Inteligencia artificial en la personalización del aprendizaje en Educación Básica

Artificial Intelligence in Learning Personalization in K-12 Education

Abstract

La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una de las tecnologías más influyentes en la transformación de los sistemas educativos actuales, permitiendo procesar grandes volúmenes de datos para adaptar la enseñanza. El presente estudio tiene como objetivo analizar el impacto de la inteligencia artificial en la personalización del aprendizaje en la Educación Básica, identificando sus beneficios pedagógicos y los desafíos éticos inherentes a su implementación. Se realizó una revisión sistemática de literatura con enfoque cualitativo y alcance descriptivo. La búsqueda se efectuó en bases de datos de alto impacto como Scopus, Web of Science, SciELO, Redalyc y Dialnet, seleccionando artículos publicados entre 2020 y 2025 que abordaran la IA en contextos escolares. Los hallazgos evidencian que la IA mejora significativamente la motivación estudiantil, el rendimiento académico y la atención a la diversidad mediante sistemas de tutoría inteligente. No obstante, se identifican brechas críticas relacionadas con la ética algorítmica, la privacidad de datos y la necesidad de una formación docente continua. Se concluye que la inteligencia artificial es una herramienta estratégica para la modernización educativa y la inclusión, siempre que su integración esté guiada por principios pedagógicos humanistas y políticas de equidad social.

ABSTRACT

Artificial Intelligence (AI) has established itself as one of the most influential technologies in the global transformation of current educational systems, enabling the processing of large volumes of complex data to adapt teaching and learning processes. This study aims to analyze the impact of artificial intelligence on personalized learning within the context of Basic Education, identifying its primary pedagogical benefits and the inherent ethical challenges associated with its implementation. A systematic literature review was conducted using a qualitative approach and a descriptive-explicatory scope, following the PRISMA 2020 protocol. The bibliographic search was carried out across high-impact databases, including Scopus, Web of Science, SciELO, Redalyc, and Dialnet, selecting scientific articles published between 2020 and 2025 that addressed AI applications in school environments. The findings evidence that AI significantly improves student motivation, academic performance, and attention to diversity through the use of intelligent tutoring systems and neuro-educational adaptation. However, critical gaps are identified regarding algorithmic ethics, data privacy, and the urgent need for continuous teacher training to navigate these digital shifts. It is concluded that artificial intelligence represents a strategic tool for educational modernization and inclusion, provided its integration is strictly guided by humanistic pedagogical principles,transparent governance, and robust social equity policies.

Forma sugerida para citar este artículo:

 Viteri Espinoza, E. L. (2026). Inteligencia artificial en la personalización del aprendizaje en Educación Básica. HODÓS: Revista Científica Multidisciplinar, 1(1), e001. https://www.aicadep.com/index.php/aicadep/