Aplicación de PathRAG en aprendizaje adaptativo con IA generativa para una educación inclusiva y sostenible

Este estudio presenta la aplicación del modelo PathRAG en un entorno de aprendizaje adaptativo, híbrido e inclusivo, mediante el uso de inteligencia artificial generativa. Enmarcado en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), el trabajo se orienta a personalizar el aprendizaje en contextos universitarios a través de rutas educativas dinámicas y equitativas. 

La propuesta busca responder a la diversidad del alumnado y reducir la brecha de acceso y participación mediante tecnología educativa avanzada. Se implementó un diseño cuasi experimental con una muestra de 52 estudiantes del Máster en Educación Inclusiva, perteneciente a una universidad española. 

La intervención se desarrolló en un entorno híbrido, integrando el modelo PathRAG con herramientas basadas en IA generativa (GPT-3.5 turbo). Se evaluaron indicadores de participación, desarrollo competencial, percepción de equidad e inclusión, así como la satisfacción general del alumnado. 

Los resultados indican mejoras significativas en la participación activa, el logro competencial y la percepción de inclusión, especialmente entre estudiantes con necesidades educativas específicas o dificultades de acceso tecnológico. 

La satisfacción alcanzó niveles elevados, destacando la utilidad de las rutas personalizadas. Se concluye que el modelo PathRAG potencia un aprendizaje más equitativo y adaptativo, aunque se reconoce la necesidad de futuros estudios con diseños más robustos, instrumentos validados y muestras más amplias. 

Este trabajo evidencia el potencial transformador de la IA generativa aplicada a contextos educativos sostenibles e inclusivos.

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Cómo citar: Juárez Cádiz, R. (2026). Aplicación de PathRAG en aprendizaje adaptativo con IA generativa para una educación inclusiva y sostenible. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 267–297. https://doi.org/10.5944/ried.45378

PathRAG application in adaptive learning with generative AI for inclusive and sustainable education

This study presents the implementation of the PathRAG model within an adaptive, hybrid, and inclusive learning environment, supported by generative artificial intelligence. Aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs), the proposal aims to personalize university-level learning through dynamic and equitable educational pathways. 

The objective is to address student diversity while reducing access and participation gaps through advanced educational technology. A quasi-experimental design was applied to a sample of 52 students enrolled in a Master’s program in Inclusive Education at a Spanish university. 

The intervention was developed in a hybrid format, combining the PathRAG algorithm with generative AI tools (GPT-3.5 turbo). Key indicators such as active participation, competence development, perceived inclusion and equity, and overall student satisfaction were assessed. 

Findings show significant improvements in active engagement, skill acquisition, and inclusive perception, especially among students with special educational needs or limited technological access. Overall satisfaction was high, particularly regarding the usefulness of personalized learning paths. The study concludes that PathRAG fosters more equitable and adaptive learning processes. 

Nevertheless, limitations such as the absence of a control group, short duration, and lack of validated instruments are acknowledged. Future research should involve controlled designs, broader samples, and longitudinal approaches. 

This work highlights the transformative potential of generative AI in promoting sustainable and inclusive educational models.

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How to Cite: Juárez Cádiz, R. (2026). PathRAG application in adaptive learning with generative AI for inclusive and sustainable education. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 267–297. https://doi.org/10.5944/ried.45378

La escritura como práctica de aula, no como tarea de casa

Redactar un ensayo académico con argumentos sólidos, citas correctas y una estructura coherente sigue siendo uno de los grandes retos para los estudiantes universitarios, especialmente en los primeros cursos. Un estudio realizado con estudiantes de ingeniería en Perú lo confirma con datos contundentes: más del 60 % presentaba dificultades serias en estructura, coherencia y uso del lenguaje en sus textos. 

Muchos desconocían cómo plantear una tesis, confundían el ensayo con un texto expositivo y, ante la falta de herramientas, recurrían al copia y pega de páginas web sin ningún criterio académico. El problema, señalan los investigadores, no es solo de los estudiantes: arrastra carencias desde la educación básica y se agrava cuando en la universidad se da por supuesto que escribir bien es algo que ya se sabe hacer.

