La educación y el aprendizaje adaptativo

Introducción: Aprender en tiempos de cambio

El sistema educativo que nuestras sociedades han heredado tiene profundas raíces en el modelo industrial de la era fordista, con aulas homogéneas, un ritmo común para todos y pedagogía centrada en el profesor. Durante décadas este enfoque sirvió para escolarizar a grandes masas de población, pero el mundo ha cambiado.[1]

La pandemia COVID‑19 aceleró la digitalización y demostró que la educación podía trasladarse a entornos virtuales y adaptativos prácticamente de la noche a la mañana, al mismo tiempo, el avance de la IA generativa ha popularizado algoritmos capaces de producir texto, imágenes y audio en tiempo real.

En apenas unos años, los chatbots impulsados por IA han sumado más de 200 millones de usuarios, de los cuales más de cuatro millones se encuentran en España. Es más, más del 80% de los adolescentes españoles y cerca del 70% de sus familias ya han probado alguna herramienta de IA como asistentes virtuales.[2]

El resultado es un nuevo escenario del aprendizaje en el que se espera que la IA tenga un valor de 6.000 millones de dólares y donde acceso a la información está al alcance de cualquiera[3]. La velocidad del cambio tecnológico supera la capacidad de evaluación de las políticas educativas y las expectativas de estudiantes y familias se orientan hacia experiencias más personalizadas y flexibles.

Sin embargo, la investigación científica advierte que aún no abundan pruebas imparciales sobre el impacto de la tecnología educativa ya que la mayoría de los productos se renuevan cada 36 meses y las evaluaciones independientes son escasas.[1] Se puede afirmar por lo tanto que la IA abre múltiples posibilidades para todas las partes del sector educativo, pero también plantea más riesgos de exclusión y desigualdad si no se acompaña de políticas de acceso universal y una formación docente adecuada.

La evolución de la educación: del modelo industrial al modelo adaptativo

El sistema escolar moderno nació de la mano de la Revolución Industrial y se concibió como una fábrica de ciudadanos donde el profesor transmitía un conocimiento homogéneo a grupos numerosos de estudiantes.

Su organización jerárquica, las asignaturas compartimentadas y los horarios rígidos eran herramientas para educar a masas y preparar mano de obra cualificada. Este modelo permitió alfabetizar a millones de personas y democratizar el acceso a la educación, pero con el tiempo mostró sus límites.

Ello es debido a que el aprendizaje no ocurre a la misma velocidad ni de la misma forma en todas las personas. La diversidad del alumnado en capacidades, estilos de aprendizaje, contextos culturales y socioeconómicos choca con una enseñanza de “talla única”. Los problemas como el abandono escolar, la desmotivación o la brecha en logros académicos entre distintos grupos tienen en parte su raíz en este enfoque uniforme y unidireccional.

A estos límites intrínsecos del modelo tradicional se suman transformaciones externas que han reconfigurado el propio contexto educativo. En la actualidad, las habilidades demandadas van mucho más allá de memorizar datos o seguir instrucciones, se valoran la creatividad, el pensamiento crítico, la colaboración, la resolución de problemas complejos y el aprendizaje permanente. Pero ninguna de estas competencias se cultiva fácilmente a través de metodologías obsoletas basadas en la repetición y la estandarización.

Además, la última década ha traído cambios profundos que desafían el modelo tradicional. Empezando por la digitalización y la cultura digital, que han revolucionado el acceso a la información, permitiendo el aprendizaje autónomo, la colaboración y la personalización de los contenidos.

En adición a ello, la diversidad y multiculturalidad en contextos educativos son cada vez más diversos, exigiendo respuestas individuales para necesidades, intereses y trayectorias vitales diferentes.

Para poder paliar estas barreras, cada alumno debe tratarse como un individuo independiente, cuyo desarrollo personal debe ser el trabajo fundamental de los sistemas educativos, mediante una labor personalizada que reconozca ritmos, intereses, capacidades y trayectorias diferenciadas. Mantener esquemas rígidos y homogéneos implica desaprovechar talento en un extremo y, en el otro, dejar desatendidos a quienes requerirían más apoyo específico.

Ya en 1984, el investigador Benjamin Bloom evidenció el potencial de la personalización: en su famoso estudio “The 2 Sigma Problem”, Bloom comprobó que los alumnos que recibían tutorías individuales (enseñanza personalizada) superaban en rendimiento al 98% de aquellos en aulas tradicionales.[4]

Los estudiantes actuales, muchas veces llamados nativos digitales, hancrecido con acceso permanente a internet y esperan estas experiencias de aprendizaje interactivas, audiovisuales, digitales y flexibles. Además, los estudiantes del siglo XXI esperan una mayor relevancia y propósito en lo que aprende, ya no se conforman con estudiar contenidos descontextualizados, quieren entender para qué les sirve el conocimiento, cómo se conecta con el mundo real y con sus propios intereses y metas.[5]

Estos cambios también afectan a los docentes, la profesión enfrenta el desafío de actualizarse en competencias digitales, manejar aulas más heterogéneas y lidiar con una sobreabundancia de información para guiar a los alumnos entre tanta disponibilidad de datos. Todo ello en un entorno donde las familias y la sociedad demandan mejores resultados y adaptación a los tiempos.

Nuevas expectativas de estudiantes y docentes

Los estudiantes ya no aprenden igual… ni esperan lo mismo

Las nuevas generaciones ya no se conforman con ser receptores pasivos de información. Quieren participar, explorar, elegir y entender cómo su formación se conecta con el mundo. Para ellos, los centros educativos no es solo un lugar donde se obtiene un título, sino una experiencia que debe ser personalizada, flexible y con propósito.

