Metodología para realizar una página web para resolver ejercicios de descomposición vectorial en 3 ejes
Palabras clave:
Descomposición vectorial, Estática de la partícula, Calculadora interactiva, Simulación educativa, Inteligencia artificial genera-tiva, MOOC.Resumen
Este artículo documenta la metodología empleada para diseñar, desarrollar y verificar una calculadora interactiva de acceso libre, ejecutable en cualquier navegador, para resolver ejercicios de descomposición vectorial y equilibrio de la partícula en tres ejes, desarrollada con asistencia de inteligencia artificial (IA) generativa como recurso didáctico del MOOC “Física: Fundamentos Vectoriales y Estática de la Partícula” del Tecnológico Nacional de México. El propósito principal fue sistematizar un proceso reproducible desde el análisis pedagógico hasta la evaluación formativa que otros diseñadores de cursos puedan replicar para construir herramientas similares sin depender de software comercial ni de una formación avanzada en programación. El procedimiento se organizó en cinco etapas inspiradas en el modelo ADDIE (análisis, diseño, desarrollo, verificación e implementación/evaluación) y dio lugar a una aplicación de una sola página, construida con HTML5, CSS3 y JavaScript, que calcula automáticamente los vectores unitarios (cosenos directores) de hasta tres cables y fuerzas adicionales, resuelve el sistema de ecuaciones de equilibrio ΣF = 0 mediante eliminación gaussiana, representa el problema en un entorno tridimensional interactivo (WebGL/Three.js) y despliega el procedimiento completo paso a paso. Para valorar su confiabilidad numérica se resolvieron cinco problemas de los libros de texto de Beer y Johnston y de Hibbeler, y se compararon los resultados con las respuestas publicadas: el error relativo promedio fue de 0.05 % y el máximo de 0.21 %, atribuible al redondeo de las respuestas de los libros a tres cifras significativas. Se concluye que la metodología propuesta produce una herramienta confiable, que reduce el tiempo y el riesgo de errores aritméticos frente al cálculo manual sin sustituir la comprensión conceptual del método, sino reforzándola mediante retroalimentación inmediata y visualización espacial; asimismo, se destaca que la verificación contra fuentes de referencia es indispensable cuando el código se desarrolla con apoyo de IA.
