IA y su impacto en la personalización del aprendizaje y la gestión de la efectividad de la enseñanza
DOI:
https://doi.org/10.70625/rlce/578Palabras clave:
Inteligencia artificial, Personalización del aprendizaje, Efectividad de la enseñanza, Tecnología educativa, Innovación pedagógicaResumen
En el contexto educativo contemporáneo, la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como una herramienta clave para transformar los procesos de enseñanza y aprendizaje, especialmente en lo relacionado con la personalización del aprendizaje y la mejora de la efectividad educativa. Este estudio tuvo como objetivo general analizar el impacto de la Inteligencia Artificial en la personalización del aprendizaje y en la gestión de la efectividad de la enseñanza en contextos educativos actuales. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cualitativo, con una modalidad documental o bibliográfica, basada en la revisión sistemática de artículos científicos publicados entre los años 2022 y 2026. Se empleó como técnica el análisis documental y como instrumento una matriz de sistematización de información, lo que permitió identificar tendencias, aportes y limitaciones en torno al uso de la IA en la educación. Los resultados evidencian que la Inteligencia Artificial favorece la personalización del aprendizaje mediante la adaptación de contenidos y ritmos educativos a las necesidades individuales de los estudiantes. Asimismo, contribuye a la gestión de la efectividad de la enseñanza a través del análisis de datos, la evaluación continua y la retroalimentación automatizada. Sin embargo, también se identificaron desafíos relacionados con la brecha digital, la falta de capacitación docente y las limitaciones en infraestructura tecnológica. Se concluye que la IA representa una oportunidad significativa para mejorar la calidad educativa, siempre que su implementación se realice de manera equitativa, ética y contextualizada, promoviendo un equilibrio entre innovación tecnológica y principios pedagógicos.
Descargas
Referencias
Alastruey, C. (2021). Estado de la cuestión de la inteligencia artificial y los sistemas de aprendizaje autónomo. Sociología y tecnociencia: Revista digital de sociología del sistema tecnocientífico, XI(2), 182-195. Obtenido de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8155421
Aparicio, O., Ostos, O., & Abadía, C. (2025). Inteligencia artificial y aprendizaje personalizado en el siglo XXI. Revista Interamericana De Investigación Educación Y Pedagogía RIIEP, 87-100. doi:https://doi.org/10.15332/25005421.11122
Barreto, W., Arévalo, J., Ulloa, J., Zavala, C., Andrade, N., & Paguay, M. (2024). Análisis del aprendizaje infantil desde la teoría del desarrollo cognitivo de Jean Piaget: un enfoque etnográfico para evaluar la relación entre la inteligencia y las etapas cognitivas. LATAM Revista Latinoamericana De Ciencias Sociales Y Humanidades, V(5), 4126 – 4138. doi:https://doi.org/10.56712/latam.v5i5.2913
Basurto, S., Moreira, J., Velásquez, A., & Rodríguez, M. (2021). El conectivismo como teoría innovadora en el proceso de enseñanza-aprendizaje del idioma inglés. Polo del Conocimiento: Revista científico - profesional, VI(1), 234-252. Obtenido de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9438794
Chacon, M. (2022). Teoría del aprendizaje significativo y por descubrimiento de David Ausubel. Lima: Universidad Nacional de Educación. Obtenido de https://repositorio.une.edu.pe/server/api/core/bitstreams/3cc7222e-2a39-408d-a641-c5059d86ff62/content
Díaz, Y., Caicedo, M., & Martínez, L. (2025). Revisión Documental de Recursos Pedagógico-Didácticos en Lectura y Escritura Para Estudiantes Con TEA (Trastorno del Espectro Autista) del Grado 2° de Básica Primaria. Bogotá: Universidad El Bosque. Obtenido de https://www.proquest.com/openview/61360b2cc8bcd1e139ba7cea28f4cf6c/1?pq-origsite=gscholar&cbl=2026366&diss=y
García, M., & Crespo, J. (2025). La inteligencia artificial en la educación: hacia un aprendizaje personalizado. Revista Iberoamericana De Investigación En Educación, 1 - 13. doi:https://doi.org/10.58663/riied.vi9.224
Guayanlema, C., Chapalbay, D., Pilco, J., & Caiza, M. (2025). Inteligencia Artificial en la Educación Superior: Personalización del Aprendizaje. Dominio De Las Ciencias, 167–189. doi:https://doi.org/10.23857/dc.v11i2.4325
Lozano, K., Moreira, J., & Correa, M. (2025). El impacto de la inteligencia artificial en la personalización del aprendizaje en entornos de educación híbrida en la educación superior. LATAM Revista Latinoamericana De Ciencias Sociales Y Humanidades, 3572 - 3582. doi:https://doi.org/10.56712/latam.v6i4.4534
Martínez, F., & González, F. (2023). Apuntes de Investigación Descriptiva y Explicativa. Barcelona: Universitat de Barcelona. Obtenido de https://diposit.ub.edu/items/f3506317-b21d-4da1-ba81-7c93c0941af3
Martínez, N., & Martínez, L. (2024). Sinergia Piaget, Vygotsky y la inteligencia artificial en la educación universitaria. Vinculatégica EFAN, X(4), 70–84. doi:https://doi.org/10.29105/vtga10.4-948
Mero, E., Ordóñez, E., Villalba, P., & Intriago, V. (2024). Implementación de la inteligencia artificial y el aprendizaje autónomo en la Educación para personalizar la enseñanza. Revista Imaginario Social, 121-131. doi:https://doi.org/10.59155/is.v7i3.209
Muñoz, E., & Solís, B. (2021). Enfoque Cualitativo y Cuantitativo de la Evaluación Formativa. Revista de Ciencias Humanísticas y Sociales (ReHuSo), 1-16. Obtenido de http://scielo.senescyt.gob.ec/pdf/rehuso/v6n3/2550-6587-rehuso-6-03-00001.pdf
Palapala, C. (2023). Inteligencia Artificial y Aprendizaje Personalizado: Percepciones y Desafíos de la Educación Ecuatoriana. Revista Multidisciplinaria Unnival, 1 - 9. doi:https://doi.org/10.70577/unnival.v1i4.18
Pinzón, J. (2024). Teoría del aprendizaje significativo de Ausubel en el desarrollo de estrategias de aprendizaje hacia un pensamiento crítico. Ciencia Latina , VIII(3), 8858 -8868. doi:https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i3.12041
Piña, L. (2023). El enfoque cualitativo: Una alternativa compleja dentro del mundo de la investigación. Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía, 1 - 3. Obtenido de https://ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2542-30882023000100001
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Cristian Fernando Acosta Gómez, Milton Leonardo Bravo Holguín, Sandra Yesenia Velez Muñoz, Luis Alfredo Jácome Yánez, Julia Consuelo Albán Eres, Washington Paolo Ramírez Cáceres (Autor/a)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
