Integración de la inteligencia artificial en la personalización del aprendizaje

• Oltramonti, Roberto ^[1]
  1. [1] Hebrew University of Jerusalem

     Hebrew University of Jerusalem

     Israel

     
• Localización: Innova Science Journal, ISSN-e 3091-1680, Vol. 2, Nº. 4, 2024 (Ejemplar dedicado a: Transformaciones científicas en un mundo cambiante), págs. 53-67
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Integration of artificial intelligence in learning personalization
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  • español

    La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta clave en la transformación de la educación, permitiendo la personalización del aprendizaje mediante la adaptación de contenidos y metodologías a las necesidades individuales de los estudiantes. Este estudio tiene como objetivo analizar los beneficios, desafíos y perspectivas futuras de la IA en la educación a través de una revisión bibliográfica. Se empleó una metodología exploratoria basada en el análisis sistemático de literatura científica reciente, seleccionada a partir de bases de datos indexadas. Los resultados evidencian que la IA mejora la motivación y el rendimiento estudiantil, optimiza el tiempo docente y permite un aprendizaje adaptativo. Sin embargo, persisten desafíos como la brecha digital, la falta de formación docente y las preocupaciones éticas sobre el uso de datos. A futuro, se prevé la consolidación de entornos híbridos, el uso de asistentes virtuales para tutoría personalizada y la analítica del aprendizaje como herramientas clave en la toma de decisiones educativas. En conclusión, la integración de la IA en la educación representa una oportunidad significativa, aunque su implementación efectiva requiere estrategias que aseguren equidad, accesibilidad y un uso ético de los datos

  • English

    Artificial intelligence (AI) has emerged as a key tool in the transformation of education, enabling the personalization of learning by adapting content and methodologies to the individual needs of students. This study aims to analyze the benefits, challenges and future prospects of AI in education through a literature review. An exploratory methodology based on the systematic analysis of recent scientific literature, selected from indexed databases, was used. The results show that AI improves student motivation and performance, optimizes teaching time and enables adaptive learning. However, challenges remain, such as the digital divide, lack of teacher training and ethical concerns about data use. In the future, the consolidation of hybrid environments, the use of virtual assistants for personalized tutoring and learning analytics are foreseen as key tools in educational decision making. In conclusion, the integration of AI in education represents a significant opportunity, although its effective implementation requires strategies that ensure equity, accessibility and ethical use of data