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Evaluaci�n del impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje de los estudiantes de educaci�n primaria

 

Assessing the impact of artificial intelligence on the learning of primary school students

 

Assessing the impact of artificial intelligence on the learning of primary school students

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: gjra2307@gmail.com

 

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 17 de noviembre de 2024 *Aceptado: 30 de diciembre de 2024 * Publicado: �31 de enero de 2025

 

 

        I.            Universidad Nacional San Crist�bal de Huamanga, Ayacucho, Per�.

      II.            Universidad Cesar Vallejo, Trujillo, Per�.

Resumen

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la educaci�n primaria al introducir tecnolog�as que personalizan el aprendizaje, promueven la equidad y fortalecen el desarrollo cognitivo. Esta revisi�n sistem�tica analiza el impacto de la IA en el aprendizaje, explorando avances, brechas y desaf�os en el contexto educativo. Entre las aplicaciones destacadas de la IA se encuentran los tutores virtuales, sistemas de evaluaci�n automatizada, plataformas adaptativas y herramientas de aprendizaje gamificadas. Estas tecnolog�as han demostrado mejorar habilidades matem�ticas, comprensi�n lectora y motivaci�n estudiantil al ajustar contenidos a las necesidades individuales y proporcionar retroalimentaci�n instant�nea (Serrano & Moreno-Garc�a, 2024; Pintado, 2023). Un hallazgo clave es el impacto positivo de las plataformas adaptativas, que permiten una ense�anza personalizada y reducen la brecha de rendimiento entre estudiantes. Adem�s, la evaluaci�n automatizada optimiza el tiempo docente y facilita intervenciones tempranas en casos de dificultades de aprendizaje. Sin embargo, la implementaci�n de estas tecnolog�as enfrenta desaf�os significativos, como la persistente brecha digital en zonas rurales y la insuficiente capacitaci�n docente para manejar herramientas basadas en IA (Mart�nez, 2023). Desde un enfoque te�rico, la IA en educaci�n puede analizarse bajo el constructivismo, que promueve entornos de aprendizaje adaptativos e interactivos, y el aprendizaje social, que resalta el rol de la observaci�n en el desarrollo de habilidades. Las teor�as respaldan la capacidad de la inteligencia artificial para transformar el aprendizaje vicario a trav�s de la experiencia directa y el refuerzo vicario. En definitiva, la educaci�n primaria est� madura para una revoluci�n, con la condici�n de que el aprendizaje sea divertido, el contenido individualizado y la evaluaci�n viable. Su implementaci�n exitosa requerir�a abordar la brecha digital, la capacitaci�n de los docentes y una serie de preocupaciones �ticas m�s reales. La investigaci�n que sigue debe centrarse en estrategias que aporten inclusi�n con la intenci�n de maximizar las ventajas que aportar� la Inteligencia Artificial para llegar a diversos contextos en una educaci�n de calidad para todos.

Palabras clave: Inteligencia artificial; enfoque te�rico; aprendizaje social.

 

Abstract

Artificial intelligence (AI) has revolutionized primary education by introducing technologies that personalize learning, promote equity, and strengthen cognitive development. This systematic review analyzes the impact of AI on learning, exploring advances, gaps, and challenges in the educational context. Notable applications of AI include virtual tutors, automated assessment systems, adaptive platforms, and gamified learning tools. These technologies have been shown to improve math skills, reading comprehension, and student motivation by adjusting content to individual needs and providing instant feedback (Serrano & Moreno-Garc�a, 2024; Pintado, 2023). A key finding is the positive impact of adaptive platforms, which allow for personalized teaching and reduce the achievement gap between students. Furthermore, automated assessment optimizes teacher time and facilitates early interventions in cases of learning difficulties. However, the implementation of these technologies faces significant challenges, such as the persistent digital divide in rural areas and insufficient teacher training to handle AI-based tools (Mart�nez, 2023). From a theoretical approach, AI in education can be analyzed under constructivism, which promotes adaptive and interactive learning environments, and social learning, which highlights the role of observation in skill development. The theories support the ability of artificial intelligence to transform vicarious learning through direct experience and vicarious reinforcement. Ultimately, primary education is ripe for a revolution, provided that learning is fun, content is individualized, and assessment is viable. Its successful implementation would require addressing the digital divide, teacher training, and a number of more real ethical concerns. The research that follows should focus on strategies that bring inclusion with the intention of maximizing the advantages that Artificial Intelligence will bring to reach diverse contexts in a quality education for all.

