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Item Analíticas del aprendizaje basadas en datos e inteligencia artificial en la educación superior: una revisión sistemática(IEEE, 2025-09-29) González-Pérez, Laura Icela; García-Peñalvo, Francisco José; Argüelles-Cruz, Amadeo JoséLa integración responsable de la inteligencia artificial en la educación (IAED) ofrece una oportunidad estratégica para alinear los entornos formativos con los principios de la Sociedad 5.0, potenciando la sinergia humano-tecnología en favor de una educación de calidad y del bienestar social. Este estudio presenta una revisión sistemática de 36 artículos arbitrados (2021–2025), centrados en aplicaciones educativas que emplean analíticas de aprendizaje (LA) con enfoques data-driven e integran modelos de Machine Learning (ML) como parte de su evidencia empírica. En cada estudio se identificaron tres elementos clave: el contexto de aplicación de la IAED, el enfoque data-driven adoptado y el modelo de ML utilizado. Los hallazgos revelan una desconexión entre los modelos de IA empleados y los datos educativos, los cuales, en muchos casos, se reducen a logs de acceso a calificaciones capturadas manualmente, que no permiten medir procesos cognitivos de manera profunda. Esta limitación compromete tanto la capacidad de los modelos ML para entrenarse de manera efectiva como su utilidad para ofrecer intervenciones pedagógicas útiles, como pueden ser rutas de aprendizaje personalizadas, retroalimentación en tiempo real, detección temprana de dificultades y seguimiento y visualización. Otro hallazgo relevante es la ausencia de marcos psicopedagógicos integrados a estándares de calidad y de gobernanza de datos, indispensables para avanzar hacia enfoques prescriptivos y éticos, coherentes con las metas de aprendizaje. Se recomienda que los líderes educativos promuevan aplicaciones de IAED sustentadas en marcos de gestión de datos y ética, asegurando métricas válidas y confiables que impulsen una educación más equitativa e inclusiva.Item Data-Driven Learning Analytics and Artificial Intelligence in Higher Education: A Systematic Review(IEEE, 2025-09-29) González-Pérez, Laura Icela; García-Peñalvo, Francisco José; Argüelles-Cruz, Amadeo JoséThe responsible integration of Artificial Intelligence in Education (AIED) offers a strategic opportunity to align learning environments with the principles of Society 5.0, fostering human–technology synergy in support of quality education and social well-being. This study presents a systematic review of 36 peer-reviewed articles (2021–2025) focused on educational appli-cations that employ learning analytics (LA) through data-driven approaches and integrate machine learning (ML) models as part of their empirical evidence. Each study was analyzed according to three key dimensions: the context of AIED application, the data-driven approach adopted, and the ML model implemented. The findings reveal a persistent disconnect between the AI models employed and the available educational data, which in many cases are limited to access logs or manually recorded grades that fail to capture deeper cognitive processes. This limitation constrains both the effective training of ML models and their pedagogical utility for delivering meaningful interventions such as personalized learning pathways, real-time feedback, early detection of learning difficulties, and monitoring and visualization tools. Another significant finding is the absence of psychopeda-gogical frameworks integrated with quality standards and data governance, which are essential for advancing prescriptive and ethical approaches aligned with learning goals. It is therefore recommended that educational leaders foster AIED applications grounded in data governance and ethics frameworks, ensuring valid and reliable metrics that can drive a more equitable and inclusive education.