Revista Conectividad
Enero - julio 2024 ISSN:28065875
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Volumen 5, Número 1
Revista Semestral del Instituto Tecnológico Universitario Rumiñahui 49
La inteligencia artificial en la educación y sus implicaciones: un mapeo
sistemático de la literatura
Artificial Intelligence in Education and Its Implications: A Systematic Literature Mapping
Oscar Darío León Granizo1, Carlos Gerardo Neil2, Cinthya Susana Cedillo Jiménez3
1 Universidad Abierta Interamericana, Facultad de Tecnología Informática, Centro de Altos Estudios en
Tecnología Informática, oscardario.leongranizo@alumnos.uai.edu.ar, Buenos Aires, Argentina
1 Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.
2 Universidad Abierta Interamericana, Facultad de Tecnología Informática, Centro de Altos Estudios en
Tecnología Informática, carlos.neil@uai.edu.ar, Buenos Aires, Argentina
3 Universidad Estatal de Milagro, ccedilloj@unemi.edu.ec, Milagro, Ecuador
Autor para correspondencia: oscardario.leongranizo@alumnos.uai.edu.ar
Fecha de recepción: 2023.07.31 Fecha de aceptación: 2023.10.03
Fecha de publicación: 2024.01.15
RESUMEN
La inteligencia artificial (IA) ha evidenciado su potencial como una herramienta promisoria en el
campo de la educación, con repercusiones importantes en la manera en que se educa y se adquiere
conocimiento, la inclusión de la IA en educación ha permitido que esta de un impulso en el tema
de la recomendación de contenidos educativos haciendo que el aprendizaje sea personalizado y
eficiente. Se busca que la inteligencia artificial sea un apoyo significativo al docente, actualmente
existen aplicaciones educativas que usan algoritmos de aprendizaje automático para mejorar el
aprendizaje. Sin embargo, se busca ir más allá, lograr que los estudiantes puedan recibir una
retroalimentación automática y eficiente en la educación en línea. Se utilizaron diferentes fuentes
de información, como artículos científicos y revistas especializadas, para recopilar y analizar los
datos relevantes. El propósito de esta revisión sistemática es comprender el estado del arte
científico relacionado con el tema. Los resultados revelan que la implementación de la IA en la
educación ha demostrado ser beneficiosa en varios aspectos, como la evaluación automatizada, la
adaptación del proceso de aprendizaje y la optimización de la eficacia en la educación. La IA tiene
el potencial de transformar la educación, pero es necesario abordar los desafíos y garantizar una
implementación ética y efectiva.
Palabras clave: Inteligencia Artificial en la Educación, Tutores Inteligentes, Educación en línea.
ABSTRACT
Artificial intelligence (AI) has demonstrated its potential as a promising tool in the field of
education, with significant implications for how education and knowledge acquisition are
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approached. The inclusion of AI in education has allowed for a boost in educational content
recommendation, making learning more personalized and efficient. The goal is for artificial
intelligence to serve as a significant support to educators. Currently, there are educational
applications that utilize machine learning algorithms to enhance learning. However, the aim is to
go further, enabling students to receive automatic and efficient feedback in online education.
Various sources of information, such as scientific articles and specialized journals, were used to
gather and analyze relevant data. The purpose of this systematic review is to understand the current
state of scientific research related to the topic. The results reveal that the implementation of AI in
education has proven beneficial in several aspects, including automated assessment, adaptive
learning processes, and the optimization of educational effectiveness. AI has the potential to
transform education, but it is essential to address the challenges and ensure ethical and effective
implementation.
Key words: Artificial Intelligence in Education, Smart Tutors, Online Education
INTRODUCCIÓN
Dentro del ámbito de la educación en línea, la motivación del estudiante ha sido un tema relevante
para considerar. A pesar de los desafíos y cambios que ha traído consigo la educación virtual, se
ha observado que la motivación del estudiante se ha mantenido hacia el cumplimiento de metas.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la calidad del aprendizaje en entornos virtuales
depende del nivel de acceso y eficiencia digital. La interacción y la satisfacción del alumno también
varían en comparación con el entorno tradicional del aula (Morales, 2021).
La crisis de la COVID-19 ha tenido un efecto considerable en el ámbito educativo, especialmente
en la transición hacia la educación virtual. La necesidad de adoptar la educación virtual surgió
como respuesta a la emergencia sanitaria, lo que llevó a la suspensión de las actividades
presenciales en muchas instituciones educativas. Este cambio ha presentado dificultades tanto para
los profesores como para los alumnos, destacando la relevancia de la capacitación y el dominio de
recursos y herramientas digitales. Además, se ha evidenciado la necesidad de construir calidad,
igualdad y equidad en la educación virtual, especialmente en tiempos de pandemia (Barrionuevo
et al., 2021).
