1. Repositorio Institucional UNAD

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4. Revista RIIEP

Title:	Inteligencia artificial y aprendizaje personalizado en el siglo XXI Artificial Intelligence and Personalized Learning in the 21st Century Inteligência Artificial e Aprendizagem Personalizada no Século XXI
metadata.dc.creator:	Aparicio-Gómez, Oscar-Yecid Ostos-Ortiz, Olga-Lucía Abadía-García, Constanza
Keywords:	artificial intelligence;personalized learning;algorithmic ethics;learner autonomy;inteligencia artificial;ética algorítmica;autonomía estudiantil;sistemas adaptativos;adaptive systems;aprendizaje personalizado;inteligência artificial;aprendizagem personalizada;ética algorítmica;autonomia do aluno;sistemas adaptativos
Publisher:	Coedición Universidad Nacional Abierta y a Distancia y Universidad Santo Tomás
metadata.dc.relation:	https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/riiep/article/view/10187/8047
metadata.dc.format.*:	application/pdf
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Description:	La integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación ha transformado radicalmente los enfoques pedagógicos tradicionales, dando lugar a sistemas de aprendizaje personalizados que responden a las necesidades individuales del estudiante. Este artículo explora cómo la IA, a través de algoritmos adaptativos, sistemas de recomendación y chatbots educativos, está reconfigurando la experiencia de aprendizaje. La metodología empleada es de carácter cualitativo y exploratorio, basada en revisión documental de literatura científica reciente. Se analizan 20 estudios que abordan el diseño, implementación, impactos y desafíos éticos de la personalización algorítmica en entornos educativos. Entre los principales hallazgos se identifica que los sistemas basados en IA mejoran el rendimiento académico, incrementan la motivación y fomentan la autonomía del estudiante. No obstante, también surgen preocupaciones sobre la opacidad algorítmica, la privacidad de los datos y los sesgos en los modelos de recomendación. Las conclusiones destacan la necesidad de establecer políticas educativas que orienten el uso ético y transparente de la IA en contextos de aprendizaje. Se sugiere avanzar hacia un enfoque centrado en el estudiante, que equilibre la eficacia tecnológica con principios pedagógicos y valores democráticos. The integration of artificial intelligence (AI) in education has profoundly transformed traditional pedagogical approaches, enabling personalized learning systems that cater to individual student needs. This article examines how AI—through adaptive algorithms, recommendation systems, and educational chatbots—is reshaping learning experiences. The methodology employed is qualitative and exploratory, based on a literature review of recent scientific research. Twenty studies were analyzed that focus on the design, implementation, impacts, and ethical challenges of algorithmic personalization in educational environments. Key findings suggest that AI-based systems enhance academic performance, increase motivation, and promote learner autonomy. However, concerns remain about algorithmic opacity, data privacy, and biases in recommendation models. The conclusions emphasize the need for educational policies that promote ethical and transparent AI usage in learning contexts. The article advocates for a student-centered approach that balances technological efficiency with pedagogical principles and democratic values. A integração da inteligência artificial (IA) na educação transformou profundamente as abordagens pedagógicas tradicionais, possibi- litando sistemas de aprendizagem personalizados que atendem às necessidades individuais dos alunos. Este artigo examina como a IA - por meio de algoritmos adaptativos, sistemas de recomendação e chatbots educacionais - está remodelando as experiências de apren- dizagem. A metodologia empregada é qualitativa e exploratória, com base em uma revisão da literatura de pesquisas científicas recentes. Foram analisados 20 estudos que enfocam o projeto, a implemen- tação, os impactos e os desafios éticos da personalização algorítmica em ambientes educacionais. As principais conclusões sugerem que os sistemas baseados em IA melhoram o desempenho acadêmico, aumentam a motivação e promovem a autonomia do aluno. No en- tanto, ainda há preocupações sobre a opacidade dos algoritmos, a privacidade dos dados e os vieses nos modelos de recomendação. As conclusões enfatizam a necessidade de políticas educacionais que promovam o uso ético e transparente da IA em contextos de aprendizagem. O artigo defende uma abordagem centrada no aluno que equilibre a eficiência tecnológica com princípios pedagógicos e valo- res democráticos.
metadata.dc.source:	Revista Interamericana de Investigación Educación y Pedagogía RIIEP; Vol. 18 Núm. 2 (2025); 87-100 Revista Interamericana de Investigación Educación y Pedagogía RIIEP; Vol. 18 No. 2 (2025); 87-100 2500-5421 1657-107X
URI:	https://repository.unad.edu.co/handle/10596/74396
Other Identifiers:	https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/riiep/article/view/10187 10.15332/25005421.11122
Appears in Collections:	Revista RIIEP

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