Impacto de la inteligencia artificial en la adaptación de los estilos de aprendizaje y el rendimiento académico: un análisis bibliométrico
DOI:
https://doi.org/10.59282/reincisol.V3(6)4989-5014Palabras clave:
inteligencia artificial; estilos de aprendizaje; rendimiento académico.Resumen
Este estudio aborda el impacto de la inteligencia artificial en la adaptación de los estilos de aprendizaje y el rendimiento académico, un tema de creciente importancia en el contexto educativo contemporáneo. Con la creciente integración de tecnologías digitales en los entornos educativos, se vuelve crucial comprender cómo estas herramientas ayudan a que los estudiantes puedan personalizar su experiencia de aprendizaje, para que consecuentemente mejore su rendimiento académico. El objetivo de esta investigación es analizar estos efectos a través de una revisión exhaustiva de la literatura existente, y proporcionar recomendaciones para un uso responsable y ético de la IA en la educación. La metodología aplicada fue de carácter literario, basada en una revisión sistemática de 55 artículos académicos indexados en Scopus. Se seleccionaron estudios relevantes que exploran el impacto de la IA en la adaptación de estilos de aprendizaje, y por lo tanto su incidencia en el rendimiento académico de los estudiantes. A través de un análisis crítico de los hallazgos de la literatura hechos en RStudio, se identificaron patrones y tendencias significativas que reflejan tanto los beneficios como los desafíos asociados con la integración de la IA en el ámbito educativo. Los principales resultados de esta investigación revelan una relación compleja entre la inteligencia artificial (IA) y la educación. La IA tiene un potencial significativo para personalizar el aprendizaje, adaptando contenidos y estrategias pedagógicas a las necesidades individuales de los estudiantes, lo que puede mejorar su rendimiento académico y aumentar la motivación.
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Arevalo-Marin, P., Cabrera-Piedra, Y., Cabrera-Sarango, M., Caicedo-Rodriguez, J., Camacho-Veliz, A., Cartuche-Morocho, S., Castillo-Aguilar, C., Castillo-Betancourt, D., Chamba-Tigre, J., Condoy-Carrion, A., Coronel-Cardenas, M., Elizalde-Cando, J., Freire-Feijoo, E., Gomez-Jara, A., Gonzalez-Guaman, J., Mora-Medina, M., Morocho-Cumbicus, A., Ojeda-Bazaran, M.-J., Puchaicela-Godoy, N., … Roman-Sanchez, M. (2019). Educational data mining to identify the relationship between IQ, learning styles, emotional intelligence and multiple intelligences of engineering students; [Minería de datos educativa para identificar la relación entre cociente intelectual, estilos de aprendizaje, inteligencia emocional e inteligencias múltiples de estudiantes de ingeniería]. En RISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao (Número E17, pp. 48-63). Associacao Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao.
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