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

Nery Elisabeth  García Paredes; Juan Carlos  Tapia Molina; Carla Vanesa  Soria Gualpa; Silvia Yolanda Margotd  Aguirre Córdova

doi:10.59282/reincisol.V3(6)4903-4927

Autores/as

Nery Elisabeth García Paredes Universidad Técnica de Cotopaxi https://orcid.org/0000-0001-5267-5868
Juan Carlos Tapia Molina Universidad Técnica de Cotopaxi https://orcid.org/0009-0008-3777-7901
Carla Vanesa Soria Gualpa Unidad Educativa Luis Alfredo Martínez https://orcid.org/0009-0004-7615-1945
Silvia Yolanda Margotd Aguirre Córdova Unidad Educativa Corina Parral de Velasco Ibarra

DOI:

https://doi.org/10.59282/reincisol.V3(6)4903-4927

Palabras clave:

inteligencia artificial; estilos de aprendizaje; rendimiento académico; análisis bibliométrico; personalización educativa.

Resumen

Este 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 llevaron a 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.

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