Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 318
La neuro educación como herramienta para la
personalización del aprendizaje: impacto en el desarrollo
cognitivo y emocional de los estudiantes
Neuroeducation as a tool for personalizing learning: impact on students'
cognitive and emotional development
Duarte-Romero, María Elena
1
Lino-Moreira, Susana Elizabeth
2
https://orcid.org/0009-0006-5757-5624
https://orcid.org/0009-0001-5854-9739
malena.preciosa@hotmail.com
susilinomoreira@gmail.com
Investigador Independiente, Ecuador.
Investigador Independiente, Ecuador.
Rodríguez-Ramírez, Judith Mirella
3
Cajape-Alcivar, María Celeste
4
https://orcid.org/0009-0007-8302-2879
https://orcid.org/0009-0009-7455-6216
judith_rodriguez76@hotmail.com
mrycelst_2483@hotmail.com
Investigador Independiente, Ecuador.
Investigador Independiente, Ecuador.
Domínguez-de-la-A, Lidia Mariana
5
https://orcid.org/0009-0003-4311-0808
marianadominguez02@hotmail.com
Investigador Independiente, Ecuador.
Autor de correspondencia
1
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n4/113
Resumen: La creciente diversidad en los ritmos y procesos
de aprendizaje evidencia las limitaciones del modelo
instruccional uniforme y motiva a explorar la neuroeducación
como un enfoque capaz de fundamentar la personalización
desde la comprensión de la atención, la memoria, las
funciones ejecutivas y la regulación emocional. Mediante una
revisión bibliográfica, el estudio analiza intervenciones
educativas basadas en principios neurocognitivos y
socioemocionales, revisando diseños, contextos, tecnologías
y resultados reportados. La evidencia muestra que la
personalización que regula la carga cognitiva alinea tareas
con intereses, combina adaptividad y adaptabilidad, e integra
prácticas socioemocionales, mejora la retención, la
transferencia, el desempeño en tareas complejas y
emociones académicas como el disfrute y la autoeficacia,
reduciendo ansiedad y aumentando el compromiso. Las
conclusiones señalan que la personalización sustentada en
neuroeducación potencia simultáneamente resultados
cognitivos y emocionales cuando se implementa con criterios
claros de diseño, formación docente, gobernanza ética de
datos y evaluación rigurosa, evitando neuromitos y
sobregeneralizaciones que puedan comprometer su validez.
Palabras clave: neuroeducación; personalización del
aprendizaje; desarrollo cognitivo; desarrollo emocional; carga
cognitiva
Artículo Científico
Received: 23/Oct/2025
Accepted: 11/Nov/2025
Published: 26/Nov/2025
Cita: Duarte-Romero, M. E., Lino-Moreira, S.
E., Rodríguez-Ramírez, J. M., Cajape-Alcivar,
M. C., & Lidia Mariana, D.- de- la-A. (2025). La
neuro educación como herramienta para la
personalización del aprendizaje: impacto en el
desarrollo cognitivo y emocional de los
estudiantes. Revista Científica Ciencia Y
Método, 3(4), 318-
331. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n4
/113
Revista Científica Ciencia y Método (RCyM)
https://revistacym.com
revistacym@editorialgrupo-aea.com
info@editoriagrupo-aea.com
© 2025. Este artículo es un documento de
acceso abierto distribuido bajo los términos y
condiciones de la Licencia Creative
Commons, Atribución-NoComercial 4.0
Internacional.
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 319
Artículo Científico
Abstract:
The growing diversity in learning rhythms and processes highlights the limitations of
the uniform instructional model and encourages exploration of neuroeducation as an
approach capable of informing personalization based on an understanding of attention,
memory, executive functions, and emotional regulation. Through a literature review,
the study analyzes educational interventions based on neurocognitive and
socioemotional principles, reviewing designs, contexts, technologies, and reported
outcomes. The evidence shows that personalization that regulates cognitive load,
aligns tasks with interests, combines adaptivity and adaptability, and integrates socio-
emotional practices improves retention, transfer, performance on complex tasks, and
academic emotions such as enjoyment and self-efficacy, reducing anxiety and
increasing engagement. The conclusions indicate that personalization based on
neuroeducation simultaneously enhances cognitive and emotional outcomes when
implemented with clear design criteria, teacher training, ethical data governance, and
rigorous evaluation, avoiding neuromyths and overgeneralizations that could
compromise its validity.
Keywords: neuroeducation; personalized learning; cognitive development; emotional
development; cognitive load.
1. Introducción
La creciente heterogeneidad en los ritmos, estilos y trayectorias de aprendizaje
desafía la eficacia del modelo instruccional “igual para todos”, pues este tiende a
invisibilizar diferencias individuales clave (p. ej., funciones ejecutivas, motivación,
experiencias previas) y a subatender el desarrollo socioemocional de los estudiantes.
En este escenario, la neuroeducación como marco transdisciplinario que integra
hallazgos de la neurociencia, la psicología del aprendizaje y la pedagogía se perfila
como una vía prometedora para fundamentar la personalización del aprendizaje con
base en evidencia sobre cómo aprende el cerebro (Peregrina Nievas & Gallardo-
Montes, 2023; Howard-Jones, 2014). A pesar de su potencial, persisten brechas de
traducción entre ciencia y aula, y la adopción acrítica de “neuromitos” aún contamina
las prácticas (Howard-Jones, 2014; Ruiz-Martín et al., 2022). Estas tensiones justifican
examinar, desde una revisión bibliográfica, en qué medida la neuroeducación puede
orientar estrategias de personalización que impacten el desarrollo cognitivo y
emocional del estudiantado.
