Implementación de Modelos Matemáticos Adaptativos Basados en Inteligencia Artificial para la Personalización del Aprendizaje en Educación
DOI:
https://doi.org/10.69639/arandu.v12i2.992Palabras clave:
innovación didáctica, ciencias experimentales, aprendizaje activo, competencias científicas, educación universitariaResumen
La finalidad de este estudio, denominado Implementación de Modelos Matemáticos Adaptativos Basados en Inteligencia Artificial para la Personalización del Aprendizaje en Educación, es examinar el efecto de los modelos matemáticos adaptativos, basados en inteligencia artificial (IA), en la personalización del aprendizaje en entornos educativos. Se plantea que las metodologías personalizadas respaldadas por algoritmos de IA pueden mejorar tanto el rendimiento académico como la motivación intrínseca de los estudiantes, favoreciendo trayectorias de aprendizaje más eficaces y centradas en el individuo. Se utilizó un enfoque metodológico mixto con un diseño cuasiexperimental, que incluyó análisis cuantitativos y cualitativos. La muestra estuvo compuesta por 180 estudiantes de nivel básico, distribuidos equitativamente entre un grupo experimental y un grupo de control. El grupo experimental utilizó una plataforma pedagógica basada en modelos adaptativos de IA durante 12 semanas. Se realizaron evaluaciones estandarizadas antes y después de la intervención, además de encuestas de percepción y entrevistas semiestructuradas para captar la experiencia de los estudiantes. Los resultados mostraron una mejora estadísticamente significativa en el desempeño académico del grupo experimental frente al grupo de control (P&R; 0.01), especialmente en la resolución de problemas y la comprensión conceptual. Se observaron avances notables en el aprendizaje, el compromiso emocional y la autorregulación de los estudiantes. Los modelos adaptativos permitieron ajustar el contenido, la dificultad y la retroalimentación de forma inmediata, lo que facilitó una instrucción diferenciada y precisa. Estos resultados sugieren que la inclusión de la inteligencia artificial y la educación matemática tiene el potencial de transformar los sistemas educativos modernos, particularmente en el contexto de la integración, la justicia y la capacitación basada en la evidencia.
Descargas
Citas
Al-Abdullatif, A. M., Alzahrani, A. I., & Al-Mutairi, M. S. (2023). AI-Powered Adaptive Education for Disabled Learners. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 14(1), 1-8. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2023.0140101
Alimisis, D. (2023). Creative Application of Artificial Intelligence in Education. En Creative Applications of Artificial Intelligence in Education (pp. 1-15). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-55272-4_1
Alimisis, D. (2023). Virtual Galleries as Learning Scaffolds for Promoting Problem-Based Learning. Education Sciences, 13(3), 1-15. https://doi.org/10.3390/educsci13030245
Alimisis, D. (2025). The AI-enhanced DIY robotic car: introducing the five big ideas of AI. En S. Papadakis & G. Lampropoulos (Eds.), Intelligent Educational Robots: Toward Personalized Learning Environments (pp. 245-262). De Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783111352695-014
Baker, R. S., & Smith, L. (2022). The Role of Learning Analytics in Supporting Self-Directed Learning. British Journal of Educational Technology, 53(2), 285-302. https://doi.org/10.1111/bjet.13163
Baker, R. S., & Smith, L. (2022). Understanding self-directed learning in AI-Assisted writing: A mixed methods study of postsecondary learners. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100050. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100050
Bernal Párraga , A. P., Garcia , M. D. J., Consuelo Sanchez, B., Guaman Santillan, R. Y., Nivela Cedeño, A. N., Cruz Roca, A. B., & Ruiz Medina, J. M. (2024). Integración de la Educación STEM en la Educación General Básica: Es-trategias, Impacto y Desafíos en el Contexto Educativo Actual. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(4), 8927-8949. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.13037
Bernal Párraga, A. P., Alcívar Vélez, V. E., Pinargote Carreño, V. G., Pulgarín Feijoo, Y. A., & Medina Garate, C. L. (2025). Pensamiento lógico y resolución de problemas: El uso de estrategias de aprendizaje colaborativo para desarrollar habilidades de razonamiento matemático en contextos cotidianos. Arandu UTIC, 12(1), 360–378. https://doi.org/10.69639/arandu.v12i1.605
Brusilovsky, P., & Millán, E. (2007). User Models for Adaptive Hypermedia and Adaptive Educational Systems. En P. Brusilovsky, A. Kobsa, & W. Nejdl (Eds.), The Adaptive Web: Methods and Strategies of Web Personalization (pp. 3-53). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-72079-9_1
Chen, G., Li, Y., & Wang, C. (2020). Artificial intelligence in intelligent tutoring systems toward sustainable education. Smart Learning Environments, 7(1), 1-17. https://doi.org/10.1186/s40561-020-00125-8
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 José Luis Cosquillo Chida, Luisa Narcisa Morocho Cabrera, Daniela Fernanda Estévez Argüello, William Armando Pesantez Lozano, Pablo Augusto Quijijije Mejia

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.