Para abordar esta situación, un equipo de investigadores de la Escuela de Posgrado Newman y la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann diseñó y validó una propuesta que combina dos estrategias con probada eficacia: el aprendizaje invertido y la escritura colaborativa. 

La idea es sencilla pero potente: antes de cada clase, los estudiantes estudian los contenidos teóricos a su ritmo mediante vídeos, lecturas y cuestionarios; durante la sesión, el tiempo se dedica a escribir en equipo, con la guía directa del docente. Así, la redacción deja de ser una tarea solitaria que se hace en casa a última hora y se convierte en el centro de la clase, con retroalimentación entre compañeros, revisión conjunta de borradores y reflexión sobre el propio proceso de aprendizaje. El diseño fue validado por 16 expertos y aplicado en nueve sesiones con 40 estudiantes.

Los resultados fueron claros: los ensayos producidos tras la intervención mejoraron significativamente en todos los aspectos evaluados, desde la estructura y la argumentación hasta la ortografía y el uso de citas, con tamaños de efecto grandes. Pero más allá de los datos estadísticos, lo que más destaca es la voz de los propios estudiantes: reconocen que antes no sabían qué era una tesis, que sus textos carecían de orden y originalidad, y que tras el proceso se sienten capaces de escribir con fundamento y en equipo. 

La propuesta demuestra que enseñar a escribir en la universidad no es un lujo ni una tarea secundaria, sino una necesidad que, con el diseño adecuado, puede abordarse de forma eficaz, colaborativa y motivadora.

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Cómo citar: Chura-Quispe, G., García Castro, R. A., Limache Arocutipa, G. P., & Laura De La Cruz, B. D. (2024). Creación y validación de un diseño tecnopedagógico con aprendizaje invertido y escritura colaborativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(2), 57–81. https://doi.org/10.5944/ried.27.2.38995

Writing as a Classroom Practice, Not a Homework Assignment

Writing an academic essay with solid arguments, proper citations, and a coherent structure remains one of the greatest challenges for university students, especially in their first years. A study conducted with engineering students in Peru confirms this with striking data: over 60% showed serious difficulties in text structure, coherence, and language use.

Many did not know how to formulate a thesis, confused essays with expository texts, and, lacking the right tools, resorted to copying and pasting from web pages without any academic criteria. The problem, the researchers point out, does not lie solely with the students: it stems from gaps in basic education and worsens when universities take for granted that writing well is something students already know how to do.

To address this situation, a research team from the Newman Graduate School and the Jorge Basadre Grohmann National University designed and validated a proposal that combines two strategies with proven effectiveness: flipped learning and collaborative writing.

The idea is simple yet powerful: before each class, students study the theoretical content at their own pace through videos, readings, and questionnaires; during the session, time is devoted to writing as a team, with the direct guidance of the instructor. In this way, writing ceases to be a solitary task done at home at the last minute and becomes the core of the class, with peer feedback, joint revision of drafts, and reflection on one's own learning process. The design was validated by 16 experts and implemented across nine sessions with 40 students.

The results were clear: the essays produced after the intervention improved significantly in every aspect assessed, from structure and argumentation to spelling and use of citations, with large effect sizes. But beyond the statistical data, what stands out most is the students' own voices: they acknowledge that before the intervention they did not know what a thesis was, that their texts lacked order and originality, and that after the process they feel capable of writing with substance and as a team.

The proposal demonstrates that teaching writing at university is neither a luxury nor a secondary task, but a necessity that, with the right design, can be addressed effectively, collaboratively, and in a motivating way.

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How to Cite: Chura-Quispe, G., García Castro, R. A., Limache Arocutipa, G. P., & Laura De La Cruz, B. D. (2024). Creation and validation of a technopedagogical design with flipped learning and collaborative writing. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(2), 57–81. https://doi.org/10.5944/ried.27.2.38995

Alfabetización en datos: de víctimas del algoritmo a ciudadanos críticos

Vivimos rodeados de datos. Cada vez que abrimos una aplicación en el móvil, aceptamos unas cookies o consultamos una ruta en el mapa, estamos generando y consumiendo información que otros recogen, procesan y, en muchos casos, monetizan. Sin embargo, la mayoría de las personas no somos plenamente conscientes de cómo funcionan esos flujos de datos ni de qué derechos tenemos sobre ellos. 

