REVISTA
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rodigos@uisrael.edu.ec
• e-ISSN: 2697-3405
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Período junio - septiembre • 2025
Vol. 6, Núm. 2
Herramientas de inteligencia articial para entornos virtuales. Un
gran salto a la gestión inteligente. Caso Moodle
Articial intelligence tools for virtual environments. A great leap to
intelligent management. Moodle case
Fecha de recepción: 2025-01-28 • Fecha de aceptación: 2025-04-28 • Fecha de publicación: 2025-06-10
Oscar Alexander López Gorozabel
1
Universidad Técnica de Manabí, Ecuador
oscar.lopez@utm.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-0640-9953
Marlene Guadalupe Castillo Pinargote
2
Universidad Técnica de Manabí, Ecuador
marlene.castillo@utm.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-7001-4382
John Edward Nuñez Zambrano
3
Ponticia Universidad Católica del Ecuador, Ecuador
jhonnunez1993@gmail.com
https://orcid.org/0009-0000-8873-8082
Yandry José Olarte Sancan
4
Universidad Técnica de Manabí, Ecuador
yandry.olarte@utm.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-9581-5557
Leopoldo Andrés Vera Pico
5
Universidad Técnica de Manabí, Ecuador
leopoldo.vera@utm.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-8788-005X
https://doi.org/10.35290/ro.v6n2.2025.1532
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RESUMEN
La integración de herramientas de inteligencia articial (IA) en entornos virtuales ha emergido como
una innovación clave en la educación superior, proporcionando nuevas oportunidades para mejorar
la gestión docente y el aprendizaje. Este estudio se enfocó en el análisis de herramientas basadas
en IA implementadas en Moodle, utilizando un enfoque cualitativo y cuantitativo. Se llevó a cabo
una revisión bibliográca de estudios previos y se aplicaron encuestas a 100 docentes virtuales
de la Universidad Técnica de Manabí. Los datos fueron analizados para identicar las principales
ventajas y desafíos de estas tecnologías en la gestión educativa. Los resultados mostraron que
las herramientas de IA en Moodle han mejorado la personalización del aprendizaje y la eciencia
en la gestión de recursos educativos. Sin embargo, algunos docentes reportaron dicultades en
la integración técnica y la carencia de competencias digitales. No obstante, es esencial superar
las barreras tecnológicas y formativas para garantizar una integración efectiva. La IA en Moodle
representa un gran avance hacia la gestión inteligente de entornos educativos virtuales. Su potencial
para transformar la enseñanza es signicativo, pero su éxito depende de una capacitación adecuada
y una infraestructura técnica sólida.
PALABRAS CLAVE: inteligencia articial, Moodle, entornos virtuales de aprendizaje, gestión docente,
personalización del aprendizaje, automatización
ABSTRACT
The integration of articial intelligence (AI) tools in virtual environments has emerged as a key
innovation in higher education, providing new opportunities to improve teaching and learning
management. This study focused on the analysis of AI-based tools implemented in Moodle, using
a qualitative and quantitative approach. A literature review of previous studies was carried out and
surveys were administered to 100 virtual teachers at the Technical University of Manabí. The data
were analyzed to identify the main advantages and challenges of these technologies in educational
management. The results show that AI tools in Moodle have improved learning personalization and
eciency in the management of educational resources. However, some teachers reported diculties
in technical integration and lack of digital competencies. However, it is essential to overcome
technological and training barriers to ensure effective integration. AI in Moodle represents a
breakthrough towards the intelligent management of virtual educational environments. Its potential to
transform teaching is signicant, but its success depends on adequate training and a solid technical
infrastructure.
KEYWORDS: articial intelligence, moodle, virtual learning environments, teacher management,
personalization of learning, automation
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HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA ENTORNOS VIRTUALES. UN GRAN SALTO A LA GESTIÓN
INTELIGENTE. CASO MOODLE
Introducción
No cabe duda de que la Inteligencia Articial (IA) ha evolucionado y en la actualidad está siendo
utilizada en numerosos aspectos de la vida humana, transformando la forma de interacción con la
tecnología y automatizando diversos procedimientos académicos. Se arma que la combinación
de la IA y los entornos virtuales de aprendizaje han desplegado un abanico de posibilidades que
mejoran la forma de enseñar y aprender (Arias et al., 2024). Una de las plataformas que se ha
visto en constante actualización y mejoras de sus funcionalidades es Moodle, comprendida como
un recurso fundamental para la gestión y administración de actividades académicas en línea
(Rivero et al., 2020). Moodle ha sido objeto de una serie de evoluciones, desde la versión 1.0 que
presentaba recursos muy estáticos a la 4.0.3 que permite implementar multimedia y otros recursos
inteligentes.
El surgimiento de nuevas aplicaciones de IA está ganando terreno debido a que Moodle ,al ser
una plataforma de código libre, permite la incorporación de nuevas tecnologías de IA a través
de plugins desarrollados por la comunidad global de asociados Moodle o terceros. Estas
implementaciones buscan mejorar aspectos como: eciencia, accesibilidad, seguimiento,
inspección de plagio y la generación automática de contenido para el usuario. En este contexto,
las versiones recientes de Moodle permiten implementar diversas herramientas a modo de
extensiones o plugins que involucran IA en su funcionamiento. Según Bravo et al. (2022) los
plugins son: chatbots, asistentes personalizados, tutorías académicas, Conector Moodle AI,
generador de texto a preguntas, conversión de texto a imágenes, generación de contenido para
clases, entre otros. Por otra parte, existen servicios y herramientas que se pueden integrar a la
plataforma Moodle de manera externa, tales como: ChatGPT, DALL-E, Learning Studio AI, entre
otras (Moodle, 2024).
Existe una amplia gama de entornos virtuales, pero esta investigación se centró en el uso de
Moodle, debido a que es la plataforma ocial de la Universidad Técnica de Manabí para ofrecer
carreras en Línea. En este contexto, se cree que para las Instituciones de Educación Superior
(IES), uno de los medios indispensables para llevar a cabo la educación en línea son los entornos
virtuales de aprendizaje (Barrera y Guapi, 2018). Por ende, la comunidad académica se ha visto
implicada en adquirir nuevas formas de interacción con la tecnología a través de este tipo de
plataformas.
