Inteligencia artificial adaptativa y procesamientos cognitivos: impacto de los sistemas de retroalimentación inmediata en el desarrollo del pensamiento critico estudiantil

Resumen

La incorporación de la inteligencia artificial adaptativa en los entornos educativos ha generado una reconfiguración sustantiva de los procesos de enseñanza y aprendizaje, al transformar la forma en que los estudiantes interactúan con los contenidos, regulan sus procesos cognitivos y reciben retroalimentación sobre su desempeño. A diferencia de las plataformas digitales tradicionales, los sistemas adaptativos emplean algoritmos capaces de interpretar datos cognitivos y conductuales para ajustar de manera continua la secuencia didáctica, el nivel de complejidad de las tareas y los mecanismos de retroalimentación, influyendo directamente en la profundidad del aprendizaje. En este escenario, la retroalimentación inmediata se consolida como un componente estratégico para el desarrollo del pensamiento crítico, entendido como un conjunto de habilidades cognitivas de orden superior que incluyen el análisis, la evaluación, la inferencia y la autorregulación. Sin embargo, el análisis de la producción científica evidencia una brecha persistente entre el potencial conceptual atribuido a estas tecnologías y su impacto efectivo, debido a que numerosos sistemas continúan operando bajo lógicas correctivas superficiales que priorizan la validación de respuestas sobre la reflexión cognitiva. Con el propósito de examinar de manera crítica y sistemática este campo de estudio, se desarrolló una revisión documental de carácter descriptivo-analítico, guiada por las directrices del protocolo PRISMA 2020. Los resultados indican que el impacto de la inteligencia artificial adaptativa en el pensamiento crítico estudiantil no es automático ni uniforme, sino que depende de su coherente articulación con principios cognitivos y pedagógicos sólidos, así como del diseño de sistemas de retroalimentación orientados a la metacognición y al aprendizaje profundo.