La investigación y desarrollo en el campo de la inteligencia artificial (IA) se ha llevado a cabo
desde la mitad del siglo XX. El término "inteligencia artificial" fue acuñado por John McCarthy en
1956, refiriéndose a la capacidad de proporcionar a los dispositivos electrónicos la capacidad de
emular el pensamiento y la toma de decisiones humanas (Manrique & Vargas, 2019). Desde
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entonces, la IA ha evolucionado y se ha convertido en una disciplina que busca simular las
capacidades de inteligencia humana en sistemas y máquinas.
En el ámbito educativo, la inteligencia artificial ha suscitado un gran interés debido a su capacidad
para revolucionar la manera en que se imparte y se adquiere conocimiento. La sociedad de la
información y los avances tecnológicos demandan un cambio en los enfoques tradicionales de
enseñanza y aprendizaje en la educación superior. Los nuevos retos de la sociedad de la
información exigen a las instituciones educativas adaptarse y utilizar herramientas basadas en IA
para mejorar la calidad de la educación y personalizar el aprendizaje de los estudiantes
(OcañaFernández et al., 2019).
Los progresos en tecnologías informáticas han allanado el camino para la introducción de la
inteligencia artificial en la educación, lo que ha posibilitado la creación de aplicaciones de IA en
contextos educativos con el fin de simplificar la enseñanza, el aprendizaje y la toma de decisiones.
Estas aplicaciones incluyen sistemas de tutoría inteligente, evaluación automatizada, análisis de
datos educativos, personalización del aprendizaje y asistentes virtuales, entre otros.
La investigación sobre la inteligencia artificial en el ámbito de la educación ha aumentado en los
últimos años, con numerosos estudios que exploran las implicaciones y el impacto de la IA en la
enseñanza y el aprendizaje. Estos estudios han abordado temas como la efectividad de los sistemas
de tutoría inteligente, la personalización del aprendizaje, la evaluación automatizada y el uso de la
IA para mejorar la eficiencia educativa (GonzálezVidegaray & RomeroRuiz, 2022).
No obstante, a pesar de los adelantos y el potencial de la inteligencia artificial en la educación,
también se han reconocido desafíos y restricciones. Algunos de estos desafíos incluyen la falta de
consenso en la definición y terminología de la educación basada en IA, la necesidad de una
formación adecuada para los docentes y la preocupación por la ética y la privacidad en el uso de
datos educativos (Castaneda, 2023).
En resumen, el propósito de este estudio es llevar a cabo un mapeo sistemático de la literatura, con
el fin de realizar un análisis de los artículos que aborden temas relacionados con la inteligencia
artificial en la educación, teniendo en cuenta tanto sus ventajas como sus desafíos
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MATERIALES Y MÉTODOS
Preguntas de investigación
Como primera etapa de este mapeo sistemático se definieron las preguntas (P) de investigación
siguientes y sus correspondientes motivaciones (M):
Tabla 1. Preguntas guías del mapeo sistemático de la literatura
PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN
MOTIVACIÓN
P1. ¿Cuáles son las aplicaciones actuales
de la inteligencia artificial en la
educación y cómo están impactando en el
campo educativo?
M1. La inteligencia artificial ha
demostrado tener un gran potencial para
transformar la educación, pero es
fundamental comprender cómo se están
aplicando actualmente en el campo
educativo y qué impacto están teniendo.
P2. ¿Cómo se ha utilizado la inteligencia
artificial para mejorar los procesos de
enseñanza y aprendizaje en entornos
educativos y cuáles son sus
implicaciones?
M2. La inteligencia artificial ha abierto
nuevas posibilidades para mejorar los
procesos de enseñanza y aprendizaje en
entornos educativos. Comprender cómo
se ha utilizado la inteligencia artificial en
este contexto nos permitirá explorar las
diferentes estrategias y herramientas que
se están implementando.
P3. ¿Cuáles son los beneficios y desafíos
de la implementación de la inteligencia
artificial en la educación y cómo están
afectando a los estudiantes y docentes?
M3. La implementación de la
inteligencia artificial en la educación ha
generado tanto beneficios como
desafíos. Identificar y comprender estos
aspectos nos permitirá evaluar de
manera crítica el impacto de la
inteligencia artificial en los estudiantes y
docentes.
