Inteligencia artificial adaptativa y autorregulación del aprendizaje en contextos educativos multinivel

Resumen

La incorporación de la inteligencia artificial adaptativa en los sistemas educativos contemporáneos ha generado nuevas oportunidades para personalizar la enseñanza y fortalecer la autorregulación del aprendizaje en contextos educativos multinivel caracterizados por la diversidad cognitiva, social y cultural del estudiantado. El presente estudio tuvo como propósito analizar el impacto de entornos digitales basados en algoritmos adaptativos sobre el desarrollo de habilidades metacognitivas, autonomía académica y desempeño escolar. Se empleó un enfoque cuantitativo con diseño cuasi experimental, aplicando plataformas inteligentes que ajustaron contenidos, retroalimentación y rutas de aprendizaje según el progreso individual de los participantes de distintos niveles formativos. Se recolectaron datos mediante pruebas de rendimiento, escalas de autorregulación y registros de interacción digital. Los resultados evidenciaron mejoras significativas en la planificación del estudio, monitoreo del propio desempeño y logro académico, especialmente en estudiantes con mayores brechas iniciales. Asimismo, se observó una mayor motivación y compromiso con las tareas formativas. Desde una perspectiva interpretativa, estos hallazgos coinciden con investigaciones previas que destacan la personalización pedagógica como factor clave para optimizar procesos de aprendizaje autónomo. En conclusión, la inteligencia artificial adaptativa constituye una herramienta eficaz para promover la equidad educativa y potenciar la autorregulación, siempre que su implementación se acompañe de orientación docente y criterios pedagógicos claros.