Aprendizaje adaptativo mediante inteligencia artificial basada en estilos de aprendizaje
Adaptive learning through artificial intelligence based on learning styles
DOI:
https://doi.org/10.56712/latam.v6i5.4724Palabras clave:
aprendizaje adaptativo, inteligencia artificial, estilos de aprendizaje, VARK, personalización educativaResumen
Hoy en día, los ambientes educativos muestran una diversidad significativa en términos de intereses, ritmos y estilos de aprendizaje, lo cual representa un reto permanente para asegurar experiencias educativas personalizadas y congruentes con el currículo. Para lograr esto, se propone un modelo conceptual centrado en la personalización educativa mediante sistemas de inteligencia artificial, que tiene como finalidad detectar automáticamente los estilos de aprendizaje mediante el cuestionario VARK y, a partir de ahí, crear recursos didácticos que estén en línea con la planificación del profesor. La presente investigación adopta un enfoque cualitativo como estrategia metodológica central para el análisis, orientada hacia la descripción y la proposición, mediante un enfoque metodológico de carácter no experimental, estructurado bajo una perspectiva transversal. Se basa en una revisión de estudios académicos (2021-2025) encontrados en Scopus, ERIC, Google Scholar y SpringerLink. El modelo sugerido incluye la automatización del diagnóstico de estilos; la elaboración de distintos materiales (auditivos, visuales, kinestésicos y de lectura/escritura); la validación por parte del profesorado; la publicación en plataformas online y su constante actualización. Los hallazgos muestran un modelo inclusivo y escalable, que se puede utilizar en varios niveles y formas de enseñanza. Este modelo facilita la creación de recursos alineados con las metas del curso e incluye principios éticos como el resguardo integral de la información personal y académica, garantizando su confidencialidad y uso responsable y la accesibilidad. Este planteamiento se formula como una directriz académica dirigida a implementar soluciones tecnológicas que integren el análisis pedagógico y la automatización al crear contenidos, con el objetivo de mejorar la calidad educativa, aumentar la retención y estimular la motivación.
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