La problemática se agrava por factores estructurales y psicológicos. En lo estructural,
sistemas curriculares rígidos y grupos numerosos dificultan adaptar objetivos,
andamiajes y evaluación a necesidades individuales; en lo psicológico, una instrucción
poco sensible a la variabilidad en funciones ejecutivas, memoria de trabajo y
autorregulación puede incrementar la carga cognitiva y descompensar emociones
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 320
Artículo Científico
académicas (interés, disfrute, ansiedad), con efectos en el logro y la permanencia.
Evidencia reciente muestra que intervenciones de personalización bien diseñadas,
que ajustan tareas y apoyos (adaptivity) y otorgan agencia al estudiante (adaptability),
mejoran el aprendizaje en entornos complejos cuando se optimizan progresión de
tareas y andamiajes (por ejemplo, meta-análisis en contextos de simulación) y cuando
se personaliza por interés, lo que reduce carga y eleva retención y transferencia
(Chernikova et al., 2024; Lin et al., 2024). En el plano afectivo, la personalización que
incrementa la “voz” del estudiante se asocia con mayor disfrute de aprender en
secundaria, un predictor relevante del compromiso sostenido (Mötteli et al., 2023).
Paralelamente, los programas universales de aprendizaje socioemocional (SEL)
complementarios a una personalización con fundamento neuropsicológico muestran,
en meta-análisis, efectos consistentes sobre habilidades socioemocionales, clima
escolar y rendimiento (Durlak et al., 2011), contribuyendo a atenuar desigualdades y
a fortalecer recursos emocionales que condicionan el rendimiento cognitivo. La
literatura de neuroeducación convergente subraya que enseñar con base en la
dinámica cerebro-mente implica atender procesos atencionales, motivacionales y de
regulación emocional, precursores de la consolidación de memorias y de la
transferencia (Lin et al., 2024). En conjunto, estos hallazgos soportan la plausibilidad
de que la neuroeducación potencie enfoques de personalización con impactos duales
cognitivos y emocionales si se implementa con criterios de validez y evita
simplificaciones neurodeterministas.
No obstante, la asimilación institucional es irregular. Un análisis de planes de estudio
en formación docente en universidades públicas andaluzas evidenció una baja
presencia de contenidos de neuroeducación y metacognición, junto con la ausencia
de módulos sobre neuromitos, lo que limita la capacidad del profesorado para
trasladar evidencia a decisiones didácticas (Peregrina Nievas & Gallardo-Montes,
2023). Además, investigaciones multicéntricas reportan alta prevalencia de
neuromitos entre docentes y muestran que la alfabetización neurocientífica reduce su
adhesión (Howard-Jones, 2014; Ruiz-Martín et al., 2022). La viabilidad de la
neuroeducación aplicada exige, por tanto, estándares de formación docente,
protocolos de diseño instruccional sensibles a carga cognitiva y emoción, y evaluación
rigurosa de impacto para evitar la adopción de prácticas no validadas.
La justificación para una revisión bibliográfica reside en tres vacíos críticos: (i) la
necesidad de integrar evidencia dispersa sobre cómo principios neurocognitivos
(atención, memoria, funciones ejecutivas) informan decisiones de personalización a
distintos niveles (objetivos, secuenciación, andamiaje, retroalimentación); (ii) la
urgencia de articular el componente emocional dentro del diseño personalizado,
considerando que las emociones académicas median el rendimiento y la persistencia;
y (iii) la conveniencia de clarificar condiciones de efectividad (poblaciones, disciplinas,
tecnologías, dosis) y de identificar riesgos (neuromitos, sesgos,
sobregeneralizaciones). La disponibilidad de síntesis cuantitativas y cualitativas
recientes desde meta-análisis de personalización por interés y de SEL, hasta
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 321
Artículo Científico
revisiones programáticas de neuroeducación y la existencia de reportes con DOI y
transparencia metodológica (p. ej., directrices PRISMA) hacen metodológicamente
viable una revisión actualizada y crítica (Herrera-Sánchez et al., 2024).
En consecuencia, el objetivo de este artículo es analizar, mediante una revisión
bibliográfica de alcance internacional, cómo la neuroeducación, entendida como
puente entre la investigación sobre el cerebro y la práctica pedagógica, puede operar
como herramienta para la personalización del aprendizaje y qué impacto tiene dicha
personalización informada por evidencia en el desarrollo cognitivo (p. ej., desempeño,
retención, transferencia) y emocional (p. ej., disfrute, habilidades socioemocionales)
de los estudiantes en distintos niveles educativos. De manera específica, se pretende:
(a) sintetizar los principios neurocognitivos y socioemocionales pertinentes para
personalizar objetivos, tareas, andamiajes y retroalimentación; (b) evaluar los efectos
y condiciones de efectividad de intervenciones personalizadas sustentadas en dichos
principios; y (c) discutir implicaciones para la formación docente y para políticas
educativas orientadas a la equidad y al bienestar estudiantil, con recomendaciones
para evitar neuromitos y para fortalecer la validez externa de las prácticas.