P4. ¿Cómo se puede utilizar la
inteligencia artificial para personalizar
la educación y adaptarla a las
necesidades individuales de los
estudiantes, y cuáles son las
implicaciones de esta personalización?
M4. La personalización de la educación
es un objetivo deseado en el campo
educativo, y la inteligencia artificial
ofrece herramientas y técnicas para
lograrlo. Indagar en la aplicación de la
inteligencia artificial para personalizar la
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educación según las necesidades
individuales de los estudiantes nos
brindará un entendimiento de las
estrategias de aprendizaje personalizado
en uso y su impacto en la experiencia
educativa.
Métodos de revisión
Se realizó un estudio utilizando la metodología de Mapeo Sistemático de la Literatura, la cual
permite llevar a cabo una búsqueda exhaustiva de información en artículos científicos sobre temas
específicos. En primer lugar, se identificó una problemática que se convirtió en el foco de la
investigación. Luego, se abordó esta problemática de manera rigurosa, basándose en el estado
actual de la literatura, lo que permitió determinar la extensión del campo de investigación y
combinar diversos aspectos para responder preguntas de investigación más concretas. Al finalizar
la búsqueda, se obtuvieron conclusiones basadas en los resultados obtenidos.
Fuentes
Con el propósito de recopilar todos los artículos requeridos para realizar el mapeo sistemático de
la literatura, se emplearon fuentes electrónicas extensivas, que comprenden bases de datos que
albergan documentos de distintas áreas de investigación. Por lo tanto, se decidió elegir algunas de
las fuentes más reconocidas y con una mayor cantidad de artículos relacionados con la inteligencia
artificial en la educación y sus implicaciones. Estas fuentes incluyeron SEDICI, IEEE Xplore
Digital Library, ACM Digital Library y Science Direct.
Definición de Términos
Para la obtención de artículos se definió una cadena de búsqueda que permitió la realización de
mapeo sistemático de la literatura. Se definió una primera cadena de búsqueda con tres términos
principales: Inteligencia Artificial, Educación en línea, Machine Learning, obteniendo de esta
manera la cadena de búsqueda uno, CB1: (“Inteligencia Artificial” AND “Educación en Línea”
AND “Machine Learning”), con esta cadena de búsqueda se lograron obtener resultados pero no
fue lo esperado, por lo que se generó una segunda cadena de búsqueda considerando términos
relacionados y en inglés para lograr obtener una mayor cantidad de artículos relacionados con la
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temática, quedando la CB2: (“Artificial Intelli gence” AND “Automata”) AND (“Intelligent
Tutors”) AND (“Support for Education”) AND (“Higher Education” AND “University”) AND
(“Systematic Literature Mapping”) AND (“Systematic Literature Review”).La cerveza es una de
las bebidas fermentadas más conocidas y antiguas de la humanidad.
Estudios incluidos y excluidos
Después de realizar las búsquedas, se procedió a aplicar criterios de inclusión (CI) y exclusión (CE)
a todos los artículos encontrados. La tarea consistía en seleccionar aquellos que contenían
información relevante para abordar las preguntas planteadas en este estudio, descartando aquellos
que no cumplían con los requisitos. Este proceso fue iterativo, apli cando las distintas reglas de
selección a cada artículo. Cabe resaltar que, en esta etapa, se conformó un conjunto inicial de
artículos relevantes, los cuales fueron sometidos a un análisis detallado en la siguiente sección,
mediante la aplicación de filtros basados en los criterios establecidos. La selección final de trabajos
se completó utilizando criterios de inclusión y exclusión, los cuales se encuentran detallados en la
tabla que se presenta a continuación:
Tabla 2. Criterios de inclusión y exclusión
CRITERIOS DE INCLUSIÓN
CI1. Artículos en inglés y español.
CI2. Artículos publicados desde 2018 al 2023.
CI3. Tipo de documento: documentos de congresos y revistas.
CI4. Artículos que relacionen la inteligencia artificial y la educación
CRITERIOS DE EXCLUSIÓN
CE1. Artículos duplicados.
CE2. Artículos que no consideraban a la IA en la educación como tema principal o
secundario.
CE3. Artículos publicados previo al 2018.