Ante esta realidad, un equipo internacional de investigadores de universidades de España, Noruega y Reino Unido, en el marco del proyecto europeo DALI (Data Literacy for Citizenship), se propuso responder a una pregunta aparentemente sencilla pero de enorme calado: ¿qué necesita saber y saber hacer una persona adulta para relacionarse de forma crítica y responsable con los datos que la rodean?

El resultado de ese trabajo es el marco DALI de alfabetización en datos, elaborado mediante un riguroso proceso colaborativo en el que diez expertos de distintas disciplinas (educación, tecnología y ciencia de datos) participaron en sucesivas rondas de debate y consenso siguiendo el método Delphi. 

El marco se estructura en cuatro grandes elementos. Los tres primeros forman un recorrido progresivo: comprender los datos (saber qué son, de dónde vienen y qué implican), actuar sobre los datos (recopilarlos, gestionarlos y compartirlos) y comprometerse a través de los datos (usar esa comprensión para tomar decisiones informadas, participar en políticas públicas o impulsar el activismo ciudadano). El cuarto elemento, ética y privacidad, atraviesa de forma transversal a los demás, porque cualquier acción con datos plantea cuestiones sobre sesgos, vigilancia y derechos fundamentales.

Lo más valioso de esta propuesta es que no se dirige a profesionales del análisis de datos, sino a la ciudadanía en general: desde jóvenes que configuran la privacidad de sus redes sociales hasta personas mayores que interactúan con servicios digitales de salud o administración pública. Además, el marco está diseñado para ser flexible y adaptable a diferentes países, culturas y contextos educativos, lo que lo convierte en una herramienta viva, capaz de evolucionar al mismo ritmo que la tecnología. 

En un momento en el que la inteligencia artificial y los algoritmos influyen cada vez más en nuestras vidas, iniciativas como DALI nos recuerdan que alfabetizarse en datos ya no es un lujo técnico, sino una necesidad democrática.

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Cómo citar: Castañeda, L., Haba-Ortuño, I., Villar-Onrubia, D., Marín, V. I., Tur, G., Ruipérez-Valiente, J. A., & Wasson, B. (2024). Desarrollando el marco DALI de alfabetización en datos para la ciudadanía. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 289–318. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37773

Data Literacy: From Algorithm Victims to Critical Citizens

We live surrounded by data. Every time we open an app on our phone, accept cookies, or look up a route on a map, we are generating and consuming information that others collect, process, and in many cases monetize. Yet most of us are not fully aware of how these data flows work or what rights we have over them.

Faced with this reality, an international team of researchers from universities in Spain, Norway, and the United Kingdom, within the framework of the European project DALI (Data Literacy for Citizenship), set out to answer a seemingly simple yet far-reaching question: what does an adult need to know and be able to do in order to engage critically and responsibly with the data that surrounds them?

The result of this work is the DALI data literacy framework, developed through a rigorous collaborative process in which ten experts from different disciplines (education, technology, and data science) took part in successive rounds of debate and consensus-building following the Delphi method.

The framework is structured around four key elements. The first three form a progressive pathway: understanding data (knowing what they are, where they come from, and what they imply), acting on data (collecting, managing, and sharing them), and engaging through data (using that understanding to make informed decisions, participate in public policy, or drive citizen activism). The fourth element, ethics and privacy, cuts across all the others, because any action involving data raises questions about bias, surveillance, and fundamental rights.

What makes this proposal most valuable is that it is not aimed at data analysis professionals, but at citizens in general, from young people configuring their social media privacy settings to older adults interacting with digital health or public administration services. Moreover, the framework is designed to be flexible and adaptable to different countries, cultures, and educational contexts, making it a living tool, capable of evolving at the same pace as technology.

At a time when artificial intelligence and algorithms increasingly shape our lives, initiatives like DALI remind us that data literacy is no longer a technical luxury, but a democratic necessity.

