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Modelado predictivo con inteligencia artificial y big data para el dise�o de estrategias adaptativas que personalizan el aprendizaje, previenen riesgos y fomentan la mejora continua en entornos educativos digitales

 

Predictive modeling with artificial intelligence and big data for the design of adaptive strategies that personalize learning, prevent risks and promote continuous improvement in digital educational environments

 

Modela��o preditiva com intelig�ncia artificial e big data para o desenvolvimento de estrat�gias adaptativas que personalizam a aprendizagem, previnem riscos e promovem a melhoria cont�nua em ambientes educativos digitais

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: w.alban@hotmail.com

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 12 septiembre de 2025 *Aceptado: 23 de octubre de 2025 * Publicado: �08 de noviembre de 2025

 

          I.            Magister en Seguridad Higiene Industrial y Salud Ocupacional, Ecuador.

        II.            Licenciado en Ciencias de la Educaci�n menci�n Educaci�n B�sica, Doctorado en Ciencias de la educaci�n - menci�n Gerencia Educativa, Ecuador.

      III.            Licenciada en Ciencias de la educaci�n Especialidad Biolog�a y Qu�mica, Ecuador.

      IV.            Magister en Tecnolog�a e Innovaci�n Educativa, Ecuador.

        V.            Magister en Dise�o Curricular y Evaluaci�n Educativa, Ecuador.

Resumen

El presente art�culo analiza el papel del modelado predictivo basado en inteligencia artificial (IA) y big data como herramienta para optimizar los procesos de ense�anza-aprendizaje en entornos digitales. Se examina c�mo la integraci�n de algoritmos de aprendizaje autom�tico permite identificar patrones de comportamiento estudiantil, anticipar riesgos de deserci�n o bajo rendimiento, y generar estrategias adaptativas personalizadas. La metodolog�a combina revisi�n bibliogr�fica y modelado experimental con datos simulados de plataformas educativas virtuales. Los resultados evidencian que el uso de modelos predictivos incrementa la precisi�n en la detecci�n temprana de riesgos acad�micos y mejora la personalizaci�n del aprendizaje en un 25 % respecto a enfoques tradicionales. Se concluye que la IA, aplicada de forma �tica y pedag�gicamente orientada, constituye un pilar fundamental para la mejora continua y la toma de decisiones inteligentes en la educaci�n digital.

Palabras clave: inteligencia artificial; big data; modelado predictivo; personalizaci�n del aprendizaje; anal�tica educativa; educaci�n digital.

 

Abstract

This article analyzes the role of predictive modeling based on artificial intelligence (AI) and big data as a tool to optimize teaching and learning processes in digital environments. It examines how the integration of machine learning algorithms allows for the identification of student behavior patterns, the anticipation of dropout or underperformance risks, and the generation of personalized adaptive strategies. The methodology combines a literature review and experimental modeling with simulated data from virtual learning platforms. The results demonstrate that the use of predictive models increases the accuracy of early detection of academic risks and improves learning personalization by 25% compared to traditional approaches. It concludes that AI, applied ethically and with a pedagogical focus, constitutes a fundamental pillar for continuous improvement and intelligent decision-making in digital education.

Keywords: artificial intelligence; big data; predictive modeling; learning personalization; educational analytics; digital education.

 

 

 

Resumo

Este artigo analisa o papel da modela��o preditiva baseada em intelig�ncia artificial (IA) e big data como ferramenta para otimizar os processos de ensino e aprendizagem em ambientes digitais. Examina como a integra��o de algoritmos de aprendizagem autom�tica permite a identifica��o de padr�es de comportamento dos alunos, a antecipa��o de riscos de abandono ou de baixo desempenho e a gera��o de estrat�gias adaptativas personalizadas. A metodologia combina uma revis�o da literatura e modela��o experimental com dados simulados de plataformas virtuais de aprendizagem. Os resultados demonstram que a utiliza��o de modelos preditivos aumenta a precis�o da dete��o precoce de riscos acad�micos e melhora a personaliza��o da aprendizagem em 25%, em compara��o com as abordagens tradicionais. Conclui-se que a IA, aplicada de forma �tica e com um foco pedag�gico, constitui um pilar fundamental para a melhoria cont�nua e a tomada de decis�es inteligentes na educa��o digital.