Al aplicar la cadena de búsqueda dos (CB2) se obtuvieron 65 estudios potenciales, de los cuales se
seleccionaron 16 trabajos de acuerdo con los criterios de inclusión.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
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Gracias a la búsqueda y selección de trabajos llevada a cabo, fue posible adquirir un conjunto
representativo que ilustra la evolución del tema de investigación a lo largo del período establecido
en el protocolo. Esto simplificó la extracción de información y la identificación de las técnicas y
tecnologías más frecuentemente empleadas para responder a las preguntas de investigación. A
continuación, se presentan de forma concisa los resultados obtenidos en este mapeo sistemático de
la literatura.
P1. ¿Cuáles son las aplicaciones actuales de la inteligencia artificial en la educación y cómo
están impactando en el campo educativo?
El artículo "Findings on teaching machine learning in high school: A tenyear systematic literature
review" realiza una revisión sistemática de la literatura durante un período de diez años para
examinar la enseñanza del aprendizaje automático en la escuela secundaria. El estudio evalúa la
validez de la instrucción programada en cursos en línea, midiendo el rendimiento en pruebas, la
frecuencia de publicaciones en discusiones, el compromiso de tiempo de los instructores, la
generalización y las percepciones de los estudiantes sobre el aprendizaje en línea. El artículo
proporciona evidencia empírica sobre la efectividad de la instrucción programada en cursos en
línea y su impacto en el rendimiento de los estudiantes (Martins & Gresse Von Wangenheim,
2022). Este estudio muestra una aplicación actual de la inteligencia artificial en la educación,
específicamente en la enseñanza del aprendizaje automático en la escuela secundaria. La
instrucción programada, combinada con la tecnología en línea, permite a los estudiantes aprender
de manera estructurada y autónoma, mejorando su rendimiento en pruebas y su participación en
discusiones. Estas aplicaciones de inteligencia artificial están impactando en el campo educativo
al proporcionar nuevas formas de enseñanza y aprendizaje, y mejorando la eficiencia y la calidad
de la educación en la escuela secundaria.
El artículo "Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping literature
review", lleva a cabo una revisión de la literatura con el propósito de examinar la alfabetización en
inteligencia artificial en contextos de educación superior y educación de adultos. El estudio destaca
que, aunque la inteligencia artificial es una realidad, la producción científica sobre su aplicación
en la educación superior aún no se ha consolidado. Sin embargo, informes de relevancia global,
como el Horizon Report, predicen que la inteligencia artificial se implementará en la educación
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superior en un plazo de cuatro a cinco años. La inteligencia artificial se considera una tecnología
emergente que tiene como objetivo crear sistemas computacionales con comportamientos
inteligentes y adaptativos, capaces de aprender de su entorno, al igual que los seres humanos. El
artículo también menciona que existe un interés mundial en el tema de la inteligencia artificial en
la educación, pero la literatura sobre este tema aún se encuentra en una etapa incipiente. Se destaca
la necesidad de aumentar la conciencia sobre los mecanismos de aplicación de la inteligencia
artificial y difundir su potencial en el entorno educativo (Laupichler et al., 2022).
El artículo "Systematic review of artificial intelligence in higher education (2000-2020) and future
research directions" realiza una revisión sistemática de la literatura sobre la inteligencia artificial
en la educación superior durante el período de 2000 a 2020. El estudio destaca que la inteligencia
artificial ha experimentado importantes avances en los últimos años y representa una tecnología
emergente que revolucionará la forma en que los seres humanos viven. Se menciona que la
inteligencia artificial ya se está introduciendo en el campo de la educación superior, aunque muchos
profesores desconocen su alcance y, sobre todo, en qué consiste. Este artículo examina la
producción científica relacionada con la inteligencia artificial en la educación superior y señala que
la literatura en este campo todavía está en sus primeras etapas de desarrollo. El estudio muestra un
interés mundial en el tema de la inteligencia artificial en la educación superior y resalta que la
literatura sobre este tema está en una etapa temprana de desarrollo. Se menciona que informes de
relevancia global, como el Horizon Report, predicen que la inteligencia artificial se implementará
en la educación superior en un plazo de cuatro a cinco años. Se destaca que la inteligencia artificial
es una tecnología emergente que tiene como objetivo crear sistemas computacionales con
comportamientos inteligentes y adaptativos, capaces de aprender de su entorno, al igual que los
seres humanos (R Gera, 2021).
