Resumo

CONTRERAS CONTRERAS, Fortunato  e  OLAYA GUERRERO, Julio Cesar. Filtros educativos basados en inteligencia artificial: transformaciones en la enseñanza y la interacción docente-estudiante. Rev. Simón Rodríguez [online]. 2025, vol.5, n.10, pp.225-241.  Epub 30-Out-2025. ISSN 3006-1385.  https://doi.org/10.62319/simonrodriguez.v.5i10.58.

Los filtros educativos basados en IA median el acceso, secuenciación, evaluación y apoyo a estudiantes mediante datos de aprendizaje. El objetivo de este estudio es analizar la evolución, efectividad y transformaciones pedagógicas de los filtros educativos basados en inteligencia artificial y su impacto en la enseñanza y la interacción docente-estudiante. El enfoque es cualitativo, se realizó una revisión narrativa-analítica de evidencia empírica, ensayos controlados aleatorizados (RCT), revisiones sistemáticas y marcos institucionales. Los resultados indican mejora significativa en aprendizaje y compromiso estudiantil con eficiencia temporal. El RCT en educación superior muestra medianas superiores con tutor de IA (4.5 vs 3.5), mayor compromiso (4.1 vs 3.6) y menor tiempo (49 vs 60 min). Los sistemas tutores inteligentes en K-12 demuestran efectos positivos en autorregulación. Los pipelines multimodales reportan alta especificidad (99.06%) con sensibilidad variable. Se concluye que los filtros educativos constituyen infraestructura transformadora que personaliza y optimiza el aprendizaje cuando preservan interacción humana y se acompañan de marcos de gobernanza robustos.

Palavras-chave : Educación superior; Filtros educativos; Inteligencia artificial; Sistemas tutores inteligentes.

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