Modelo de aprendizaje adaptativo con inteligencia artificial para mejorar rendimiento académico en universitarios ecuatorianos [Adaptive learning model with artificial intelligence to improve academic performance among Ecuadorian university students]
DOI:
https://doi.org/10.62574/rmpi.v5iEducativa.451Palabras clave:
inteligencia artificial, enseñanza superior, tecnología educacionalResumen
La transformación digital en educación superior latinoamericana enfrenta desafíos vinculados con masificación educativa, diversificación estudiantil y restricciones presupuestarias, demandando alternativas tecnológicas que potencien procesos formativos sin comprometer equidad institucional. La investigación tiene por objetivo diseñar un modelo de aprendizaje adaptativo con inteligencia artificial para mejorar el rendimiento académico en universitarios ecuatorianos. Se empleó un diseño descriptivo documental mediante análisis sistemático de dieciséis referencias bibliográficas publicadas entre 2022-2025, seleccionadas por pertinencia temática y rigor metodológico, aplicando análisis categorial en cuatro fases secuenciales. Los resultados evidenciaron consenso conceptual sobre sistemas adaptativos y beneficios en retención estudiantil. Se diseñó un modelo contextualizado que integra cinco componentes interrelacionados: sistema de diagnóstico integral multidominio, motor algorítmico de personalización pedagógica, repositorio modular de contenidos adaptativos, sistema de retroalimentación inmediata y módulo de evaluación continua con analítica predictiva. La propuesta ofrece un marco tecnopedagógico adaptable a particularidades ecuatorianas, requiriendo validación empírica mediante estudios de implementación.
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Ahmed, U., Lin, J. C., & Usman, M. (2024). Student performance prediction using machine learning algorithms. Applied Computational Intelligence and Soft Computing, 2024, 4067721. https://doi.org/10.1155/2024/4067721
Almache-Sanisaca, M. M., Ruiz-Cobos, N. J., Alverca-Jiménez, M. V., & Lalaleo-Quispe, E. M. (2025). Aprendizaje adaptativo basado en inteligencia artificial: un enfoque innovador para mejorar la preparación académica de los estudiantes universitarios [AI-based adaptive learning: An innovative approach to improving university students’ academic preparedness]. Revista Social Fronteriza, 5(5), e-896. https://doi.org/10.59814/resofro.2025.5(5)896
Aparicio-Gómez, O. Y., & Aparicio-Gómez, W. O. (2024). Innovación educativa con sistemas de aprendizaje adaptativo impulsados por inteligencia artificial [Educational innovation with AI-powered adaptive learning systems]. Revista Internacional de Pedagogía e Innovación Educativa, 4(2), 343–363. https://doi.org/10.51660/ripie42222
Bernik, A., Radošević, D., & Čep, A. (2025). AI-Powered Learning: Revolutionizing Education and Automated Code Evaluation. Information, 16(11), 1015. https://doi.org/10.3390/info16111015
Bolaño-García, M., & Duarte-Acosta, N. (2024). Una revisión sistemática del uso de la inteligencia artificial en la educación [A systematic review of the use of artificial intelligence in education]. Revista Colombiana de Cirugía, 39(1), 51–63.
Cortez-Granizo, D. W. (2025). Impacto de la inteligencia artificial generativa en la mejora del rendimiento académico y la retroalimentación personalizada en estudiantes universitarios [Impact of generative artificial intelligence on improved academic performance and personalized feedback in university students]. Remulci, 3(1), e–1171. https://doi.org/10.59282/remulci.3.1.1171
Dave, M., & Patel, N. (2023). Artificial intelligence in healthcare and education. British dental journal, 234(10), 761–764. https://doi.org/10.1038/s41415-023-5845-2Orji, F. A., & Vassileva, J. (2022). Machine learning approach for predicting students' academic performance and study strategies based on their motivation. arXiv preprint, arXiv:2210.08186. https://arxiv.org/abs/2210.08186
Duran-Llaro , K. L. . (2023). Aprendizaje basado en problemas ABP para el pensamiento crítico en estudiantes universitarios [PBL problem-based learning for critical thinking in university students]. Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas, 3(4), 37–43. https://doi.org/10.5281/zenodo.8436239
Fajardo-Aguilar, G. M., Ayala-Gavilanes, D. C., Arroba-Freire, E. M., & López-Quincha, M. (2023). Inteligencia artificial y la educación universitaria: una revisión sistemática [Artificial intelligence and university education: A systematic review]. Magazine de las Ciencias: Revista de Investigación e Innovación, 8(1), 109–131. https://doi.org/10.33262/rmc.v8i1.2935
Gligorea, I., Cioca, M., Oancea, R., Gorski, A.-T., Gorski, H., & Tudorache, P. (2023). Adaptive Learning Using Artificial Intelligence in e-Learning: A Literature Review. Education Sciences, 13(12), 1216. https://doi.org/10.3390/educsci13121216
Gordon, M., Daniel, M., Ajiboye, A., Uraiby, H., Xu, N. Y., Bartlett, R., Hanson, J., Haas, M., Spadafore, M., Grafton-Clarke, C., Gasiea, R. Y., Michie, C., Corral, J., Kwan, B., Dolmans, D., & Thammasitboon, S. (2024). A scoping review of artificial intelligence in medical education: BEME Guide No. 84. Medical teacher, 46(4), 446–470. https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2314198
Gutiérrez-Castillo, J. J., Romero-Tena, R., & León-Garrido, A. (2025). Beneficios de la inteligencia artificial en el aprendizaje de los estudiantes universitarios: una revisión sistemática [Benefits of artificial intelligence in university student learning: A systematic review]. Edutec. Revista Electrónica de Tecnología Educativa, (91), 185–206. https://doi.org/10.21556/edutec.2025.91.3607
Ma, W., Adesope, O. O., Nesbit, J. C., & Liu, Q. (2014). Intelligent tutoring systems and learning outcomes: A meta-analysis. Journal of Educational Psychology, 106(4), 901–918. https://doi.org/10.1037/a0037123
Vieriu, A. M., & Petrea, G. (2025). The Impact of Artificial Intelligence (AI) on Students’ Academic Development. Education Sciences, 15(3), 343. https://doi.org/10.3390/educsci15030343
Wang, Y. (2025). Artificial intelligence in student management systems to enhance academic performance monitoring and intervention. Scientific Reports, 15, 35122. https://doi.org/10.1038/s41598-025-19159-4
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