Aulas Sin Muros: Cómo la IA Personaliza el Aprendizaje de Cada Estudiante

Classrooms Without Walls: How AI Personalizes Each Student's Learning

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.29394/Scientific.issn.2542-2987.2025.10.37.0.10-23

Palabras clave:

inteligencia artificial, tecnología educativa, inteligencia artificial en la educación, aprendizaje personalizado

Resumen

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la educación contemporánea, creando “aulas sin muros” que trascienden limitaciones tradicionales. La presente investigación asume una perspectiva crítica pero optimista para analizar cómo la IA personaliza el aprendizaje individual, contrastando posiciones teóricas diversas. En este contexto, Cisneros, Nevárez, Farez y Torres (2024); adoptan una postura favorable al sostener que la IA permite adaptar efectivamente contenidos a características individuales, mientras López, Rivera y Cruz (2023); demuestran empíricamente mejoras significativas mediante sistemas de aprendizaje personalizado, documentando incrementos cuantificables del 30-50% en retención de conocimientos. Esta visión optimista contrasta con la posición más cautelosa de Pinela (2024); quien identifica desafíos multidimensionales que requieren marcos éticos robustos. Por su parte, Demartini, Sciascia, Bosso y Manuri (2024): enfatizan una perspectiva basada en evidencia, argumentando que la tecnología debe potenciar capacidades humanas sin sustituir elementos fundamentales del desarrollo integral. El análisis crítico distingue entre beneficios reales y expectativas comerciales infladas. Las conclusiones confirman que las aulas sin muros representan una oportunidad transformadora condicionada: su éxito depende del equilibrio entre innovación tecnológica y preservación de valores humanísticos.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Oscar Antonio Martínez Molina, Universidad Nacional de Educación, UNAE

Nacido es San Cristóbal, estado Táchira, Venezuela, el 12 de octubre del año 1952. Residenciado en Cuenca, Ecuador. Licenciado en Educación Mención Orientación Educativa y Profesional por la Universidad de Los Andes (ULA), extensión Táchira, Venezuela; Magíster en Ciencias de la Educación Superior, Mención Andragogía por la Universidad Nacional Experimental de los Llanos Occidentales Ezequiel Zamora (UNELLEZ); Doctor en Educación Mención Suma Cum Laude de la Universidad de Málaga (UMA), España; Postdoctor en Estudios Libres de la Universidad Fermín Toro (UFT); Diplomado en Educación Abierta y a distancia por la Universidad Fermín Toro; Maestría de Experto Avanzado en E-learning por la Fundación para la Actualización Tecnológica de Latinoamérica (FATLA); Maestría de Experto en Tecnología Educativa nivel avanzado en la Fundación para la actualización tecnológica de Latinoamérica; Profesor Jubilado de la Universidad Nacional Abierta (UNA), Categoría Académica de Titular; Director de tesis doctorales y de maestría; Profesor investigador del Programa de Estímulo a la Innovación e Investigación en categoría “A-2”; Docente investigación de la Universidad Nacional de Educación (UNAE), Ecuador, Categoría principal 1; Coordinador del Grupo de Investigación GIET; Director Académico y de Operaciones de la Red Académica Internacional de Pedagogía e Investigación (RedINDTEC).

Citas

Bayly-Castaneda, K., Ramirez-Montoya, M., & Morita-Alexander, A. (2024). Crafting personalized learning paths with AI for lifelong learning: a systematic literature review. Frontiers in Education, 9, 1-12, e-ISSN: 2504-284X. Retrieved from: https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1424386

Cisneros, E., Nevárez, R., Farez, A., & Torres, R. (2024). Uso de la inteligencia artificial en la personalización del aprendizaje. Conocimiento Global, 9(1), 75-83, e-ISSN: 2665-5837. Recuperado de: https://doi.org/10.70165/cglobal.v9i1.339

Demartini, C., Sciascia, L., Bosso, A., & Manuri, F. (2024a,b). Artificial Intelligence Bringing Improvements to Adaptive Learning in Education: A Case Study. Sustainability, 16(3), 1-25, e-ISSN: 2071-1050. Retrieved from: https://doi.org/10.3390/su16031347

Du Plooy, E., Casteleijn, D., & Franzsen, D. (2024). Personalized adaptive learning in higher education: A scoping review of key characteristics and impact on academic performance and engagement. Heliyon, 10(21), 1-24, e-ISSN: 2405-8440. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e39630

Jing, Y., Zhao, L., Zhu, K., Wang, H., Wang, C., & Xia, Q. (2023). Research Landscape of Adaptive Learning in Education: A Bibliometric Study on Research Publications from 2000 to 2022. Sustainability, 15(4), 1-21, e-ISSN: 2071-1050. Retrieved from: https://doi.org/10.3390/su15043115

López, H., Rivera, A., & Cruz, C. (2023). Personalización del aprendizaje con inteligencia artificial en la educación superior. Revista Digital de Tecnologías Informáticas y Sistemas, 7(1), 122-127, e-ISSN: 2683-2453. Recuperado de: https://doi.org/10.61530/redtis.vol7.n1.2023.165.123-128

Naseer, F., Khan, M., Tahir, M., Addas, A., & Aejaz, S. (2024). Integrating Deep Learning Techniques for Personalized Learning Pathways in Higher Education. Heliyon, 10(11), 1-18, e-ISSN: 2405-8440. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e32628

Pinela, R. (2024a,b). Análisis de los Sistemas de Aprendizaje Personalizado Impulsados por Inteligencia Artificial y su Implementación en Contextos Educativos. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(5), 9758-9768, e-ISSN: 2707-2215. Recuperado de: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i5.14358

Strielkowski, W., Grebennikova, V., Lisovskiy, A., Rakhimova, G., & Vasileva, T. (2025). AI‐driven adaptive learning for sustainable educational transformation. Sustainable Development, 33, 1921-1947, e-ISSN: 1099-1719. Retrieved from: https://doi.org/10.1002/sd.3221

Yépez, L., Jirón, T., Rumbaut, D., & Jurado, G. (2024). El papel de la inteligencia artificial en la personalización de la educación. Magazine de las Ciencias. Revista de Investigación e Innovación, 9(3), 31-46, e-ISSN: 2528-8091. Recuperado de: https://doi.org/10.33262/rmc.v9i3.3160

Descargas

Publicado

05-08-2025

Cómo citar

Martínez Molina, O. A. (2025). Aulas Sin Muros: Cómo la IA Personaliza el Aprendizaje de Cada Estudiante: Classrooms Without Walls: How AI Personalizes Each Student’s Learning. Revista Scientific, 10(37), 10–23. https://doi.org/10.29394/Scientific.issn.2542-2987.2025.10.37.0.10-23

Artículos más leídos del mismo autor/a

<< < 1 2 3 > >>