2. Materiales y métodos
Este estudio adopta un diseño exploratorio de revisión bibliográfica orientado a
mapear y sintetizar la evidencia disponible sobre la neuroeducación como herramienta
para la personalización del aprendizaje y su impacto en el desarrollo cognitivo y
emocional de los estudiantes. Se definió una pregunta directriz amplia y
operacionalizable: “¿Qué enfoques, principios y estrategias fundamentadas en
neuroeducación se han utilizado para personalizar el aprendizaje y cuáles son sus
efectos sobre resultados cognitivos y emocionales en contextos educativos formales?”
A partir de esta pregunta, se construyeron objetivos operativos para identificar tipos
de intervenciones, poblaciones, contextos, componentes de personalización (p. ej.,
adaptividad frente a adaptabilidad), principios neurocognitivos movilizados (atención,
memoria, funciones ejecutivas, regulación emocional) y resultados evaluados
(desempeño, retención, transferencia, disfrute, ansiedad académica, competencias
socioemocionales).
Se establecieron criterios de elegibilidad previos al inicio de la búsqueda. Se
incluyeron artículos originales y revisiones sistemáticas o de alcance sometidas a
arbitraje, estudios experimentales, cuasiexperimentales y observacionales, así como
evaluaciones de programas o intervenciones educativas con componentes explícitos
de personalización vinculados a principios de neuroeducación. Se consideraron
contextos de educación básica, media y superior, sin restricción geográfica, en
español e inglés. Se excluyeron ensayos de opinión, capítulos de libros sin arbitraje,
documentos institucionales no sometidos a revisión por pares y estudios cuyo foco
fuese exclusivamente tecnológico sin anclaje pedagógico o neuropsicológico explícito.
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 322
Artículo Científico
Para asegurar pertinencia, cada estudio debía reportar, al menos, un resultado
cognitivo o emocional claramente definido y medido con instrumentos identificables.
La estrategia de búsqueda se diseñó de manera iterativa y sensible a sinónimos,
utilizando operadores booleanos y truncamientos para maximizar la recuperación. Las
bases de datos principales fueron Scopus, Web of Science Core Collection, ERIC,
PsycINFO y PubMed; se complementó con búsquedas focalizadas en SciELO para
literatura regional. Se fijó una ventana temporal de 2010 a 2025, a fin de capturar la
etapa de consolidación del campo y su evolución reciente. Las ecuaciones
combinaron términos controlados y libres; a modo de ejemplo: (“neuroeducaci*” OR
“educational neuroscience” OR “mind brain education” OR “cognitive neuroscience”
AND “personaliz* learn*” OR “differentiated instruction” OR “adaptive learn*”) AND
(“cognitive development” OR “executive functions” OR “memory” OR “retention” OR
“transfer”) AND (“emotional” OR “affective” OR “enjoyment” OR “anxiety” OR
“socioemotional”). Se aplicaron filtros por tipo de documento (artículo o revisión),
idioma (inglés/español) y población (estudiantes). Además, se efectuó seguimiento de
referencias hacia atrás y hacia adelante para incorporar estudios seminales o
recientes no capturados inicialmente (Puyol-Cortez et al., 2024).
El proceso de cribado se realizó en dos fases. En la primera, dos revisores, de manera
independiente, evaluaron títulos y resúmenes según los criterios de inclusión y
exclusión predefinidos, registrando decisiones en una planilla estandarizada y
resolviendo discrepancias por consenso. En la segunda, se revisaron los textos
completos para confirmar la elegibilidad, documentando razones de exclusión y
manteniendo un diagrama de flujo con el número de registros identificados, duplicados
eliminados, estudios examinados a texto completo y estudios finalmente incluidos. La
gestión de referencias y la deduplicación se efectuaron con un gestor bibliográfico,
guardando un registro de versiones para garantizar trazabilidad.
La extracción de datos siguió un formulario previamente pilotado que recogió: país,
nivel educativo, disciplina, tamaño y características de la muestra, diseño del estudio,
tipo y duración de la intervención, modalidad de personalización (basada en reglas,
analítica de aprendizaje, elección del estudiante, adaptación por interés,
diferenciación por nivel), principios neurocognitivos y socioemocionales explicitados,
componentes de diseño instruccional (objetivos, secuenciación, andamiaje,
retroalimentación), medidas de resultado cognitivo y emocional, instrumentos
utilizados, métricas reportadas y, cuando estuvo disponible, estimaciones de tamaño
del efecto, intervalos de confianza y análisis de seguimiento. Los datos fueron
verificados por un segundo revisor para minimizar errores de transcripción.
La calidad metodológica y el riesgo de sesgo se valoraron con listas de verificación
acordes al tipo de estudio (experimental, cuasiexperimental, observacional o revisión),
estableciendo criterios uniformes para selección de participantes, cegamiento cuando
aplicó, integridad de datos, validez de instrumentos de medida y consistencia entre
protocolo y reporte. Se clasificó cada estudio en categorías de riesgo (bajo, moderado,
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 323
Artículo Científico
alto) y se planificó un análisis de sensibilidad excluyendo los de alto riesgo para
explorar la robustez de los hallazgos.