Keywords: Artificial intelligence; theoretical approach; social learning.

 

Resumo

A intelig�ncia artificial (IA) revolucionou o ensino prim�rio ao introduzir tecnologias que personalizam a aprendizagem, promovem a equidade e fortalecem o desenvolvimento cognitivo. Esta revis�o sistem�tica analisa o impacto da IA ​​na aprendizagem, explorando os avan�os, as lacunas e os desafios no contexto educativo. Aplica��es not�veis ​​​​da IA ​​​​incluem tutores virtuais, sistemas de avalia��o automatizados, plataformas adaptativas e ferramentas de aprendizagem gamificadas. Foi demonstrado que estas tecnologias melhoram as compet�ncias matem�ticas, a compreens�o da leitura e a motiva��o dos alunos ao adaptar o conte�do �s necessidades individuais e ao fornecer feedback instant�neo (Serrano & Moreno-Garc�a, 2024; Pintado, 2023). Uma descoberta importante � o impacto positivo das plataformas adaptativas, que permitem um ensino personalizado e reduzem o fosso de desempenho entre os alunos. Al�m disso, a avalia��o automatizada otimiza o tempo de ensino e facilita interven��es precoces em casos de dificuldades de aprendizagem. No entanto, a implementa��o destas tecnologias enfrenta desafios significativos, como a persistente exclus�o digital nas zonas rurais e a forma��o insuficiente dos professores para lidar com ferramentas baseadas em IA (Mart�nez, 2023). Numa perspetiva te�rica, a IA na educa��o pode ser analisada sob o construtivismo, que promove ambientes de aprendizagem adaptativos e interativos, e a aprendizagem social, que destaca o papel da observa��o no desenvolvimento de compet�ncias. As teorias apoiam a capacidade da intelig�ncia artificial de transformar a aprendizagem vic�ria atrav�s da experi�ncia direta e do refor�o vic�rio. Em �ltima an�lise, o ensino prim�rio est� pronto para uma revolu��o, desde que a aprendizagem seja divertida, o conte�do seja individualizado e a avalia��o seja vi�vel. Uma implementa��o bem-sucedida exigiria abordar a exclus�o digital, a forma��o de professores e uma s�rie de preocupa��es �ticas mais reais. A investiga��o futura dever� focar-se em estrat�gias que proporcionem a inclus�o com a inten��o de maximizar as vantagens que a Intelig�ncia Artificial trar� para alcan�ar contextos diversificados em educa��o de qualidade para todos.

Palavras-chave: Intelig�ncia artificial; abordagem te�rica; aprendizagem social.

 

Introducci�n

La Inteligencia artificial es una de las innovaciones que, como resultado de muchas transformaciones en este siglo XXI, ha influido profundamente en �mbitos como la educaci�n. Especialmente en el �mbito de la educaci�n primaria, donde las tecnolog�as de IA son instrumentos poderosos para apoyar y reforzar los procesos de aprendizaje, personalizar las t�cticas pedag�gicas y fomentar la equidad educativa. Es en este nivel educativo donde se adquieren por primera vez las habilidades b�sicas; por lo tanto, se observa que el uso de las nuevas tecnolog�as mejora en gran medida el desempe�o de los estudiantes en el �mbito acad�mico e incluso sus trayectorias futuras (Serrano & Moreno-Garc�a, 2024).

