Sistemas inteligentes y aprendizaje adaptativo: transformación de los entornos educativos

Intelligent Systems and Adaptive Learning: Transforming Educational Environments

Resumen

El aprendizaje adaptativo basado en sistemas inteligentes constituye una de las principales innovaciones educativas impulsadas por la inteligencia artificial (IA). Estas tecnologías permiten ajustar la enseñanza a los ritmos y necesidades individuales, optimizando el rendimiento académico. El presente estudio tiene como objetivo analizar el impacto de los sistemas inteligentes en el aprendizaje adaptativo dentro de los entornos educativos actuales. Se desarrolló una investigación cualitativa de tipo documental mediante una revisión sistemática de literatura científica publicada entre 2020 y 2025. Se consultaron bases de datos indexadas como Scopus, Web of Science, SciELO, Redalyc y Dialnet, seleccionando 33 artículos que cumplieran con criterios de rigor metodológico. Los hallazgos evidencian que los sistemas inteligentes favorecen la personalización masiva y la autorregulación. Sin embargo, se identifican desafíos relacionados con la brecha digital y la soberanía de los datos. Se concluye que el aprendizaje adaptativo permite transitar de modelos estandarizados a trayectorias personalizadas, siempre que sea respaldado por políticas de equidad.

ABSTRACT

Adaptive learning based on intelligent systems is one of the main educational innovations driven by artificial intelligence (AI). These technologies allow teaching to be adjusted to individual rhythms and needs, optimizing academic performance. This study aims to analyze the impact of intelligent systems on adaptive learning in current educational environments. A qualitative documentary research was developed through a systematic literature review published between 2020 and 2025. Indexed databases such as Scopus, Web of Science, SciELO, Redalyc, and Dialnet were consulted, selecting 33 articles. The findings show that intelligent systems favor massive personalization and self-regulation. However, challenges related to the digital divide and data sovereignty are identified. It is concluded that adaptive learning allows a transition from standardized models to personalized trajectories, provided it is supported by equity policies.

Forma sugerida para citar este artículo:

 Murillo Villamar, R. A. (2026). Sistemas inteligentes y aprendizaje adaptativo: transformación de los entornos educativos. HODÓS: Revista Científica Multidisciplinar, 1(1), e003. https://www.aicadep.com/index.php/aicadep/