Esta investigación abordó el uso de herramientas de IA en Moodle, pero su objetivo principal
es la implementación a modo de prueba tres herramientas de IA (Plugins o Iframes) para
automatizar operaciones comunes en el entorno Online UTM, además de describir las funciones
y características especícas de las extensiones de IA requeridas por los docentes de la UTM,
destacando áreas de mejora y aplicando ajustes para optimizar el uso de estas extensiones a lo
largo del tiempo.
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1.1. Impacto de la IA en el proceso de enseñanza-aprendizaje
La sociedad actual exige la implementación de cambios sustanciales en los sistemas educativos
con el objetivo de preparar a los jóvenes para afrontar los retos y oportunidades de los escenarios
académicos y laborales derivados de la Cuarta Revolución Industrial y Tecnológica (Pineda et
al., 2024). Este fenómeno, caracterizado por la interconexión inteligente a través de tecnologías
digitales avanzadas como la inteligencia articial (IA), el Internet de las Cosas (IoT), la realidad
virtual (VR) y la realidad aumentada (AR), tiene como propósito mejorar la eciencia de los
sistemas productivos y transformar las dinámicas del trabajo y el aprendizaje (Álvarez et al-, 2021).
El impacto de esta transformación se reeja en la evolución de un nuevo modelo educativo
denominado “Educación 4.0” que se fundamenta en la integración de tecnologías digitales de
vanguardia para fomentar el autoaprendizaje, la creatividad y la resolución de problemas en
entornos digitales. En este modelo, el rol del estudiante cambia, pasando de ser un receptor
pasivo de conocimientos a un protagonista activo de su propio proceso de aprendizaje, con el
apoyo de herramientas tecnológicas que le permiten desarrollar competencias y habilidades clave
para el futuro. Es evidente que la incorporación de estas tecnologías en el aula no solo mejora la
motivación de los estudiantes, sino que también optimiza los métodos de enseñanza, promoviendo
una educación más personalizada, exible y accesible.
Por ejemplo, el uso de la inteligencia articial en plataformas educativas permite adaptar el
contenido según el ritmo y el nivel de cada estudiante, mientras que la realidad virtual y aumentada
abre nuevas posibilidades para la simulación de escenarios prácticos, facilitando un aprendizaje
experiencial que de otro modo sería difícil de lograr. En este contexto, la educación 4.0 no solo
responde a una demanda tecnológica, sino que también se presenta como una necesidad
estratégica para preparar a las nuevas generaciones para un futuro caracterizado por la constante
evolución tecnológica.
1.2. Plataformas o Entornos Virtuales de Aprendizaje
Las plataformas o entornos virtuales de aprendizaje (EVA) son, hoy en día, un recurso primordial
para poder desplegar la educación en la modalidad en línea, acorde a (Zurita et al., 2020) son
entendidas como aplicaciones web o móviles que permiten gestionar o administrar información
de actividades relevantes al proceso académico. Las más comunes y utilizadas por las IES a nivel
mundial son:
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INTELIGENTE. CASO MOODLE
Tabla 1
Aplicaciones o Entornos Virtuales de Aprendizaje Cooperativo.
Aplicaciones Tipo
Edmodo Entornos virtuales de aprendizaje.
Instructure Canvas
Desire2Learn
Blackboard
Dokeos
Google Classroom
Edge Canvas
Fuente. Isela y Otuyemi (2020).
También existen otros tipos de entornos virtuales conocidos como MOOC que fomentan el
autoaprendizaje de manera abierta, estos son:
Tabla 2
Aplicaciones o Entornos Virtuales de Autoaprendizaje.
Aplicaciones Tipo
Coursera Entornos virtuales de autoaprendizaje.
Red Educa
Tutellus
Edx
Udacity
Future Learn
Fuente. Nuñez (2022).
1.3. Plataformas o Entornos Virtuales de Aprendizaje
La IA es entendida como la capacidad que tiene una computadora para realizar tareas que
normalmente requerirían inteligencia humana (Demera et al., 2023). Esta tecnología está siendo
utilizada en diversos contextos humanos, destacándose en la educación en la que tiene el objetivo
de facilitar la resolución de actividades complejas para docentes y estudiantes, de una manera
rápida y ecaz (Tapia, 2022). En la actualidad, la educación virtual ha experimentado una creciente
intervención de tecnologías basadas en IA y una de las plataformas educativas con más prestigio
a nivel global según Moreano et al. (2023, es Moodle. A continuación, se plantea un listado de
módulos en la que la IA podría mejorar la funcionalidad de Moodle:
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1.3.1. Analítica sobre seguimiento a estudiantes
Los factores causales para el seguimiento académico se destacan aspectos motivacionales, el
coeciente intelectual, procesos cognitivos, métodos de estudio y habilidades pedagógicas, que
interactúan de manera compleja para inuir en el desempeño estudiantil (Martínez et al., 2020).
Uno de los benecios clave de la analítica de seguimiento a estudiantes es su capacidad para
proporcionar retroalimentación en tiempo real.
1.3.2. Generación de contenido para compendios y reactivos.
Acorde a Cortés et al. (2024), la integración de la inteligencia articial (IA) en este contexto
se fundamenta en la necesidad de proporcionar herramientas y enfoques innovadores que
fortalezcan la calidad y la ecacia de la formación docente. Uno de los mayores benecios de la
IA en la generación de contenido educativo es su capacidad para analizar grandes cantidades de
información de forma rápida y precisa. Los algoritmos de IA pueden examinar múltiples fuentes de
datos, identicar tendencias y patrones relevantes, y producir material educativo coherente y bien
estructurado en cuestión de minutos (Ayuso y Gutiérrez, 2022).
1.3.3. Chatbots educativos e instruccionales
La utilización de chatbots educativos e instruccionales en el ámbito educativo presenta numerosos
benecios. En primer lugar, estos programas pueden proporcionar a los estudiantes acceso
a recursos educativos de calidad en cualquier momento y lugar, lo que facilita el aprendizaje
autónomo y la personalización de la experiencia educativa (Vidal y Mercado, 2020). Sin embargo,
también es importante tener en cuenta algunos desafíos asociados con la implementación de
chatbots educativos e instruccionales.
Por ejemplo, es fundamental garantizar la privacidad y seguridad de los datos personales de
los estudiantes, así como promover un uso responsable y ético de la IA en el ámbito educativo.
