Aprendizaje adaptativo con plataformas inteligentes: efectos en la autoeficacia y el desempeño académico

Contenido principal del artículo

Zúñiga-Cazorla, José Andrés
Mejía-Hidalgo, Estalin Fabián
Pomboza-Granizo, Ronny Gonzalo
Puruncajas-Orozco, Melvyn Alexandro

Resumen

El aprendizaje adaptativo con plataformas inteligentes se ha consolidado como una vía para personalizar trayectorias formativas en educación superior; sin embargo, su contribución a la autoeficacia académica y al desempeño requiere síntesis contextualizada en países con brechas de infraestructura y heterogeneidad institucional, como Ecuador. Esta revisión bibliográfica integró evidencia reciente sobre aprendizaje adaptativo, analíticas de aprendizaje y variables motivacionales vinculadas al rendimiento, con énfasis en experiencias latinoamericanas y ecuatorianas. Se realizó una búsqueda en bases internacionales y regionales, complementada con repositorios universitarios, aplicando criterios de inclusión orientados a educación superior, plataformas con personalización basada en datos y reportes de autoeficacia y/o desempeño. Los hallazgos señalan asociaciones consistentes entre personalización, retroalimentación y seguimiento basado en analíticas con mejoras en rendimiento y en percepciones de competencia, aunque con variabilidad según el diseño didáctico, el acompañamiento docente y la calidad de los datos. En Ecuador, la evidencia se concentra en el uso de entornos virtuales de aprendizaje y analíticas para monitoreo académico, con menor presencia de estudios que examinen mecanismos motivacionales. Se concluye que el potencial del aprendizaje adaptativo depende de condiciones pedagógicas e institucionales, y que se requieren investigaciones locales con diseños comparables y métricas robustas.

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Zúñiga-Cazorla, J. A., Mejía-Hidalgo, E. F., Pomboza-Granizo, R. G., & Puruncajas-Orozco, M. A. (2025). Aprendizaje adaptativo con plataformas inteligentes: efectos en la autoeficacia y el desempeño académico. Revista Científica Ciencia Y Método, 3(4), 459-469. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n4/125

Referencias

Arksey, H., & O’Malley, L. (2005). Scoping studies: Towards a methodological framework. International Journal of Social Research Methodology, 8(1), 19–32. https://doi.org/10.1080/1364557032000119616 DOI: https://doi.org/10.1080/1364557032000119616

Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84(2), 191–215. https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.2.191 DOI: https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.2.191

Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W. H. Freeman.

Bravo Bravo, V., Fajardo Aguilar, G. M., Carrión Espinosa, W. E., & Salvatierra Avila, L. Y. (2022). Transformando la educación virtual: La revolución de la inteligencia artificial en la potenciación de la plataforma Moodle. Journal of Science and Research, 7(3), 140–164. https://doi.org/10.5281/zenodo.8229606

Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37–46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104 DOI: https://doi.org/10.1177/001316446002000104

De Laet, T., Millecamp, M., Ortiz-Rojas, M., Jimenez, A., Maya, R., & Verbert, K. (2020). Adoption and impact of a learning analytics dashboard supporting the advisor–student dialogue in a higher education institute in Latin America. British Journal of Educational Technology, 51(4), 1002–1018. https://doi.org/10.1111/bjet.12962 DOI: https://doi.org/10.1111/bjet.12962

Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285–296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070

du Plooy, A., Casteleijn, D., & Franzsen, D. (2024). Personalized adaptive learning in higher education: A scoping review. Heliyon, 10(21), e39630. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e39630 DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e39630

Ifenthaler, D., & Yau, J. Y.-K. (2020). Utilising learning analytics to support study success in higher education: A systematic review. Educational Technology Research and Development, 68(4), 1961–1990. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09788-z DOI: https://doi.org/10.1007/s11423-020-09788-z

Ilaquiche-Toaquiza, M. O. (2025). La educación en la sociedad moderna con la adaptación y desafíos ante las demandas cambiantes del estado Ecuatoriano. Journal of Economic and Social Science Research, 5(1), 174–187. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v5/n1/168 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v5/n1/168