La Inteligencia artificial en la educaci�n primaria aparece en forma de tutores virtuales, sistemas de evaluaci�n automatizados, plataformas adaptativas y herramientas de aprendizaje gamificado. Estas soluciones no solo pueden adaptar el contenido al ritmo de aprendizaje del estudiante, sino que tambi�n pueden proporcionar a los docentes informaci�n importante sobre el progreso de sus estudiantes y direcciones sobre d�nde necesitan mejorar. En estudios recientes, se ha demostrado que estas tecnolog�as pueden incrementar la motivaci�n, mejorar la comprensi�n lectora y fortalecer las habilidades matem�ticas, lo que las convierte en aliados indispensables para transformar el panorama educativo (Pintado, 2023).

Pero la relaci�n entre la Inteligencia Artificial y la educaci�n no est� exenta de problemas. Por otro lado, el concepto de brecha digital act�a como una de las barreras para concluir una implementaci�n perfecta de estas herramientas espec�ficamente pensadas para las zonas rurales o menos desarrolladas. Por otro lado, varias preocupaciones �ticas en relaci�n con los datos y la visibilidad de las operaciones en los algoritmos plantean la cuesti�n de c�mo utilizar las tecnolog�as preservando los derechos de los estudiantes (Ibarra et al., 2024).

Esta revisi�n sistem�tica tiene como objetivo analizar el impacto de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje de los estudiantes de educaci�n primaria, identificando las �reas donde se han logrado avances significativos, as� como las brechas y desaf�os que a�n deben ser abordados. En particular, se busca explorar c�mo estas tecnolog�as influyen en dimensiones clave como la comprensi�n, retenci�n, transferencia y motivaci�n de los estudiantes, proporcionando una visi�n integral basada en evidencia.

Diversos estudios respaldan los beneficios de la Inteligencia artificial en el aprendizaje significativo. Por ejemplo, Serrano y Moreno-Garc�a (2024) destacan que las herramientas adaptativas personalizan el aprendizaje a nivel de comprensi�n y retenci�n de conceptos complejos. Asimismo, Pintado (2023) se�ala que con aplicaciones gamificadas la participaci�n de los estudiantes se dispara, abriendo el camino hacia un entorno m�s inclusivo y equitativo. No obstante, Ibarra et al., (2024) se�alan que la formaci�n docente insuficiente y la falta de infraestructura tecnol�gica adecuada son factores limitantes para su implementaci�n exitosa.

Adem�s de sus beneficios directos en el aula, la Inteligencia Artificial tiene el potencial de influir en el dise�o de pol�ticas educativas. Al proporcionar datos precisos sobre el rendimiento estudiantil, estas tecnolog�as pueden guiar decisiones informadas que promuevan la calidad educativa y reduzcan las desigualdades. Sin embargo, para garantizar un impacto sostenible, es fundamental abordar las preocupaciones �ticas y asegurar que estas herramientas complementen, en lugar de reemplazar, la labor de los docentes.

En este contexto, esta revisi�n sistem�tica aborda la siguiente pregunta: �Cu�l es el impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje de los estudiantes del nivel primaria? Al responder a esta interrogante, se espera proporcionar un marco integral que oriente futuras investigaciones y decisiones en torno a la implementaci�n de la IA en este nivel educativo.

Desarrollo

La evoluci�n de la inteligencia artificial en el campo de la educaci�n ha atra�do considerable atenci�n a nivel mundial, ya que tiene el potencial de revolucionar los patrones de aprendizaje de los estudiantes y los de la ense�anza aplicada por los docentes. La inteligencia artificial en la educaci�n primaria es un �rea muy significativa y, al mismo tiempo, extremadamente fr�gil del desarrollo social y cognitivo humano, que puede presentar nuevos desaf�os y oportunidades. Las expectativas y temores particulares de Am�rica Latina en general y de nuestro pa�s en particular se relacionan con cuestiones de equidad en la educaci�n, la brecha digital y la preparaci�n de las organizaciones educativas para adoptar nuevos paradigmas (Sanhueza y Valdivia, 2024).

