Oportunidades de la Inteligencia Artificial en la Transformación del Sistema Educativo Tradicional hacia Modelos Personalizados

Palabras clave: inteligencia artificial, educación tradicional, personalización, tecnología, ética

Resumen

La investigación abordó las oportunidades de la inteligencia artificial en la transformación del sistema educativo tradicional hacia modelos personalizados, reconociendo su potencial para mejorar la calidad, equidad y pertinencia de los procesos formativos. Objetivo general fue analizar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial en la transformación del sistema educativo tradicional hacia modelos personalizados. La metodología adoptó un enfoque cualitativo, descriptivo y exploratorio, sustentado en investigación bibliográfica. Los hallazgos evidenciaron que las aplicaciones de la inteligencia artificial, como tutores inteligentes, plataformas adaptativas, chatbots y analítica del aprendizaje, fortalecen la personalización educativa, incrementan la motivación y mejoran la eficiencia docente, sin embargo, su implementación estuvo limitada por la brecha digital, la insuficiente formación docente, los sesgos algorítmicos y la falta de marcos regulatorios éticos que garanticen equidad en el acceso y protección de datos. En conclusión, la inteligencia artificial constituye una herramienta estratégica para la personalización del aprendizaje, siempre que se articule con políticas inclusivas, alfabetización digital y gobernanza ética, solo así podrá consolidarse como un recurso sostenible que complemente la labor docente y garantice beneficios equitativos en el ámbito educativo.

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Publicado
2025-09-26
Cómo citar
Arreaga Candelario , D. M., Echeverria Zambrano , L. A., Izquierdo Zambrano, K. G., Revelo Andrade, X. del R., Vallejo Lozado, I. A., & Sandoval Oquendo, C. A. (2025). Oportunidades de la Inteligencia Artificial en la Transformación del Sistema Educativo Tradicional hacia Modelos Personalizados. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 9(4), 10821-10838. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i4.19631
Sección
Ciencias y Tecnologías