligencia artificial en el aula. En 7mo Congreso Internacional de Ciencias Pedagógicas del
Ecuador (CICPE2023) (pp. 221-226). Instituto Superior Universitario Bolivariano de Tecnología.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9744871
Gómez, R. (2025). Inteligencia artificial en la aviación: Transformando la seguridad operacional en
la era moderna. Flap152. https://flap152.com/inteligencia-artificial-en-la-aviacion-
transformando-la-seguridad-operacional-en-la-era-moderna/
Hurtado de Barrera, J. (2010). Metodología de la investigación: Guía para la comprensión holística
de la ciencia. Quirón.
Hutchins, E. (1995). Cognición en la selva. MIT Press.
Kolb, D. A. (1984). Aprendizaje experiencial: La experiencia como fuente de aprendizaje y
desarrollo. Prentice-Hall.
Página | 725 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
Liang, H., Gong, H., Cong, L., Zhang, M., Tao, Z., Liu, S., & Shi, J. (2023). Automated detection of
airfield pavement damages: an efficient light-weight algorithm. International Journal of
Pavement Engineering, 24(1). https://doi.org/10.1080/10298436.2023.2247135
Machi, L. A., y McEvoy, B. T. (2016). La revisión de literatura: Seis pasos hacia el éxito. Corwin.
Martínez Miguélez, M. (2006). Ciencia y arte en la metodología cualitativa. Trillas.
Palomares, Á. (2022). Gestión de la innovación en el sector aeronáutico: Propuesta de un modelo
de gestión [Tesis doctoral, Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales, Universidad
Politécnica de Madrid]. Archivo Digital UPM. https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.71513
Robles, L. y Garrido J. (2025). La inteligencia artificial como recurso pedagógico mediador en el
proceso de enseñanza en el contexto de las instituciones educativas
colombianas. DIALÉCTICA, 1(26). https://doi.org/10.56219/dialctica.v1i26.4405
Sabino, C. (2014). El proceso de investigación. Panapo.
Suárez, G., Ramírez, L., Bracho, P., y Morocho, S. (2025). Innovación educativa en la Educación 4.0:
el papel de los recursos digitales interactivos en la transformación del aprendizaje
universitario. Revista Social Fronteriza, 5(5), e–865.
https://doi.org/10.59814/resofro.2025.5(5)865
Vázquez de los Santos, L. C., Burciaga Alarcón, R., Preciado Martínez, O. M., y Zárate Martínez, Á.
(2023). Transformación en la educación mediante la Inteligencia Artificial (IA).
http://rein.umcc.cu/handle/123456789/2336
Vygotsky, L. S. (1978). El desarrollo de los procesos psicológicos superiores. Harvard University
Press.
Wild, G., Nanyonga, A., Iqbal, A., Bano, S., Somerville, A., & Pollock, L. (2025). Lightweight and
mobile artificial intelligence and immersive technologies in aviation. Visual Computing for
Industry, Biomedicine and Art, 8. https://doi.org/10.1186/s42492-025-00203-z
Síntesis curricular
Rosana Yslev Maldonado Méndez
Profesora de Informática, Magister en Educación Superior. Docente del Instituto Universitario de
Aeronáutica Civil del estado Aragua en Venezuela. Adjunta a la Coordinación de la Oficina de
enlace del Centro de Instrucción Aeronáutico N° 1 “May. Miguel Rodríguez”. Experiencia en el área
Página | 726 http://revistas.upel.edu.ve/index.php/dialogica D
Maldonado Méndez, R. Y. (2026). Pilotaje del futuro: Aprendizajes emergentes en entornos
simulados con inteligencia artificial. Dialógica, Revista Multidisciplinaria, 23(2), 712-726.
https://doi.org/10.56219/dialgica.v23i2.5932
de investigación de proyectos aeronáuticos en las especialidades Control de Tránsito Aéreo (CTA),
Información y Comunicación Aeronáutica (ICA) y Gestión de Tripulantes de Cabina de Pasajero
(GTCP).
