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Implementación de la inteligencia 
artificial y el aprendizaje autónomo 
en la Educación para personalizar la 
enseñanza 

Implementation of artificial intelligence and  
autonomous learning in education to personalize  

teaching 

 
 

 
Erick Daniel Mero Alcívar 

Ingeniero en Sistemas, Magister en Educación Informática 

Educación Ambiental con enfoque 

de género e interculturalidad 
Investigador independiente 

erick.mero@uleam.edu.ec  

https://orcid.org/0000-0001-7926-011X

 

 
Esther Verónica Ordóñez Valencia 

 

Licenciada en Ciencias de la Educación. Magister en 

Educación Superior 

Investigadora independiente 

estherevov@hotmail.com  

https://orcid.org/0000-0001-8813-0368

 

 
Paola Jomaira Villalba Poveda 
Licenciado en ciencias de la educación mención: educación 

infantil 

Investigadora independiente 
paolaenero1@hotmail.com  

https://orcid.org/0009-0003-4950-0700

 

 
Vilma Esther Intriago Zambrano 
Licenciada en Ciencias de la Educación Especialidad: 

Psicología y Orientación Vocacional 

Magister en Psicopedagogía 

Investigadora independiente 
vilmaintriago2412@gmail.com 

https://orcid.org/0009-0006-3471-5284 

 

 
Resumen  

La  inteligencia  artificial  (IA)  está  revolucionando  la 
educación  al  permitir  la  personalización  del  aprendizaje  y 
mejorar  los  resultados  académicos.  Este  artículo  examina 

Imaginario Social 
Entidad editora 

REDICME (reg-red-18-0061)  

e-ISSN: 2737-6362 
julio- diciembre Vol. 7-3-2024 
http://revista-

imaginariosocial.com/index.php/es/index 
 

Recepción: 26 de abril de 2024 

Aceptación:  03 de junio de 2024 

121-131 


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122 

cómo la IA se puede utilizar para adaptar los contenidos educativos a las necesidades 

individuales  de  los  estudiantes,  apoyando  el  aprendizaje  autónomo  y  mejorando  la 
eficiencia  administrativa  en  las  instituciones  educativas.  Se  realizó  una  revisión 

exhaustiva  de  la  literatura  existente,  analizando  artículos  científicos,  informes 
técnicos  y  estudios  de  caso  sobre  la  implementación  de  la  IA  en  la  educación, 

identificando temas clave y evaluando los beneficios y desafíos. El objetivo principal 
fue  evaluar  cómo  la  IA  puede  personalizar  el  aprendizaje,  apoyar  el  aprendizaje 
autónomo  y  mejorar  la  eficiencia  administrativa,  así  como  identificar  los  desafíos 

éticos  y  prácticos  asociados  con  su  implementación.  Los  resultados  principales 

muestran que la IA permite la personalización del aprendizaje al adaptar contenidos 
y estrategias a las necesidades individuales, apoya el aprendizaje autónomo mediante 
tutorías  virtuales  y  retroalimentación  automatizada,  y  mejora  la  eficiencia 
administrativa  al  automatizar  tareas rutinarias.  Sin  embargo,  la  su  implementación 

presenta  desafíos  significativos,  incluyendo  la  privacidad  de  los  datos,  el  sesgo 
algorítmico  y  la  equidad  en  el  acceso  a  la  tecnología.  En  conclusión,  la  IA  tiene  el 
potencial  de  revolucionar  la  educación,  pero  su  implementación  debe  ser 
cuidadosamente gestionada  para superar los desafíos éticos y prácticos, asegurando 

una adopción equitativa y efectiva. 
 