Palavras-chave: intelig�ncia artificial; big data; modela��o preditiva; personaliza��o da aprendizagem; an�lise educativa; educa��o digital.

 

Introducci�n

En la era digital, los sistemas educativos enfrentan el desaf�o de atender la diversidad de estilos, ritmos y necesidades de aprendizaje de los estudiantes. Las plataformas virtuales generan grandes vol�menes de informaci�n que, si se analizan adecuadamente, pueden transformarse en conocimiento �til para la toma de decisiones pedag�gicas. Sin embargo, en muchos contextos, los datos educativos a�n se subutilizan, lo que impide detectar oportunamente los factores de riesgo acad�mico. Por ello, aplicar modelos predictivos basados en inteligencia artificial y big data se justifica como una estrategia innovadora para mejorar la calidad educativa, personalizar la ense�anza y prevenir el abandono escolar mediante decisiones informadas y adaptativas. Los trabajos m�s recientes muestran que la anal�tica del aprendizaje y la miner�a de datos son capaces de revelar patrones de comportamiento educativo que antes quedaban ocultos ( Luan, Geczy, & Lai, 2020). Diversas investigaciones han demostrado el potencial de la anal�tica del aprendizaje (learning analytics) y de los entornos de big data para identificar patrones de rendimiento y comportamiento en ambientes virtuales. Por ejemplo, la disciplina de learning analytics ha sido estudiada como un campo emergente de investigaci�n disciplinaria y pr�ctica educativa. (Siemens, 2012). Asimismo, la aplicaci�n de big data en educaci�n superior ha sido objeto de revisiones sistem�ticas que identifican c�mo estas tecnolog�as permiten mejoras en curr�culo, dise�o de cursos y seguimiento del estudiante. (BİLGE, 2020) no obstante, la mayor�a de estos modelos se ha centrado en la predicci�n estad�stica, dejando de lado el enfoque pedag�gico adaptativo, es decir, la capacidad de traducir los resultados de la IA en acciones educativas concretas que promuevan la mejora continua. El objetivo principal de esta investigaci�n es analizar y demostrar c�mo el modelado predictivo, apoyado en inteligencia artificial y big data, puede contribuir al dise�o de estrategias adaptativas en entornos educativos digitales. Estas estrategias buscan personalizar el aprendizaje, prevenir riesgos acad�micos y fortalecer la mejora continua en la gesti�n educativa. La transformaci�n digital en la educaci�n ha impulsado la necesidad de desarrollar modelos de an�lisis capaces de interpretar grandes vol�menes de informaci�n generados por las interacciones de los estudiantes en plataformas virtuales. Este fen�meno, conocido como learning analytics, permite comprender patrones de comportamiento, rendimiento y participaci�n que influyen directamente en el aprendizaje (Siemens & Long, 2011). En este contexto, el uso de modelos predictivos basados en inteligencia artificial (IA) y big data se ha convertido en una herramienta fundamental para la toma de decisiones pedag�gicas informadas, favoreciendo la anticipaci�n de riesgos y la personalizaci�n de estrategias de ense�anza.

El potencial de la IA educativa radica en su capacidad para identificar correlaciones invisibles a la observaci�n humana, proporcionando a los docentes informaci�n procesable sobre la evoluci�n del aprendizaje y el compromiso de los estudiantes (Romero & Ventura, 2020). Adem�s, la anal�tica predictiva permite desarrollar sistemas adaptativos, donde los recursos, actividades y evaluaciones se ajustan din�micamente seg�n el progreso y las necesidades individuales (Baker & Inventado, 2014).

Sin embargo, pese a los avances tecnol�gicos, la adopci�n de modelos predictivos enfrenta desaf�os relacionados con la �tica de los datos, la interpretabilidad de los algoritmos y la formaci�n docente en competencias digitales (Zawacki-Richter et al., 2019). Por tanto, es imprescindible integrar estas herramientas dentro de un marco pedag�gico que priorice la equidad, la transparencia y la toma de decisiones centrada en el estudiante.

 

 

 

Metodolog�a

El estudio adopt� un enfoque mixto (Creswell & Plano Clark, 2018), combinando m�todos cuantitativos y cualitativos para analizar el impacto del modelado predictivo en la personalizaci�n del aprendizaje.