Inteligencia Artificial en el sistema educativo peruano

La Inteligencia Artificial es el desarrollo de un conjunto de modelos y programas para que las computadoras y los sistemas realicen todas las tareas para las cuales, si los humanos estuvieran completando las tareas, necesitar�an aplicar alguna forma de inteligencia humana para hacerlo y, en segundo lugar, permitir que las m�quinas y los sistemas aprendan con el tiempo aliment�ndolos con datos sobre c�mo est�n realizando las tareas dadas. En el �mbito de la educaci�n de nuestro pa�s, se observan numerosas aplicaciones, desde sistemas de tutor�a automatizados hasta herramientas para personalizar el aprendizaje, pasando por aquellas que eval�an el progreso de los estudiantes y las que gestionan las escuelas (Pintado, 2023).

Adaptaci�n del Aprendizaje

Uno de los grandes avances en la aplicaci�n de la Inteligencia Artificial a la educaci�n lleg� con el aprendizaje adaptativo, definido como el uso de algoritmos para adaptar los contenidos y recursos educativos a la capacidad y estilo de aprendizaje de cada estudiante. Seg�n Valencia y Figueroa, (2023) al evaluar constantemente c�mo interact�an los estudiantes con los materiales de aprendizaje, las plataformas adaptativas gestionan modificaciones en tiempo real de los contenidos y las estrategias pedag�gicas para optimizar el aprendizaje. En particular, en la educaci�n primaria, parece haber brechas muy amplias en las capacidades individuales para desarrollarse cognitivamente y aprender con progreso. Se sostiene que la introducci�n del aprendizaje adaptativo en las aulas podr�a abordar algunas de las dificultades m�s antiguas, como la sobrecarga en las aulas y la imposibilidad de atender a cada estudiante. Sin embargo, todas estas plataformas requieren acceso tecnol�gico y conectividad para que se las utilice de manera significativa, dimensiones que a�n tienen sus limitaciones en muchas partes del pa�s, especialmente en las zonas rurales.

Evaluaci�n automatizada por la Inteligencia Artificial

La aplicaci�n de la inteligencia artificial en la tecnolog�a educativa tiene una enorme aplicaci�n en la evaluaci�n automatizada de los estudiantes. Los sistemas basados ​​en IA pueden calificar autom�ticamente las pruebas y tareas completadas por los estudiantes y, por lo tanto, brindar retroalimentaci�n instant�nea tanto a los profesores como a los estudiantes. Seg�n Zepeda et al., (2024) la retroalimentaci�n constructiva y evidente es el insumo b�sico para lograr algunas mejoras en el rendimiento acad�mico de los estudiantes, para que sean correctas y para que el docente las establezca adecuadamente. En la educaci�n primaria, la evaluaci�n autom�tica puede implementarse para liberar a los docentes del trabajo rutinario, proporcionando as� m�s tiempo libre y oportunidades para la autorrealizaci�n mediante la asistencia a diferentes cursos o la lectura de nueva literatura pedag�gica. La inteligencia artificial puede brindarles a los ni�os mucha informaci�n sobre los puntos d�biles y fuertes, estimulando los m�todos de ense�anza individuales. La introducci�n de tales tecnolog�as crea una serie de dilemas �ticos en el proceso: por ejemplo, la privacidad de los datos y la precisi�n de los algoritmos en la calificaci�n en una situaci�n de evaluaci�n cualitativa.

Impacto en la educaci�n Primaria

La inteligencia artificial en el sector de la educaci�n primaria tiene un gran alcance y obst�culos considerables que deben superarse para lograr el �xito. La inteligencia artificial tiene la posibilidad de transformar la educaci�n primaria en todas las dimensiones. El uso primordial de plataformas de aprendizaje adaptativo es el de reducir la brecha en el rendimiento de los estudiantes gracias a una ense�anza mejor y m�s individualizada que se garantiza de una manera m�s personalizada al satisfacer las necesidades particulares de los alumnos. En segundo lugar, la evaluaci�n automatizada hace que el proceso de calificaci�n de tareas y ex�menes sea m�s r�pido y est� m�s disponible para la elaboraci�n de aspectos pedag�gicos que son m�s cr�ticos. Por �ltimo, la Inteligencia artificial hace que la detecci�n temprana de problemas de aprendizaje sea relativamente m�s f�cil, lo que posiblemente facilite una intervenci�n oportuna y mejores resultados acad�micos para los estudiantes con necesidades especiales (Carguacundo et al., 2024). Por otra parte, los desaf�os para implementar la Inteligencia Artificial en la educaci�n primaria son considerables. La limitada infraestructura tecnol�gica, especialmente en las zonas rurales, no permite un f�cil acceso a tales innovaciones. Adem�s, la capacitaci�n de los maestros en el uso de la IA es muy escasa; por lo tanto, muchos docentes no est�n preparados para utilizar las nuevas herramientas que ahora tienen a su disposici�n. De hecho, superar la brecha digital es probablemente el obst�culo m�s intransigente que enfrenta la implementaci�n nacional de la Inteligencia Artificial (Ubal et al., 2023).

