La enseñanza de Fundamentos de Programación enfrenta desafíos persistentes en cuanto a la personalización del aprendizaje y la práctica significativa de principios fundamentales como variables, estructuras de control y funciones. La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) emerge como una herramienta con alto potencial para generar ejercicios adaptativos y proporcionar retroalimentación inmediata, favoreciendo procesos de enseñanza-aprendizaje más dinámicos y centrados en el estudiante. La presente investigación tiene como objetivo presentar un procedimiento con principios de ingeniería pedagógica que emplea IAG como mediadora del proceso instruccional, con el fin de generar, adaptar y validar ejercicios de programación. La investigación contribuye a estimular el pensamiento computacional, la autorregulación del aprendizaje y la autonomía cognitiva del estudiantado. Se implementa un diseño cuasiexperimental con enfoque metodológico mixto donde participan 40 estudiantes universitarios de primer semestre de Ciencias Informáticas. La propuesta pedagógica se estructura en tres Etapas: Alfabetización en IAG aplicada a la programación, generación personalizada de ejercicios de programación y evaluación colaborativa e intercambio crítico. Los resultados reflejan mejoras significativas en rendimiento, eficiencia y precisión en el grupo experimental. En términos cualitativos, se observó un desarrollo integral de habilidades cognitivas, técnicas y éticas vinculadas al uso de la IAG como mediadora del aprendizaje en programación.