Aprendizaje personalizado con IA: satisfacer las necesidades únicas de los alumnos
DOI:
https://doi.org/10.20868/abe.2024.3.5411Palabras clave:
Aprendizaje personalizado basado en IA, compromiso de los estudiantes, rendimiento académico, tecnología educativa, revisión sistemática de la literaturaResumen
Esta propuesta de investigación tiene como objetivo utilizar una revisión sistemática de la literatura para examinar la eficacia del enfoque de aprendizaje personalizado basado en IA para fomentar el compromiso, la motivación y el rendimiento académico de los estudiantes a nivel universitario. Los estudios que se revisarán serán específicamente aquellos que hayan investigado previamente el uso de tecnologías de IA para personalizar las intervenciones educativas de acuerdo con los puntos fuertes, las necesidades y las preferencias generales de aprendizaje del alumno. Mediante la evaluación de las tendencias, las tecnologías de IA más utilizadas, los resultados del aprendizaje y las actitudes generales de los alumnos, se determinarán los potenciales teóricos y pragmáticos de la IA para hacer más eficaz la educación garantizando un aprendizaje personalizado para todos. La propuesta también pone de relieve los diversos retos del enfoque, como el dilema ético y la medida en que los profesores elegirán la interacción humana en lugar de la tecnológica, para garantizar que el enfoque se administre de forma responsable. Esta investigación contribuirá significativamente a comprender el impacto de la IA en el aprendizaje personalizado.
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Referencias
[1] Adams, B., Dorai, C., & Venkatesh, S. (2002). Formulating Film Tempo. Springer eBooks, 57-84. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-1119-9_4
[2] Baidoo-Anu, D., & Owusu Ansah, L. (2023). Education in the Era of Generative Artificial Intelligence (AI): Understanding the Potential Benefits of ChatGPT in Promoting Teaching and Learning. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4337484
[3] Bhutoria, A. (2022). Personalized education and artificial intelligence in United States, China, and India: A systematic review using a Human-In-The-Loop model. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100068. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100068
[4] Bond, M., Buntins, K., Bedenlier, S., Zawacki-Richter, O., & Kerres, M. (2020). Mapping research in student engagement and educational technology in higher education: a systematic evidence map. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0176-8
[5] Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial Intelligence in Education: A Review. https://doi.org/10.1109/access.2020.2988510
[6] Chen, X., Zou, D., Cheng, G., & Xie, H. (2021). Artificial intelligence-assisted personalized language learning: systematic review and co-citation analysis. https://doi.org/10.1109/icalt52272.2021.00079
[7] García-Martínez, Inmaculada & Fernández Batanero, José & Fernández Cerero, José & P. León, Samuel. (2023). Analysing the Impact of Artificial Intelligence and Computational Sciences on Student Performance: Systematic Review and Meta-analysis. Journal of New Approaches in Educational Research. 12. 171.. http://dx.doi.org/10.7821/naer.2023.1.1240
[8] Ge, Z., & Hu, Y. (2020). Innovative Application of Artificial Intelligence (AI) in the Management of Higher Education and Teaching. Journal of Physics: Conference Series, 1533(3), 032089-032089. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1533/3/032089
[9] Hashim, S., Omar, M. K., Jalil, H. A., & Sharef, N. M. (2022). Trends on Technologies and Artificial Intelligence in Education for Personalized Learning: Systematic Literature Review. International Journal of Acdemic Research in Progressive Education and Development, 12(1), 884–903. http://dx.doi.org/10.6007/IJARPED/v11-i1/12230
[10] Kabudi, T., Pappas, I O., & Olsen, D H. (2021). AI-enabled adaptive learning systems: A systematic mapping of the literature. Computers & Education: Artificial Intelligence, 2, 100017-100017. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100017
[11] Klašnja-Milićević, A., & Ivanović, M. (2021). E-learning Personalization Systems and Sustainable Education. Sustainability, 13(12), 6713. https://doi.org/10.3390/su13126713
[12] Maghsudi, S., Lan, A S., Xu, J., & Schaar, M V D. (2021). Personalized Education in the Artificial Intelligence Era: What to Expect Next. https://doi.org/10.1109/msp.2021.3055032
[13] Magomadov, V S. (2020). The application of artificial intelligence and Big Data analytics in personalized learning. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1691/1/012169
[14] Mozer, M C., Wiseheart, M., & Novikoff, T P. (2019). Artificial intelligence to support human instruction. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 116(10), 3953-3955. https://doi.org/10.1073/pnas.1900370116
[15] Nazari, N., Shabbir, M S., & Setiawan, R. (2021). Application of Artificial Intelligence powered digital writing assistant in higher education: randomized controlled trial. Heliyon, 7(5), e07014-e07014. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07014
[16] Neji, Wissal & Boughattas, Naouel & Ziadi, Faten. (2023). Exploring New AI-Based Technologies to Enhance Students’ Motivation. Issues in Informing Science and Information Technology. 20. http://dx.doi.org/10.28945/5149
[17] Oller, J., Engel, A., & Rochera, M.J. (2021). Personalizing learning through connecting learning experiences: an exploratory study. The Journal of Educational Research, 114, 404 - 417. https://doi.org/10.1080/00220671.2021.1960255
[18] Sukhpal Singh Gill, Minxian Xu, Panos Patros, Huaming Wu, Rupinder Kaur, Kamalpreet Kaur, Stephanie Fuller, Manmeet Singh, Priyansh Arora, Ajith Kumar Parlikad, Vlado Stankovski, Ajith Abraham, Soumya K. Ghosh, Hanan Lutfiyya, Salil S. Kanhere, Rami Bahsoon, Omer Rana, Schahram Dustdar, Rizos Sakellariou, Steve Uhlig, Rajkumar Buyya,Transformative effects of ChatGPT on modern education: Emerging Era of AI Chatbots,Internet of Things and Cyber-Physical Systems,Volume 4,2024,Pages 19-23,ISSN 2667-3452, https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2023.06.002.
[19] Walkington, C., & Bernacki, M. L. (2020). Appraising research on personalized learning: Definitions, theoretical alignment, advancements, and future directions. Journal of Research on Technology in Education, 52(3), 235–252. https://doi.org/10.1080/15391523.2020.1747757
[20] Yu, H., Chen, M., Leung, C., & White, T J. (2017). Towards AI-powered personalization in MOOC learning. npj Science of Learning, 2(1). https://doi.org/10.1038/s41539-017-0016-3
[21] Zawacki‐Richter, O., Marín, V I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019, October 28). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1). https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
[22] Zhai, X., Chu, X., Chai, C S., Jong, M S., Starčič, A I., Spector, M., Liu, J., Jing, Y., & Li, Y. (2021). A Review of Artificial Intelligence (AI) in Education from 2010 to 2020. https://doi.org/10.1155/2021/8812542
[23] Zhang, K., & Aslan, A. B. (2021). AI Technologies for Education: Recent Research & Future Directions. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, Article ID: 100025. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100025
[24] Zheng, L., Long, M., Zhong, L., & Gyasi, J.F. (2022). The effectiveness of technology-facilitated personalized learning on learning achievements and learning perceptions: a meta-analysis. Education and Information Technologies, 27, 11807 - 11830. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11092-7
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