Uso de inteligencia artificial para personalizar el aprendizaje en contextos rurales: Desafíos y oportunidades para la equidad educativa.
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.18446245Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Educación Rural, Aprendizaje Personalizado, Brecha Digital, Inclusión Educativa.Resumen
Recibido:10 de diciembre 2025 / Aceptado: 13 de enero 2026 / Publicado: 31 de enero de 2026.
La brecha digital en los sectores rurales ha sido históricamente un obstáculo para la innovación pedagógica. Sin embargo, la emergencia de la Inteligencia Artificial (IA) ofrece un nuevo paradigma para la personalización del aprendizaje en entornos con recursos limitados. El presente artículo investiga cómo las herramientas de IA Generativa pueden adaptarse a las realidades de las escuelas rurales para atender la diversidad de niveles en aulas pluridocentes. El marco teórico integra conceptos de aprendizaje adaptativo y justicia digital. A través de un enfoque cualitativo y una revisión sistemática de literatura, se analizan las posibilidades de implementar modelos de lenguaje que funcionen con baja conectividad. Los resultados preliminares indican que la IA permite al docente rural diversificar contenidos de manera eficiente, reduciendo la carga administrativa. Se concluye que, para una implementación exitosa, es imperativo transitar de la simple dotación tecnológica a una alfabetización digital crítica del docente rural.
Referencias
Anijovich, R., & Cappelletti, G. (2020). La evaluación como oportunidad. Paidós.
Ausubel, D. (1968). Educational Psychology: A Cognitive View. Holt, Rinehart & Winston.
Black, P., & Wiliam, D. (2018). Classroom assessment and the design of learning environments. Learning Environments Research, 21(1), 1-10. https://doi.org/10.1007/s10984-017-9251-6
Brookhart, S. M. (2017). How to Give Effective Feedback to Your Students (2nd ed.). ASCD.
Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The Power of Feedback. Review of Educational Research, 77(1), 81-112. https://doi.org/10.3102/003465430298487
Hernández-Sampieri, R., & Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.
Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence: The future of education for the 21st century. UCL IOE Press.
Ministerio de Educación del Ecuador. (2023). Agenda Educativa Digital 2021-2025: Hacia la transformación tecnológica. Quito, Ecuador.
Perrenoud, P. (2008). La evaluación de los alumnos: De la producción de la excelencia a la regulación de los aprendizajes. Colihue.
Popham, W. J. (2018). Assessment Literacy for Educators. ASCD.
Ravela, P., Picaroni, B., & Loureiro, G. (2017). ¿Cómo mejorar la evaluación en el aula? Reflexiones y propuestas de trabajo para docentes. Grupo Magisterio.
Santos Guerra, M. A. (2014). La evaluación como aprendizaje: Cuando la flecha impacta en el diana. Narcea Ediciones.
Selwyn, N. (2020). Should Robots Replace Teachers? AI and the Future of Education. Polity Press.
Shepard, L. A. (2000). The Role of Assessment in a Learning Culture. Educational Researcher, 29(7), 4-14.
Stiggins, R. (2002). Assessment Crisis: The Case for Assessment for Learning. Phi Delta Kappan, 83(10), 758-765.
UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in Society: Development of Higher Psychological Processes. Harvard University Press.
Wiggins, G. (1998). Educative Assessment: Designing Assessments to Inform and Improve Student Performance. Jossey-Bass.
Williamson, B. (2020). Datafication of education: A critical approach to digital technology in schools. Routledge.
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Bernardo Jorge Encalada Guerrero (Autor/a)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Los autores/as que publiquen en la Revista Educare Ciudad de Jerusalén aceptan los siguientes términos:
Los autores/as conservan los derechos de autor y garantizan a la revista el derecho de ser la primera publicación del trabajo.
Las obras se publican bajo una licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0), la cual permite a terceros compartir, copiar, distribuir y transmitir el material en cualquier medio o formato, así como adaptar o transformar el contenido, siempre y cuando se reconozca adecuadamente la autoría original y la publicación inicial en esta revista, y no se utilice con fines comerciales.
