La inteligencia artificial generativa empieza a abrir nuevas posibilidades para un aprendizaje universitario más personalizado, inclusivo y sostenible. El artículo de Rubén Juárez Cádiz, publicado en RIED, presenta la aplicación del modelo PathRAG en un entorno de aprendizaje adaptativo apoyado por IA generativa.
La propuesta se basa en la creación de rutas educativas dinámicas, ajustadas al perfil, ritmo y necesidades del alumnado, con el objetivo de reducir brechas de acceso, participación y progreso académico en contextos híbridos y virtuales.
El estudio se desarrolló mediante un diseño cuasi-experimental en un máster online, integrando PathRAG en Moodle junto con un modelo generativo basado en GPT-3.5-turbo. El sistema utilizó un grafo de conocimiento con miles de nodos y relaciones semánticas para recomendar itinerarios personalizados, generar resúmenes, proponer ejercicios dirigidos y ofrecer retroalimentación adaptada.
Los resultados muestran mejoras significativas en participación activa, comprensión conceptual, desarrollo de habilidades, percepción de inclusión y satisfacción general. Estas mejoras fueron especialmente relevantes en estudiantes con necesidades educativas específicas, dificultades de aprendizaje, limitaciones sensoriales o barreras tecnológicas.
El valor principal del trabajo reside en mostrar que la IA generativa, cuando se integra con criterios pedagógicos y éticos, puede contribuir a una educación más equitativa. PathRAG no se limita a ofrecer contenidos automáticos, sino que organiza rutas de aprendizaje más coherentes y ajustadas a cada estudiante, reduciendo la sobrecarga cognitiva y favoreciendo la autonomía. No obstante, el estudio también advierte sobre limitaciones importantes: la ausencia de grupo de control, el uso de una muestra concreta, la duración limitada de la intervención y los riesgos asociados al sesgo algorítmico, la opacidad de los modelos cerrados y la dependencia tecnológica.
En definitiva, el artículo ofrece una evidencia prometedora sobre el potencial de la IA generativa para transformar el aprendizaje adaptativo, pero subraya que su impacto dependerá de una implementación supervisada, inclusiva y transparente.
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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
