Inteligencia artificial en la personalización del aprendizaje universitario

Resumen

El presente estudio tiene como objetivo analizar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje de la educación superior. Para esto se implementó un diseño cuasiexperimental con 780 estudiantes de primer semestre de medicina veterinaria. De esta cohorte, 500 estudiantes fueron seleccionados al azar en dos grupos: un grupo de control (N = 250) que empleó métodos de enseñanza tradicionales, y un grupo de tipo experimental (N = 250) que empleó un sistema de IA adaptativa. La variedad de fuentes de datos posibilitó un diseño metodológico de tipo mixto en el que se articularon el análisis cuantitativo (pruebas t, ANOVA, regresión lineal y series de tiempo) y el análisis cualitativo (análisis de sentimiento a partir de procesamiento de lenguaje natural). Se encontró que el grupo experimental obtuvo un 8% más de aciertos que el grupo control en la evaluación final, mostró un aprendizaje más dinámico y una experiencia en general más positiva. La investigación también destaca tensiones críticas, como la protección de datos sensibles y la falta de pedagogía en los sistemas de IA. Se concluye que la IA en educación presenta oportunidades significativas, las cuales deben desarrollarse mediante la apacitación docente y un marco ético robusto para su uso.