Palabras  clave:  Educación,  inteligencia  artificial,  plan  educativo,  aprendizaje, 
enseñanza 

 
Abstract 
Artificial  Intelligence  (AI)  is  revolutionizing  education  by  enabling  personalized 

learning  and  improving  academic  outcomes.  This  article  examines  how  AI  can  be 
used  to  tailor  educational  content  to  the  individual  needs  of  students,  supporting 
autonomous  learning  and  enhancing  administrative  efficiency  in  educational 
institutions.  An  exhaustive  review  of  existing  literature  was  conducted,  analyzing 

scientific articles, technical reports, and case studies on the implementation of AI in 

education,  identifying  key  themes,  and  evaluating  the  benefits  and  challenges.  The 
main  objective  was  to  assess  how  AI can  personalize  learning,  support  autonomous 
learning,  and  improve  administrative  efficiency,  as  well  as  identify  the  ethical  and 

practical  challenges  associated  with  its  implementation.  The  primary  results  show 


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123 

that AI enables personalized learning by adapting content and strategies to individual 

needs,  supports  autonomous  learning  through  virtual  tutoring  and  automated 
feedback,  and  improves  administrative  efficiency  by  automating  routine  tasks. 

However, its implementation presents significant challenges, including data privacy, 
algorithmic  bias,  and  equity  in  access  to  technology.  In  conclusion,  AI  has  the 

potential  to  revolutionize  education,  but  its  implementation  must  be  carefully 
managed  to  overcome  ethical  and  practical  challenges,  ensuring  equitable  and 
effective adoption. 

 

Keywords: Education, artificial intelligence, educational plan, learning, teaching 
 
Introducción 
La  llegada  de  la  Inteligencia  Artificial  (IA)  ha  traído  cambios  transformadores  en 

diversos  sectores,  y  la  educación  no  es  la  excepción.  Ofrece  oportunidades  sin 
precedentes  para  personalizar  las  experiencias  de  aprendizaje,  mejorando  así  los 
resultados  educativos.  Los  modelos  tradicionales  de  educación  a  menudo  siguen  un 
enfoque uniforme que puede no atender las necesidades y preferencias únicas de cada 

estudiante.  Al  aprovecharla,  los  educadores  pueden  adaptar  la  instrucción  para 
satisfacer  estas  necesidades  individuales,  lo  que  conduce  a  experiencias  de 

aprendizaje más efectivas y atractivas (Robles et al., 2024). 
 

La  IA  en  la  educación  puede  utilizarse  de  múltiples  maneras  para  personalizar  el 
aprendizaje. Una aplicación significativa es la recopilación y análisis de datos de los 
estudiantes. Los sistemas de IA pueden monitorear el progreso de los estudiantes en 

tiempo  real,  proporcionando  información  que  permite  a  los  educadores  ajustar  las 
estrategias de instrucción de manera oportuna. Este enfoque basado en datos asegura 
que  cada  estudiante  reciba  el  apoyo  que  necesita,  precisamente  cuando  lo  necesita 
(Jiménez Ramírez et al., 2024). Además, los sistemas de tutoría impulsados por esta 

tecnología  ofrecen  retroalimentación  y  recursos  personalizados,  atendiendo  las 

fortalezas y debilidades específicas de cada alumno (Menacho Ángeles et al., 2024). 
 
La  implementación  de  la  IA  también  se  extiende  a  la  automatización  de  tareas 

administrativas,  liberando  a  los  educadores  para  que  se  concentren  más  en  la 


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124 

enseñanza  e  interacción  con  los  estudiantes.  Los  sistemas  de  calificación 

automatizada  y  asistencia  administrativa  no  solo  mejoran  la  eficiencia,  sino  que 
también aseguran consistencia y objetividad en las evaluaciones (Bauz Ruano et al., 

2024).  Además,  puede  facilitar  la  creación  de  entornos  de  aprendizaje  adaptativos 
que  ajustan  dinámicamente  el  contenido  y  el ritmo  basado  en  el  análisis  en  tiempo 

real del rendimiento del estudiante (Jiménez Ramírez et al., 2024). 
 