Asimismo, es importante capacitar a los docentes para que puedan integrar de manera efectiva los
chatbots en su práctica pedagógica y aprovechar al máximo su potencial para mejorar el proceso
de enseñanza y aprendizaje.
1.3.4. Detección de plagio
La disponibilidad automática de tareas y recursos educativos en entornos virtuales subraya la
importancia de implementar medidas para prevenir el plagio académico (Macdonald et al., 2023).
La IA utiliza algoritmos avanzados para analizar grandes cantidades de información y detectar
patrones que podrían indicar plagio. Estos algoritmos son capaces de comparar documentos
completos en cuestión de segundos, lo que hace que la detección de plagio sea mucho más
eciente y efectiva. Además, la IA puede detectar incluso formas de plagio más sutiles, como el
cambio de palabras o la reorganización de oraciones, que a menudo pasan desapercibidas para los
humanos (Medina y Verdejo, 2022).
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1.3.5. Proctoring o reconocimiento facial para evaluaciones en línea.
La educación en línea ha experimentado un crecimiento exponencial en la última década y, con ello,
también ha aumentado la necesidad de garantizar la integridad, la supervisión automatizada utiliza
una combinación de tecnologías, como la inteligencia articial (IA), el reconocimiento facial y la
detección de movimiento, para garantizar la autenticidad de los estudiantes y la integridad de los
exámenes (Kumar et al., 2023).
1.4. Estudios o casos de éxito en la implementación de IA en Moodle.
La implementación de la inteligencia articial (IA) en plataformas de educación como Moodle
ha mostrado ser un área de creciente interés en la educación superior, abordando tanto las
oportunidades como los desafíos que presenta. Moodle, como un sistema de gestión de
aprendizaje (LMS) ha sido adoptado en diversas universidades, permitiendo la integración de
herramientas de IA que potencialmente mejoran la experiencia educativa y la gestión académica.
Un estudio reciente aborda cómo la IA puede transformar la educación, enfatizando la necesidad
de marcos éticos y la capacitación de educadores para su correcta implementación (Medina,
2024). Se destaca que la IA podría personalizar los procesos de aprendizaje y ofrecer apoyos
individualizados, facilitando tanto la participación equitativa de estudiantes con diversas
habilidades como la adaptación de recursos educativos a sus necesidades especícas (Soledispa
et al., 2024). Esto implica que, para que la integración de IA en Moodle sea exitosa, es fundamental
que las instituciones promuevan una cultura de aprendizaje continuo y adaptación al cambio,
permitiendo que la IA cumpla su función de democratizar el conocimiento.
Sin embargo, esta integración no está exenta de dicultades. La investigación de Díaz et al.
(2021); Rebolledo y Rivera (2024) indica que, a menudo, las características institucionales y
las percepciones de los educadores pueden inuir signicativamente en el uso de plataformas
digitales como Moodle. Muchos docentes enfrentan limitaciones en su formación sobre
herramientas tecnológicas, lo que puede obstaculizar una integración efectiva de la IA. Asimismo,
existen preocupaciones sobre el equilibrio entre la automatización y el mantenimiento de la
relación personal entre educadores y estudiantes, lo que plantea cuestiones éticas sobre la
deshumanización del proceso educativo (Castillo et al., 2024).
Estudios que evalúan la percepción estudiantil sobre herramientas como Moodle han encontrado
que la usabilidad y la efectividad de la plataforma están vinculadas a la satisfacción y el
rendimiento académico de los alumnos (Bedregal et al., 2019; Amorós et al., 2019). La capacidad
de Moodle para facilitar la entrega de tareas y la interacción con los recursos multimedia se ha
visto aumentada por la incorporación de algoritmos de machine learning, que permiten un análisis
más profundo de las interacciones de los estudiantes con el contenido (Salas et al., 2023). Este
enfoque no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también proporciona datos valiosos
para la mejora continua de los cursos.
El uso de IA en Moodle en universidades está emergiendo como un componente esencial para
el desarrollo educativo moderno. Por esto, es imperativo que las universidades desarrollen
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estrategias que no solo aborden la implementación tecnológica, sino que también fomenten la
ética y la pedagogía asociadas con el uso de estas herramientas (Flores, 2023). La educación
superior tiene la oportunidad de transformar su oferta académica al integrar la IA de manera
reexiva y crítica, garantizando que se maximicen los benecios mientras se minimizan los riesgos
potenciales asociados.
1.4.1 Universidades que integran IA en su plataforma Moodle para mejorar la gestión
académica y el aprendizaje.
A continuación, en la Tabla 3 se presentan algunas universidades que integran IA en Moodle,
aunque existen varias instituciones a nivel mundial, se han colocado las que han tenido mucho
mayor relevancia y guardan relación estrecha con el tipo de herramientas que se mencionan en
esta investigación.
Tabla 3
Instituciones de Educación Superior que usan IA en su Plataforma Moodle.
Institución País Autores Hallazgos
Universidad
Técnica de
Babahoyo
Ecuador Bravo, Fajardo, Carrión y
Salvatierra (2022)
Como resultado se obtuvo que la educación hoy en
día ofrece clases en línea con el uso de diversas
herramientas tecnológicas como chatsbots virtuales,
asistentes personalizados y tutorías académicas.
Corporación
Unicada
Nacional de
Educación
Superior-CUN
Colombia Prada y Beltrán (2025) Los resultados esperados incluyen una mejora
signicativa en la calidad de la evaluación y
retroalimentación, evidenciada a través de mejoras
en el desempeño académico y la satisfacción de los
estudiantes y docentes.
Universidad
Bolivariana del
Ecuador
Ecuador Campoverde, Pérez y
Martínez (2024)
Como resultado de investigación se arma que
la implementación de un sistema de análisis de
datos basado en IA favorece la gestión emocional
del estudiante, facilita la identicación de patrones
emocionales y proporcionar retroalimentación por
parte del docente a los estudiantes con el n de
mejorar la calidad de la enseñanza.
Universidad
Nacional de
Chimborazo
Ecuador García y Morocho (2024) Se concluye que Moodle es el mejor LMS potenciado
por la IA, usado a nivel global y está marcando un
antes y un después en lo que a educación virtual
compete. Por lo tanto, es el seleccionado en el
presente trabajo de investigación.
