Analíticas del aprendizaje basadas en datos e inteligencia artificial en la educación superior: una revisión sistemática

Abstract

La 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.