El artículo "La llegada de la inteligencia artificial a la educación" reflexiona sobre la
implementación de la inteligencia artificial en la educación y su impacto en la impartición y
generación de conocimientos. Se destaca el uso de la inteligencia artificial en la evaluación de los
estudiantes y la eficiencia en la construcción de evaluaciones. Además, se menciona que la
bibliografía sobre este tema es amplia, lo que demuestra el interés que genera en el ámbito
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científico. También se resalta el amplio abanico de posibilidades de aplicación de las tecnologías
avanzadas en contextos formales, no formales y experiencias informales (Moreno Padilla, 2019).
El artículo "Inteligencia artificial aplicada al sector educativo" aborda la aplicación de la
inteligencia artificial en el sector educativo. Subraya que la inteligencia artificial constituye una
herramienta tecnológica con un alcance amplio y un impacto significativo en el siglo XXI, y su
adopción en el ámbito educativo puede plantear nuevos desafíos y oportunidades. Se menciona que
la integración de tecnologías de la información y las comunicaciones ha permitido la innovación
en los procesos de enseñanza aprendizaje, como el uso de dispositivos móviles dentro y fuera del
aula (Tito et al., 2021). El artículo destaca la importancia de adaptar el aprendizaje automático
(Machine Learning) como fundamento para la creación de otras estrategias, tales como la realidad
aumentada, realidad virtual, realidad mixta, gamificación, laboratorios virtuales y remotos, y la
integración de la inteligencia artificial. Se hace hincapié en que la inteligencia artificial orientada
al aprendizaje móvil debe promover la interactividad y proporcionar asesoramiento asistido
mediante flashcards, chats o voz.
P2. ¿Cómo se ha utilizado la inteligencia artificial para mejorar los procesos de enseñanza y
aprendizaje en entornos educativos y cuáles son sus implicaciones?
El artículo "Teaching machine learning in school: A systematic mapping of the state of the art"
realiza un mapeo sistemático del estado del arte sobre la enseñanza del aprendizaje automático en
la escuela. El estudio examina cómo se ha utilizado la inteligencia artificial para mejorar los
procesos de enseñanza y aprendizaje en entornos educativos. Se destaca la importancia de enseñar
a los estudiantes sobre el aprendizaje automático y cómo aplicarlo en diferentes disciplinas.
Además, se mencionan las implicaciones de enseñar el aprendizaje automático, como el desarrollo
de habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas, así como la preparación de los
estudiantes para futuras carreras en campos relacionados con la inteligencia artificial (Marques et
al., 2020).
El artículo "Artificial intelligence innovation in education: A twentyyear datadriven historical
analysis" realiza un análisis histórico basado en datos de los últimos veinte años sobre la innovación
de la inteligencia artificial en la educación. El estudio examina cómo se ha utilizado la inteligencia
artificial para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje en entornos educativos y cuáles son
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sus implicaciones. Se destaca que la inteligencia artificial ha revolucionado los métodos de
enseñanza y aprendizaje, y su aplicación en la educación ha generado cambios significativos en la
forma en que se enseña y se aprende (Guan et al., 2020). Los autores mencionan que la inteligencia
artificial ha permitido la creación de sistemas de enseñanza personalizados y adaptativos, que se
ajustan a las necesidades individuales de los estudiantes. Además, se resalta que la inteligencia
artificial ha mejorado la eficiencia de la enseñanza al proporcionar retroalimentación instantánea y
personalizada, así como la capacidad de analizar grandes cantidades de datos para identificar
patrones y tendencias en el aprendizaje de los estudiantes.
El artículo "Educational Data Mining for Student Performance Prediction: A Systematic terature
Review", lleva a cabo una revisión sistemática de la literatura acerca de la minería de datos
educativos con el fin de anticipar el rendimiento de los estudiantes. El estudio examina cómo se ha
utilizado la inteligencia artificial, Particularmente, se enfoca en la minería de datos con el objetivo
de mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje en contextos educativos, explorando sus
implicaciones. Se destaca que la minería de datos educativos permite analizar grandes conjuntos
de datos para identificar patrones y tendencias en el rendimiento de los estudiantes, lo que puede
ayudar a los educadores a tomar decisiones informadas y personalizar la enseñanza para mejorar
el rendimiento de los estudiantes (Roslan & Chen, 2022). El artículo menciona que la minería de
datos educativos se ha utilizado para predecir el rendimiento de los estudiantes, identificar factores
que influyen en el éxito académico y desarrollar sistemas de recomendación personalizados.
Además, se resalta que la minería de datos educativos plantea implicaciones éticas y de privacidad,
ya que implica el uso de datos personales de los estudiantes.