Universidad
Militar Nueva
Granada
Colombia Vásquez (2021) Como resultados de esta investigación se obtiene
que: la implementación de estilos de aprendizaje
adaptados a cada estudiante inuye de manera
positiva en el mejoramiento de su desempeño
académico.
En primer lugar, la Universidad Técnica de Babahoyo (Ecuador) destaca la integración de
herramientas tecnológicas como chatbots virtuales y asistentes personalizados, lo que reeja una
tendencia creciente hacia la educación en línea y el uso de tecnologías interactivas para facilitar
el aprendizaje. Este enfoque tiene un gran potencial en cuanto a accesibilidad y personalización,
pero también plantea desafíos en términos de la formación adecuada de los docentes y la
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equidad en el acceso a la tecnología por parte de los estudiantes. Por otro lado, la Corporación
Unicada Nacional de Educación Superior-CUN (Colombia) reporta mejoras en la evaluación
y retroalimentación mediante el uso de nuevas tecnologías, lo que tiene un impacto positivo
tanto en el desempeño académico de los estudiantes como en la satisfacción de los docentes.
Este hallazgo resalta la importancia de la retroalimentación efectiva y su papel en el proceso de
aprendizaje, aunque también plantea la pregunta de si los avances tecnológicos en este ámbito
están siendo aprovechados de manera equitativa por todos los involucrados en el proceso
educativo.
En la Universidad Bolivariana del Ecuador, la investigación muestra cómo la implementación de
sistemas de análisis de datos basados en IA puede mejorar la gestión emocional del estudiante.
Esta aplicación de la IA abre nuevas posibilidades para el seguimiento de las emociones y
comportamientos de los estudiantes, lo cual es especialmente relevante en contextos de
educación a distancia donde la interacción emocional puede ser más difícil de captar. Sin embargo,
la implementación de estos sistemas podría generar inquietudes sobre la privacidad y la posible
estigmatización de los estudiantes, lo que requiere una reexión ética y política sobre su uso.
En cuanto a la Universidad Nacional de Chimborazo (Ecuador), el hallazgo de que Moodle,
potenciado por IA, es una de las mejores plataformas de gestión de aprendizaje (LMS) a nivel
global, resalta la popularidad y efectividad de esta herramienta en el ámbito de la educación
virtual. Sin embargo, es fundamental preguntarse si la dependencia de una plataforma única puede
limitar la diversidad en las estrategias pedagógicas y si se están considerando otras opciones
tecnológicas que puedan ser igualmente beneciosas para el proceso educativo. Por otra parte,
la investigación en la Universidad Militar Nueva Granada (Colombia) subraya cómo la adaptación
de los estilos de aprendizaje a las necesidades individuales de los estudiantes puede mejorar su
desempeño académico. Este enfoque personalizador es crucial en un contexto educativo cada vez
más diverso, pero también implica un desafío signicativo en términos de recursos y formación
para los docentes, quienes deben estar preparados para reconocer y abordar las diferentes
necesidades de sus estudiantes.
En conjunto, estos hallazgos subrayan la importancia de la tecnología y la IA en la modernización
de la educación, pero también plantean interrogantes sobre la equidad, la privacidad y la formación
docente, cuestiones que deben ser cuidadosamente consideradas para garantizar que los avances
tecnológicos no solo mejoren el rendimiento académico, sino que también promuevan una
educación inclusiva y ética.
Metodología
Esta investigación presentó un enfoque mixto, combinando métodos cualitativos y cuantitativos.
Inicialmente, se realizó un análisis documental para revisar estudios previos y experiencias
de implementación de IA en plataformas de aprendizaje virtual, con énfasis en Moodle. A
continuación, se diseñó una encuesta dirigida a 100 docentes virtuales de la Universidad Técnica
de Manabí para conocer su percepción sobre el conocimiento y uso de herramientas de IA en el
entorno virtual, considerando su experiencia y las dicultades que han encontrado. Posteriormente,
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se llevó a cabo una intervención experimental en la plataforma Moodle, implementando
herramientas de IA que faciliten la personalización del aprendizaje y la automatización de procesos
docentes como la retroalimentación automática, la recomendación de contenidos y la evaluación
adaptativa. Se analizaron los resultados a través de pruebas estadísticas para determinar el
impacto de estas herramientas en la optimización de la gestión docente y en el rendimiento de los
estudiantes.
Resultados
De manera general, los resultados de esta investigación se organizaron en torno a dos fases, la
primera correspondiente a los resultados de la encuesta aplicada a los docentes y la segunda que
hace referencia al análisis individual de cada herramienta tras su implementación en el entorno
Moodle. A continuación, en la Figura 2 se detallan los hallazgos más relevantes:
Figura 2
Rol en la Institución Educativa.
El 65% de los docentes que participaron en esta investigación son contratados, lo que reeja
una tendencia signicativa hacia la temporalidad y exibilidad en su vínculo con la institución
educativa. Esta condición laboral, aunque puede ofrecer ciertas ventajas como la adaptabilidad
y menor rigidez administrativa, también puede presentar desafíos en cuanto a su compromiso
a largo plazo con proyectos de mayor envergadura, tales como la integración de la Inteligencia
Articial (IA) en los procesos educativos. Sin embargo, este perl de docente contratado también
podría ser visto desde una perspectiva positiva, como señalan Jiménez et al. (2024); ellos también
argumentan que los docentes contratados, al tener menos restricciones burocráticas y una relación
laboral menos formal, podrían estar más dispuestos a experimentar con nuevas tecnologías y
enfoques pedagógicos. Este mayor grado de exibilidad permite una adaptación más ágil a las
innovaciones, aunque también podría implicar una implementación menos estructurada o una falta
de continuidad a largo plazo en los proyectos de IA.
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En contraste, el 35% de los docentes con nombramiento, que gozan de una mayor estabilidad
laboral, tienen, en principio, un compromiso a largo plazo con la institución. Esta estabilidad no
solo promueve un entorno favorable para el desarrollo de proyectos sostenibles de integración
tecnológica, sino que también puede incentivar una mayor disposición a involucrarse en la creación
de currículos y programas académicos innovadores. Según García et al. (2024) los docentes con
nombramiento, debido a su permanencia y seguridad laboral, tienden a ser más receptivos a las
políticas institucionales, incluidas las relacionadas con la integración de la IA en los entornos
virtuales. La estabilidad laboral podría facilitar la dedicación a la capacitación continua, así como
una mayor alineación con las estrategias a largo plazo, lo que potencialmente genera un mayor
impacto en la implementación efectiva de la IA. Sin embargo, esto no está exento de desafíos,
ya que la seguridad laboral también puede llevar a la resistencia al cambio, especialmente si
las políticas institucionales no están bien alineadas con sus necesidades pedagógicas o no se
perciben como beneciosas para su desarrollo profesional.
