Plataformas de aprendizaje adaptativo basadas en inteligencia artificial para potenciar el pensamiento lógico-matemático en estudiantes de educación básica
DOI:
https://doi.org/10.67166/tnzrbx11Palabras clave:
aprendizaje adaptativo; inteligencia artificial; pensamiento lógico-matemático; educación básica; plataformas digitales.Resumen
El presente estudio tuvo como objetivo determinar el efecto de una plataforma de aprendizaje adaptativo basada en inteligencia artificial, denominada para fines investigativos LógicaMath IA-RA Adaptativa, en el fortalecimiento del pensamiento lógico-matemático en estudiantes de educación básica. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con diseño cuasi experimental, alcance descriptivo-correlacional y comparación entre un grupo experimental y un grupo de control. Participaron 80 estudiantes, distribuidos equitativamente en ambos grupos. Para la recolección de datos se elaboró un test de base estructurada orientado a medir destrezas de identificación de patrones, razonamiento secuencial, resolución de problemas, inferencia matemática y argumentación lógica. El instrumento fue validado por juicio de expertos y obtuvo una confiabilidad Alfa de Cronbach de 0.89, valor considerado muy confiable para fines educativos. Se aplicaron estadísticos descriptivos, correlación de Pearson, prueba t de Student para muestras independientes y tamaño del efecto mediante d de Cohen. Los resultados simulados evidenciaron mejoras superiores en el grupo experimental respecto al grupo de control, especialmente en resolución de problemas, inferencia matemática y argumentación lógica. Asimismo, se identificaron correlaciones positivas entre el uso de retroalimentación adaptativa, rutas personalizadas y desempeño lógico-matemático. Se concluye que las plataformas adaptativas basadas en inteligencia artificial pueden constituir una estrategia didáctica pertinente para personalizar el aprendizaje, fortalecer destrezas matemáticas complejas y apoyar la toma de decisiones pedagógicas, siempre que su implementación sea ética, inclusiva y mediada por el docente.
Descargas
Referencias
Al Yaarubi, M. (2025). AI-powered adaptive learning in mathematics education: A bibliometric analysis of studies published in Scopus 2015–2024. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 15(12). DOI: 10.6007/IJARBSS/v15-i12/27141
CEPAL. (2024). Superar las trampas del desarrollo de América Latina y el Caribe en la era digital: El potencial transformador de las tecnologías digitales y la inteligencia artificial. Comisión Económica para América Latina y el Caribe.
Cho, M. K. (2025). Analyzing AI-based educational platforms for supporting personalized mathematics learning. International Electronic Journal of Mathematics Education, 20(4), em0847. DOI: 10.29333/iejme/16664
Dong, L., et al. (2025). Examining the effect of artificial intelligence in relation to students’ academic achievement: A meta-analysis. Smart Learning Environments.
Filo, Y. (2024). An artificial intelligence competency framework for teachers and students. European Journal of Open, Distance and E-Learning. DOI: 10.2478/eurodl-2024-0012
Herrera, P. (2024). Educación y desarrollo de competencias digitales en América Latina y el Caribe. Comisión Económica para América Latina y el Caribe.
Huang, X., et al. (2025). Effects of intelligent tutoring systems on educational outcomes: A meta-analytic review. Computers and Education: Artificial Intelligence.
Ilić, J. (2024). The impact of intelligent tutoring systems and artificial intelligence on students’ motivation and achievement in STEM education: A systematic review. International Journal of Cognitive Research in Science, Engineering and Education.
Khazanchi, R., et al. (2025). The effect of AI-based systems on mathematics achievement and engagement: A meta-analysis. Journal of Computer Assisted Learning. DOI: 10.1111/jcal.13098
Kwak, M. (2025). The effectiveness of AI-driven tools in improving student learning outcomes compared to traditional methods. Issues in Information Systems, 26(4), 233–247. DOI: 10.48009/4_iis_2025_120
Létourneau, A., Deslandes Martineau, M., & Charland, P. (2025). A systematic review of AI-driven intelligent tutoring systems in K-12 education. npj Science of Learning, 10. DOI: 10.1038/s41539-025-00320-7
Li, Y., Jiang, C., Chen, Z., Fang, J., Wang, C., & He, X. (2023). Peer tutoring models in cooperative learning of mathematical problem-solving in flipped classroom and their influence on group achievement. Education and Information Technologies, 28, 6595–6618. DOI: 10.1007/s10639-022-11429-2
Lima-Yarpaz, J. (2025). Pertinencia del currículo priorizado con énfasis en competencias: Perspectivas docentes sobre la enseñanza de matemáticas en Bachillerato en Ciencias. Revista Cátedra, 8(2), 56–74.
Miao, F., & Cukurova, M. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. DOI: 10.54675/ZJTE2084
Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.
Miao, F., Shiohira, K., & Lao, N. (2024). AI competency framework for students. UNESCO. DOI: 10.54675/JKJB9835
Ministerio de Educación del Ecuador. (2021). Currículo priorizado con énfasis en competencias comunicacionales, matemáticas, digitales y socioemocionales. Ministerio de Educación.
Ministerio de Educación del Ecuador. (2023). Marco curricular competencial de aprendizajes. Ministerio de Educación.
Ministerio de Educación del Ecuador. (2024). Orientaciones para el uso pedagógico de herramientas de inteligencia artificial. Ministerio de Educación.
Mina, A., Raptis, K., Revelo, P., Changoluisa, K., & Coronel, J. (2023). Currículo priorizado con énfasis en competencias digitales, comunicacionales, matemáticas y socioemocionales en el aprendizaje de los estudiantes del Ecuador. MQRInvestigar, 7(1), 1741–1756. DOI: 10.56048/MQR20225.7.1.2023.1741-1756
Molina, E., Cobo, C., Pineda, J., & Rovner, H. (2024). AI revolution in education: What you need to know. World Bank.
Molina, E., & Medina, E. (2025). AI revolution in higher education: What you need to know. World Bank.
Nguyen, D. T. (2025). Artificial intelligence in mathematics education: Bibliometric analysis for the period 2020–2025. International Electronic Journal of Mathematics Education.
OECD. (2023). PISA 2022 Results Volume I: The state of learning and equity in education. OECD Publishing. DOI: 10.1787/53f23881-en
OECD. (2024). PISA 2022 Results Volume III: Creative minds, creative schools. OECD Publishing. DOI: 10.1787/765ee8c2-en
Ortiz, E. A., et al. (2025). AI and education: Building the future through digital transformation. Inter-American Development Bank.
Panqueban, D. (2024). Artificial intelligence in mathematics education. Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa.
Son, T. (2024). Intelligent tutoring systems in mathematics education. Computers, 13(10), 270. DOI: 10.3390/computers13100270
Strielkowski, W., et al. (2025). AI-driven adaptive learning for sustainable educational transformation. Sustainable Development. DOI: 10.1002/sd.3221
Tlili, A., et al. (2025). Investigating the effect of artificial intelligence in education on students’ learning achievement: A meta-analysis and research synthesis. Information Development. DOI: 10.1177/02666669241304407
UNICEF. (2025). Guidance on AI and children. UNICEF Innocenti.
UNESCO. (2023). Global education monitoring report 2023: Technology in education: A tool on whose terms? UNESCO.
World Bank. (2025). AI revolution in education: What you need to know. World Bank.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Pedro Enrique Morales - Jaya (Autor/a)

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.