Una encuesta internacional impulsada por The Stork junto a medios estudiantiles de universidades como King’s College, UBC o la Universidad Americana de Beirut identificó tres ejes centrales en las nuevas demandas estudiantiles: planes de estudio adaptables, tecnología que permita el aprendizaje híbrido sin perder conexión humana, y un mayor cuidado del bienestar emocional[6].

Más del 90% de los estudiantes consultados considera que la pandemia cambió la educación superior de forma irreversible. Y un 62% defienden que el aula híbrida debe mantenerse como parte del nuevo estándar[7].

En este escenario, las expectativas de los estudiantes se articulan en seis dimensiones:

• Digitalización como norma:  Esperan trámites simples, plataformas intuitivas y clases accesibles desde cualquier dispositivo. Buscan que sus centros educativos sean tan eficientes como el resto de las plataformas que usan.
• Flexibilidad real y personalización: Quieren recorrer su propio camino de aprendizaje, con contenidos alineados a sus intereses, ritmos personalizados y reconocimiento de sus logros a lo largo del trayecto.
• Modelos híbridos con sentido: Valoran lo presencial, pero también la autonomía del aprendizaje online. Cada vez más usan IA generativa para estudiar, investigar o planificar su tiempo.
• Contenidos ágiles con formatos atractivos: Prefieren contenidos breves, visuales y digitales. Están acostumbrados a aprender online y demandan explicaciones claras, feedback rápido y recursos accesibles en cualquier momento.
• Bienestar como condición de aprendizaje: Hiperconectados, sí, pero también más vulnerables al estrés y la fatiga cognitiva. Piden entornos donde fallar no sea castigado, sino parte del proceso, y donde se tenga en cuenta el bienestar como parte del desarrollo académico.
• Preparación para lo incierto: Exigen herramientas para adaptarse, resolver problemas complejos y reinventarse. Esperan que la universidad sea una plataforma real de crecimiento profesional, personal y social.[8]

Del saber experto al diseño de experiencias

El profesorado, por su parte, se empiezan a transformar de transmisores de contenidos a diseñadores de experiencias, facilitadores del aprendizaje autónomo y guías en entornos híbridos.

Este nuevo escenario ha reconfigurado sus rutinas y aspiraciones. Hoy, los docentes esperan más que plataformas digitales: esperan propósito, autonomía y apoyo real.[9]

• Tecnología con propósito: No buscan más herramientas, sino plataformas útiles que simplifiquen procesos, automaticen tareas repetitivas y liberen tiempo para lo pedagógico.[10]
• Autonomía pedagógica real: Desean decidir cómo y cuándo usar la tecnología o la IA en función de sus objetivos didácticos, sin imposiciones externas ni modelos cerrados. Valoran la libertad profesional para adaptar lo digital a su estilo de enseñanza.
• Formación continua, práctica y ética: Piden capacitaciones útiles, centradas en el uso pedagógico de la IA, la interpretación de datos educativos, la evaluación adaptativa y la creación de experiencias digitales, exigen también comprender los límites éticos y técnicos de estas tecnologías.
• Bienestar profesional y equilibrio digital: Demandan límites claros al uso de plataformas, menor carga administrativa y políticas activas de bienestar digital que protejan su salud mental y su tiempo personal, al igual que el de sus estudiantes.
• Colaboración y comunidades docentes: Valoran los entornos de aprendizaje entre pares, el video coaching, las redes colaborativas y la posibilidad de construir colectivamente nuevas prácticas en lugar de enfrentarlas en solitario.[11]
• Conexión con el propósito educativo: Más allá de la innovación, esperan que la educación recupere un sentido profundo, el formar personas capaces. Su mayor expectativa es enseñar con impacto y con propósito, no solo con herramientas.

Tres perspectivas, un mismo reto: Estudiantes, padres y profesores en la era digital

Estudiantes, docentes y familias comparten el objetivo de convertir a la educación en una más relevante, humana y alineada con el mundo actual. Pero cada grupo lo vive desde ángulos distintos, con tensiones propias y desafíos comunes.

¿Qué necesitan hoy los estudiantes? Ritmo, motivación, propósito

Los alumnos ya no aceptan una educación centrada en la memorización ni en exámenes que no reflejan la totalidad de sus capacidades. Necesitan una experiencia conectada con su realidad y adaptada a su futuro mediate ritmos personalizados, mayor motivación y un propósito claro.

Ritmo significa poder avanzar a la velocidad que corresponde a su nivel real de comprensión. Los estudiantes anhelan cierta autonomía para progresar, poder revisar el contenido las veces que les haga falta o saltar las explicaciones de lo que ya dominan.[12]

La motivación, por su parte, está vinculada con tener una experiencia de aprendizaje atractiva y relevante. Las generaciones jóvenes han crecido entreteniéndose con videojuegos y redes sociales y necesitan que el aprendizaje les genere un estímulo similar, siendo interactivo, lúdico y desafiante.[13]

Y vinculado a esto, se encuentra el propósito, un estudiante motivado suele ser aquel que encuentra sentido personal en lo que aprende. Bien sea porque conecta con sus intereses o porque percibe utilidad práctica, el ver un fin claro incrementa la motivación intrínseca.[14]

En busca de solucionar los problemas del sistema educativo actual, han empezado a utilizar herramientas de inteligencia artificial que les permitan elevar sus proyectos, trabajos y conocimiento. De hecho, el 86% de los estudiantes del mundo entero ya utilizan regularmente estas herramientas. Su interés se enfoca principalmente en corregir gramática (42%), reescribir textos (28%), buscar información (69%), crear borradores (24%) y resumir documentos (33%).[15]

Es decir, no quieren hacer uso de la IA para hacer trampas, sino para mejorar sus trabajos, encontrar ideas o estructurar tareas. El 28 % afirma que su intención es mejor sus deberes, y solo un 21 % admite usarla para aprobar exámenes.[16]

¿Qué esperan y enfrentan los docentes? Gestión, diversidad, impacto

Los docentes, a su vez, se encuentran en una posición desafiante ya que deben gestionar la diversidad y la innovación, manteniendo a la vez la calidad educativa y la humanidad en la enseñanza.

