El Machine Learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA) han emergido rápidamente como fuerzas transformadoras en el ámbito educativo, ofreciendo oportunidades sin precedentes para innovar en los procesos de enseñanza y aprendizaje.
En esta revisión sistemática realizada por Forero-Corba y Negre Bennasar explora cómo el ML y la IA están siendo integrados en la educación en diversos contextos globales. Basándose en un conjunto de datos de 55 estudios de alto impacto realizados entre 2021 y 2023, este artículo proporciona un análisis integral de las técnicas y aplicaciones del ML y la IA en los niveles de educación primaria, secundaria y superior.
La revisión identifica 33 técnicas de ML e IA empleadas para abordar desafíos como la predicción del rendimiento académico, las tasas de deserción escolar y las intervenciones de aprendizaje personalizadas.
Los hallazgos también destacan la importancia de capacitar a los educadores para implementar y aprovechar estas tecnologías de manera efectiva.
Además, esta investigación resalta tendencias críticas, como un cambio hacia aplicaciones inclusivas de IA que apoyan a estudiantes diversos, incluyendo aquellos con necesidades especiales.
Al mostrar el potencial del ML y la IA para cerrar brechas educativas, la revisión posiciona estas tecnologías como piezas clave para moldear el futuro de la educación, subrayando la necesidad de continuar investigando y desarrollando profesionalmente para aprovechar al máximo su potencial.
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Cómo citar: Forero-Corba, W., & Negre Bennasar, F. (2024). Techniques and applications of Machine Learning and Artificial Intelligence in education: a systematic review. [Técnicas y aplicaciones del Machine Learning e Inteligencia Artificial en educación: una revisión sistemática]. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 209-253. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37491