Dada la naturaleza exploratoria y la heterogeneidad esperada en diseños, contextos,
poblaciones, tecnologías y métricas, la síntesis se planteó predominantemente
narrativa y temática. Se organizaron los hallazgos en matrices que cruzan tipos de
personalización con principios neuroeducativos y con resultados cognitivos y
emocionales, además de análisis por subgrupos (nivel educativo, área disciplinar,
duración/dosis, tipo de instrumento). Cuando la comparabilidad de resultados lo
permitió, se calcularon tamaños del efecto estandarizados a partir de los estadísticos
disponibles y se elaboraron resúmenes cuantitativos descriptivos; en caso contrario,
se empleó tabulación comparada y análisis cualitativo de patrones de efectividad y
condiciones de implementación. Finalmente, se realizó una evaluación de posibles
sesgos de publicación a través de la comparación entre estudios con y sin registro
previo o con informes complementarios, y se documentaron vacíos de investigación,
implicaciones prácticas y líneas futuras, cuidando la distinción entre inferencias
respaldadas por datos y conjeturas razonadas (Casanova-Villalba et al., 2024).
3. Resultados
3.1. Impacto integral de la neuroeducación en la personalización del aprendizaje
La neuroeducación ofrece un marco integrador entre neurociencia cognitiva,
psicología educativa y diseño instruccional para orquestar experiencias de aprendizaje
que respeten la arquitectura y los límites funcionales del sistema cognitivo y afectivo.
Desde esta perspectiva, personalizar no equivale a “individualizar sin criterio”, sino a
modular, con base empírica, el grado de andamiaje, la secuenciación y la
retroalimentación para optimizar atención, memoria de trabajo y consolidación; en
paralelo, se regulan variables afectivas como disfrute, autoeficacia y ansiedad a través
de metas con significado, opciones controladas y cargas cognitivas bien calibradas.
El rendimiento de este enfoque se comprende mejor cuando se examinan, de manera
diferenciada, los efectos cognitivos y emocionales y las condiciones que potencian o
limitan su eficacia (Gomes-Valle et al., 2025).
3.1.1. Resultados cognitivos
En el plano cognitivo, la personalización informada por neuroeducación se traduce en
ganancias sostenibles cuando el diseño instruccional reduce de forma deliberada la
carga extrínseca (eliminando redundancias y distractores), calibra la intrínseca
(gradando complejidad según conocimientos previos) y promueve la carga germana
(construcción de esquemas) mediante progresión de ayudas y ejemplos trabajados.
La actualización programática de la Teoría de la Carga Cognitiva documenta que
estas decisiones al pasar de ejemplos a problemas, espaciar la práctica y explicitar
objetivos incrementan la retención y favorecen la transferencia, sobre todo en tareas
complejas de resolución de problemas (Sweller, van Merriënboer, & Paas, 2019).
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 324
Artículo Científico
Más allá del principio, existe evidencia cuantitativa de alta calidad que vincula
directamente la “personalización por interés” con resultados duros. Un metaanálisis
reciente mostró que al alinear materiales y contextos con intereses del estudiante se
reduce la carga cognitiva percibida y aumentan retención y transferencia; la magnitud
de los efectos depende, entre otros moderadores, del tipo de tarea y del grado de
ajuste entre interés declarado y contenido (Lin, Lin, Zhang, & Ginns, 2024). En
términos prácticos, ello implica que la personalización con sentido no meramente
estética facilita el procesamiento profundo y la recuperación posterior de la
información relevante (Fuentes-Rendón et al., 2025a).
Cuando el aprendizaje exige habilidades de orden superior en entornos complejos,
por ejemplo, simulaciones profesionales la combinación de adaptivity (ajustes
dinámicos por parte del sistema) y adaptability (elecciones informadas por parte del
estudiante) ofrece ventajas frente a aproximaciones unidimensionales. Un
metaanálisis en educación superior confirma que ambas palancas, articuladas con
objetivos explícitos y retroalimentación formativa, elevan el desempeño y aceleran la
progresión de tareas (Chernikova et al., 2024). La lección para el diseño personalizado
es clara: automatizar la dosificación de ayudas sin clausurar la agencia del alumno
constituye un equilibrio fértil para el desarrollo de competencias complejas.
Este cuadro se completa al considerar el papel de las funciones ejecutivas. Una
revisión con metaanálisis estableció que la atención, la memoria de trabajo, la
inhibición y la flexibilidad cognitiva predicen de manera significativa el rendimiento en
primaria; no obstante, el entrenamiento aislado de estos componentes produce, en
promedio, near transfer robusto pero far transfer limitado, por lo que su mayor impacto
emerge cuando se integran en tareas curriculares auténticas con metas explícitas
(Cortés Pascual, Moyano Muñoz, & Quílez Robres, 2019; Kassai, Futo, Demetrovics,
& Takács, 2019). Para la personalización, esto se traduce en diseñar experiencias que
“soliciten” estratégicamente funciones ejecutivas relevantes, en lugar de intentar
entrenarlas de forma descontextualizada (Fuentes-Rendón et al., 2025b).
3.1.2. Resultados emocionales
El componente afectivo no es un adorno, sino un mediador causal del aprendizaje. El
modelo de control-valor de las emociones académicas y evidencia longitudinal de alta
calidad sostienen relaciones recíprocas entre emociones y logro: el disfrute anticipa
mejores calificaciones y persistencia, mientras que la ansiedad y el aburrimiento
socavan el desempeño; a su vez, el éxito realimenta emociones positivas (Pekrun,
Lichtenfeld, Marsh, Murayama, & Goetz, 2017). La personalización incide aquí al
incrementar la percepción de control (opciones acotadas y significativas), el valor de
la tarea (alineación con intereses/propósitos) y la claridad de metas y criterios, factores
todos asociados con mayor disfrute y menor ansiedad.