Sin  embargo,  su  integración  en  la  educación  no  está  exenta  de  desafíos.  Las 

consideraciones éticas, como la privacidad de los datos y el sesgo algorítmico, deben 

abordarse para asegurar un uso justo y equitativo de las tecnologías de IA. Es crucial 
desarrollar  políticas  y  marcos  que  protejan  la  información  de  los  estudiantes  y 
promuevan la transparencia en las aplicaciones (Isusqui et al., 2023). 
 

Asimismo,  el  temor  de  que  la  inteligencia  artificial  pueda  disminuir  la  interacción 
humana en la educación debe mitigarse equilibrando los avances tecnológicos con el 
valor insustituible de los educadores humanos (Del Cisne Loján et al., 2024). 
 

La  personalización  del  aprendizaje  también  incluye  la  utilización  de  sistemas  de 
tutoría  virtual  personalizados.  Estos  sistemas  pueden  brindar  retroalimentación 

individualizada,  recomendaciones  de  estudio  y  sugerencias  de  recursos  específicos 
para  cada  estudiante.  La  inteligencia  artificial  puede  ajustar  el  currículo  y  los 

materiales  de  estudio  basándose  en  las  fortalezas  y  debilidades  de  cada  estudiante, 
garantizando  que  se  le  presente  contenido  relevante  y  desafiante  a  su  nivel  de 
competencia (Robles et al., 2024). 

 
Igualmente,  puede  desempeñar  un  papel  crucial  en  la  detección  y  prevención  del 
acoso  escolar  y  el  abuso  emocional.  Los  sistemas  de  IA  pueden  identificar 
comportamientos  anormales  en  las  interacciones  y  comunicaciones  entre  los 

estudiantes,  permitiendo  a  los  educadores  intervenir  de  manera  oportuna  y  eficaz 

(Menacho  Ángeles  et  al.,  2024).  Aunque  aplicada  en  la  educación  tiene  un  gran 
potencial para mejorar el aprendizaje, también plantea desafíos éticos que deben ser 
cuidadosamente  considerados.  Es  fundamental  abordar  cuestiones  como  la 

privacidad de los datos y el acceso equitativo a la información y tecnología. 


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125 

 

La  implementación  exitosa  en  la  educación  requiere  una  planificación  cuidadosa  y 
colaboración  entre  educadores,  expertos  y  responsables  de  políticas  educativas.  La 

personalización  del  aprendizaje  ofrece  numerosos  beneficios,  incluyendo  un 
aprendizaje  individualizado,  mayor  motivación  y  compromiso  por  parte  de  los 

estudiantes (Macías Lara et al., 2023). 
 
La  personalización  del  aprendizaje  puede  incrementar  la  motivación  de  los 

estudiantes  al  proporcionarles  un  entorno  de  aprendizaje  más  relevante  y 

estimulante.  Esto  también  puede  fomentar  la  parte  emotiva,  haciendo  que  los 
estudiantes  se  comprometan  más  con  su  aprendizaje.  Sin  embargo,  es  esencial 
encontrar  un  equilibrio  entre  su  uso  como  apoyo  y  la  interacción  humana 
significativa,  que  sigue  siendo  crucial  para  el  desarrollo  de  habilidades  sociales  y 

emocionales (Valverde Fernández & Olano Valdera, 2023). 
 
Metodología 
 

Para  llevar  a  cabo  esta  investigación  sobre  la  implementación  de  la  inteligencia 
artificial  (IA)  y  el  aprendizaje  autónomo  en  la  educación,  se  adoptó  un  enfoque 

metodológico  cualitativo  basado  en  la  revisión  exhaustiva  de  la  literatura  existente. 
Este enfoque permite obtener un conocimiento profundo y actualizado sobre el tema, 

identificando  tanto  los  beneficios  como  los  desafíos  asociados  con  su  uso  en  la 
personalización del aprendizaje. 
 