Figura 3
Experiencia con Moodle.
En cuanto al 30% de docentes que son relativamente nuevos en el uso de la plataforma Moodle, se
debe considerar que según Valverde et al. (2019), este porcentaje reeja una situación que podría
estar marcada por una curva de aprendizaje considerable. Si bien la incorporación inicial de Moodle
puede resultar desaante debido a la falta de familiaridad con la interfaz y las herramientas
disponibles, esta transición puede verse inuenciada por el tipo de formación inicial recibida. El
estudio de los autores citados anteriormente sugiere que un diseño pedagógico adecuado en la
capacitación docente puede acelerar la integración de nuevas tecnologías. Sin embargo, desde la
experiencia empírica se considera que muchos docentes enfrentan limitaciones al no contar con
formaciones lo sucientemente personalizadas o continuas, lo que puede llevar a la frustración
o incluso al abandono parcial de la plataforma. Por lo tanto, un 30% de docentes en esta etapa
podría indicar que las políticas de capacitación no están siendo lo sucientemente ecaces para
garantizar un aprendizaje autónomo y uido del entorno virtual.
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Por otro lado, el 45% de docentes que arman tener una experiencia básica en el uso de Moodle
parecen estar en una etapa de consolidación. Según el estudio de Maliza et al. (2023), la
utilización de Moodle en este grupo podría haberles permitido incorporar herramientas como
foros, cuestionarios y tareas, facilitando la gestión educativa. Sin embargo, la experiencia
empírica sugiere que, aunque muchos docentes en este segmento puedan utilizar la plataforma
regularmente, esto no necesariamente se traduce en una integración completa y ecaz en su
práctica pedagógica. Es probable que, si bien utilizan las funciones más básicas de Moodle,
aún existan barreras para explorar características avanzadas como el análisis de aprendizaje
o la personalización de los contenidos, lo que limita el potencial de la plataforma. Además, la
ausencia de un soporte técnico constante y la falta de tiempo para profundizar en las capacidades
avanzadas de Moodle podrían impedir que esta categoría de docentes optimice completamente su
experiencia.
El 25% de docentes con mayor experiencia en Moodle representan el grupo más capacitado, que ha
logrado integrar la plataforma de manera efectiva en sus prácticas educativas. La investigación de
Maliza et al. (2023) refuerza la idea de que estos docentes no solo son usuarios avanzados, sino
que su conocimiento profundo de la plataforma les permite utilizar herramientas complejas para la
gestión del aprendizaje, optimizando los procesos de enseñanza virtual. Sin embargo, un análisis
más crítico podría señalar que la experiencia no siempre se traduce en innovación pedagógica.
Estos docentes podrían haber integrado Moodle en sus prácticas, pero esto no garantiza una
mejora en la calidad educativa si no se acompaña de una reexión pedagógica sobre las nuevas
metodologías o enfoques de enseñanza que las plataformas digitales demandan. Además, la
falta de un marco de evaluación robusto podría limitar la evaluación real de los impactos que esta
integración tiene en el aprendizaje de los estudiantes.
El uso de Moodle por parte de los docentes reeja una variedad de niveles de experiencia que
impactan directamente en su capacidad para aprovechar plenamente la plataforma. Si bien la
mayoría de los docentes parecen estar en una etapa de integración básica, se hace necesario
un enfoque más centrado en la formación continua, el acompañamiento técnico y la reexión
pedagógica sobre cómo utilizar las herramientas digitales para fomentar una enseñanza más
innovadora y centrada en el estudiante.
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Figura 4
Conocimiento sobre Concepto y Finalidad de la IA.
El hecho de que un 93% de los docentes armen conocer el concepto y objetivo de la Inteligencia
Articial (IA), como se ve en la Figura 4, reeja un alto nivel de familiaridad con la tecnología, lo que
indica una creciente integración de la IA en el ámbito académico. Este dato, aunque positivo, debe
ser analizado críticamente, ya que la percepción de conocimiento no siempre se traduce en una
competencia profunda y aplicada. Según Morocho et al. (2023), este conocimiento podría deberse
a esfuerzos institucionales como la capacitación continua, la accesibilidad a recursos educativos
sobre IA y la integración de herramientas tecnológicas en las plataformas educativas. Sin embargo,
esta familiaridad puede ser supercial, ya que muchos docentes podrían conocer el término “IA”
pero no necesariamente comprender sus aplicaciones prácticas o implicaciones pedagógicas
profundas. Este escenario sugiere que el conocimiento sobre la IA podría estar limitado a una
conceptualización general, sin haber explorado en detalle cómo implementar efectivamente estas
herramientas en sus prácticas docentes.
Por otro lado, el 7% de los docentes que no conocen el concepto ni los objetivos de la IA podría
tener diversas explicaciones. Según Calderón et al. (2024), la falta de formación especíca en IA
es un factor relevante, pues muchas instituciones académicas aún no cuentan con programas de
capacitación dedicados a esta área, o bien, estos programas no están sucientemente enfocados
en las necesidades reales del profesorado. Además, la resistencia al cambio tecnológico, un
fenómeno ampliamente documentado en diversos contextos educativos podría estar inuyendo
signicativamente en este grupo. La resistencia al cambio no solo se reere a la reticencia
a adoptar nuevas tecnologías, sino también a una falta de conanza en su efectividad o una
percepción de que estas herramientas pueden complicar las metodologías tradicionales de
enseñanza. Esta perspectiva puede estar inuenciada por la falta de tiempo para formarse o por
la percepción de que la IA es una moda pasajera. Además, el hecho de que un pequeño porcentaje
de docentes no conozca la IA podría señalar una desconexión entre la formación académica
del profesorado y las demandas tecnológicas actuales, lo que plantea una preocupación sobre
la preparación integral de los educadores frente a los avances tecnológicos. La brecha de
conocimiento podría generar una disparidad en las competencias digitales entre los docentes, lo
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que afectaría la equidad en la implementación de estas tecnologías y, por ende, en la calidad de la
educación.