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How to Cite: Castañeda, L., Haba-Ortuño, I., Villar-Onrubia, D., Marín, V. I., Tur, G., Ruipérez-Valiente, J. A., & Wasson, B. (2024). Developing the DALI Data Literacy Framework for critical citizenry. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 289–318. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37773

Metodología participativa para la creación de recursos digitales de microaprendizaje con inteligencia artificial generativa

En los últimos años, los avances en las Tecnologías de la Información (TI) e Internet han transformado el ámbito educativo. Estos avances han creado nuevas oportunidades de aprendizaje e interacción colaborativa en la producción de recursos educativos digitales. 

Tanto estudiantes como docentes reconocen esta oportunidad y están aprovechando el potencial de los modelos, métodos, TI y enfoques derivados de la inteligencia artificial generativa (IAGen). Este estudio analiza y describe el proceso de implementación de una metodología basada en principios de microaprendizaje para guiar la interacción entre actores y lograr la cocreación de recursos de microaprendizaje (microRED) con IAGen. 

La investigación adopta una perspectiva cualitativa y se estructura metodológicamente desde la articulación de la Investigación Acción Participativa (IAP) y la Metodología de Solución Creativa de Problemas Sociales (SCPS). 

Este estudio se desarrolla en tres fases: 

1. Reconocimiento del contexto y delimitación temática participativa exploratoria; 
2. Diseño colaborativo de microRED con estudiantes y docentes de secundaria y educación superior, integrando retos y evaluación de herramientas de IAGen; y, 
3. Validación de la metodología propuesta a través de talleres de cocreación, bootcamp y análisis cualitativo. 

La recopilación y el análisis cualitativo de los datos se realiza a través de talleres de cocreación con estudiantes y docentes de básica secundaria y educación superior. 

Como resultado del análisis de las contribuciones de los actores en cada fase, se concluye que los enfoques de IAP y SCPS mejoran la interacción y la generación de conocimiento asociado al uso de la IAGen para la cocreación de RED.

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Cómo citar: Manrique-Losada, B., Arango-Vásquez, S. I., & Osorio-Sanabria, M. A. (2026). Metodología participativa para la creación de recursos digitales de microaprendizaje con inteligencia artificial generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 381–409. https://doi.org/10.5944/ried.45559

Participatory methodology for creating microlearning digital resources with generative AI

In recent years, advances in information technology and the Internet have transformed education by creating new opportunities for learning and collaboration in the production of Digital Educational Resources (DERs). 

Both students and teachers are leveraging the potential of models, methods, and approaches derived from Generative Artificial Intelligence (GenAI). The study analyzes and describes a microlearning-based methodology to guide interaction between actors and support the co-creation of Microlearning Resources (abbreviated microDERs) using GenAI. 

Adopting a qualitative approach, the study integrates Participatory Action Research (PAR) and the Creative Social Problem Solving (CSPS) methodology. 

It unfolds in three phases: 

1. recognizing the context and conducting exploratory, participatory, thematic delimitation; 
2. collaboratively designing microDERs with high school and higher education students and teachers, including the evaluation of GenAI tools; 
3. validating the methodology through co-creation workshops, bootcamps, and qualitative analysis. 

Data are collected and analyzed through co-creation workshops with students and teachers from elementary, high school, and higher education. 

Findings on the contributions of the actors in each phase indicate that combining PAR and CSPS improves interaction and knowledge building in the co-creation of DERs using GenAI.

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How to Cite: Manrique-Losada, B., Arango-Vásquez, S. I., & Osorio-Sanabria, M. A. (2026). Participatory methodology for creating microlearning digital resources with generative AI. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 381–409. https://doi.org/10.5944/ried.45559

Lo que un estudiante tuitea a las 2 de la mañana dice más de lo que creemos

Buitrago-Ropero y Chiappe Laverde publican en la RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia un estudio que invita a mirar Twitter con otros ojos. En lugar de verlo como una simple red de entretenimiento, los autores lo convierten en un laboratorio de observación del pensamiento conceptual. 

