CONVOCATORIA DE ARTÍCULOS PARA LA RIED – Vol. 29(1)
El consejo editorial de RIED, una revista bien posicionada, Q1, en Scopus-CiteScore y en Web of Science-JCR, acoge investigaciones originales de alta calidad que amplíen los límites del conocimiento actual en el campo que delimitan los objetivos de la revista. Buscamos contribuciones que ofrezcan una visión crítica, datos empíricos sólidos y marcos teóricos bien fundamentados e innovadores. Los trabajos deben explorar el papel de la IA en la optimización de los resultados de aprendizaje a través de: tecnologías adaptativas, entornos de aprendizaje personalizados, sistemas de retroalimentación basados en datos y sistemas de tutoría inteligente, entre otros temas.
Los artículos deben suponer investigaciones originales que apliquen la inteligencia artificial (IA) en los diferentes supuestos que se indican seguidamente y se priorizarán aquellos que claramente muestren resultados y evidencias de aprendizaje, tras rigurosa investigación que cubra lo exigido por RIED en todos sus extremos.
Temas de interés que pueden considerar los autores en esta convocatoria:
- Sistemas de aprendizaje adaptativo impulsados por IA: Aplicación de modelos y algoritmos que personalizan el contenido educativo.
- Impacto de la IA en la equidad educativa: Prueba de cómo el aprendizaje adaptativo puede cerrar (o ensanchar) las brechas de acceso y desempeño.
- Aprendizaje adaptativo en entornos híbridos y a distancia: Prueba de cómo la IA puede optimizar la enseñanza en línea.
- IA en la educación inclusiva: Resultados sobre la atención a estudiantes con necesidades especiales utilizando IA.
- Aprendizaje personalizado vs. aprendizaje colaborativo. Cómo integrar enfoques individuales y colectivos con ayuda de IA.
- IA y motivación estudiantil: Contrastar el uso de sistemas adaptativos para mejorar la motivación y el compromiso.
- Sistemas de tutoría inteligente: Diseño, desarrollo y evaluación de sistemas de tutoría inteligente que personalizan la orientación y retroalimentación a los estudiantes en tiempo real. Este subtema puede incluir investigaciones que prueben:
- La utilización de IA para identificar las necesidades de los estudiantes.
- Ajuste del contenido en función del progreso y rendimiento.
- Un apoyo más cercano y eficaz que los métodos tradicionales.
- Evaluación adaptativa basada en IA: Herramientas y enfoques para la evaluación formativa y sumativa. Los autores pueden abordar cuestiones como:
- Aplicación de modelos y algoritmos de IA para la evaluación.
- Evaluación formativa, continua y personalizada mediante IA.
- La IA en la medición de competencias y habilidades complejas.
- Técnicas de predicción del rendimiento académico utilizando IA.
- Prueba de optimización del tiempo de evaluación a través de IA.
- Retroalimentación personalizada, inmediata y ajustada, mediante IA.
- Impacto de la evaluación con IA en la motivación y el compromiso.
- Cuestiones éticas y de privacidad: Implicaciones de la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos personales para la personalización de la evaluación, incluyendo temas de privacidad, seguridad y ética.
- Tendencias futuras en IA y aprendizaje adaptativo: Nuevas investigaciones, tecnologías emergentes y perspectivas de futuro.
Por otra parte, siempre podrían tener cabida en RIED excelentes artículos que aborden en profundidad temas relacionados con los objetivos básicos de RIED.
Animamos la presentación de trabajos por parte de académicos e investigadores que se encuentren en la vanguardia de estos temas. Cuiden de no remitir trabajos que aborden y concluyan con lo obvio o ya publicado. En RIED hemos limitado al extremo la publicación de revisiones sistemáticas. Podría publicarse alguna que no se limite a describir, sino que realice realmente un análisis crítico de lo seleccionado y llegue a conclusiones que supongan un aporte novedoso y real.
Cada número de la RIED (dos al año) publica entre 15 y 17 artículos. Dada la creciente atención que recibe la revista, recibimos un gran número de originales en cada convocatoria, lo que nos obliga a llevar a cabo un proceso de priorización para seleccionar aquellos que mejor se ajusten a los criterios y requisitos de la publicación y de la presente convocatoria.
Normas para el envío de trabajos:
Por ello, antes de enviar un artículo a esta revista, se debe consultar este documento y los enlaces a los que remite. La falta de cumplimiento de cualquiera de estos criterios, requisitos o normas puede ser causa suficiente para la desestimación del trabajo. Muchos artículos son rechazados simplemente tras la lectura del resumen/abstract. Presten atención también a los Deberes de los Autores.
Fechas de interés:
- Recepción de artículos: durante el mes de mayo de 2025 (fecha límite 01/06/2025). Eviten enviar artículos antes de mayo de 2025.
- Publicación oficial: Este número (Vol. 29(1)) corresponde a 01/01/2026.
- Publicación OnlineFirst: Antes de esa fecha oficial de publicación, los artículos se irán publicando en formato OnlineFirst (listos para leer y citar) conforme vayan superando las diferentes fases de evaluación.
Importante:
- Eviten enviar artículos antes de mayo de 2025.
- No envíen trabajo alguno a RIED si no están convencidos de que se cumplen todos los parámetros exigidos en este documento y los enlaces a los que remite.
- Todos los trabajos serán remitidos a la sección "Estudios e investigaciones".
- Todos aquellos artículos que no sean considerados para su publicación en el Vol. 29(1), serán desestimados.
