Adaptación de estrategias pedagógicas según los estilos de aprendizaje: una clave para mejorar el rendimiento académico mediante algoritmos de inteligencia artificial

• García Paredes, Nery Elisabeth ^[1] ; Tapia Molina , Juan Carlos ^[1] ; Soria Gualpa , Carla Vanesa ^[2] ; Aguirre Córdova, Silvia Yolanda Margotd ^[3]
  1. [1] Universidad Técnica de Cotopaxi

     Universidad Técnica de Cotopaxi

     Latacunga, Ecuador

     
  2. [2] Unidad Educativa Luis Alfredo Martínez
  3. [3] Unidad Educativa Corina Parral de Velasco Ibarra

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• Localización: REINCISOL: Revista de Investigación Científica y Social, ISSN-e 2953-6421, Vol. 3, Nº. 6, 2024 (Ejemplar dedicado a: Science and Social Development), págs. 4903-4927
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Adaptation of pedagogical strategies according to learning styles: A key to improvekey to improving academic performance using artificial intelligence algorithms
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    4904ResumenEste artículo presenta un análisis bibliométrico que examina el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la adaptación de los estilos de aprendizaje y el rendimiento académico. La metodología empleada consistió en una revisión sistemática de la literatura existente, utilizando la plataforma Scopus para identificar y recopilar artículos relevantes. Se llevarona cabo búsquedas exhaustivas con operadores booleanos como "AND" y "OR" para filtrar y seleccionar un conjunto significativo de estudios relacionados con la temática.El análisis revela cómo las herramientas de IA pueden personalizar el aprendizaje, ajustándose a las necesidades individuales de los estudiantes, lo que potencialmente mejora su rendimiento académico. Además, se discuten los desafíos que enfrentan los educadores al integrar la IA en sus prácticas pedagógicas, así como la importancia de la calidad de los datos utilizados para entrenar estos sistemas. Los hallazgos subrayan la creciente relevancia de la IA en la educación y la necesidad de formar a los docentes para maximizar los beneficios de estas tecnologías.Por último, se identifican áreas de investigación futuras, particularmente en torno a la equidad en el acceso a tecnologías educativas. Este análisis bibliométrico contribuye al conocimiento existente y ofrece un marco útil para académicos y responsables de políticas educativas en la integración de la inteligencia artificial en el proceso de enseñanza-aprendizaje.

  • English

    This academic article presents a bibliometric analysis that examines the impact of artificial intelligence (AI) on adaptive learning styles and academic performance. The methodology employed consisted of a systematic review of the existing literature, using theScopus platform to identify and collect relevant articles. Exhaustive searches were carried out using Boolean operators such as “AND” and “OR” to filter and select a significant set of studies related to the subject matter.The analysis reveals how AI tools can personalize learning, adjusting to the individual needs of students, potentially improving their academic performance. In addition, the challenges faced by educators in integrating AI into their pedagogical practices are discussed, as well as the importance of the quality of the data used to train these systems. The findings highlight the growing relevance of AI in education and the need to train teachers to maximize the benefits of these technologies.Finally, areas for future research are identified, particularly around equity in access to educational technologies. This bibliometric analysis contributes to existing knowledge and provides a useful framework for academics and educational policy makers in the integration of artificial intelligence in the teaching-learning process.