Aunque la mayoría de los docentes muestra una familiaridad con la IA, es esencial profundizar
en el análisis de cómo este conocimiento se traduce en una implementación efectiva en el aula.
La capacitación continua debe estar alineada no solo con la comprensión teórica de la IA, sino
también con su integración práctica en las estrategias pedagógicas. La resistencia al cambio
y la falta de formación especíca son desafíos que requieren una intervención estructural y
contextualizada para garantizar que la IA no solo sea conocida, sino aprovechada de manera
transformadora en el ámbito educativo.
Figura 5
Utilización de Herramientas de IA en el Entorno Moodle.
El 100% de los docentes no utilizan IA en Moodle lo que reeja una resistencia o falta de
habilitación en la adopción de estas tecnologías, un tema que debe ser abordado tanto desde la
perspectiva institucional como pedagógica. Desde un enfoque crítico, es importante cuestionar
las razones detrás de la falta de implementación de estas herramientas de IA. Si bien las políticas
de control y las directrices de la Unidad de Apoyo Académico para la Formación en Línea son
citadas como factores limitantes, esta situación también puede interpretarse como una falta
de exibilidad institucional para integrar nuevas tecnologías que mejoren la eciencia y calidad
educativa. La reticencia a incluir IA en Moodle podría reejar una falta de visión estratégica hacia
la innovación pedagógica y tecnológica, lo cual podría estar frenando el potencial de la institución
para mantenerse a la vanguardia en el uso de herramientas digitales en la enseñanza.
En términos empíricos, el uso de IA para la automatización de actividades en Moodle como la
corrección de exámenes, la personalización del aprendizaje o la gestión de retroalimentación,
podría aliviar la carga administrativa de los docentes y permitirles centrarse en la parte más
creativa y pedagógica de su labor. Según Marín (2019), la automatización no solo libera tiempo de
tareas repetitivas sino que mejora la ecacia del proceso de enseñanza, proporcionando una mayor
atención individualizada al estudiante y optimizando los recursos disponibles.
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En este sentido, sería valioso explorar cómo la resistencia a la implementación de IA no solo
responde a políticas institucionales, sino también a una posible falta de formación o preparación
del profesorado en el uso de estas tecnologías. Si los docentes no se sienten capacitados o no
perciben benecios inmediatos de la automatización mediante IA, es probable que se genere una
desconexión entre la herramienta disponible y la práctica educativa real. Esto podría abordarse
mediante programas de capacitación y sensibilización sobre las ventajas de integrar IA en Moodle,
lo cual facilitaría una transición hacia la innovación sin dejar de lado la misión educativa de la
institución.
La implementación de IA en Moodle no debe considerarse como un n en sí mismo, sino como un
medio para optimizar los procesos administrativos y permitir a los docentes dedicar más tiempo
a lo que verdaderamente aporta valor: el aprendizaje signicativo de los estudiantes. Un análisis
más profundo de esta situación debería tomar en cuenta tanto las barreras estructurales como
las oportunidades pedagógicas que la IA podría ofrecer, para que la institución no solo adapte su
plataforma, sino también la mentalidad educativa hacia la innovación.
Figura 6
Funcionalidades de IA más Útiles en Moodle.
Los resultados obtenidos de esta pregunta son fundamentales para el desarrollo de la
experimentación en esta investigación, ya que permiten identicar las herramientas tecnológicas
con mayor aceptación por parte del profesorado, lo que inuirá directamente en la selección de las
tres más valoradas. Las herramientas elegidas fueron la generación de contenido inteligente (50%),
la detección de plagio (45%) y la creación automática de cuestionarios a partir de compendios
(50%). Estos resultados no solo reejan una preferencia marcada por la automatización y la mejora
en la eciencia de las tareas docentes, sino que también destacan las necesidades especícas
del profesorado en cuanto a la optimización del proceso de enseñanza-aprendizaje mediante
herramientas tecnológicas.
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El hecho de que la generación de contenido inteligente ocupe un lugar destacado en las
preferencias del profesorado puede interpretarse como una respuesta a la creciente demanda
de recursos educativos personalizados y adaptativos, capaces de mejorar la experiencia de
aprendizaje de los estudiantes. Esta herramienta, al facilitar la creación de material didáctico de
manera rápida y eciente, contribuye signicativamente a reducir la carga administrativa de los
docentes, permitiéndoles centrarse más en la interacción pedagógica directa.
Por otro lado, la detección de plagio, que se ubica en el segundo lugar con un 45% de aceptación,
reeja una preocupación constante por la integridad académica en el entorno digital. La creciente
accesibilidad a recursos en línea y la facilidad para copiar contenido sin atribución han generado la
necesidad de contar con herramientas que aseguren la originalidad de los trabajos presentados por
los estudiantes. Esta herramienta, al automatizar el proceso de revisión de plagio, representa una
valiosa ayuda para los docentes en su rol de guardianes de la ética académica.
La creación automática de cuestionarios a partir de compendios, con un 50% de aceptación, resalta
la importancia de las evaluaciones formativas y la necesidad de contar con sistemas que faciliten
la creación y gestión de pruebas. Esta herramienta no solo optimiza el tiempo del docente, sino
que también permite una evaluación más dinámica y ajustada al contenido que se está trabajando,
favoreciendo un proceso de retroalimentación más eciente para los estudiantes.
Estos hallazgos coinciden con lo señalado por Mujica (2024), quien destaca la utilización de
herramientas como los chatbots, el análisis predictivo, la herramienta antiplagio, y los generadores
de contenido y cuestionarios como algunos de los complementos más utilizados en Moodle. Sin
embargo, más allá de la mera adopción tecnológica, es crucial reexionar sobre las implicaciones
pedagógicas y éticas de la integración de estas herramientas en el entorno educativo. ¿Realmente
están contribuyendo a una mejora en los procesos de enseñanza-aprendizaje o simplemente
están respondiendo a una necesidad de eciencia administrativa sin una reexión crítica sobre su
impacto en la calidad educativa?
Este análisis crítico-empírico invita a cuestionar si la implementación de estas herramientas está
alineada con los objetivos pedagógicos y si su integración en el aula está realmente favoreciendo
un aprendizaje signicativo, en lugar de simplemente automatizar tareas sin un enfoque en el
desarrollo integral del estudiante.
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Figura 7
Benecios al Integrar IA en Moodle.
