Modelos de inteligencia artificial aplicados al aprendizaje personalizado y adaptativo en la educación universitaria
DOI:
https://doi.org/10.63969/v287ks48Palabras clave:
Inteligencia artificial, Aprendizaje personalizado, Aprendizaje adaptativo, Educación universitaria, Sistemas tutores inteligentesResumen
La educación universitaria está experimentando una profunda transformación impulsada por el avance tecnológico y la inteligencia artificial (IA), que permite personalizar y adaptar el aprendizaje a las características y necesidades individuales de cada estudiante. Este enfoque supera las limitaciones de los métodos tradicionales, promoviendo experiencias educativas más dinámicas, eficientes y centradas en el alumno. El aprendizaje adaptativo, basado en algoritmos inteligentes y análisis de datos, optimiza procesos educativos, mejora el rendimiento académico y fomenta la autonomía estudiantil. Sin embargo, la heterogeneidad de estilos y ritmos de aprendizaje presenta un desafío que muchos modelos pedagógicos tradicionales no abordan eficazmente, lo que puede generar desmotivación y deserción. A pesar de la disponibilidad tecnológica, muchas universidades aún no integran sistemáticamente modelos de IA personalizados, lo que limita su potencial. Este estudio, mediante una revisión documental rigurosa y el uso del protocolo PRISMA, examina los modelos de IA en educación universitaria para identificar ventajas, retos e impactos, destacando su capacidad para transformar y mejorar la enseñanza superior.
Descargas
Referencias
Campbell, R. V. (2025). Revolucionando la Educación: Integración de Inteligencia Artificial en Sistemas de Gestión del Aprendizaje. RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, https://doi.org/10.23913/ride.v15i30.2242 .
Espinar, Á. E., & Vigueras, M. A. (2020). El aprendizaje experiencial y su impacto en la educación actual. Revista Cubana de Educación Superior, http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0257-43142020000300012.
Fuentes, R. S. (2025). Estrategias de aprendizaje autónomo a través de las TIC en estudios sociales: Un enfoque para mejorar la autoeficacia y el rendimiento académico. Revista Cientifica Zambos, https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n1/77.
Gómez, V. K., & Cevallos, Á. (2019). El desafío de las nuevas tecnologías: el uso del aula virtual y su influencia en el rendimiento académico. Revista de Ciencias Humanísticas y Sociales (ReHuSo), https://doi.org/10.33936/rehuso.v4i3.2136 .
Hernández, H. Z., Mendoza, A. C., Chura, Y. E., & Humpiri, N. J. (2024). ambiente virtual y pedagogías emergentes: aproximación y estrategias de evaluación formativa en la era digital. Aula Virtual, https://doi.org/10.5281/zenodo.12155772 .
Imaicela, V. R., & al, e. (2024). Estrategias de retroalimentación formativa para potenciar el desempeño escolar. Revista InveCom, https://doi.org/10.5281/zenodo.12549650 .
Ley, L. N., & Espinoza, F. E. (2021). Características de la evaluación educativa en el proceso de aprendizaje. Revista Universidad y Sociedad, http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2218-36202021000600363.
Losada, C. M., & Peña, E. C. (2023). El diseño instruccional y los recursos tecnológicos en el mejoramiento de las competencias digitales de los docentes. Apertura (Guadalajara, Jal.), https://doi.org/10.32870/ap.v14n2.2241 .
Loyola, M. J., Soria, P. Y., & Nagamine, M. M. (2025). Entornos virtuales de aprendizaje y su eficacia en el éxito académico y emocional de los universitarios: una revisión sistemática. Revista InveCom, https://doi.org/10.5281/zenodo.15313562 .
Menacho, Á. M., & al, e. (2024). Inteligencia artificial como herramienta en el aprendizaje autónomo de los estudiantes de educación superior. Revista InveCom, https://doi.org/10.5281/zenodo.10693945 .
Molinero, B. M., & Chávez, M. U. (2020). Herramientas tecnológicas en el proceso de enseñanza-aprendizaje en estudiantes de educación superior. RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, https://doi.org/10.23913/ride.v10i19.494 .
Morales, C. E., Oyarce, M. V., & Fernández, O. F. (2023). La retroalimentación como estrategia para mejorar el aprendizaje: Una revisión documental. Varona. Revista Científico Metodológica, http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1992-82382023000200005.
Mundial, E. d. (2024). Informe de seguimiento de la educación en el mundo, 2023: tecnología en la educación: ¿una herramienta en los términos de quién? UNESCO, https://doi.org/10.54676/NEDS2300 ; https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000388894.
Quezada, C. S., & Salinas, T. C. (2021). Modelo de retroalimentación para el aprendizaje: Una propuesta basada en la revisión de literatura. Revista mexicana de investigación educativa, https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-66662021000100225.
Rodríguez, B. S. (2025). Evaluación formativa para el logro de los aprendizajes: una revisión sistemática. Revista InveCom, https://doi.org/10.5281/zenodo.15665997 .
Santamaría, M. J. (2022). Consideraciones didácticas, tecnológicas y comunicacionales para el diseño de un entorno virtual de enseñanza aprendizaje. Revista Cátedra, https://doi.org/10.29166/catedra.v5i1.3447 .
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 María Mitre , Delia Consuegra, Antonio Sucre (Autor/a)

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los artículos publicados en la revista se distribuyen bajo la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Esta licencia permite a terceros descargar, copiar, distribuir, adaptar y reutilizar una obra, incluso con fines comerciales, siempre que se otorgue el crédito adecuado al autor original.
