REVISTA
ODIGOS
rodigos@uisrael.edu.ec
• e-ISSN: 2697-3405
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QUITO-ECUADOR
2024
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Período junio - septiembre 2024
Vol. 5, Núm. 2
Revisión de estudios sobre la inteligencia articial adaptada
en la educación
Review of studies on adapted articial intelligence in education
Fecha de recepción: 2024-03-25 Fecha de aceptación: 2024-05-10 Fecha de publicación: 2024-06-10
Miguel Ángel Pico Quijije
1
Universidad Técnica de Manabí, Ecuador
miguipico93@gmail.com
https://orcid.org/0009-0006-8308-1601
Jhonny Antonio Lopez Pinargote
2
Universidad Técnica de Manabí, Ecuador
jhonnylopezp89@gmail.com
https://orcid.org/0009-0001-8218-4696
Eduar Enrique Navarrete Zambrano
3
Universidad Técnica de Manabí, Ecuador
navarretezambranoe@gmail.com
https://orcid.org/0009-0000-0656-9116
RESUMEN
El uso de la inteligencia articial (IA) orientado a la educación maniesta el rápido avance y una
creciente adopción en diversos niveles educativos. Las aplicaciones de la IA en este contexto
abarcan desde asistentes virtuales y plataformas de aprendizaje personalizadas hasta análisis de
datos permitiendo conocer el rendimiento de los estudiantes. Se ha observado un interés creciente
en aprovechar esta tecnología para incorporar el aprendizaje adaptativo a los estudiantes, ofreciendo
https://doi.org/10.35290/ro.v5n2.2024.1250
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experiencias de formación personalizadas. El objetivo de este estudio fue realizar una investigación
bibliográca acerca de estudios relacionados sobre la integración de la inteligencia articial adaptada
hacia la educación mediante la metodología SLR (Revisión sistemática de la literatura), donde se
desarrollaron preguntas signicativas mediante los criterios de inclusión y exclusión. Se abordó la
diversidad de tecnologías utilizadas, desde plataformas en línea hasta herramientas colaborativas;
se analizó tanto el impacto positivo como los desafíos asociados, incluyendo la brecha digital y las
adaptaciones requeridas por los educadores.
PALABRAS CLAVE: Tecnologías educativas inteligentes, Sistemas de recomendación para edu-
cación, Plataformas de aprendizaje inteligentes, Aprendizaje automático
ABSTRACT
The use of articial intelligence (AI) aimed at education shows rapid advancement and growing
adoption at various educational levels. The applications of AI in this context range from virtual
assistants and personalized learning platforms to data analysis allowing us to understand student
performance. There is heightened interest in leveraging this technology to incorporate adaptive
learning for students, offering personalized training experiences. The objective of this study is
accomplishing bibliographic research on related studies on the integration of articial intelligence
adapted to education through the SLR (Systematic Literature Review) methodology, where signicant
questions are developed through the inclusion and exclusion criteria. The diversity of technologies
used is addressed, from online platforms to collaborative tools, both the positive impact and the
associated challenges are analyzed, including the digital divide and the adaptations required by
educators.
KEYWORDS: Intelligent educational technologies, Recommendation systems for education,
Intelligent learning platforms, Machine learning
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rodigos@uisrael.edu.ecREVISIÓN DE ESTUDIOS SOBRE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ADAPTADA EN LA EDUCACIÓN
Introducción
A través de las entidades biológicas avanzadas, como es el caso del ser humano, la Inteligencia
Articial (IA) se basó en la creación de máquinas que puedan aprender, percibir y razonar; con el
objetivo de desarrollar un sistema que pueda emular la inteligencia humana (Macpherson et al.,
2021). Esto, a través de la creación de algoritmos en conjunto con modelos estadísticos.
Con el uso de las diferentes tecnologías de la información y comunicación (TIC), ha surgido
una evolución mediante el avance y necesidades de las personas, dando lugar al desarrollo
de la IA. Las máquinas tienen la capacidad de adaptarse a nuevas situaciones, aprender
funciones, responder interrogantes y resolver problemas. Siguiendo esta línea, el uso de las
TIC en la educación ha signicado un cambio a nuevas capacidades innovadoras y estrategias
de aprendizaje a comparación de la educación tradicional, respondiendo de forma ecaz a las
necesidades y demandas en las diferentes etapas educativas (Mollo et al., 2023).