Uno de sus retos principales es atender a la diversidad del alumnado en todos sus ejes, adaptar la enseñanza es el ideal, pero en la práctica tradicional resulta utópico por la cantidad de alumnos.

Con herramientas digitales adecuadas, ahora pueden identificar patrones individuales más fácilmente, aun así, lograr esa personalización exige tiempo de preparación, seguimiento individual y materiales diferenciados, lo que aumenta la carga de trabajo docente si no se cuenta con apoyo.

Otra expectativa es la integración eficaz de la tecnología en el aula, desde presentaciones en clase hasta sistemas más avanzadas, como laboratorios virtuales o actividades interactivas en línea, lo cual requiere capacitación y un cambio pedagógico para sacar provecho real de la tech. El informe GEM 2023 destaca que los docentes suelen sentirse poco preparados para utilizar la tecnología en la enseñanza y que solo la mitad de los países han definido competencias TIC para ellos.[1]

Además, el profesor enfrenta demandas administrativas y evaluativas que consumen tiempo que podrían dedicar a innovar en clase. En muchos sistemas, los docentes trabajan con recursos limitados, desde aulas sobrecargadas, falta de dispositivos para todos los alumnos hasta conectividad deficiente, lo que dificulta aplicar las metodologías que desearían.[17]

Actualmente, los docentes utilizan IA regularmente para el uso de plataformas virtuales de aprendizaje (80%), sistemas de aprendizaje adaptativo (60%) y chatbots (50%).[15]

No obstante, los profesores esperan recibir apoyo para evolucionar junto con la educación. Esperan formación continua que les ayude a dominar nuevas estrategias, así como acompañamiento y tiempo para ensayar sin miedo al error.[15]

¿Qué dicen las familias? Visión crítica y voluntad de cambio

Las madres y padres también reclaman una educación más alineada con la realidad. Más de la mitad de los progenitores (62%) cree que hacen falta nuevas formas de evaluar, el 59% considera que las notas no reflejan bien las capacidades generales de sus hijos y el 58% opina que los estudiantes memorizan demasiado y aprenden poco de forma significativa.[16]

En general, las familias muestran una valoración positiva del aprendizaje adaptativo, ya que se asocia a mayor motivación, flexibilidad y mejora académica, lo cual es fundamental ya que el 87% de los educadores cree que el apoyo parental al aprendizaje adaptativo ayudará a reducir las brechas académicas.[18]

IA como palanca de transformación: Del diagnóstico a la acción educativa

En esencia, la IA consiste en sistemas informáticos capaces de imitar ciertas funciones de la inteligencia humana, aplicada a la educación, esta habilidad se traduce en que una IA puede analizar grandes volúmenes de datos de estudiantes (respuestas a ejercicios, interacciones en clase, calificaciones a lo largo del tiempo, entre otros.) de forma rápida y detectar tendencias o problemas que a un docente podrían pasarle inadvertidos.

La IA tiene también la capacidad de aprender y mejorar con el tiempo, a medida que recoge más información, sus algoritmos afinan la precisión con la que pueden apoyar el proceso educativo y podría, por ejemplo, predecir con bastante fiabilidad qué estudiantes tienen riesgo de no alcanzar un resultado con semanas o meses de anticipación.

Asimismo, puede automatizar tareas rutinarias como la corrección de exámenes objetivos, la calificación de ejercicios tipo test, e incluso dar retroalimentación inicial sobre redacciones o proyectos, descargando a los docentes de una parte del trabajo mecánico.

Pero lo mas valioso es que la inteligencia artificial nos permite pasar del diagnóstico a la acción de forma inmediata, al estar integrada en plataformas de aprendizaje, no solo detecta qué necesita cada alumno, sino que actúa en consecuencia ajustando la dificultad de un ejercicio, recomendando un contenido adicional o enviando un reporte al profesor con sugerencias.

Por lo que, se observa que la IA puede fomentar el aprendizaje adaptativo porque aporta algo que hasta ahora no se imaginaba, la posibilidad de una personalización masiva, basada en datos objetivos y en tiempo real, con capacidad de aprendizaje y mejora continua.[19]

Todo ello se puede conseguir a través de ciertas capacidades que, en conjunto, reconfiguran la experiencia educativa:[20]

• Personalización dinámica, contenidos a medida en tiempo real: La IA tiene la capacidad de adaptar qué, cómo y cuándo aprende cada estudiante, respondiendo en tiempo real a su ritmo, estilo y nivel de comprensión. Simulando a un tutor personalizado.
• Predicción y detección temprana, actuar antes de que sea tarde: Es capaz de prever problemas antes de que sean evidentes. Analizando patrones en la participación, entregas o rendimiento, puede identificar alumnos en riesgo de deserción, fracaso o desmotivación, y activar alertas tempranas.
• Retroalimentación inmediata, un ciclo ágil de mejora: Otra ventaja clave de la IA es su capacidad para ofrecer feedback inmediato y continuo, tanto al estudiante como al docente, lo que permite mejorar el rendimiento de manera continuada.[21]

El conjunto de estas capacidades se potencia entre sí creando lo que algunos llaman un entorno de aprendizaje adaptativo y responsivo. La IA puede diagnosticar (¿cómo va este estudiante?), actuar (le da lo que necesita) y reportar (informa al docente), todo ello de forma rápida y basada en datos objetivos.