Teor�as pedag�gicas y el impacto de la Inteligencia Artificial en la educaci�n

El papel de la inteligencia artificial en la educaci�n primaria se puede entender en teor�a. El constructivismo, desarrollado por primera vez por Jean Piaget, es una teor�a sobre c�mo los estudiantes construyen su propio conocimiento, basada en la idea de que el aprendizaje es un acto de experiencia. Por lo tanto, la IA puede desempe�ar un papel como herramienta para hacer que esta experiencia se produzca y crear entornos de aprendizaje que fomenten experiencias individualizadas y adaptativas para los estudiantes (Urquilla, 2023).

Por otro lado, la teor�a del aprendizaje social se basa en gran medida en el hecho de que el aprendizaje se deriva principalmente de la observaci�n e imitaci�n de los modelos interactivos sobre c�mo deben resolverse los problemas y c�mo se adquieren las habilidades (Tomal� De La Cruz et al., 2023). La teor�a del aprendizaje sit�a en primer lugar el aprendizaje dentro del contexto. Las tecnolog�as basadas en Inteligencia Artificial pueden emplear entornos de realidad aumentada para crear contextos de aprendizaje inmersivos.

 

Metodolog�a

Para llevar a cabo esta revisi�n sistem�tica, se utiliz� un enfoque basado en las directrices PRISMA, con el fin de garantizar la transparencia y rigurosidad del proceso. La metodolog�a incluy� los siguientes pasos:

1.                 Definici�n de los criterios de inclusi�n y exclusi�n:

�         Criterios de inclusi�n: Estudios realizados entre 2015 y 2024 sobre los efectos de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje de ni�os de educaci�n primaria. Solo se consideraron investigaciones emp�ricas, revisiones sistem�ticas y metaan�lisis disponibles en ingl�s y espa�ol.

�         Criterios de exclusi�n: Estudios centrados exclusivamente en niveles educativos superiores o que no incluyeran evaluaciones emp�ricas.

2.                 Fuentes de informaci�n:

�         Bases de datos acad�micas: Scopus, Web of Science y Google Scholar.

3.                 T�rminos de b�squeda: Se emplearon palabras clave como �inteligencia artificial�, �aprendizaje significativo�, �plataformas adaptativas� y �gamificaci�n en educaci�n primaria�. La b�squeda inicial arroj� 50 estudios, de los cuales 30 cumplieron con los criterios establecidos.

4.                 An�lisis cualitativo: Se examinaron estos estudios seleccionados, con especial atenci�n a los temas comunes, patrones de investigaci�n y fortalezas o debilidades en las metodolog�as de los estudios.

 

Resultados

De los 30 art�culos revisados ​​en este an�lisis, corresponden principalmente al periodo comprendido entre 2016 y 2024. En el an�lisis de los pa�ses latinoamericanos en los que se han desarrollado este tipo de estudios, se aprecia que Ecuador parece concentrar la mayor cantidad de publicaciones sobre el tema del impacto de la inteligencia artificial en la educaci�n, y ha contribuido fuertemente a la investigaci�n sobre inteligencia artificial en educaci�n, aunque con atenci�n a sus aspectos distintivos y desaf�os particulares.