La implementación de herramientas basadas en Inteligencia Articial (IA) en entornos virtuales
como Moodle promete transformar signicativamente la experiencia de enseñanza y aprendizaje.
De acuerdo con los resultados obtenidos en la fase de experimentación, uno de los principales
benecios es la generación rápida y sencilla de contenidos y preguntas, lo cual puede ser un
ahorro de tiempo signicativo para los docentes, permitiéndoles concentrarse en otros aspectos
del proceso pedagógico. Además, la capacidad de mejorar la gamicación en el entorno virtual y
realizar análisis predictivos sobre el rendimiento estudiantil introduce una nueva dimensión en la
personalización del aprendizaje.
Sin embargo, a medida que se profundiza en estos benecios, es necesario reexionar sobre
las implicaciones a largo plazo de la implementación de estas tecnologías. A pesar de la mejora
en la eciencia, la rapidez y la personalización, la dependencia de herramientas automáticas
podría conllevar una reducción en la interacción directa entre docente y estudiante, lo que podría
afectar el desarrollo de habilidades socioemocionales y críticas que, si bien no son tan fácilmente
medibles, son esenciales para una educación integral. La automatización de la generación de
contenidos y preguntas, aunque beneciosa en términos de eciencia, podría limitar la creatividad
y la innovación en la enseñanza, pues los algoritmos que impulsan estas herramientas se basan en
patrones preestablecidos y no necesariamente en enfoques pedagógicos innovadores.
Delgado y Vélez (2021) también abordan los benecios de la IA en Moodle, señalando la
optimización del tiempo docente, la personalización del aprendizaje, el feedback automático,
la evaluación personalizada y la mejora de la interacción y el compromiso. Estos benecios se
alinean con las tendencias actuales de búsqueda de métodos que aumenten la ecacia educativa.
Sin embargo, en la práctica empírica, se debe considerar cómo la personalización del aprendizaje
mediante IA puede enfrentar desafíos en cuanto a la adaptación real a las necesidades individuales
de los estudiantes. Si bien los algoritmos pueden proporcionar recomendaciones basadas en
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patrones de comportamiento, pueden no ser lo sucientemente exibles para tener en cuenta la
complejidad de las experiencias de aprendizaje de cada estudiante. De igual manera, el feedback
automático, si bien rápido, podría carecer de la calidad de una retroalimentación profunda y
contextualizada que solo un docente con conocimiento del contexto particular del estudiante
podría ofrecer.
Además, es fundamental destacar que el análisis predictivo del rendimiento estudiantil, si
bien prometedor, enfrenta problemas de abilidad y sesgo inherentes a los datos utilizados
para entrenar estos sistemas. Los algoritmos de IA que predicen el rendimiento pueden estar
inuenciados por factores como la calidad de los datos, la falta de información contextual sobre
el estudiante y el uso de métricas estandarizadas que no capturan la totalidad de la experiencia
educativa. Esto podría llevar a interpretaciones erróneas o a decisiones de intervención que no
sean las más adecuadas para cada caso especíco.
Aunque la implementación de IA en Moodle presenta una serie de benecios evidentes,
también es necesario un enfoque crítico y reexivo sobre sus limitaciones. La automatización
y personalización del aprendizaje, aunque útiles, deben ser complementadas con un enfoque
pedagógico que valore la interacción humana, la adaptabilidad a las necesidades individuales de
los estudiantes y la calidad del feedback. La clave está en encontrar un balance entre la eciencia
tecnológica y la atención integral al proceso educativo.
Figura 8
Principales Desafíos ante la Implementación de Herramientas de IA en Moodle.
El 65% de los participantes en la investigación identica la falta de competencias digitales tanto
en docentes como en estudiantes como uno de los principales desafíos para la integración de la
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Inteligencia Articial (IA) en Moodle. Este dato resalta una problemática crítica: la brecha digital
existente en el ámbito educativo. La rápida evolución de las tecnologías exige una actualización
constante de las habilidades, no solo de los estudiantes, sino también de los docentes, quienes
deben estar capacitados para implementar y aprovechar de manera efectiva las herramientas
de IA. Sin embargo, la falta de formación en competencias digitales sigue siendo una barrera
signicativa, como se reeja en diversas investigaciones previas, que indican que la integración
tecnológica exitosa depende en gran medida de la preparación de los actores involucrados
(Hernández y Silva, 2021).
Además, las limitaciones en hardware y software presentan otro obstáculo tangible. La
infraestructura tecnológica de muchas instituciones educativas no está preparada para
soportar las demandas de la IA, lo que genera una disparidad en la calidad del acceso a estas
herramientas. Este fenómeno no es aislado, ya que estudios sobre la accesibilidad tecnológica
en entornos educativos, como el trabajo de Pérez et al. (2023), evidencian que las deciencias en
infraestructura tecnológica limitan la equidad en el acceso a la educación digital, perpetuando la
desigualdad entre estudiantes de diferentes contextos socioeconómicos.
Por otro lado, la resistencia al cambio sigue siendo un desafío crucial. Como indican Bravo et al.
(2022), esta resistencia no solo se maniesta en una reticencia a adoptar nuevas tecnologías, sino
también en un enfoque conservador respecto a las metodologías pedagógicas tradicionales. Los
docentes, acostumbrados a prácticas establecidas, pueden mostrar resistencia a modicar sus
enfoques, a pesar de las evidentes ventajas que la IA podría ofrecer para mejorar la personalización
del aprendizaje y la eciencia administrativa. La adopción de la IA requiere, por tanto, un cambio
cultural dentro de las instituciones educativas, que debe ser acompañado por estrategias de
formación y sensibilización efectivas para superar estos obstáculos.
En este sentido, si bien la implementación de IA en plataformas como Moodle ofrece grandes
oportunidades, estas deben ser abordadas de manera integral, considerando no solo las
limitaciones tecnológicas, sino también la preparación pedagógica de los docentes y la
disposición institucional para facilitar el cambio. De lo contrario, se corre el riesgo de profundizar
la brecha educativa existente, en lugar de avanzar hacia un entorno de aprendizaje inclusivo y
tecnológicamente avanzado.
