México
Propósito. Este estudio cualitativo exploratorio investiga los patrones de simetría y asimetría en la comunicación educativa mediada por inteligencia artificial dentro de la educación de la crítica fotográfica, a partir de un artefacto de IA basado en el Modelo Hermenéutico e Interdisciplinario Sociosemiótico para la Crítica Fotográfica (Modelo MAVIA). Metodología. Se implementó el uso del artefacto de IA entre 128 estudiantes universitarios de cursos de fotografía y producción audiovisual. Con base en el análisis temático reflexivo (Braun y Clarke, 2019, 2021) y con apoyo cuantitativo descriptivo, se desarrolló un marco analítico multinivel que examina tres dimensiones: simetría estructural en el diseño del sistema, simetría epistemológica en la co-construcción de conocimiento humano-IA, y asimetría adaptativa en la diferenciación de usuarios. Resultados y conclusiones. Los resultados demuestran altas tasas de adopción (94%) y valoraciones positivas (68%). Emergieron tres perfiles de usuario con necesidades asimétricas: Académico (40%), Pragmático (35%) y Artístico (25%). El estudio identificó una paradoja pedagógica en la que la profundidad analítica constituyó simultáneamente la principal fortaleza y la crítica principal. El desarrollo de una conciencia metacrítica (78%) sugiere una calibración epistemológica percibida en la colaboración humano-IA. Aportes originales. Se propone un marco teórico de simetría multinivel que ofrece una contribución novedosa para el diseño y evaluación de entornos de comunicación educativa mediados por IA, que equilibren el rigor teórico con experiencias educativas personalizadas.
Purpose. This exploratory qualitative study investigates symmetry and asymmetry patterns in AI-mediated educational communication within photographic critique education, drawing on an AI artifact grounded in the Hermeneutical and Interdisciplinary Socio-Semiotic Model for a Photographic Critique (MAVIA Model). Methodology. The AI artifact was implemented with 128 undergraduate students enrolled in photography and audiovisual production courses. Building on reflexive thematic analysis (Braun and Clarke, 2019, 2021) and supported by descriptive quantitative methods, a multi-level analytical framework was developed examining three dimensions: structural symmetry in system design, epistemological symmetry in human-AI knowledge co-construction, and adaptive asymmetry in user differentiation. Results and conclusions. Results demonstrate high adoption rates (94%) and predominantly positive evaluations (68%). Three user profiles with asymmetric needs emerged: Academic (40%), Pragmatic (35%), and Artistic (25%). The study identified a pedagogical paradox whereby analytical depth constituted both the primary strength and the primary source of criticism. The development of metacritical awareness (78%) suggests a perceived epistemological calibration in human-AI collaboration. Original contributions. A multi-level symmetry theoretical framework is proposed, offering a novel contribution for the design and evaluation of AI-mediated educational communication environments that balance theoretical rigor with personalized learning experiences.