Es decir, la introducción de la inteligencia artificial está dando pie a estrategias pedagógicas y de gestión educativo orientadas por datos (data-driven) que dan pie a modelos educativos guiado por evidencias, mas precisos, adaptativos y centrados en las personas.

Los sistemas digitales de aprendizaje adaptativo permiten que cada estudiante reciba propuestas personalizadas de contenido y actividades, ajustadas dinámicamente a su nivel, estilo y ritmo de aprendizaje. A medida que el alumno interactúa, el sistema registra su desempeño y recalibra automáticamente los siguientes pasos, por ejemplo, si acierta con facilidad, sube la dificultad, si se atasca, retrocede, cambia el enfoque o reformula la explicación.

Otra de sus aplicaciones es la evaluación adaptativa, donde el examen se ajusta en tiempo real a las respuestas del estudiante. Este modelo, permite ubicar con precisión el nivel de competencia sin agobiar con extensas baterías de preguntas, logrando así una evaluación más ágil, formativa y diagnostica, que refleja mejor lo que el estudiante sabe y lo que aún necesita trabajar.

Con IA, los docentes ya no planifican a ciegas, los paneles y dashboards dinámicos les muestran qué contenidos dominan o no sus estudiantes, permitiéndoles tomar decisiones informadas. Incluso, los sistemas de recomendación educativa pueden sugerir recursos, videos, ejercicios o contenido con base en su efectividad comprobada, optimizando la práctica docente. Esto no elimina el criterio del profesor, pero le da mejores datos sobre los que decidir.

Más allá, a nivel institucional o ministerial, la IA permite identificar patrones a gran escala como asignaturas con más dificultades, escuelas con alta tasa de ausentismo, programas que generan mejores resultados. Esto permite diseñar políticas basadas en evidencia, focalizando los recursos donde más se necesitan y aplicando intervenciones con respaldo empírico.

Además de potenciar los sistemas de alertas tempranas, pudiendo activar así tutorías, acompañamientos o acciones de bienestar que prevengan el deterioro de su trayectoria.

Lejos de reemplazar al docente, la IA funciona como un copiloto pedagógico que libera tiempo, sugiere caminos, detecta señales y propone mejoras y el dato es el medio para una acción educativa más humana, más justa y oportuna.[22]

El aprendizaje adaptativo: De la estandarización a la personalización

Una vez entendido qué se necesita y qué se espera del sistema educativo en una actualidad donde la inteligencia artificial puede agilizarse, mejorar y adaptarse a todas las partes implicadas, falta entender cómo se puede lograr exactamente este hecho mediante el aprendizaje adaptativo.

El aprendizaje adaptativo es una metodología educativa que se adapta continuamente al alumno. A diferencia de la enseñanza tradicional estandarizada, en el aprendizaje adaptativo cada estudiante sigue un recorrido formativo a la carta, personalizado según sus necesidades, ritmo y estilo.

Esto se logra apoyándose en tecnología para ajustar tanto el contenido como las estrategias de enseñanza de forma individualizada y, en la práctica, evalúa al inicio las habilidades y conocimientos previos del estudiante, luego le presenta materiales y actividades alineadas con su nivel y va modificando la ruta a medida que el alumno progresa o encuentra dificultades.

Este concepto no es totalmente nuevo en pedagogía, pero la novedad es la escala y precisión con que se puede hacer hoy gracias a la inteligencia artificial y el learning analytics. Esta metodología es más relevante que nunca ya que en la era digital la educación adaptativa se vuelve factible y necesaria.

Factible, porque la IA permite procesar los datos de aprendizaje de cada estudiante y tomar decisiones didácticas en tiempo real y necesaria porque los estudiantes actuales tienen trayectorias y expectativas muy diversas, y el enfoque tradicional deja de funcionar.[20]

Varios estudios indican que esta aproximación mejora los resultados académicos y la satisfacción de los alumnos, por ejemplo, plataformas como DreamBox reportan que estudiantes con aprendizaje adaptativo resuelven 30% más problemas matemáticos que con métodos tradicionales. Según McKinsey y Gates Foundation, este método puede mejorar el rendimiento académico hasta en un 50% en ciertas asignaturas.[23]

Además, se incrementa la motivación y la retención, los alumnos participan más y abandonan menos, debido a que el proceso se ajusta a sus necesidades y ritmo y permite mayor igualdad de oportunidades, ya que los alumnos más rezagados reciben apoyo instantáneo y quienes avanzan rápido acceden a nuevos retos.[24]

Fuente: aulaPlaneta

Cómo cambia la experiencia educativa para el estudiante

En un entorno adaptativo, el alumno se siente más protagonista y acompañado a la vez. Cada alumno tiene una secuencia diferente ajustada a su perfil y a medida que trabajan. Desde el punto de vista del estudiante, esto es una experiencia mucho menos frustrante, ya no choca con un contenido incomprensible ni tampoco se aburre con repeticiones de lo que ya sabe.

Gracias a las capacidades de esta metodología, los alumnos experimentan una disminución de la frustración y el aburrimiento, y el resultado es un entorno de aprendizaje que mantiene el equilibrio justo entre desafío y accesibilidad, favoreciendo el progreso sostenido y significativo.

Cuando los contenidos se adaptan al estilo y a los intereses personales del estudiante, aumenta la implicación emocional y cognitiva con el aprendizaje. Este hecho se confirma en entornos universitarios, donde la tasa de aprobación de exámenes ha crecido hasta un 27%, y las retiradas de cursos como matemáticas han disminuido en un 47%. En muchos casos, la retención se ha multiplicado por cuatro respecto a modelos tradicionales.