Como capa complementaria, los programas de aprendizaje socioemocional (SEL)
diseñados e implementados con fidelidad muestran mejoras consistentes en
habilidades socioemocionales, conductas y rendimiento académico, con ganancias
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 325
Artículo Científico
equivalentes a incrementos de percentiles de logro. El metaanálisis clásico en Child
Development (213 estudios; n≈270.000) evidenció efectos positivos y generalizados
(Durlak, Weissberg, Dymnicki, Taylor, & Schellinger, 2011), y análisis de seguimiento
posteriores confirmaron la sostenibilidad de los beneficios en el tiempo (Taylor,
Oberle, Durlak, & Weissberg, 2017). Integrar prácticas SEL explícitas dentro de
diseños personalizados, por ejemplo, metas de regulación emocional y
retroalimentación formativa contingente fortalece el clima emocional que hace posible
el aprendizaje profundo (Salazar-Alcivar et al., 2025).
3.1.3. Condiciones de efectividad y variabilidad
La eficacia de la personalización con fundamento neuroeducativo no es uniforme:
depende de decisiones de diseño, de capacidades de implementación y de la calidad
de la evaluación. Primero, el balance adaptivity–adaptability emerge como condición
crítica: cuando el sistema modula ayudas y dificultad en función del desempeño
(reduciendo carga extrínseca) y, al mismo tiempo, el estudiante decide trayectorias y
ritmos dentro de márgenes estructurados (aumentando valor y agencia), los efectos
sobre habilidades complejas se maximizan (Chernikova et al., 2024).
Segundo, la traducción fiel de la Teoría de la Carga Cognitiva al aula secuenciación
de simple a complejo, ejemplos trabajados antes de problemas, explicitación de
objetivos y criterios, práctica espaciada explica por qué la personalización “inteligente”
mejora retención y transferencia. Este principio cobra especial relevancia cuando se
personaliza en cohortes heterogéneas: calibrar la dificultad sin sobreadaptar (evitar el
“efecto túnel” de decisiones algorítmicas excesivas) garantiza que el estudiante
enfrente un desafío óptimo (Sweller et al., 2019).
Tercero, la preparación docente en principios neuroeducativos y evaluación formativa
sostiene la fidelidad de implementación: docentes con alfabetización neurocientífica
están mejor posicionados para evitar neuromitos y ajustar, en tiempo real, andamiajes
y retroalimentación; ello estabiliza tanto los efectos académicos como los emocionales
(Durlak et al., 2011; Taylor et al., 2017). Cuarto, la evidencia específica sobre
tecnologías personalizadas indica resultados positivos en logro y percepciones
cuando la tecnología está al servicio de un diseño pedagógico explícito y no como
adición aislada. Un metaanálisis en Education and Information Technologies estimó
efectos medios en logro y pequeños pero significativos en percepciones, con
variabilidad moderada por nivel educativo y tipo de personalización (Zheng, Long,
Zhong, & Gyasi, 2022). Estudios recientes en educación superior confirman efectos
medios sobre resultados cognitivos y no cognitivos cuando la personalización
tecnológica se acopla a reglas pedagógicas claras y retroalimentación contingente
(Weng, Feng, Chen, Li, & Wong, 2024).
Finalmente, la condición negativa más reiterada es la persistencia de neuromitos (por
ejemplo, estilos de aprendizaje rígidos o “solo usamos el 10% del cerebro”). La
literatura de referencia advierte que, sin marcos de formación y evaluación rigurosos,
la etiqueta “neuro” puede legitimar prácticas reduccionistas; la neuroeducación con
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 326
Artículo Científico
validez externa exige prudencia interpretativa, triangulación de datos y diseños
cuasiexperimentales o experimentales cuando sea posible (Howard-Jones, 2014).
4. Discusión
La evidencia integrada en esta revisión sugiere que la neuroeducación ofrece un
andamiaje coherente para personalizar el aprendizaje con beneficios convergentes en
dominios cognitivos y afectivos; no obstante, los efectos dependen sensiblemente de
decisiones de diseño instruccional, de la calidad de la implementación y de la solidez
metodológica de las evaluaciones. En el plano cognitivo, personalizar con criterio
reduciendo carga extrínseca, graduando la intrínseca y fomentando la carga germana
facilita la construcción de esquemas y la transferencia más allá de la práctica
inmediata. La personalización por interés, cuando trasciende lo superficial y se ancla
en objetivos y tareas auténticas, activa procesos de atención selectiva y codificación
profunda, favoreciendo retención y transferencia. En contextos complejos, la
articulación entre adaptividad del sistema y adaptabilidad del estudiante potencia el
dominio de habilidades de orden superior, siempre que se acompañe de metas claras,
criterios transparentes y retroalimentación contingente que evite tanto la sobrecarga
como la infraexigencia (Sweller et al., 2019).
