Modelo de integración de inteligencia artificial para la personalización del aprendizaje en la educación superior ecuatoriana

Abstract

Este estudio tuvo como objetivo proponer un modelo de integración de inteligencia artificial para la personalización del aprendizaje en la educación superior ecuatoriana. documental estructuradotigación cualitativa aplicada, de alcance propositivo, sustentada en una revisión documental estructurada de literatura publicada entre enero de 2020 y diciembre de 2025 en español e inglés. Se consultaron Scopus, Web of Science y, de manera complementaria, documentos de la UNESCO, OECD, la Comisión Europea y el Departamento de Educación de los Estados Unidos. Tras aplicar criterios temáticos y de rigor metodológico, se conformó un corpus final de 86 documentos. La información se organizó en una matriz de extracción y codificación temática y luego se sometió a un análisis sistémico del ecosistema docente-estudiante-plataforma-inteligencia artificial. Los resultados permitieron identificar cuatro procesos pedagógicos decisivos -diagnóstico inicial, seguimiento formativo, retroalimentación personalizada y recomendación adaptativa de recursos-, así como roles docentes y estudiantiles, condiciones éticas y seis flujos de información que estructuran la toma de decisiones pedagógicas mediadas por inteligencia artificial. El principal aporte del estudio es el Modelo de Integración de Inteligencia Artificial para la Personalización del Aprendizaje (MI-IAP), concebido como un marco conceptual-operativo para orientar decisiones institucionales, diseño instruccional y gobernanza de datos. Se concluye que la inteligencia artificial puede fortalecer la personalización del aprendizaje siempre que exista supervisión humana, formación docente, transparencia algorítmica y políticas explícitas de equidad; en ausencia de estas salvaguardas, las brechas educativas del contexto ecuatoriano podrían ampliarse.