La  revisión  de  la  literatura  se  realizó  utilizando  una  metodología  de  análisis  de 
contenido cualitativo. Este tipo de estudio es exploratorio y descriptivo, centrado en 
la recopilación, evaluación y síntesis de información proveniente de diversas fuentes 
académicas. Los documentos seleccionados incluyeron artículos científicos, informes 

técnicos,  tesis  doctorales  y  documentos  académicos  relevantes  que  abordaran  la 

implementación de la IA en la educación. 
 
La búsqueda de literatura se llevó a cabo en bases de datos académicas reconocidas 

como  Dialnet,  ResearchGate  y  Google  Scholar,  así  como  en  revistas  científicas 


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126 

especializadas  en  educación  y  tecnología.  Los  criterios  de  inclusión  para  los 

documentos  fueron  estrictos,  asegurando  que  los  estudios  seleccionados  fueran 
recientes (publicados en los últimos cinco años) y que abordaran directamente el uso 

de la IA en la educación y su impacto en el aprendizaje autónomo. 
 

El  análisis  de  contenido  cualitativo  permitió  identificar  y  categorizar  temas 
recurrentes,  patrones  y  tendencias  relacionados  con  la  personalización  del 
aprendizaje  mediante  estas  herramientas.  El  análisis  se  centró  en  las  aplicaciones 

específicas  de  la  IA  en  la  educación,  los  beneficios  observados,  los  desafíos  éticos  y 

prácticos, y las recomendaciones para una implementación efectiva y responsable. 
 
La  revisión  sistemática  de  la  literatura  incluyó  la  evaluación  crítica  de  cada  fuente, 
considerando  la  metodología  utilizada  en  los  estudios,  la  calidad  de  los  datos 

presentados  y  la  relevancia  de  las  conclusiones.  Este  enfoque  garantizó  una 
comprensión  integral  y  matizada  del  estado  actual  de  su  uso  en  la  educación, 
proporcionando una base sólida para las discusiones y recomendaciones presentadas 
en este artículo. 

 
Resultados  

Tabla 1: Artículos revisados para la investigación 

Título del Artículo 

Autores 

Puntos Clave 

Una estrategia 
innovadora para 

personalizar el 

aprendizaje con el uso de 
inteligencia artificial (IA) 

Robles, L. C. S., Marcillo, A. J. 
P., Mazamba, M. L. S., Sánchez, 

K. W. G., & Salazar, P. A. C. 

Personalización del 
aprendizaje, IA, 

estrategias 

innovadoras 

Inteligencia artificial 

como herramienta en el 

aprendizaje autónomo de 
los estudiantes de 

educación superior 

Menacho Ángeles, M. R., 

Pizarro Arancibia, L. M., Osorio 

Menacho, J. A., Osorio 
Menacho, J. A., & León Pizarro, 

B. L. 

IA como herramienta 

de aprendizaje 

autónomo, educación 
superior, eficacia 

El constructivismo y la 
implementación de la 
inteligencia artificial en 

educación, perspectiva a 
mediano plazo 

Bauz Ruano, A. C., Guanga 
Inca, U. R., Rosero Carrera, J. 
E., Caiza Oña, J. E., & 

Guallasamin Guamán, M. B. 

Constructivismo, IA en 
educación, perspectiva 
a mediano plazo 

La Inteligencia Artificial 
al servicio de la gestión y 

la implementación en la 

educación 

Isusqui, J. C. P., Villavicencio, I. 
E. S., Inga, C. V., Gutiérrez, H. 

O. C., Díaz, B. L. G., & Amaya, 

K. L. A. 

Gestión educativa, 
implementación de IA, 

beneficios 


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127 

Transformación 

Educativa: La 
Implementación de la 

Inteligencia Artificial en 

la Enseñanza 
Universitaria en el Perú 

Valverde Fernández, L. A., & 

Olano Valdera, C. A. 