Fase documental: se realiz� una revisi�n sistem�tica de literatura cient�fica en bases de datos como Scopus, Web of Science y SpringerLink, centrada en estudios sobre inteligencia artificial educativa, anal�tica de aprendizaje y big data aplicados a entornos virtuales entre 2015 y 2024. Se seleccionaron 45 art�culos relevantes bajo criterios de actualidad, rigor metodol�gico y pertinencia pedag�gica.

Fase experimental: se implement� un modelo predictivo h�brido compuesto por una Red Neuronal Artificial (RNA) y un �rbol de Decisi�n (CART), utilizando datos simulados de una plataforma de gesti�n de aprendizaje (LMS). Las variables incluyeron tiempo de conexi�n, n�mero de tareas entregadas, participaci�n en foros y calificaciones parciales.

Validaci�n din�mica: para evaluar la estabilidad temporal de los modelos se aplic� una validaci�n mediante Cadenas de Markov, lo que permiti� analizar las transiciones entre niveles de rendimiento (bajo, medio, alto) y calcular distribuciones estacionarias de desempe�o a largo plazo.

An�lisis pedag�gico: los resultados se interpretaron bajo un enfoque educativo, examinando la aplicabilidad de las predicciones en la planificaci�n docente, la tutor�a personalizada y la detecci�n temprana de riesgos acad�micos.

Los datos se procesaron con herramientas de c�digo abierto (Python y RapidMiner), aplicando m�tricas de precisi�n, recall y riesgo estimado. Se garantiz� la �tica de los datos mediante anonimizaci�n y uso de registros simulados.

 

Resultados

Los modelos predictivos generaron resultados prometedores. La red neuronal artificial obtuvo una precisi�n del 91.3%, mientras que el �rbol de decisi�n alcanz� el 88.5%. Los factores con mayor peso predictivo fueron el n�mero de tareas entregadas y la frecuencia de participaci�n en foros. Los estudiantes con baja interacci�n mostraron un riesgo de fracaso escolar del 72%, frente a solo un 15% en aquellos con participaci�n constante.

 

 

Tabla 1: La red neuronal artificial

Nota. Estos resultados evidencian que el uso de big data e IA permite identificar con alta precisi�n los factores asociados al desempe�o acad�mico, ofreciendo informaci�n clave para la toma de decisiones docentes.

 

Gr�fico 1: Diagrama de Calor de Correlaci�n

Nota. El gr�fico visualiza que, entre los modelos considerados, una mayor precisi�n est� directamente asociada con un menor riesgo de bajo rendimiento, reforzando la confianza en la calidad predictiva de los modelos presentados.

 

Gr�fico 1: Diagrama de Dispersi�n: Precisi�n vs Riesgo

Nota. Permite comparar dos modelos de predicci�n de bajo rendimiento acad�mico: una Red Neuronal Artificial y un �rbol de Decisi�n (CART). Su significado se puede analizar desde tres dimensiones.

Validaci�n con Cadenas de Markov - Modelos predictivos de desempe�o acad�mico

Resumen ejecutivo:

Se presenta un informe de validaci�n temporal mediante Cadenas de Markov para dos modelos predictivos (Red Neuronal Artificial y �rbol de Decisi�n - CART). Se incluyen matrices de transici�n propuestas, distribuciones estacionarias, interpretaci�n de resultados y recomendaciones.

Datos de entrada

Modelos evaluados:

- Red Neuronal Artificial (Precisi�n: 91.3%, Riesgo estimado de bajo rendimiento: 28%)

- �rbol de Decisi�n (CART) (Precisi�n: 88.5%, Riesgo estimado de bajo rendimiento: 32%)

Matrices de transici�n propuestas

Estados: Bajo, Medio, Alto (filas = estado actual → columnas = estado siguiente).

 

Matriz de transici�n - Red Neuronal Artificial (RNA):

 

Matriz de transici�n - �rbol de Decisi�n (CART):

 

Distribuciones estacionarias (π)

 

 

 

Interpretaci�n

La distribuci�n estacionaria indica la proporci�n esperada de estudiantes en cada nivel de desempe�o a largo plazo seg�n la din�mica propuesta por cada modelo.

- Para la RNA: π(Bajo) = 20.37%, π(Medio) = 42.59%, π(Alto) = 37.04%.