El componente emocional se revela como mediador causal y no mero accesorio del
rendimiento. Diseños que incrementan control percibido y valor de la tarea mediante
elecciones acotadas, relevancia temática y objetivos explícitos promueven disfrute,
autoeficacia y regulación emocional, amortiguando la ansiedad académica. Integrar
prácticas de aprendizaje socioemocional como capa explícita dentro de trayectorias
personalizadas fortalece el clima afectivo que hace posible el aprendizaje profundo y
sostenido. En conjunto, sentir y aprender son procesos entrelazados: cuando se
optimizan las condiciones emocionales, se incrementa la atención, se facilita la
consolidación mnemónica y, en consecuencia, se eleva la calidad del desempeño
(Howard-Jones, 2014).
Ahora bien, la magnitud y la estabilidad de los efectos no son uniformes. Se observa
heterogeneidad por nivel educativo, área disciplinar, tipo de tecnología y modalidad
de personalización. Las intervenciones mediadas por tecnología tienden a producir
efectos positivos, aunque modestos, que se amplifican cuando la herramienta digital
está subordinada a un diseño pedagógico explícito, con reglas de decisión claras,
andamiajes progresivos y retroalimentación criterial (Roman-Lainez et al., 2025).
Asimismo, aunque las funciones ejecutivas predicen el rendimiento, los
entrenamientos descontextualizados muestran transferencias limitadas; su mayor
impacto emerge cuando se “solicitan” de manera estratégica dentro de tareas
curriculares auténticas y metas precisas. Esta prudencia evita caer en soluciones
simplistas o en promesas de “mejoras globales” desancladas del currículo (Lin, Lin,
Zhang, & Ginns, 2024).
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 327
Artículo Científico
En términos metodológicos, persisten retos que condicionan la validez interna y
externa de los hallazgos. Abundan medidas heterogéneas, periodos de intervención
breves, ausencia de seguimientos y escasa documentación de la fidelidad de
implementación. La falta de preregistro, de análisis por subgrupos y de estimaciones
de tamaño del efecto con intervalos de confianza limita la comprensión de para quién,
en qué condiciones y a qué costo funciona la personalización. Es indispensable
avanzar hacia diseños cuasiexperimentales y experimentales con modelos multinivel,
métricas estandarizadas de resultados cognitivos y afectivos, protocolos de
transparencia (incluida la disponibilidad de materiales e instrumentos) y análisis de
sensibilidad que examinen la robustez de los resultados (Agudelo-Valdeleón, 2024).
Desde la perspectiva de política y formación docente, la viabilidad de una
personalización con fundamento neuroeducativo exige alfabetización neurocientífica,
competencia en evaluación formativa y ética de datos. El profesorado necesita
criterios operativos para ajustar, en tiempo real, la dificultad, los apoyos y la
retroalimentación, evitando neuromitos, sesgos y decisiones opacas. A nivel
institucional, conviene alinear sistemas de monitoreo con indicadores comprensibles
para estudiantes y familias, de modo que la agencia del alumno se preserve sin
convertir la elección en una carga adicional. Un enfoque gradual pilotos controlados,
evaluación iterativa, retroalimentación para mejora continua permite escalar sin
sacrificar calidad (Cajamarca-Correa et al., 2024).
En clave de equidad, la personalización bien diseñada puede amortiguar brechas al
situar a cada estudiante en el “punto óptimo de desafío”; sin embargo, cuando se
implementa con datos de baja calidad o sin supervisión pedagógica rigurosa puede
derivar en segmentación excesiva, sobreadaptación y etiquetamiento (Nuñez-Espin,
2025). Para evitarlo, las decisiones deben apoyarse en múltiples evidencias
(desempeño, esfuerzo, variabilidad intraindividual, indicadores afectivos),
transparentar criterios de avance y asegurar oportunidades de contacto con tareas
desafiantes y culturalmente relevantes. La gobernanza de datos privacidad,
seguridad, minimización y explicabilidad es igualmente crucial para evitar usos
indebidos y garantizar confianza. (Arias-Macias, 2025)
En síntesis, la discusión converge en una agenda pragmática: utilizar la teoría de la
carga cognitiva como brújula para secuenciar y andamiar; activar el valor y el control
percibido como palancas afectivas; combinar adaptividad y adaptabilidad bajo metas
y criterios explícitos; integrar prácticas socioemocionales y evaluación formativa para
sostener el clima emocional del aula; y elevar el estándar metodológico mediante
diseños robustos, transparencia y análisis diferenciales. Bajo estas condiciones, la
neuroeducación deja de ser un rótulo retórico y se convierte en un marco operativo
para una personalización que, de manera simultánea, mejore el rendimiento y el
bienestar estudiantil, evitando atajos reduccionistas y consolidando prácticas con
verdadera validez externa (Puyol-Cortez & Mina-Bone, 2022).
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 328
Artículo Científico
5. Conclusiones
La revisión realizada permite concluir que la neuroeducación ofrece un marco
operativo sólido para la personalización del aprendizaje, siempre que las decisiones
didácticas se alineen con la arquitectura cognitiva y afectiva del estudiantado.
Personalizar con criterio reduciendo la carga extrínseca, calibrando la intrínseca y
fomentando la germana favorece la construcción de esquemas, la retención y la
transferencia; en paralelo, el incremento del control percibido y del valor subjetivo de
las tareas se traduce en mayor disfrute, autoeficacia y regulación emocional. La
convergencia de estos planos confirma que el rendimiento académico y el bienestar
estudiantil pueden potenciarse de manera simultánea cuando la personalización se
concibe como un diseño pedagógico intencional y no como una agregación
tecnológica.
