MODELOS DE PERSONALIZACIÓN DEL APRENDIZAJE CON IAG EN EDUCACIÓN ESCOLAR Y SUPERIOR

• DOI: 10.37572/EdArt_1505269703

• Palavras-chave: tutoría inteligente; gestión del conocimiento; adaptabilidad.

• Keywords: tutoría inteligente; gestión del conocimiento; adaptabilidad.

• Abstract:

  El capítulo examina cómo la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) puede sustentar modelos de personalización del aprendizaje en educación escolar y superior, dando continuidad al marco general del libro. La personalización se concibe como la adaptación fina de experiencias formativas a características y trayectorias singulares, apoyada en tecnologías disruptivas que permiten ajustar actividades y apoyos en tiempo real. Se presenta un modelo para integrar en la docencia universitaria organizado en tres ciclos: administración de la información, gestión del conocimiento y movilización del conocimiento. En cada fase, la IAG colabora en tareas distintas: apoyar búsquedas diferenciadas mediante prompts, mediar la construcción de significados en entornos colaborativos y acompañar la aplicación del saber en proyectos situados, con el profesorado como diseñador de arquitecturas de aprendizaje flexibles. El texto desarrolla además un modelo de tutoría inteligente que combina perspectivas clásicas sobre acompañamiento con sistemas adaptativos. A través de ejemplos y en prácticas de formación inicial docente, ofrecer retroalimentación frecuente y organizar evidencias de progreso, siempre subordinadas al juicio ético y pedagógico de tutores y docentes. Finalmente, se discuten implicancias éticas y condiciones de implementación, destacando tensiones en torno a protección de datos, posibles sesgos en los algoritmos, desigualdad de acceso y sesgos de confinamiento informativo. El capítulo sostiene que los beneficios de las rutas adaptativas dependen de políticas de gobernanza, desarrollo profesional en IA y participación estudiantil en las decisiones de datos.