Aprendizaje Adaptativo con IA en el Desarrollo del Pensamiento Lógico Matemático

Abstract

Este artículo examina el impacto del aprendizaje adaptativo con inteligencia artificial (IA) en el desarrollo del pensamiento lógico-matemático en estudiantes de bachillerato de una escuela pública en Chimborazo, Ecuador. Mediante un diseño cuasi-experimental con grupo control (n=60) y experimental (n=60), se evaluó el rendimiento académico utilizando el Test of Logical Thinking (TOLT), métricas de la plataforma de IA (ALEKS/Smartick) y cuestionarios de percepción. Los resultados mostraron una mejora significativa (p=0.001) en el grupo experimental (+2.6 puntos en el TOLT) frente al control (+0.9 puntos), respaldando la eficacia de la IA para personalizar el aprendizaje. Además, el 85% de los estudiantes reportaron mayor motivación, y los docentes observaron mejoras en autonomía (4.1/5 vs. 3.0/5) y persistencia (4.4/5 vs. 2.8/5). Estos hallazgos se alinean con la teoría del andamiaje de Vygotsky y estudios previos sobre tutoría inteligente (VanLehn, 2011), destacando el potencial de la IA para reducir brechas educativas en contextos vulnerables. El estudio aporta evidencia empírica sobre la viabilidad de implementar estas tecnologías en entornos con recursos limitados, aunque señala la necesidad de formación docente y acceso equitativo.