Finalmente, el feedback continuo y el desarrollo de la autonomía permite fortalecer la cultura del aprendizaje autónomo, reflexivo y estratégico donde los estudiantes aprenden a identificar sus propias lagunas y buscar activamente cómo superarlas.[25]

Cómo transforma el rol del profesor

Con este método, el docente asume el rol de guía pedagógico, acompañando a los estudiantes en itinerarios de aprendizaje individualizados. El profesor se podrá centrar en interpretar datos generados por las plataformas adaptativas para identificar patrones, detectar dificultades o reconocer talentos.

A partir de ahora, diseñará apoyos específicos, sugerirá caminos alternativos y mantendrá al estudiante conectado con su propósito. Así, la toma de decisiones deja de basarse en intuiciones generales y se apoya en evidencia concreta, liberando al docente de tareas repetitivas y dándole importancia a lo realmente esencial.[26]

Con el aprendizaje adaptativo, el profesor amplía su campo de acción y se vuelve un diseñador de experiencias activas. Puede seleccionar herramientas digitales, secuenciar recursos personalizados y proponer experiencias que conecten con el mundo real. Además, integra actividades colaborativas, simulaciones, proyectos o desafíos que respondan al nivel de cada estudiante sin perder la cohesión grupal.

Este nuevo rol implicará una evolución de la práctica docente, para aprovechar al máximo el potencial del aprendizaje adaptativo, los profesores deberán desarrollar competencias digitales y analíticas, participar en procesos de formación continua que integren reflexiones sobre ética, inclusión, personalización y equidad digital y mantener una actitud flexible, crítica e innovadora, que les permita adaptarse a cambios rápidos.[27]

IA como habilitadora del Aprendizaje adaptativo

En el corazón del aprendizaje adaptativo impulsado por IA están los algoritmos de estudiante, es decir, modelos matemáticos que crean un perfil único de cada alumno. Estos algoritmos, mediante técnicas de aprendizaje automático, analizan las entradas del estudiante y van infiriendo sus fortalezas, debilidades y preferencias.

Cada clic y respuesta invertida en una actividad educativa aporta información sobre cómo aprende un alumno. La IA es capaz de convertir una gran cantidad de datos en un retrato de aprendizaje individualizado, detectando fortalezas, identificando debilidades, reconociendo estilos preferidos adapta en consecuencia.[14]

Este “perfil algorítmico” se actualiza en tiempo real, permitiendo que las plataformas educativas respondan a cada estudiante como lo haría un tutor experto: cuándo subir la dificultad, cuándo retroceder, cuándo cambiar de formato.[21]

Sobre estos algoritmos se construyen entornos de aprendizaje adaptativo: plataformas dinámicas capaces de modificar contenidos, secuencias y estrategias pedagógicas según la evolución del alumno.

Estas plataformas adaptan el contenido, incorporan gamificación, asistentes virtuales, simuladores, feedback automático y motores de recomendación que sugieren recursos óptimos para cada momento del proceso educativo.

La IA también revoluciona el modo de evaluar, es decir, en lugar de esperar a un examen final, el sistema monitoriza constantemente el avance y ofrece retroalimentación inmediata, tanto al alumno como al docente. De esta manera, se puede corregir el rumbo del aprendizaje de forma instantánea.

Por último, gracias a los motores de recomendación similares a los de las plataformas de streaming, los sistemas adaptativos sugieren contenidos, desafíos o caminos alternativos según el perfil, el interés y el rendimiento del alumno. [28]

La evidencia a nivel de datos cuantitativos

Durante la pandemia, cuando las clases presenciales se suspendieron, varios sistemas escolares implementaron sistemas de IA para el seguimiento de alumnos en riesgo de abandonar. En el caso de Chile, gracias a la detección temprana automatizada de señales de desconexión y a la reacción rápida de tutores contactándolos, se logró retener a alrededor de 75.000 estudiantes que estaban en riesgo de desertar en pleno COVID-19.

La tecnología identificó a quién había que apoyar, y los educadores pudieron enfocar sus intervenciones allí, evitando un abandono masivo en condiciones muy adversas. Sin la IA, muchos de esos casos habrían pasado desapercibidos hasta que el alumno ya llevaba meses fuera del radar educativo.[29]

¿Dónde genera valor la IA Educativa?

El mercado global de inteligencia artificial en educación alcanzó los 5,88 mil millones de dólares en 2024 y se proyecta que crecerá hasta los 32,27 mil millones en 2030, creciendo anualmente un 31,2% entre 2025 y 2030, impulsado por la creciente demanda de experiencias de aprendizaje personalizadas.[30]

Este crecimiento refleja la adopción de plataformas adaptativas, tutores inteligentes y analíticas de aprendizaje que mejoran el compromiso del estudiante y optimizan la enseñanza.

• Diagnóstico y nivelación inicial: Los sistemas de IA utilizan pruebas adaptativas y análisis de competencias para determinar el punto de partida de cada alumno con unas pocas preguntas, ajustando la dificultad según sus respuestas. El diagnóstico es rápido, preciso y ofrece resultados inmediatos al profesor, quien puede diseñar itinerarios personalizados desde el primer día. Evitando malestar en el grupo.

• Refuerzo y recuperación personalizada: Plataformas de IA monitorizan el progreso en tiempo real y detectan lagunas concretas en el aprendizaje. A partir de esos datos, recomiendan ejercicios, vídeos, tutorías o simulaciones que se ajustan al ritmo y estilo de cada estudiante. Así se incrementa la retención y se previene el abandono.

