Personalización del aprendizaje mediante inteligencia artificial adaptativa
DOI:
https://doi.org/10.70577/yyftbm70Palabras clave:
Aprendizaje adaptativo, analítica educativa, inteligencia artificial, personalización, retroalimentación.Resumen
El avance de la inteligencia artificial en la educación ha incrementado las posibilidades de adaptar contenidos, retroalimentación y trayectorias formativas; sin embargo, persisten dificultades para integrar estos recursos de manera efectiva y responder a las diferencias individuales de los estudiantes. El objetivo del estudio fue analizar la personalización del aprendizaje mediante inteligencia artificial adaptativa, identificando sus aplicaciones, beneficios y desafíos en la generación de experiencias educativas ajustadas a las necesidades, ritmo y desempeño estudiantil. Se desarrolló una investigación cuantitativa, documental y retrospectiva, basada en fuentes científicas e informes publicados entre 2022 y 2026, complementada con una base de 120 registros. Se aplicaron estadística descriptiva, correlación de Spearman, regresión lineal múltiple, análisis de componentes principales y agrupamiento K-medias. Los resultados mostraron una personalización media de 73,87 puntos y una efectividad de 73,47; la retroalimentación presentó la mayor correlación con la efectividad (rho = 0,77), mientras el modelo explicó el 72,2% de su variabilidad. El primer componente concentró el 74,52% de la varianza y el perfil alto alcanzó 83,3 puntos frente a 61,2 del bajo, evidenciando que mayores niveles de personalización, retroalimentación y participación se asociaron con mejores resultados educativos.
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