La IA ha impactado notablemente en diferentes campos entre ellos la educación. La Inteligencia
Articial estudia el desarrollo de máquinas que puedan simular el proceso de pensamiento de los
humanos y ha transformado la interacción de elementos de educación entre docentes y alumnos.
La IA ha incorporado a los sistemas actuales educativos un mejoramiento de procedimientos en
la eciencia de tiempo de respuesta, facilidad de acceso a la información y otros efectos positivos
(Zafari et al., 2022).
En la actualidad, se utilizan modelos de predicción, para analizar respuestas y preferencias
en plataformas de gestores de contenido, estableciendo modelos de aprendizaje. Es esencial
incentivar la adopción de innovar e investigar a los estudiantes fomentando la autorregulación y
el cumplimiento de códigos y normativas (Terrones et al., 2024) para el buen uso de herramientas
y buenas prácticas profesionales.
En este contexto, a través de la pandemia de COVID-19 los sistemas educativos en todo el
mundo fueron afectados y tuvieron que cerrar sus instalaciones; esto generó la aceleración de
procesos tecnológicos (Abbas et al. 2024). Sin embargo, en América Latina las clases presenciales
fueron interrumpidas por mayor tiempo a diferencia de otras partes del mundo, reemplazando la
escolarización tradicional a una enseñanza virtual y posteriormente híbrida. Cabe destacar que
hubo un alto costo de distribución desigual debido a las condiciones sociales y económicas de
cada país (Salcero et al., 2023).
Este artículo se desarrolló con el objetivo de realizar una revisión bibliográca sobre la inteligencia
articial en el ámbito educativo, se observaron aspectos generales e importantes sobre la
manera que se manejan las tecnologías en diversos niveles educativos. Además, se generaron
preguntas signicativas las cuales fueron respondidas a través de la recopilación de información,
se dio énfasis a los desafíos éticos y las implicaciones pedagógicas para proporcionar una visión
completa.
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Metodología
Esta investigación fue del tipo documental en la cual se realizó una revisión bibliografía de
estudios referentes a la inteligencia articial integrada en la educación. Se realizaron búsquedas
de artículos cientícos, publicaciones de revistas, investigaciones relevantes. Además, se utilizó
una cadena de búsqueda para minimizar la cantidad de documentos encontrados y centrarse en
la temática principal; a esto, se aplicó criterios de inclusión y exclusión para analizar y reducir
el sesgo de información. Por otra parte, se generaron preguntas de investigaciones las cuales
fueron respondidas a través de la búsqueda exhaustiva de información y se utilizó repositorios y
bibliotecas digitales como IEEEXplore, Science Direct, Springer, Dialnet, IOP Science. En la Tabla
1 se aprecia a la cadena de búsqueda.
Tabla 1
Cadena de búsqueda
Cadena de búsqueda Resultados
“Inteligencia Articial” + “Educación”+ “Sistemas de
recomendación”
100
“Plataformas de aprendizaje”+ “Educación
tecnológica” OR “Smart classroom “
120
Total 220
Una vez desarrollado la combinación de cadenas de búsqueda y el alcance de la investigación,
se denieron los criterios de inclusión y exclusión, los cuales tuvieron que cumplir ciertas
características para ser considerados en la selección de la revisión de estudios.
2.1 Criterio de Inclusión
Se seleccionaron trabajos de investigación relevantes los cuales respondieron a preguntas
signicativas. Bajo este criterio, se consideraron los siguientes:
1. Artículos de implementación enfocados en la inteligencia articial en la educación.
2. Artículos de machine learning y plataformas de aprendizaje.
3. Investigaciones relacionadas a Smart classrooms.
4. Investigaciones acerca de herramientas de plataformas educativas.
2.2 Criterio de exclusión
Se excluyeron una serie de artículos que no cumplían con los siguientes criterios al momento de
ser seleccionados:
1. Artículos que tengan más de 5 años de publicación