Los resultados indican que el equilibrio entre adaptividad del sistema y adaptabilidad
del estudiante es una condición de eficacia clave. La dosificación automatizada de
ayudas y dificultad debe coexistir con oportunidades de elección informada y metas
transparentes, evitando tanto la sobrecarga como la infraexigencia. Asimismo, las
funciones ejecutivas aportan criterios útiles para dosificar la complejidad y secuenciar
actividades, siempre que se integren en tareas curriculares auténticas. En suma, la
personalización efectiva no “entrena habilidades en abstracto”, sino que crea
contextos instruccionales que solicitan y desarrollan, de forma situada, recursos
cognitivos y socioemocionales.
La evidencia también revela heterogeneidad de efectos por nivel educativo, área
disciplinar y modalidad tecnológica. Las intervenciones mediadas por tecnología
muestran beneficios consistentes pero moderados, que aumentan cuando la
herramienta digital se subordina a un diseño instruccional explícito con reglas de
decisión claras y retroalimentación contingente. Este hallazgo subraya que la
tecnología es un medio y no un fin: su valor emerge al servicio de principios
pedagógicos bien definidos.
Desde una perspectiva de implementación, la formación docente en principios
neuroeducativos, evaluación formativa y uso ético de datos aparece como condición
necesaria para sostener la fidelidad y la calidad de la personalización. Programas de
desarrollo profesional que fortalezcan la alfabetización neurocientífica, la
interpretación de evidencias y el ajuste fino del andamiaje permitirán reducir la
dependencia de “recetas” y la adhesión a neuromitos, favoreciendo prácticas con
mayor validez externa.
En términos de equidad, la personalización bien diseñada puede contribuir a cerrar
brechas al ubicar a cada estudiante en su punto óptimo de desafío. No obstante, sin
mecanismos de monitoreo y criterios transparentes, existe riesgo de segmentación y
etiquetamiento. Se recomienda, por tanto, una gobernanza de datos que garantice
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 329
Artículo Científico
privacidad, explicabilidad y uso pedagógico responsable, así como la incorporación
de indicadores múltiples desempeño, esfuerzo, variabilidad intraindividual y estados
afectivos para orientar decisiones justas.
Finalmente, se identifica una agenda de mejora para futuras investigaciones y
políticas: estandarizar métricas de resultados cognitivos y emocionales; ampliar
diseños cuasiexperimentales y experimentales con seguimientos longitudinales;
reportar tamaños de efecto con análisis de sensibilidad y subgrupos; y promover
pilotos escalables con ciclos iterativos de retroalimentación. Bajo estas condiciones,
la neuroeducación se consolida como un instrumento riguroso para una
personalización del aprendizaje que eleva el rendimiento, sostiene el compromiso y
cuida el bienestar emocional en distintas etapas y contextos educativos.
CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.
Referencias Bibliográficas
Agudelo-Valdeleón, O. L. (2024). El impacto de la neuropsicopedagogía en la mejora
del aprendizaje. Journal of Economic and Social Science Research, 4(2), 226–
245. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n2/109
Arias-Macias, L. E. (2025). Inteligencias múltiples e inclusión educativa, un reto para
el profesorado. Revista Científica Zambos, 4(1), 101-113.
https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n1/79
Cajamarca-Correa, M. A., Cangas-Cadena, A. L., Sánchez-Simbaña, S. E., & Pérez-
Guillermo, A. G. (2024). Nuevas tendencias en el uso de recursos y
herramientas de la Tecnología Educativa para la Educación Universitaria
. Journal of Economic and Social Science Research, 4(3), 127–150.
https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n3/124
Casanova-Villalba, C. I., Herrera-Sánchez, M. J., & Casanova-Villalba, L. A. (2024).
Spin-offs y su impacto económico en el desarrollo de un ecosistema innovador
y sostenible en Ecuador. En Gestión inteligente: Sinergias en la administración.
(175–192). Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.cl.82
Chernikova, O., Sommerhoff, D., Stadler, M., Holzberger, D., Nickl, M., Seidel, T.,
Kasneci, E., Küchemann, S., Kuhn, J., Fischer, F., & Heitzmann, N. (2024).
Personalization through adaptivity or adaptability? A meta-analysis on
simulation-based learning in higher education. Educational Research Review.
Cortés Pascual, A., Moyano Muñoz, N., & Quílez Robres, A. (2019). The relationship
between executive functions and academic performance in primary education:
Review and meta-analysis. Frontiers in Psychology, 10, 1582.
https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01582
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 330
Artículo Científico
Durlak, J. A., Weissberg, R. P., Dymnicki, A. B., Taylor, R. D., & Schellinger, K. B.