El artículo "Una revisión sistemática sobre aula invertida y aprendizaje colaborativo apoyados en
inteligencia artificial para el aprendizaje de programación", lleva a cabo una revisión sistemática
de la literatura que aborda el empleo de la inteligencia artificial en la enseñanza de programación
mediante enfoques como el aula invertida y el aprendizaje colaborativo. Este estudio identifica
experiencias educativas que emplean estas estrategias junto con la inteligencia artificial con el fin
de mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje en entornos educativos. El artículo destaca que
el aula invertida y el aprendizaje colaborativo, apoyados en la inteligencia artificial, pueden
mejorar el aprendizaje de la programación al permitir una mayor interactividad y personalización
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del proceso de enseñanza. Se mencionan aplicaciones como sistemas de recomendación y
plataformas virtuales de aprendizaje que utilizan la inteligencia artificial para adaptarse a las
necesidades específicas de cada estudiante (Mosquera et al., 2021).
P3. ¿Cuáles son los beneficios y desafíos de la implementación de la inteligencia artificial en
la educación y cómo están afectando a los estudiantes y docentes?
El artículo "Teachers' readiness and intention to teach artificial intelligence in schools" examina la
disposición y la intención de los docentes para enseñar inteligencia artificial en las escuelas. El
estudio resalta que la inteligencia artificial tiene el potencial de mejorar los procesos de enseñanza
y aprendizaje al ofrecer nuevas oportunidades y recursos educativos. Sin embargo, también se
identifican desafíos en la implementación de la inteligencia artificial en la educación, como la falta
de conocimiento y capacitación de los docentes, la disponibilidad de recursos tecnológicos y la
adaptación de los planes de estudio (Ayanwale et al., 2022). El artículo demuestra que la
introducción de la inteligencia artificial en la educación presenta posibles ventajas, como el
fortalecimiento de la personalización del aprendizaje, la adecuación a las particularidades de cada
estudiante y la expansión de las posibilidades educativas. No obstante, también se subrayan
desafíos, como la necesidad de fortalecer la competencia digital de los docentes, asegurar la
igualdad en el acceso a la tecnología y abordar las inquietudes éticas y de privacidad.
El artículo "Artificial Intelligence in Today's Education Landscape: Understanding and Managing
Ethical Issues for Educational Assessment" aborda el uso de la inteligencia artificial en la
evaluación educativa y las implicaciones éticas asociadas. El estudio analiza la aplicación de la
inteligencia artificial para el mejoramiento de los procedimientos de enseñanza y aprendizaje en
ambientes educativos, además de explorar sus repercusiones. Se destaca que la inteligencia
artificial puede mejorar la eficiencia y la precisión de la evaluación educativa al analizar grandes
cantidades de datos y proporcionar retroalimentación personalizada a los estudiantes (Lim et al.,
2023). El artículo también aborda cuestiones éticas desafiantes relacionadas con la implementación
de la inteligencia artificial en la evaluación educativa, tales como la protección de la privacidad de
los datos de los estudiantes, la equidad en el acceso a la tecnología y la toma de decisiones
fundamentada en algoritmos. Se resalta la importancia de comprender y gestionar adecuadamente
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estos desafíos éticos para garantizar un uso responsable y ético de la inteligencia artificial en la
educación.
El artículo "Challenges and Future Directions of Big Data and Artificial Intelligence in Education",
Explora los retos y las perspectivas futuras relacionadas con la aplicación de Big Data e inteligencia
artificial en la educación. El empleo de la inteligencia artificial en el ámbito educativo ha mostrado
ser beneficioso en múltiples aspectos, incluyendo la mejora en la eficiencia de la evaluación, la
adaptación del aprendizaje a las necesidades individuales, la retroalimentación instantánea y la
disponibilidad de recursos educativos de alta calidad. Sin embargo, también presenta desafíos que
deben abordarse, como la falta de capacitación docente, la privacidad y seguridad de los datos, la
desigualdad de acceso y la dependencia excesiva de la tecnología (Luan et al., 2020). La
introducción de la inteligencia artificial en la educación ha posibilitado que los educadores
reduzcan su carga de trabajo al automatizar la corrección de exámenes y la evaluación de tareas.
Además, la inteligencia artificial puede personalizar el contenido y las actividades de aprendizaje
de acuerdo con las necesidades particulares de cada estudiante, lo que favorece un enfoque más
individualizado y orientado hacia el alumno.
P4. ¿Cómo se puede utilizar la inteligencia artificial para personalizar la educación y
adaptarla a las necesidades individuales de los estudiantes, y cuáles son las implicaciones de
esta personalización?
