Aplicación de la inteligencia artificial en la educación, herramientas de la IA aplicadas en la educación

Resumen

El objetivo de esta investigación es realizar una revisión sistemática sobre la inteligencia artificial aplicada en la educación, incluyendo temas como la automatización de la enseñanza, la retroalimentación en tiempo real, y la adaptación del contenido a las necesidades individuales de cada estudiante. La investigación recopila evidencias de diversas plataformas de aprendizaje basadas en IA, evaluando efectividad y aceptación por parte de los docentes y estudiantes. En la revisión de estudios empíricos, se identifican patrones positivos de mejora en los resultados académicos, especialmente en estudiantes con dificultades de aprendizaje. Sin embargo, también se exploran riesgos potenciales, como la dependencia excesiva de la tecnología, riesgos relacionados con la privacidad de datos, desigualdad en el acceso a tecnologías avanzadas y la posible deshumanización del proceso educativo. Las conclusiones resaltan que, si bien la IA pueden reducir la carga administrativa y mejorar el aprendizaje personalizado, su implementación requiere un rediseño pedagógico y una inversión sustancial en capacitación docente. Para la revisión, se siguió un enfoque sistemático utilizando la tecnología PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) para seleccionar los estudios y se utilizó un análisis temático para identificar patrones de uso, tipos de tecnología utilizada y efectividad en diferentes contextos educativos (primaria, secundaria, educación superior).; a través de bases de datos en Google Scholar, PsycINFO, SciELO. Se seleccionaron 32 estudios publicados en los últimos 5 años. Los criterios de inclusión fueron artículos en inglés y español, estudios de implementación de herramientas de IA publicados en revistas científicas y que documenten intervenciones de IA en entornos educativos. Se excluyeron estudios fuera del rango temporal, que no se centren explícitamente en la aplicación de la inteligencia artificial en la educación, estudios sin análisis empíricos o estudios de caso, estudios que no estén disponibles en su totalidad, estudios duplicados y de baja calidad metodológica.