Sistemas de aprendizaje adaptativos impulsados por inteligencia artificial

Por: Miguel Cárdenas Agreda

Publicación:  30/10/2025

Este artículo tiene como objetivo el conocer como los sistemas de aprendizaje adaptativos funcionan y como han evolucionado de la mano de la inteligencia artificial, lo cual los está convirtiendo en una poderosa aliada de los docentes y entidades educativas.

Los autores mencionan que:

La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) está transformando la educación mediante sistemas de aprendizaje adaptativo. Estos sistemas, basados en algoritmos de IA, personalizan la  experiencia  educativa  ajustándose  a  las necesidades y estilos de aprendizaje de cada estudiante. Utilizando técnicas como el machine learning y el deep learning , analizan grandes volúmenes de datos para generar itinerarios de aprendizaje personalizados, rompiendo con el modelo de enseñanza homogénea (Aparicio-Gómez & Aparicio-Gómez, 2024).

Es importante tener en cuenta con respecto a los nuevos sistemas de aprendizaje personalizados o adaptativos, que se necesitan tanto de los docentes como de la tecnología educativa para ser usados ampliamente y de manera adecuada con el fin de lograr el objetivo que es permitir a los estudiantes construir su propio conocimiento logrando los resultados de aprendizaje previstos.

Con respecto al uso de tecnología, los autores mencionan lo siguiente:

Gemini. (2025). Imagen generada por IA. https://gemini.google.com/

Para  su  implementación,  se  requiere  una  plataforma tecnológica adecuada, una infraestructura de datos sólida y la formación de docentes en el uso de estas herramientas. Los beneficios son múltiples: los estudiantes reciben retroalimentación en  tiempo  real  y  avanzan  a  su  propio  ritmo,  mejorando  su  motivación  y  eficacia  en  el aprendizaje,  mientras los docentes pueden enfocar sus esfuerzos en tareas de mayor valor añadido  y  obtener  información  valiosa  sobre  el  progreso  de  sus  estudiantes,  facilitando  la enseñanza adaptativa y personalizada (Aparicio-Gómez & Aparicio-Gómez, 2024).

Es importante antes de continuar tener en claro lo que dice la teoría del aprendizaje adaptativo o personalizado, la cual postula que la adaptación continua del material a las necesidades específicas del estudiante maximiza la eficacia del aprendizaje. La integración de estos sistemas se realiza a través de plataformas tecnológicas  que  permiten  la  personalización  a  gran  escala,  promoviendo  una  educación centrada en el estudiante y mejorando los resultados académicos (Aparicio-Gómez & Aparicio-Gómez, 2024).

Según lo anterior, los autores mencionan que: 

Los sistemas de aprendizaje adaptativo, fundamentados en algoritmos avanzados de IA, sé basan en la capacidad de personalizar el proceso educativo mediante el análisis en tiempo real del desempeño del estudiante (Alfredo et al., 2024). Estos sistemas implementan modelos de aprendizaje automático que procesan datos sobre el progreso y las dificultades individuales para  ajustar  dinámicamente  el  contenido,  las  estrategias  pedagógicas  y  los recursos educativos (Aparicio-Gómez & Aparicio-Gómez, 2024).

El funcionamiento de los sistemas de aprendizaje adaptativo se basan en la capacidad de ajustar dinámica y automáticamente el contenido educativo y las estrategias pedagógicas en tiempo real,(a esto se les llama rutas de aprendizajes personalizadas) basándose en una evaluación continua del rendimiento y las características individuales de cada estudiante. 

Los autores mencionan que este enfoque adaptativo se sustenta en el uso de algoritmos inteligentes que recogen y analizan datos detallados del estudiante. Los sistemas monitorizan de  manera  constante  el  progreso  académico,  identifican  áreas  de  dificultad  y  ajustan  el contenido de manera precisa para abordar las necesidades específicas del alumno. A diferencia de  los  métodos  de  enseñanza  tradicionales,  que  aplican  enfoques  homogéneos  y  no personalizan  el  aprendizaje  según  las  diferencias  individuales,  los  sistemas  adaptativos utilizan  algoritmos  de  aprendizaje automático para procesar grandes volúmenes de datos (Aparicio-Gómez & Aparicio-Gómez, 2024).

Gemini. (2025). Imagen generada por IA. https://gemini.google.com/

También hacen hincapié en que estos algoritmos detectan patrones en el rendimiento  del  estudiante,  anticipan  futuras necesidades de aprendizaje y ajustan el contenido para optimizar la eficacia pedagógica. La personalización proporcionada por estos sistemas permite a los estudiantes avanzar a su propio ritmo, recibir retroalimentación inmediata y acceder a recursos adicionales específicos, lo cual contribuye a una experiencia educativa más eficaz y adapta da a sus características únicas (Aparicio-Gómez & Aparicio-Gómez, 2024).

Finalmente, mencionan que en el aspecto de la capacitación  de los docentes es un componente crítico y determinante para el éxito en la implementación de sistemas de aprendizaje adaptativo impulsados por IA.

Para que  los  sistemas  tecnológicos  innovadores  integrados  en  el  entorno  educativo  sean efectivos,  los  profesores  deben  no  solo  familiarizarse  con  las  herramientas  y  metodologías emergentes,  sino  también  comprender  en  profundidad  tanto  los  beneficios  como las limitaciones inherentes a la tecnología. Además, los docentes deben desarrollar competencias en el análisis de la interpretación de los datos generados por la IA (Aparicio-Gómez & Aparicio-Gómez, 2024).

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