 

Tabla 1: Investigaci�n realizada en la recaudaci�n de informaci�n

 

Por ejemplo, estudios realizados en Ecuador muestran los beneficios de la inteligencia artificial para mejorar el rendimiento acad�mico y personalizar el aprendizaje, pero tambi�n apuntan algunos problemas importantes como la brecha digital y la resistencia docente. Autores como Morocho et al. (2023) y Magallanes et al. (2023) se centran en los problemas del sistema educativo ecuatoriano en la asimilaci�n de la Inteligencia Artificial, impulsando pol�ticas inclusivas y de formaci�n continua para educadores.

Uno de los temas centrales de este trabajo es c�mo la inteligencia artificial est� cambiando la educaci�n y el aprendizaje. Seg�n Gonz�lez (2023), no de los avances logrados con la IA ha sido la mayor personalizaci�n en el aprendizaje, de manera que se ha logrado una adquisici�n muy espec�fica de contenidos educativos en funci�n, por ejemplo, en este caso, de lo que beneficiaba la experiencia de aprendizaje y sus resultados en el centro educativo y permit�a una mayor objetividad en las evaluaciones mediante la automatizaci�n de procesos. Estos avances no solo trabajan en pos de lograr la efectividad dentro del sistema educativo, sino tambi�n en pos de la equidad al garantizar un aprendizaje individualizado para cada estudiante.

Quiz�s el tema m�s com�n encontrado en la literatura se refiere a la aplicaci�n de la inteligencia artificial al aprendizaje y las cuestiones �ticas asociadas. En relaci�n con esto, en los trabajos de Mart�nez et al. (2023) y Bola�o et al. (2023) se destaca que la Inteligencia artificial ���������� tiene potencial para un aprendizaje de gran calidad. Tambi�n tiene algunas desventajas, especialmente en t�rminos de privacidad de datos y la resistencia de algunos educadores a la automatizaci�n de funciones. Ambos trabajos coinciden en que estas dimensiones son algo que los responsables de las pol�ticas educativas deben abordar de manera adecuada y �tica para permitir que la IA sirva mejor en las instituciones.

En definitiva, la Tabla 1 expone los impactos de la inteligencia artificial en la educaci�n, destacando tanto las ventajas como las desventajas. Entre los aspectos positivos destacan la personalizaci�n del aprendizaje, la automatizaci�n del trabajo administrativo y la mejora de la evaluaci�n. Sin embargo, tambi�n se puede ver que la IA en la educaci�n tiene que venir acompa�ada de m�s iniciativas de formaci�n docente, definiciones de pol�ticas sobre todas las cuestiones de �tica y tecnolog�a, y una reflexi�n espec�fica sobre el papel que debe desempe�ar la tecnolog�a en la educaci�n del futuro.

 

Conclusiones

�         El aprendizaje de la IA en la escuela primaria tiene un impacto positivo significativo, especialmente en matem�ticas y lectura.

�         El uso de herramientas adaptativas y gamificadas motiva a los estudiantes.

�         La brecha digital y la falta de preparaci�n de los docentes son las principales barreras.

�         Una garant�a de privacidad de datos y transparencia de algoritmos.

�         M�s investigaci�n sobre estrategias inclusivas para maximizar las ventajas de la IA en diversos contextos.

 

Referencias

      1.            Bola�o-Garc�a, M., & Duarte-Acosta, N. (2023). Una revisi�n sistem�tica del uso de la inteligencia artificial en la educaci�n. Revista Colombiana de Cirug�a .