El artículo "Big educational data & analytics: Survey, architecture and challenges" aborda el tema
del análisis de grandes datos en el ámbito educativo. El estudio presenta una encuesta sobre el uso
de Big Data y analítica en la educación, así como una arquitectura general y los desafíos asociados.
Se destaca que el análisis de Big Data en la educación puede dividirse en tres categorías: software
de análisis de datos como servicio, plataforma de análisis de datos como servicio e infraestructura
de análisis de datos como servicio. Además, se propone una arquitectura general para el análisis de
Big Data en la educación, que incluye la recolección de datos de múltiples fuentes, el
almacenamiento distribuido de datos y el procesamiento de datos a nivel intra/inter (Ang et al.,
2020). La personalización de la educación y la adaptación a las necesidades individuales de los
estudiantes son posibles gracias a la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías emergentes. La
IA puede utilizarse para evaluar automáticamente a los estudiantes, personalizar los contenidos
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educativos y proporcionar tutorización virtual. Estas aplicaciones de la IA permiten a los
estudiantes recibir una educación adaptada a sus necesidades específicas y mejorar su rendimiento
académico. Sin embargo, la personalización de la educación a través de la IA plantea implicaciones
éticas y sociales. Por un lado, existe la preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos
de los estudiantes. La recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos personales pueden
plantear riesgos de violación de la privacidad y el uso indebido de la información. Además, la
personalización de la educación puede generar desigualdades si no todos los estudiantes tienen
acceso a la tecnología necesaria o si no se abordan las barreras digitales.
El artículo "Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping literature
review" analiza la literatura existente sobre la alfabetización en inteligencia artificial (IA) en la
educación superior y de adultos. El estudio tiene como objetivo comprender cómo se puede utilizar
la IA para personalizar la educación y adaptarla a las necesidades individuales de los estudiantes,
así como explorar las implicaciones de esta personalización. El análisis bibliométrico realizado
revela que, aunque la IA es una realidad, la producción científica sobre su aplicación en la
educación superior aún no se ha consolidado. Existe un interés mundial en el tema, pero la literatura
sobre este tema está en una etapa incipiente (Laupichler et al., 2022). Se destaca que la IA aplicada
a la educación superior es una realidad marginal, aunque se están obteniendo resultados
beneficiosos. La personalización de la educación y la adaptación a las necesidades individuales de
los estudiantes son factibles gracias a la inteligencia artificial. La IA puede ser empleada para
implementar sistemas de tutorización virtual que se ajusten a cada estudiante, proporcionando
retroalimentación personalizada y adecuando el ritmo de aprendizaje. Asimismo, la IA puede
utilizarse para anticipar el desempeño de los estudiantes y desarrollar entornos de aprendizaje
adaptables.
El artículo "Trends on Technologies and Artificial Intelligence in Education for Personalized
Learning: Systematic Literature Review" Conduce una revisión sistemática de la literatura que
aborda las tendencias en tecnologías e inteligencia artificial (IA) en la educación con el enfoque en
el aprendizaje personalizado. El propósito de este estudio es examinar la utilización de la IA para
la personalización de la educación y su adecuación a las particularidades de cada estudiante,
además de explorar las consecuencias de esta adaptación. La revisión de la literatura revela que la
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IA puede utilizarse para personalizar la educación de diversas formas. Una de las aplicaciones más
comunes es la adaptación de los contenidos educativos a las necesidades y preferencias
individuales de los estudiantes (Hashim et al., 2022). Esto implica la utilización de algoritmos de
inteligencia artificial para analizar los datos de los estudiantes y ofrecerles materiales y recursos
educativos que se ajusten a su nivel de conocimiento, estilo de aprendizaje y preferencias
personales. Además, la inteligencia artificial puede emplearse para brindar tutoría virtual y
retroalimentación personalizada a los estudiantes. Los sistemas de tutorización virtual hacen uso
de algoritmos de IA para adaptar el ritmo de aprendizaje, proporcionar explicaciones adicionales y
recomendar actividades de refuerzo según las necesidades individuales de cada estudiante.
El artículo "Artificial Intelligence in Education and Schools", este estudio se enfoca en la aplicación
de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y en las escuelas. Resalta cómo la IA puede
ser empleada para personalizar la educación y adaptarla a las necesidades individuales de los
estudiantes, al mismo tiempo que examina las implicaciones de esta personalización. La IA se
utiliza para aumentar la eficiencia y la eficacia en la enseñanza y el aprendizaje. Se ha demostrado
que los sistemas de reconocimiento de voz basados en IA pueden comunicarse y responder
preguntas de los estudiantes de manera efectiva. Además, la IA se emplea para optimizar la
eficiencia en el aula y potenciar la capacidad de ofrecer educación personalizada a los estudiantes.