Transformación 

educativa, IA en 
enseñanza 

universitaria, Perú 

Adopción de la 

Inteligencia Artificial en 
la enseñanza: 

perspectivas de docentes 

de Educación Superior 

Jiménez Ramírez, C. R., 

Martínez Aguirre, E. G., Zárate 
Depraect, N. E., & Grijalva 

Verdugo, A. A. 

Perspectivas de 

docentes, IA en 
enseñanza, educación 

superior 

Consecuencias de la 
Dependencia de la 
Inteligencia Artificial en 

Habilidades Críticas y 
Aprendizaje Autónomo 
en los Estudiantes 

Del Cisne Loján, M., Antonio 
Romero, J., Sancho Aguilera, 
D., & Yajaira Romero, A. 

Dependencia de IA, 
habilidades críticas, 
aprendizaje autónomo 

Impacto del uso de la IA 

en el aprendizaje 
autónomo y desafíos en 
las IES 

Añapa Quiñónez, P. L. 

IA en el aprendizaje 

autónomo, desafíos en 
IES 

La inteligencia artificial; 
análisis del presente y 

futuro en la educación 

superior. 

Macías Lara, R. A., Solorzano 
Criollo, L. R., Choez Calderón, 

C. J., & Blandón Matamba, B. E. 

Análisis de IA, 
educación superior, 

presente y futuro 

Propuesta metodológica 

en la enseñanza 
universitaria con la 

inteligencia artificial 

Cruz, E. T. 

Metodología en 

enseñanza 
universitaria, IA 

La influencia de la 

inteligencia artificial en la 

transformación educativa 

Boubker, O., Palomino Quispe, 

J. F., Choque-Flores, L., Castro 

León, A. L., Requis Carbajal, L. 

V., Ferrer-Peñaranda, L.-A., 
Castro Llaja, L., García-
Huamantumba, E., Dávila 
Morán, R. C., & Velarde Dávila, 

L. 

Personalización del 

aprendizaje, análisis 

de datos educativos, 

desafíos éticos 

Impacto de la inteligencia 

artificial en la educación 

universitaria 

Torres Cruz, E., Torres Cruz, F., 

Torres Segura, J. W., Basurco 

Chambilla, T. R., Mamani 

Luque, O. M., López Cueva, M. 

A., Tito Lipa, J. P., & Supo 
Gutierrez, J. A. 

Beneficios y desafíos 

de la IA en la 

educación 

universitaria, 

implementación 
estratégica 

Fuente: autores, 2024 
 

La revisión de la literatura sobre la implementación de la inteligencia artificial (IA) y 
el  aprendizaje  autónomo  en  la  educación  ha  revelado  tanto  oportunidades 


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128 

significativas como desafíos considerables. Asimismo, permite adaptar los contenidos 

y actividades educativas a las necesidades individuales de cada estudiante, mejorando 
su rendimiento y motivación. 

Este  enfoque  personalizado  es  especialmente  beneficioso  en  la  educación  superior, 
donde  los  estudiantes  pueden  recibir  apoyo  específico  y  recursos  adaptados  a  su 

progreso y habilidades (Robles et al., 2024; Menacho Ángeles et al., 2024). Además, 
se  presenta  como  una  herramienta  poderosa  para  apoyar  el  aprendizaje  autónomo, 
ofreciendo  sistemas  de  tutoría  virtual  y  retroalimentación  automatizada.  Estas 

tecnologías permiten a los estudiantes trabajar a su propio ritmo y recibir orientación 

específica, lo que aumenta la eficacia del aprendizaje (Menacho Ángeles et al., 2024). 

Los sistemas de IA proporcionan retroalimentación rápida y precisa en evaluaciones, 
ayudando a los estudiantes a comprender mejor sus fortalezas y áreas de mejora. Esta 

retroalimentación inmediata facilita un aprendizaje más efectivo y permite ajustes en 

tiempo real por parte de los educadores (Torres Cruz et al., 2024). Además, mejora la 
gestión  educativa  al  automatizar  tareas  rutinarias,  liberando  tiempo  para  que  los 
educadores se concentren más en  la  enseñanza y la interacción con los estudiantes. 
Esto resulta en una mayor eficiencia y calidad en la educación (Isusqui et al., 2023). 