Durante 15 semanas, 72 estudiantes universitarios colombianos respondieron preguntas de sus docentes mediante tuits, generando lo que los investigadores llaman huellas digitales: rastros cognitivos, lingüísticos y emocionales que quedan grabados en cada mensaje publicado. El marco teórico que sostiene el análisis es la teoría de las 3C de Cobo (Contenido, Contenedor y Contexto), una lente que permite estudiar el aprendizaje digital desde ángulos que van mucho más allá del rendimiento académico tradicional.

Uno de los hallazgos más reveladores tiene que ver con cómo los estudiantes construyen el conocimiento dentro del límite de los 280 caracteres. El análisis mostró que la mayoría tendía a describir los rasgos distintivos de un concepto (iso-ordinación) y a ubicarlo dentro de una categoría mayor (supra-ordinación), pero tenía serias dificultades para establecer comparaciones con conceptos análogos o para subdividirlo en categorías más específicas. 

Los docentes de entornos virtuales tienen en los tuits de sus estudiantes un diagnóstico en tiempo real de qué operaciones del pensamiento siguen incompletas. Adicionalmente, el estudio encontró que la mayoría de los tuits conceptuales se producían en tono positivo, sin ironía y con un altísimo nivel de confianza en el lenguaje, lo que los autores asocian al carácter voluntario y no calificable de la actividad.

Este artículo abre conversaciones importantes. Primero, que las redes sociales ya son parte del ecosistema de aprendizaje de nuestros estudiantes, nos guste o no, y que ignorarlas es perder una fuente valiosa de información sobre sus procesos cognitivos. Segundo, que herramientas accesibles como el análisis de sentimiento o la minería de texto pueden ayudar a los docentes a comprender mejor el contexto emocional desde el que aprenden sus estudiantes. Y tercero, que el reto no está en prohibir o tolerar el uso de estas plataformas, sino en diseñar actividades que conecten naturalmente con lo que los estudiantes ya hacen en ellas. 

Una lectura recomendada para docentes, investigadores y diseñadores instruccionales que quieran explorar nuevas formas de entender el aprendizaje en entornos digitales.

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Cómo citar: Buitrago-Ropero, M. E., & Chiappe Laverde, A. (2023). Representación y aprendizaje de conceptos en Twitter: un análisis de tuits como huellas digitales. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2), 45–67. https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36244

What a Student Tweets at 2 a.m. Tells Us More Than We Think

Buitrago-Ropero and Chiappe Laverde publish in RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia a study that invites us to look at Twitter differently. Rather than treating it as a simple entertainment platform, the authors turn it into an observation lab for conceptual thinking. 

Over 15 weeks, 72 Colombian university students responded to their teachers' questions through tweets, generating what the researchers call digital footprints: cognitive, linguistic, and emotional traces embedded in every published message. The theoretical framework behind the analysis is Cobo's 3C theory (Content, Container, and Context) a lens that allows us to study digital learning from angles that go far beyond traditional academic performance.

One of the most revealing findings concerns how students build knowledge within the 280-character limit. The analysis showed that most tended to describe the distinctive features of a concept (iso-ordination) and place it within a broader category (supra-ordination), but struggled significantly to draw comparisons with analogous concepts or break it down into more specific subcategories. 

Teachers in virtual learning environments have, in their students' tweets, a real-time diagnosis of which thinking operations remain incomplete. The study also found that most conceptual tweets were produced in a positive tone, without irony, and with a very high level of linguistic confidence, something the authors link to the voluntary, ungraded nature of the activity.

This article opens up important conversations. First, that social media is already part of our students' learning ecosystem, whether we like it or not, and ignoring it means losing a valuable source of insight into their cognitive processes. Second, that accessible tools like sentiment analysis and text mining can help teachers better understand the emotional context from which their students learn. And third, that the challenge is not whether to ban or tolerate these platforms, but how to design activities that connect naturally with what students are already doing on them. 

A recommended read for teachers, researchers, and instructional designers looking to explore new ways of understanding learning in digital environments.

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How to Cite: Buitrago-Ropero, M. E., & Chiappe Laverde, A. (2023). Representation and Learning of Concepts on Twitter: An Analysis of Tweets as Digital Footprints. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2), 45–67. https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36244