Rendimiento escolar e inteligencia artificial

Enfoque

Introducción:
La inteligencia artificial (IA) está transformando diversos aspectos de nuestra vida cotidiana, incluida nuestra forma de pensar, actuar y sentir. En la actualidad, se ha convertido en una revolución que impacta todos los campos laborales, entre ellos, el ámbito educativo.

Autores como Flores et al. (2022) han destacado los avances que se están realizando en la educación mediante el uso de la IA, abarcando aspectos predictivos, asistentes digitales, aprendizaje automático, tutores inteligentes, realidad aumentada, plataformas interactivas y sistemas de gestión de aprendizaje, entre otros. Estos avances subrayan la relevancia de incorporar herramientas digitales en los procesos educativos, como medio para favorecer la enseñanza y el aprendizaje. Actualmente, Estados Unidos lidera el ranking de publicaciones en revistas especializadas en IA, seguido por Suiza, Reino Unido y China, lo que resalta la importancia global y los intereses que trascienden fronteras políticas, económicas y sociales.

Objetivo general:
Estudiar la influencia de la IA en el ajuste escolar.

Pregunta de investigación:
¿Mejora el rendimiento escolar con el uso de la IA?

Objetivo específico:
Identificar el grado de rendimiento académico según el uso de la inteligencia artificial.

Hipótesis:
A mayor uso de IA, mayor rendimiento académico.

Metodología:
Para garantizar la replicabilidad de la investigación, el enfoque metodológico de este estudio es cualitativo, y se utilizará la metodología PRISMA.

Diagrama de flujo:
En el diagrama de flujo se presentará la identificación (bases de datos utilizadas y registros de exclusiones previas), el cifrado (documentos revisados) y la inclusión (estudios que formarán parte de la revisión).

Procedimiento:
Se ha utilizado la fórmula y los operadores booleanos (“Artificial intelligence” OR “AI” OR “Inteligencia artificial” OR “IA”) AND (“academic performance” OR “student achievement” OR “learning outcomes” OR “Rendimiento Académico” OR “Rendimiento Escolar”), con filtros específicos (fecha: 2020-2025, tipo de documento: artículo, idioma: inglés y español, país: España, y acceso gratuito). Los criterios de inclusión se basan en el interés del estudio, facilidad de acceso y conveniencia; los criterios de exclusión incluyen estudios poco rigurosos, aquellos con acceso de pago o difícil acceso, o que se alejan del tema de investigación.

Tabla resumen:
De acuerdo con el protocolo PRISMA, se presentará una tabla que recogerá los datos esenciales de los estudios revisados (autor, país, tipo de estudio, método, objetivo, variables, resumen y financiación).

Conclusión:
Para autores como Jara y Ochoa (2020), evaluar el impacto de la IA en el ámbito educativo resulta complejo. Sin embargo, ya se observan indicios positivos, entre los cuales destaca la personalización de los procesos de enseñanza, adaptados a las necesidades individuales de cada estudiante.