Resumen de Inteligencia artificial y personalización del aprendizaje: ¿innovación educativa o promesas recicladas?

José Luis Serrano Sánchez, Juan Moreno García

• español

  Este artículo editorial introduce la sección especial titulada "Inteligencia artificial en la evaluación y la personalización del aprendizaje". Se presentan y contrastan las conclusiones de los siete estudios seleccionados en relación con investigaciones recientes. En este artículo se ofrecen cinco principales aportaciones. Primero, se muestran los avances en la integración del aprendizaje adaptativo con la inteligencia artificial generativa para la personalización del aprendizaje. A continuación, se explora el uso educativo de chatbots, destacando su capacidad para facilitar experiencias de aprendizaje más dinámicas y ajustadas a las necesidades de los estudiantes. En tercer lugar, se analiza el uso del aprendizaje automático para la creación de modelos predictivos que apoyen la toma de decisiones formativas. Posteriormente, se presentan los desafíos y las oportunidades que presentan los sistemas de tutoría inteligente para proporcionar retroalimentación inmediata y ofrecer recomendaciones para diseñar y ajustar itinerarios personalizados de aprendizaje. Finalmente, se comparten recomendaciones prácticas y reflexiones sobre los desafíos éticos y pedagógicos, la dependencia de la inteligencia artificial y algunos retos que enfrenta la investigación educativa. 

• English

  This editorial article introduces the special section titled "Artificial Intelligence in Assessment and Learning Personalization." The conclusions of the seven selected studies are presented and contrasted with recent research. This article offers five key contributions. First, it showcases advances in the integration of adaptive learning with generative artificial intelligence for learning personalization. Next, the educational use of chatbots is explored, highlighting their ability to facilitate more dynamic learning experiences tailored to students' needs. Third, the use of machine learning in creating predictive models that support formative decision-making is analyzed. Subsequently, the challenges and opportunities presented by intelligent tutoring systems are discussed, particularly in providing immediate feedback and offering recommendations for designing and adjusting personalized learning pathways. Finally, practical recommendations and reflections are shared regarding ethical and pedagogical challenges, the dependence on artificial intelligence, and some of the challenges faced by educational research.