Sin embargo, la implementación de la IA no está exenta de desafíos. La privacidad de 
los  datos,  el  sesgo  algorítmico  y  la  equidad  en  el  acceso  a  la  tecnología  son 
preocupaciones  importantes.  Es  esencial  desarrollar  políticas  que  protejan  la 
información de los estudiantes y promuevan la transparencia en las aplicaciones de 

IA (Añapa Quiñónez, 2024; Del Cisne Loján et al., 2024). 

En  países  como  Perú,  ha  demostrado  ser  una  herramienta  transformadora  en  la 
enseñanza  universitaria,  mejorando  la  calidad  educativa  y  adaptándose  a  las 

demandas  contemporáneas  (Valverde  Fernández  &  Olano  Valdera,  2023).  Las 
opiniones  de  los  docentes  reflejan  tanto  entusiasmo  por  los  beneficios  como 

preocupación  por  los  desafíos  éticos  y  prácticos  que  conlleva  su  adopción.  La 
capacitación y el apoyo continuo para los docentes son esenciales para superar estos 

desafíos y maximizar los beneficios de la IA en la educación (Jiménez Ramírez et al., 
2024). 


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129 

Conclusiones 

La  implementación  de  la  inteligencia  artificial  en  la  educación  ofrece  una  serie  de 
oportunidades significativas para personalizar el aprendizaje y mejorar los resultados 

educativos.  Al  adaptar  los  contenidos  y  las  estrategias  educativas  a  las  necesidades 
individuales  de  cada  estudiante,  la  IA  puede  aumentar  tanto  el  rendimiento 

académico  como  la  motivación  del  alumnado.  Esta  capacidad  de  personalización  es 
particularmente beneficiosa en la educación superior, donde los estudiantes pueden 
beneficiarse  de  recursos  y  apoyo  específicamente  diseñados  para  su  progreso 

individual. 

Además,  la  IA  se  ha  demostrado  como  una  herramienta  valiosa  para  apoyar  el 
aprendizaje  autónomo,  proporcionando  tutoría  virtual,  retroalimentación 
automatizada y materiales educativos adaptativos. Estas herramientas permiten a los 

estudiantes avanzar a su propio ritmo, recibiendo orientación y apoyo en áreas donde 

más lo necesitan. La eficiencia administrativa también se ve mejorada con  la IA, ya 
que  automatiza  tareas  rutinarias,  liberando  tiempo  para  que  los  educadores  se 
concentren en la enseñanza y la interacción directa con los estudiantes. 

Sin  embargo,  la  implementación  no  está  exenta  de  desafíos.  Entre  los  más 

importantes  se  encuentran  las  preocupaciones  éticas  relacionadas  con  la  privacidad 
de los datos, el sesgo algorítmico y la equidad en el acceso a la tecnología. Es esencial 
que  las  instituciones  educativas  desarrollen  políticas  y  marcos  regulatorios  que 
aseguren  la  protección  de  la  información  de  los  estudiantes  y  promuevan  la 

transparencia y la equidad en el uso de la IA. 

La  experiencia  de  países  como  Perú  muestra  que  puede  ser  una  herramienta 
transformadora en la educación universitaria, proporcionando nuevas oportunidades 

para  mejorar  la  calidad  educativa  y  adaptarse  a  las  demandas  del  siglo  XXI.  No 
obstante, las perspectivas de los docentes reflejan tanto entusiasmo por los beneficios 

potenciales  de  la  IA  como  preocupación  por  los  desafíos  prácticos  y  éticos  que 
conlleva su adopción. Por lo tanto, es fundamental proporcionar capacitación y apoyo 

continuo a los docentes para maximizar los beneficios de la en la educación. 

Referencias Bibliográficas 


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130 

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