• Aprendizaje por competencias: La IA facilita modelos de “mastery learning” en los que cada alumno avanza al siguiente módulo sólo cuando ha demostrado dominio de la competencia anterior. Los algoritmos que analizan patrones de desempeño permiten certificar cuándo un estudiante alcanza una habilidad y proponen nuevos retos. Además, pueden mapear competencias específicas y sugerir itinerarios alternativos o actividades distintas cuando un enfoque no funciona.

• Evaluación continua y formativa: Mediante la automatización de la corrección y el análisis de grandes volúmenes de datos, la IA permite una retroalimentación inmediata e integrada en el proceso de aprendizaje. Las pruebas adaptativas, análisis de textos con NPL y evaluaciones automatizadas liberan tiempo docente y ofrecen a los alumnos un feedback detallado mientras aún pueden corregir errores. El profesor obtiene una visión global para ajustar la enseñanza en tiempo real.

• Inclusión y atención a la diversidad: Los algoritmos detectan patrones de comportamiento y rendimiento que pueden indicar necesidades educativas especiales o altas capacidades, generando alertas tempranas. Los sistemas de traducción automática, lectores y conversores de voz a texto aumentan la accesibilidad para estudiantes con discapacidades o distintos idiomas. La personalización adaptativa en sí misma favorece la equidad al permitir a cada estudiante avanzar a su ritmo.[31]

• Orientación académica y vocacional: Los sistemas de recomendación basados en IA analizan intereses, aptitudes, trayectorias educativas y tendencias del mercado laboral para sugerir itinerarios formativos y carreras que se ajustan a cada perfil. Al apoyarse en patrones de éxito de otros estudiantes y en datos actualizados del mercado, ayudan a tomar decisiones más informadas y a superar sesgos o expectativas sociales.

• Formación docente basada en datos: La IA también analiza datos de prácticas pedagógicas, resultados de alumnos y uso de recursos para generar informes personalizados y orientar la formación continua del profesorado. De este modo, los docentes pueden identificar puntos fuertes y áreas de mejora, recibir recomendaciones de estrategias didácticas y acceder a simuladores de aula que permiten perfeccionar sus habilidades en un entorno seguro. La automatización de tareas administrativas y la generación asistida de materiales reducen la carga de trabajo y posibilitan dedicar más tiempo a la innovación y a la reflexión pedagógica.[32]

Fuente: UOC

Casos de éxito: Centros educativos que han transformado resultados

La inteligencia artificial ha generado mejoras medibles en instituciones educativas. Cada experiencia ofrece lecciones para reducir el abandono escolar, incrementar el rendimiento académico y optimizar la gestión docente, así como buenas prácticas replicables.

Instituciones que han incorporado IA con impacto medible

Caso Mendoza, Argentina – Sistema de Alerta Temprana (SAT)

La provincia argentina implementó en 2023 un algoritmo predictivo que cruza datos de asistencia, notas y contexto social para identificar estudiantes en riesgo de abandono. En su primer año abarcó todas las escuelas secundarias y logró que 4.500 alumnos con riesgo alto continuaran sus estudios, reduciendo la tasa de abandono interanual del 7,1% al 6,4%.

El SAT identifica con 92% de precisión a los estudiantes en riesgo, reduce el abandono en un 8% respecto al ciclo anterior y cubre a más del 96% de la matrícula. Las intervenciones ahora son proactivas y los profesores pueden reportar una mejora en las capacidades institucionales para acompañar a los alumnos con mayor riesgo.

Gracias a su implementación temprana se han reducido los costes públicos en la educación argentina y se ha mejorado la situación económica de los jóvenes, que pueden acceder a niveles educativos superiores. Además, se presenta una reducción de las desigualdades educativas al focalizar el apoyo y se genera una mayor vinculación familia-escuela.

Caso São Paulo y Recife, Brasil – Plu, asistente virtual

En más de 7 000 escuelas se probó “Plu”, un asistente basado en IA generativa que elabora planes de clase, actividades y evaluaciones. Durante el piloto redujo en un 15% el tiempo que los docentes dedican a planificar y mejoró en 15% la comprensión de los estudiantes en evaluaciones formativas. Los docentes destacaron su satisfacción con los recursos pedagógicos, lo cual sugiere una mejora en la motivación y la percepción de apoyo.[33]

Caso Universidad del Norte, Colombia – Sistema Inteligente

La institución introdujo un “sistema inteligente” para monitorear trayectorias y ofrecer apoyos personalizados. Tras su implementación, la tasa de deserción cayó de 6,5% en 2014 a 3,9% en 2021, pese al repunte transitorio durante la pandemia.[29]

Caso China – Clases grabadas en zonas rurales

El Programa Moderno de Educación a Distancia en la China Rural financiado por el Ministerio de Educación llevó grabaciones de alta calidad a más de 100 millones de estudiantes rurales. La iniciativa mejoró el rendimiento académico en un 32% y redujo la brecha de ingresos urbano‑rural en un 38%, mostrando el potencial de la IA y los datos para democratizar el acceso a docentes expertos.[34]

Caso microaprendizaje personalizado

Una institución de enseñanza superior se enfrentaba a un problema con las tasas de participación y retención de sus alumnos en programas tradicionales. Para paliar este problema, adoptó una solución basada en IA de Micro-Learning & Courses de una empresa especializada en soluciones de aprendizaje adaptativo basado en IA.

Al dividir materias complejas en módulos interactivos, la institución pudo ofrecer una experiencia de aprendizaje personalizado adaptado al ritmo y preferencias de cada alumno. Lo que se tradujo en un aumento del 25% en las tasas de finalización de los cursos y un aumento del 80% en la satisfacción de los estudiantes, además de que la facultad ahorro unas 20 horas por semana en tareas administrativas.