Kulik, J. A., & Fletcher, J. D. (2016). Effectiveness of intelligent tutoring systems: A meta-analytic review. Review of Educational Research, 86(1), 42–78. https://doi.org/10.3102/0034654315581420 DOI: https://doi.org/10.3102/0034654315581420

Levac, D., Colquhoun, H., & O’Brien, K. K. (2010). Scoping studies: Advancing the methodology. Implementation Science, 5, 69. https://doi.org/10.1186/1748-5908-5-69 DOI: https://doi.org/10.1186/1748-5908-5-69

Long, P., & Siemens, G. (2011, septiembre 12). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30–40. https://er.educause.edu/articles/2011/9/penetrating-the-fog-analytics-in-learning-and-education

Ma, W., Adesope, O. O., Nesbit, J. C., & Liu, Q. (2014). Intelligent tutoring systems and learning outcomes: A meta-analysis. Journal of Educational Psychology, 106(4), 901–918. https://doi.org/10.1037/a0037123 DOI: https://doi.org/10.1037/a0037123

Maridueña Arroyave, M. R., Núñez Panta, P. A., & Bejarano Ospina, L. M. (2024). Learning analytics as a tool for academic monitoring of virtual students of University Technological Institutes. Revista Iberoamericana de educación, 8(1). https://www.revista-iberoamericana.org/index.php/es/article/view/263

McHugh, M. L. (2012). Interrater reliability: The kappa statistic. Biochemia Medica, 22(3), 276–282. https://doi.org/10.11613/BM.2012.031 DOI: https://doi.org/10.11613/BM.2012.031

Mendoza-Armijos, H. E., Rivadeneira-Moreira, J. C., Carvajal-Jumbo, A. V., & Saavedra-Calberto, I. M. (2023). Análisis de la relación entre el uso de dispositivos digitales y el rendimiento académico en matemáticas. Revista Científica Ciencia Y Método, 1(2), 43-57. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v1/n2/14 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v1/n2/14

Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535 DOI: https://doi.org/10.54675/EWZM9535

Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., et al. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71 DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.n71

Prado-Ortega, M. X., & Gonzalez-Segarra, A. N. (2022). Analíticas de aprendizaje en la educación superior mediante la aplicación de herramientas colaborativas. Identidad Bolivariana, 6(2), 154–181. https://doi.org/10.37611/IB6ol2154-181 DOI: https://doi.org/10.37611/IB6ol2154-181

Regatto-Bonifaz, J., & Viteri-Miranda, V. (2023). La tecnología y su incidencia en la autoeficacia académica en universitarios del Ecuador. Revista de Investigación Enlace Universitario, 22(1), 106–118. https://doi.org/10.33789/enlace.22.1.129 DOI: https://doi.org/10.33789/enlace.22.1.129

Schunk, D. H., & DiBenedetto, M. K. (2020). Motivation and social cognitive theory. Contemporary Educational Psychology, 60, 101832. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2019.101832 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2019.101832

Tan, M., Hu, J., Yeo, A. C., & Cheong, L. (2025). Artificial intelligence-enabled adaptive learning platforms: A review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100429. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100429 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100429

Verbert, K., Duval, E., Klerkx, J., Govaerts, S., & Santos, J. L. (2013). Learning analytics dashboard applications. American Behavioral Scientist, 57(10), 1500–1509. https://doi.org/10.1177/0002764213479363 DOI: https://doi.org/10.1177/0002764213479363

Yokoyama, S. (2024). The impact of academic self-efficacy on online learning outcomes. EXCLI Journal, 23, 960–966. https://doi.org/10.17179/excli2024-7239

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0 DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory Into Practice, 41(2), 64–70. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2 DOI: https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2

Zumárraga-Espinosa, M. R., & Cevallos-Pozo, G. M. (2022). Autoeficacia, procrastinación y rendimiento académico en estudiantes universitarios de Ecuador. Alteridad, 17(2), 274–286. https://doi.org/10.17163/alt.v17n2.2022.08 DOI: https://doi.org/10.17163/alt.v17n2.2022.08