(2011). The impact of enhancing students’ social and emotional learning: A
meta-analysis of school-based universal interventions. Child Development,
82(1), 405–432. https://doi.org/10.1111/j.1467-8624.2010.01564.x
Fuentes-Rendón, M. K., Balladares-Atoche, C., Cerezo-Segovia, B. A., & Cervantes-
Garcia, A. V. (2025). Círculos de estudio y redes de aprendizaje colaborativo:
Transformación de las prácticas pedagógicas docentes. Editorial Grupo AEA.
https://doi.org/10.55813/egaea.l.136
Fuentes-Rendón, M. K., Cervantes-García, V. A., Macías-Véliz, J. N., & Morales-
Intriago, F. L. (2025). Innovación metodológica en el aula: estrategias activas
para promover aprendizajes significativos en la educación básica. Revista
Científica Ciencia Y Método, 3(3), 83-93.
https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n3/65
Gomes-Valle, J. E., Herrada-López, V. E., Mendoza-Zambrano, C. L., & Zambrano-
Loor, D. M. (2025). Inclusión y resiliencia educativa: construyendo
oportunidades en contextos desafiantes para el Ecuador. Editorial Grupo AEA.
https://doi.org/10.55813/egaea.l.131
Herrera-Sánchez, M. J., Casanova- Villalba, C. I., Moreno-Novillo, Ángela C., & Mina-
Bone, S. G. (2024). Tecnoestrés en docentes universitarios con funciones
académicas y administrativas en Ecuador. Revista Venezolana De
Gerencia, 29(11), 606-621. https://doi.org/10.52080/rvgluz.29.e11.36
Howard-Jones, P. A. (2014). Neuroscience and education: Myths and messages.
Nature Reviews Neuroscience, 15(12), 817–824.
https://doi.org/10.1038/nrn3817
Kassai, R., Futo, J., Demetrovics, Z., & Takács, Z. K. (2019). A meta-analysis of the
experimental evidence on the near- and far-transfer effects among children’s
executive function skills. Psychological Bulletin, 145(2), 165–188.
https://doi.org/10.1037/bul0000180
Lin, L., Lin, X., Zhang, X. et al. The Personalized Learning by Interest Effect on Interest,
Cognitive Load, Retention, and Transfer: A Meta-Analysis. Educ Psychol Rev
36, 88 (2024). https://doi.org/10.1007/s10648-024-09933-7
Nuñez-Espin, R. A. (2025). Implementación de una guía de formador de formadores
para una educación personalizada, fundamentada en la teoría de las
inteligencias múltiples. Revista Científica Zambos, 4(1), 166-177.
https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n1/84
Pekrun, R., Lichtenfeld, S., Marsh, H. W., Murayama, K., & Goetz, T. (2017).
Achievement emotions and academic performance: Longitudinal models of
reciprocal effects. Child Development, 88(5), 1653–1670.
https://doi.org/10.1111/cdev.12704
Peregrina Nievas, P., & Gallardo-Montes, C. del P. (2023). The neuroeducation
training of students in the degrees of early childhood and primary education: A
content analysis of public universities in Andalusia. Education Sciences, 13(10),
1006. https://doi.org/10.3390/educsci13101006
Revista Científica Ciencia y Método | Vol.03 | Núm.04 | Oct – Dic | 2025 | www.revistacym.com pág. 331
Artículo Científico
Puyol-Cortez, J. L., & Mina-Bone, S. G. (2022). Explorando el liderazgo de los
profesores en la educación superior: un enfoque en la UTELVT Santo
Domingo. Journal of Economic and Social Science Research, 2(2), 16–28.
https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v2/n2/49
Puyol-Cortez, J. L., Casanova-Villalba, C. I., Herrera-Sánchez, M. J., & Rivadeneira-
Moreira, J. C. (2024). REVISIÓN METODOLÓGICA AG2C PARA LA
ENSEÑANZA DEL ÁLGEBRA BÁSICA A ESTUDIANTES CON
DISCALCULIA. Perfiles, 1(32), 15-27. https://doi.org/10.47187/perf.v1i32.280
Roman-Lainez, F. R., Chalén-Del-Pezo, V. M., Caiza-Maiza, V. del R., Chuquimarca-
Llulluna, S. D., & Flores-Flores, F. A. (2025). La planificación docente como
fundamento del diseño de estrategias pedagógicas efectivas en la educación
secundaria. Revista Científica Zambos, 4(3), 151-165.
https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n3/138
Salazar-Alcivar, A. N., Alcivar-Córdova, D. M., Montaño-Villa, J. J., Salazar-Alcivar, L.
E., & Yaulema-Torres, G. M. (2025). Rol del liderazgo educativo en la
implementación de políticas inclusivas en instituciones escolares. Revista
Científica Ciencia Y Método, 3(1), 57-71.
https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n1/36
Sweller, J., van Merriënboer, J. J. G., & Paas, F. (2019). Cognitive architecture and
instructional design: 20 years later. Educational Psychology Review, 31(2),
261–292. https://doi.org/10.1007/s10648-019-09465-5
Taylor, R. D., Oberle, E., Durlak, J. A., & Weissberg, R. P. (2017). Promoting positive
youth development through school-based social and emotional learning
interventions: A meta-analysis of follow-up effects. Child Development, 88(4),
1156–1171. https://doi.org/10.1111/cdev.12864
Weng, X., Feng, Z., Chen, J., Li, J., & Wong, K. T. (2024). The effectiveness of
personalized technology-enhanced learning in higher education: A meta-
analysis with association rule mining. Computers & Education.
Zheng, L., Long, M., Zhong, L., & Gyasi, J. F. (2022). The effectiveness of technology-
facilitated personalized learning on learning achievements and learning
perceptions: A meta-analysis. Education and Information Technologies, 27(8),
11807–11830. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11092-7