Caso optimización de eficiencia

Los procesos administrativos consumen mucho recursos, y los centros de formación medianos y pequeños luchan por no sentirse abrumados por las tareas repetitivas. Además, la sobrecarga de trabajo hace que los estudiantes a menudo experimenten retrasos en la recepción de respuestas, lo que afecta a su experiencia de aprendizaje.

Por lo que, esta escuela implementó una plataforma de IA generativa y AI Chat, lo cual automatizo el desarrollo de materiales y evaluaciones del curso y proporciono soporte y asistencia para ofrecer mayor rapidez en respuestas a las consultas de los estudiantes.

Esto se tradujo en una liberación del 40% en los trabajos administrativos y un aumento en la satisfacción del estudiante del 30%. Es más, el tiempo de producción del contenido también se vio afectado, disminuyendo un 50% respecto a los métodos tradicionales.[35]

Estrategias de implementación: Cómo iniciar el camino

La introducción de la inteligencia artificial en la educación requiere una planificación cuidadosa y una visión centrada en principios pedagógicos y éticos. Tanto los docentes como las instituciones educativas y las administraciones publicas deberán seguir una estrategia y tener en cuenta ciertas consideraciones para iniciar el camino a la transformación.

La planificación debe partir de objetivos educativos claros, definidos antes de seleccionar herramientas. Esta claridad no solo orienta la elección tecnológica, sino que permite medir el impacto real de las iniciativas, comunicándolo de forma transparente a la comunidad educativa y generando confianza en el proceso.

Una implementación sólida comienza en pequeño, probar sistemas adaptativos en contextos acotados (una asignatura, un curso o un grupo piloto) permite ajustar en terreno, corregir errores, evaluar resultados y facilitar la aceptación social. Esta lógica es esencial para evitar el despliegue apresurado de soluciones que, aunque prometedoras, aún carecen de validación contextual.

La pieza central de cualquier estrategia aquí es el docente. Ninguna tecnología sustituye su rol, pero sí lo redefine. Por eso, formar al profesorado desde el inicio es crítico. Más allá de capacitar en el uso de plataformas, se trata de dotarles de herramientas para interpretar datos, diseñar trayectorias personalizadas, actuar con criterio ético y acompañar al alumno en el desarrollo de habilidades que la IA no puede suplir.

Al mismo tiempo, se debe fomentar una cultura colaborativa en los centros, donde los docentes compartan aprendizajes y se apoyen mutuamente en la integración de nuevas dinámicas.

En paralelo, la protección de los datos del alumnado debe ser una prioridad. Las soluciones basadas en IA operan recolectando grandes volúmenes de datos personales, incluyendo resultados académicos, tiempos de actividad, interacciones digitales, voz o imagen. Estos tratamientos deben cumplir estrictamente con el RGPD, garantizando principios como la minimización, la finalidad legítima, la transparencia o la seguridad.

La opacidad en el funcionamiento de algunas plataformas, la falta de trazabilidad o la posible inferencia de información sensible son riesgos reales que deben abordarse con políticas claras, consentimiento informado y controles externos que verifiquen el cumplimiento normativo.

Además, no se puede obviar la dimensión ética de los algoritmos. Si los datos de entrenamiento presentan sesgos los resultados también los reflejarán, replicando o incluso amplificando desigualdades. El diseño de sistemas inclusivos debe ser una prioridad desde el inicio, aplicando principios de equidad algorítmica, revisión crítica de datasets, pruebas en contextos diversos y participación de distintos grupos en la validación de las herramientas.

Otro desafío clave es el equilibrio entre automatización y bienestar escolar. Los entornos hipervigilados, donde cada movimiento es registrado, pueden generar ansiedad, inhibición y una relación instrumental con el aprendizaje. La IA no debe fomentar un modelo de control, sino de acompañamiento. Usada con criterio, puede liberar al docente de tareas mecánicas para fortalecer el vínculo humano, no sustituirlo.

La implementación también debe cuidar el diseño pedagógico, un error común es introducir tecnología sin integrarla en la programación curricular. Para que el aprendizaje adaptativo tenga impacto real, debe estar alineado con los objetivos del curso, retroalimentar lo trabajado en el aula y reforzar las competencias buscadas.

Además, conviene seleccionar herramientas basadas en evidencias de impacto, no por moda o presión comercial, asegurando soporte técnico, actualizaciones constantes y transparencia en su funcionamiento.

La comunicación abierta también debe tenerse en cuenta como parte de la implementación. La llegada de la IA al aula puede generar expectativas, dudas o resistencias. Por eso, es clave involucrar desde el inicio a docentes, familias y estudiantes, explicando beneficios, límites y condiciones de uso.

También es aconsejable trabajar la alfabetización digital con el alumnado, para que comprendan cómo funciona la IA, desarrollen mirada crítica y aprendan a utilizarla de forma ética y reflexiva.

La brecha digital puede amplificarse si no se implementan políticas de apoyo. Las soluciones deben ser inclusivas, de bajo coste, fáciles de usar y accesibles para todos los entornos, evitando una segmentación educativa según recursos.

Asimismo, la dependencia de productos comerciales plantea el riesgo de una privatización encubierta de los contenidos y metodologías, lo que exige promover alternativas públicas, recursos abiertos y marcos que garanticen la soberanía educativa.

Por último, no se debe ignorar el impacto ambiental. Los sistemas de IA, especialmente los generativos, demandan enormes cantidades de energía y recursos naturales. A medida que crece su uso, se acumulan residuos electrónicos, aumentan las emisiones y se intensifica el consumo de agua para refrigeración de servidores.