La introducción de robots educativos basados en IA en la enseñanza de educación física ha
demostrado aumentar el interés y la actitud de aprendizaje de los estudiantes (Göçen & Aydemir,
2020). La personalización de la educación mediante la inteligencia artificial implica ajustar los
contenidos y las estrategias de enseñanza a las necesidades individuales de los estudiantes. Los
robots educativos basados en IA pueden ofrecer retroalimentación personalizada y adaptar el ritmo
de aprendizaje de acuerdo a las necesidades de cada estudiante.
El artículo "Hybrid Physical Education Teaching and Curriculum Design Based on a Voice
Interactive Artificial Intelligence Educational Robot" presenta un enfoque innovador para la
enseñanza de educación física utilizando un robot educativo basado en inteligencia artificial (IA).
El estudio propone un modelo híbrido de enseñanza de educación física que combina las ventajas
de la tecnología de IA con la enseñanza tradicional para mejorar la eficiencia en el aula y la
capacidad de educación personalizada para los estudiantes. El artículo destaca que la IA puede
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utilizarse para mejorar la eficiencia del aula y proporcionar una educación más personalizada. El
uso de un robot educativo basado en IA permite la interacción por voz con los estudiantes, lo que
facilita la comunicación y la respuesta a las preguntas de los estudiantes. Además, el robot
educativo puede adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes, brindando una
experiencia de aprendizaje más personalizada (Yang et al., 2020).
La inteligencia artificial (IA) está generando un impacto significativo en la educación y está siendo
empleada de diversas maneras. Según un estudio que evaluó la enseñanza del aprendizaje
automático en las escuelas secundarias, la instrucción planificada en cursos en línea junto con
tecnologías en línea está impulsando la participación en las discusiones y el rendimiento de los
estudiantes. Esto ejemplifica cómo la IA puede mejorar la eficacia y la calidad de la educación
secundaria.
La IA se considera una tecnología de vanguardia con la capacidad de construir sistemas
informáticos inteligentes y adaptables en la educación superior y la educación de adultos. Si bien
aún no se ha consolidado la investigación sobre el uso de la IA en la educación superior,
documentos como el Informe Horizon indican que se utilizará en los próximos cuatro o cinco años.
Es fundamental compartir conocimientos sobre los mecanismos de aplicación de la IA y su
potencial en el ámbito educativo.
La IA en educación tiene la capacidad de individualizar el aprendizaje y adaptarlo a las necesidades
de cada alumno. Esto se puede lograr mediante la personalización de materiales educativos y el
uso de tutorías en línea. Para brindarles a los estudiantes información y recursos que sean
apropiados para su nivel de conocimiento y preferencias personales, la IA puede analizar los datos
de los estudiantes. Además, la IA puede ofrecer comentarios personalizados y cambiar el ritmo de
aprendizaje para adaptarse a los requisitos de cada estudiante.
CONCLUSIONES
Este estudio presentó un mapeo sistemático de la literatura para abordar la influencia que está
teniendo la inteligencia artificial (IA) en el sector educativo, según una evaluación exhaustiva de
la literatura sobre este tema. Hay varios usos para la IA, incluida la educación del aprendizaje
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automático de los alumnos de secundaria, la adaptación de la educación para responder a las
necesidades individuales de cada estudiante y la mejora del proceso de enseñanza y aprendizaje.
Se ha demostrado que la tecnología en línea utilizada junto con la instrucción programada puede
mejorar el rendimiento de los estudiantes y la participación en las discusiones. Los sistemas de
enseñanza personalizados y adaptables también han sido posibles gracias a la IA. Estos sistemas
se adaptan a las demandas únicas de cada estudiante y aumentan la eficacia de la enseñanza al
brindar una retroalimentación inmediata que también se adapta.
Sin embargo, la introducción de la inteligencia artificial en la educación también conlleva desafíos
y consideraciones éticas. Se debe abordar la falta de conocimiento y formación de los docentes en
el uso de la IA, así como asegurar la privacidad y seguridad de los datos de los estudiantes. Además,
es necesario abordar las inquietudes relacionadas con la equidad en el acceso a la tecnología y la
excesiva dependencia de la tecnología en el proceso educativo.
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