Sistema de apoyo docente con inteligencia artificial para personalizar el aprendizaje universitario

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.32870/ap.v18n2.2882

Palabras clave:

Inteligencia artificial, educación superior, estilos de aprendizaje, personalización del aprendizaje, apoyo docente

Resumen

El objetivo de este estudio fue diseñar y valorar un sistema de apoyo docente impulsado por inteligencia artificial capaz de traducir perfiles multidimensionales de aprendizaje en recomendaciones didácticas y de evaluación para educación superior. La propuesta integró cinco dimensiones diagnósticas: VARK, para preferencias de acceso a la información; FSLSM, para rasgos de procesamiento y representación; ICAP, para niveles de compromiso cognitivo; SRL, para autorregulación del aprendizaje; y EBSI, para hábitos de estudio. Se empleó un enfoque mixto secuencial explicativo. En la fase cuantitativa se aplicó un cuestionario digital a 145 estudiantes de cinco universidades y se procesaron los datos mediante un sistema desarrollado en Python, que generó perfiles diagnósticos y reportes pedagógicos personalizados para el profesorado. En la fase cualitativa, cuatro docentes valoraron la utilidad, coherencia percibida, factibilidad y aceptabilidad ética de los reportes. Los resultados mostraron convergencia sustantiva entre el diagnóstico calculado sin IA y la narrativa generada con IA en dimensiones como VARK e ICAP, así como una aceptación favorable por parte del profesorado. Sin embargo, se identificaron desajustes en la calibración de FSLSM y en la intensidad atribuida a SRL y EBSI. Se concluye que la IA puede mediar decisiones docentes bajo supervisión pedagógica

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Publicado

2026-09-30

Número

Vol. 18 Núm. 2 (2026): LA IA y la gestión integral del conocimiento

Sección

Artículos de investigación

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