La sostenibilidad debe ser parte del diseño de cualquier estrategia de implementación, evaluando necesidades reales, priorizando modelos optimizados y fomentando prácticas responsables.[36]

En suma, implementar IA en educación es un proceso gradual y multidimensional. Con este enfoque, el camino de la IA en la educación puede recorrerse con éxito, logrando esa visión de una educación más personalizada, equitativa y potenciada por la tecnología.[19]

Hacia una educación centrada en el aprendizaje adaptativo y personalizado

El mundo ha recorrido un camino desde el modelo industrial de educación, diseñado para la producción masiva de conocimiento, hasta la emergencia del aprendizaje adaptativo y la irrupción de la IA como herramienta transformadora. La digitalización ha multiplicado los recursos disponibles, pero también ha evidenciado las carencias de los sistemas educativos; la falta de personalización, desigualdad de acceso, escasez de evidencia y escasa preparación docente.

Aunque la IA es aún una herramienta reciente y con poca tracción en el ámbito educativo, ofrece herramientas para diagnosticar, predecir y personalizar de manera que el aprendizaje se vuelva más humano y significativo.

En un futuro cercano, la educación podría ser profundamente personalizada, con rutas de aprendizaje que combinen algoritmos y el acompañamiento humano. Los profesores actuarán como mentores y analistas, apoyados por sistemas que les proporcionen información precisa sobre el progreso de cada alumno.

La inteligencia artificial permitirá ofrecer oportunidades de aprendizaje a zonas rurales y comunidades marginadas a través de contenidos de calidad y sistemas de alerta temprana. Al mismo tiempo, se deberán fortalecer los marcos éticos y las políticas de acceso para evitar que la brecha digital se convierta en brecha social.

La revolución educativa no vendrá de las máquinas, sino de las personas que sepan utilizarlas con criterio. La IA puede ser una palanca poderosa para humanizar la educación, sin embargo, su éxito dependerá de la voluntad de los sistemas educativos para cambiar sus estructuras, de la capacidad de los docentes para reinventarse y de la decisión de las sociedades de invertir en acceso y equidad.

El desafío está sobre la mesa, la oportunidad, también. Ahora es el momento de que cada centro educativo, cada profesor y cada estudiante se conviertan en protagonistas del cambio.

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Referencias

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[2] OFICINA DEL DATO – GOBIERNO DE ESPAÑA. Inteligencia artificial y educación. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://oficinac.es/sites/default/files/informes/2024_10_21_Inteligencia%20artificial%20y%20educaci%C3%B3n_0.pdf

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[5] BID – BLOGS. Aprender en el siglo XXI. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://blogs.iadb.org/educacion/es/aprender-en-el-siglo-xxi/

[6] ELEMENT451. Meeting Changing Student Expectations. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://element451.com/blog/meeting-changing-student-expectations

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[8] KLARWAY. El nuevo perfil del estudiante digital: hábitos, desafíos y oportunidades en la era del aprendizaje online. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://klarway.com/el-nuevo-perfil-del-estudiante-digital-habitos-desafios-y-oportunidades-en-la-era-del-aprendizaje-online/

[9] ESCHOOL NEWS. Educator predictions: Teaching and learning in 2025. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://www.eschoolnews.com/innovative-teaching/2025/01/16/educator-predictions-teaching-and-learning-in-2025/

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[12] ODILO. Involucrando a la Generación Z: métodos innovadores para el aprendizaje universitario. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://www.odilo.es/blog/involucrando-a-la-generacion-z-metodos-innovadores-para-el-aprendizaje-universitario/

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[18] ESCHOOL NEWS. Family support is key to closing learning gaps. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://www.eschoolnews.com/innovative-teaching/2025/02/20/family-support-is-key-to-closing-learning-gaps/

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[20] EDUCAOPEN. Aprendizaje adaptativo. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://www.educaopen.com/digital-lab/blog/educacion-digital/aprendizaje-adaptativo

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[23] VORECOL – BLOGS. Comparing Traditional Learning Methods with Adaptive Learning in LMS. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://blogs.vorecol.com/blog-comparing-traditional-learning-methods-with-adaptive-learning-in-lms-183371

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[25] SETURON. What is Adaptive Learning? [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://seturon.io/blog/what-is-adaptive-learning

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[32] INTEF. Guía sobre el uso de la IA en el ámbito educativo. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://code.intef.es/wp-content/uploads/2024/07/Gu%C3%ADa-sobre-el-uso-de-la-IA-en-el-%C3%A1mbito-educativo-INTEF_2024.pdf

[33] MUNIA. Tutores virtuales y chatbots educativos: ¿Qué resultados concretos ha tenido? [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://wp-admin.munia.com.co/tutores-virtuales-y-chatbots-educativos/#:~:text=%C2%BFQu%C3%A9%20resultados%20concretos%20ha%20tenido%3F

[34] HAPSC. 2023 Global Education Monitoring Report. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://www.hapsc.org/wp-content/uploads/2023/10/2023-Global-Education-Monitoring-Report.pdf#:~:text=United%20States%2C%20analysis%20of%20over,when%20instruction%20was%20exclusively%20remote

[35] ADAPTIV.ME. Case studies: Driving transformation in education with AI. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://www.adaptiv.me/blog/case-studies-driving-transformation-in-education-with-ai

[36] MEGAPROFE. 7 buenas prácticas para el uso de la IA en el aula. [Consultado 31-07-2025] Disponible en: https://megaprofe.es/7-buenas-practicas-para-el-uso-de-la-ia-en-el-aula/