      2.            Carguacundo Avila, F. L., Garc�a V�lez, K. N., Urgil�s Herrera, D. G., Chica Sandoval, R. C., Suin Guaraca, A. M., & Andrade Medina, M. A. (2024). Integraci�n de la IA en el Desarrollo del Material Educativo y Did�ctico para Docentes del Subnivel Educaci�n General B�sica Media en la Asignatura de Ciencias Naturales. Ciencia Latina Revista Cient�fica Multidisciplinar, 8(2), 1152�1163. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i2.10557

      3.            Gonz�lez-Gonz�lez, CS (2023). El impacto de la inteligencia artificial en la educaci�n: transformaci�n de la forma de ense�ar y de aprender. Curr�culo, 36, 51�60. https://doi.org/10.25145/j.qurricul.2023.36.03

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      5.            Magallanes Ronquillo, K. K., Pl�as P�rez, L. del R., Aguas Veloz, J. F., & Freire Sol�s, R. L. (2023). La inteligencia artificial aplicada en la innovaci�n educativa en el proceso de ense�anza y aprendizaje: Artificial intelligence applied to educational innovation in the teaching and learning process. LATAM Revista Latinoamericana De Ciencias Sociales Y Humanidades, 4(2), 1597�1613. https://doi.org/10.56712/latam.v4i2.706.

      6.            Mart�nez-Comesa�a, M., Rigueira-D�az, X., Larra�aga-Janeiro, A., Mart�nez-Torres, J., Ocarranza-Prado, I., & Kreibel, D. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en los m�todos de evaluaci�n en la educaci�n primaria y secundaria: revisi�n sistem�tica de la literatura. Revista de psicodid�ctica, 28(2), 93�103. https://doi.org/10.1016/j.psicod.2023.06.001

      7.            Morocho Cevallos, R. A., Cartuche Gual�n , A. P., Tipan Llanos , A. M., Guevara Guevara , A. M., & R�os Qui��nez , M. B. (2023). Integraci�n de la Inteligencia Artificial en la Educaci�n. Ciencia Latina Revista Cient�fica Multidisciplinar, 7(6), 2032-2053. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i6.8832

      8.            Pintado Agurto, G. F. (2023). Tecnolog�a educativa y desarrollo institucional de un colegio de Sechura, 2023.

      9.            Sanhueza Salazar, N. D., & Valdivia Guzm�n, J. (2024). Secuencia did�ctica que incorpora el uso de Inteligencia Artificial para evidenciar habilidades de literacidad digital en estudiantes de secundaria. Revista iberoamericana de tecnolog�a en educaci�n y educaci�n en tecnolog�a, 37, e17. https://doi.org/10.24215/18509959.37.e17

  10.            Serrano, J. L., & Moreno-Garc�a, J. (2024). Inteligencia artificial y personalizaci�n del aprendizaje:� innovaci�n educativa o promesas recicladas?. Edutec, Revista Electr�nica de Tecnolog�a Educativa, (89), 1-17.

  11.            Tomal� De La Cruz, M. A., Mascar� Benites, E. M., Carrasco Cachinelli, C. G., & Aroni Caicedo, E. V. (2023). Incidencias de la inteligencia artificial en la educaci�n. An�lisis del comportamiento de las l�neas de cr�dito a trav�s de la corporaci�n financiera nacional y su aporte al desarrollo de las PYMES en Guayaquil 2011-2015, 7(2), 238�251. https://doi.org/10.26820/recimundo/7.(2).jun.2023.238-251

  12.            Ubal Camacho, M., Tambasco, P., Mart�nez, S., & Garc�a Correa, M. (2023). El impacto de la Inteligencia Artificial en la educaci�n. Riesgos y potencialidades de la IA en el aula. Revista interuniversitaria de investigaci�n en tecnolog�a educativa, 41�57. https://doi.org/10.6018/riite.584501

  13.            Urquilla Castaneda, A. (2023). Un viaje hacia la inteligencia artificial en la educaci�n. Realidad y reflexi�n, 56, 121�136. https://doi.org/10.5377/ryr.v1i56.15776

  14.            Valencia Tafur, A. T., & Figueroa Molina, R. E. (2023). Incidencia de la Inteligencia Artificial en la educaci�n. Educatio siglo XXI, 41(3), 235�264. https://doi.org/10.6018/educatio.555681

  15.            Zepeda Hurtado, M. E., Cardoso Espinosa, E. O., & Cort�s Ruiz, J. A. (2024). Influencia de la inteligencia artificial en la educaci�n media y superior. RIDE revista iberoamericana

 

 

 

 

 

 

 

 

� 2025 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

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