3.1. Implementación de las herramientas de IA en Moodle - UTM
3.1.1 Generative AI Question Bank
Este plugin para Moodle permite la generación automática de cuestionarios de opción múltiple
basadas en el contenido del curso, principalmente archivos subidos al sistema (compendios). La
generación de preguntas se realiza mediante un Modelo de lenguaje de gran Escala (LLM), como
GPT. El uso del plugin requiere una clave de API de OpenAI, la cual debe congurarse en los ajustes
del plugin a través de la administración del sitio. Es importante tener en cuenta que el acceso a la
API de OpenAI genera costos, y los usuarios del plugin son completamente responsables de los
gastos derivados. Por ello, se recomienda realizar un seguimiento regular del consumo para evitar
cargos inesperados.
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Figura 9
Generación de Preguntas a partir de Archivos Disponibles en Moodle (Compendios).
Otra alternativa a Generative AI Question Bank es AI Text to questions generator.
3.1.2 AI writter Submission
El plugin AI Writer Submission, es una herramienta clave para la generación de contenido
inteligente, es decir permite a los estudiantes buscar y gestionar información académica dentro
de Moodle. Este complemento permite formular preguntas o instrucciones especícas, tras lo
cual el sistema los asiste en la obtención de datos relevantes, orientándolos en la construcción y
mejora de sus textos. Adicionalmente, los docentes tienen la posibilidad de visualizar los cambios
realizados por los estudiantes y las preguntas formuladas durante el proceso.
Figura 10
Instalación y Conguración de Complemento.
En la implementación realizada, el plugin mostró un impacto signicativo en la mejora de
competencias investigativas, debido a que esta herramienta permite optimizar procesos de
investigación y promover un aprendizaje más efectivo para el estudiante.
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Figura 11
Conguración de Entrega para una Tarea realizada con el Complemento AI Writer Submission.
3.1.3 Copyleaks para la detección de plagio
Es un plugin basado en IA para el análisis de contenido duplicado o no original en documentos,
foros y cuestionarios abiertos, comparándolos con fuentes en línea, bases de datos académicas
y otros documentos previamente enviados. Ayuda a garantizar la originalidad de los trabajos
estudiantiles en Moodle. Este plugin permite la detección de contenido generado por IA de
ChatGPT, Gemini, Claude y más, además detecta múltiples formas de paráfrasis, expone los
intentos de engañar al software de detección y detecta código fuente generado por IA para
asignaturas informáticas.
Figura 12
Conguración del Plugin a Modo de Prueba.
Se procedió con la descarga el plugin de Copyleaks desde el sitio ocial de Moodle. Luego se
accede a Moodle en su sección: Administración del sitio > Extensiones > Instaladores de plugins,
se carga el archivo del plugin y sigue las instrucciones para instalarlo. Para congurar Copyleaks,
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se debe ir a Administración del sitio > Plugins > Antiplagio > Copyleaks, donde se deberá ingresa
las credenciales de la API proporcionadas por Copyleaks.
Finalmente, se deberá dirigir a un curso en Moodle, donde se creará una nueva tarea, en la
conguración de entrega se debe habilitar la opción de Copyleaks, así mismo se deberá ajustar los
parámetros umbral de coincidencia con un porcentaje mínimo para marcar un documento como
posiblemente plagiado, además de seleccionar las bases de datos académicas o contenido web.
Para hacer transparente la detección de plagio, debe habilitar emitir reporte a los estudiantes.
Figura 13
Pruebas del Plugin para la Detección de Plagio en una Tarea Entregada por un Usuario.
Conclusiones
La incorporación de herramientas basadas en Inteligencia Articial (IA) en plataformas como
Moodle ha demostrado una mejora signicativa en la gestión docente, optimizando tareas
repetitivas y administrativas. Plugins como Generative AI Question Bank, AI Writer Submission
y Copyleaks han permitido automatizar procesos como la creación de cuestionarios de opción
múltiple, la generación de contenido académico y la detección de plagio, lo que libera tiempo
valioso para que los docentes puedan enfocarse en actividades pedagógicas y en la interacción
directa con los estudiantes. Esta automatización no solo mejora la eciencia, sino que también
permite una personalización más precisa y dinámica del aprendizaje.
Los sistemas de IA integrados en Moodle facilitan la personalización del aprendizaje mediante
algoritmos que analizan el comportamiento y el rendimiento de los estudiantes. Esto permite a
los docentes ofrecer contenidos adaptados a las necesidades individuales, recomendar recursos
especícos y sugerir actividades personalizadas, lo que optimiza la experiencia de aprendizaje,
promoviendo una educación más efectiva y centrada en el estudiante.
Los plugins de análisis como IntelliBoard, Zoola y Blackboard proporcionan valiosos datos
analíticos sobre el desempeño estudiantil, ayudando a los docentes a identicar áreas de mejora,
fortalezas y debilidades, y tomar decisiones pedagógicas más informadas. Esta capacidad de
intervención temprana tiene el potencial de mejorar los resultados académicos y el bienestar de
los estudiantes. La interactividad y el compromiso también se han visto incrementados gracias al
uso de herramientas como chatbots y asistentes virtuales, que mejoran la interacción en el entorno
Moodle. Estas herramientas proporcionan respuestas rápidas a preguntas frecuentes, apoyo en
tiempo real y motivan a los estudiantes a completar sus tareas, lo que favorece un entorno más
dinámico y participativo. Además, el uso de AI Writer Submission ha tenido un impacto positivo en
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el desarrollo de las competencias investigativas de los estudiantes, al ofrecerles asistencia en la
búsqueda y gestión de información académica.
Sin embargo, la integración de IA en Moodle presenta ciertos desafíos, como la necesidad de
capacitación docente, la inversión en infraestructura tecnológica adecuada y la protección de
los datos personales de los estudiantes. Estos retos deben ser abordados para garantizar el
aprovechamiento pleno de las ventajas que ofrece la IA en la educación. Tanto docentes como
estudiantes se benecian de un entorno de aprendizaje más accesible, dinámico y adaptado a
sus necesidades, lo que potencia la calidad educativa y optimiza los procesos de enseñanza-
aprendizaje.
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QUITO-ECUADOR
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REVISTA ODIGOS • VOL.6 NUM. 2 • JUNIO - SEPTIEMBRE • 2025
Copyright (2025) © Oscar Alexander López Gorozabel; Marlene Guadalupe Castillo Pinargote;
John Edward Núñez Zambrano; Yandry José Olarte Sancan y Leopoldo Andrés Vera Pico.
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