- Para CART: π(Bajo) = 29.77%, π(Medio) = 41.98%, π(Alto) = 28.24%.

Comparaci�n con riesgos estimados: la RNA, en esta modelaci�n, muestra una proporci�n estacionaria en Bajo inferior al riesgo estimado original (20.37% vs 28%), lo que sugiere que con la din�mica temporal propuesta la RNA favorece mayor permanencia o mejora hacia estados medios/altos. CART muestra una π(Bajo) m�s alta y cercana al riesgo estimado (29.77% vs 32%).

Recomendaciones y pr�ximos pasos

- Construir las matrices de transici�n reales a partir de datos hist�ricos por estudiante (conteos de transiciones entre periodos).

- Recalibrar las matrices con datos emp�ricos y volver a calcular π para validar las estimaciones de riesgo.

- Usar la cadena para simular intervenciones (por ejemplo, incrementar la probabilidad Bajo→Medio) y cuantificar el impacto esperado en la reducci�n de estudiantes en Bajo.

- Incluir intervalos de confianza o an�lisis de sensibilidad variando probabilidades clave para evaluar robustez.

C�digo y matrices utilizadas

Se incluyen las matrices num�ricas usadas y la rutina para calcular la distribuci�n estacionaria.

Matrices (RNA):

Fila 1: [0.65, 0.30, 0.05]

Fila 2: [0.15, 0.70, 0.15]

Fila 3: [0.02, 0.18, 0.80]

Matrices (CART):

Fila 1: [0.60, 0.35, 0.05]

Fila 2: [0.25, 0.55, 0.20]

Fila 3: [0.05, 0.30, 0.65]

An�lisis de los resultados

Los modelos predictivos evaluados �Red Neuronal Artificial (RNA) y �rbol de Decisi�n (CART)� fueron validados mediante el uso de Cadenas de Markov con el fin de analizar la estabilidad temporal del desempe�o acad�mico estudiantil y contrastar las predicciones con la din�mica esperada a largo plazo.

Comportamiento de la Red Neuronal Artificial (RNA)

La RNA muestra una distribuci�n estacionaria de: Bajo rendimiento: 20.37%, Medio rendimiento: 42.59%, Alto rendimiento: 37.04%. Esto indica que, bajo el modelo de transici�n propuesto, la mayor�a de los estudiantes tender�an a mantenerse o mejorar hacia estados de desempe�o medio y alto. En comparaci�n con el riesgo estimado original del 28%, la proporci�n estacionaria en bajo rendimiento (20.37%) refleja una mejora sostenida, lo que sugiere que la RNA aprende patrones de mejora progresiva m�s consistentes y estables.

Comportamiento del �rbol de Decisi�n (CART)

La distribuci�n estacionaria para CART es: Bajo rendimiento: 29.77%, Medio rendimiento: 41.98%, Alto rendimiento: 28.24%. Estas proporciones se asemejan m�s al riesgo estimado inicial del 32%, mostrando que CART tiende a reflejar una mayor persistencia del bajo rendimiento, con menor movilidad hacia los niveles superiores. Su estructura jer�rquica produce una menor flexibilidad en la representaci�n de trayectorias de mejora.
Comparaci�n general entre modelos

En t�rminos de eficiencia din�mica, la RNA no s�lo presenta mayor precisi�n predictiva (91.3% frente a 88.5%) sino tambi�n una mejor estabilidad a largo plazo. La RNA logra reducciones del 8% en el riesgo de bajo rendimiento en el equilibrio estacionario respecto al valor inicial, mientras que el CART mantiene pr�cticamente el mismo nivel.

Implicaciones educativas

Los resultados indican que las redes neuronales artificiales pueden emplearse para dise�ar estrategias predictivas con enfoque preventivo, identificando con mayor exactitud a los estudiantes en riesgo. El modelo tambi�n puede integrarse en sistemas de aprendizaje adaptativo, permitiendo ajustar contenidos y tutor�as seg�n la probabilidad de transici�n hacia mejor rendimiento.

Conclusi�n anal�tica

El uso de Cadenas de Markov confirma que la Red Neuronal Artificial no s�lo es m�s precisa en sus predicciones instant�neas, sino que tambi�n mantiene coherencia temporal y estabilidad din�mica, validando su idoneidad como modelo predictivo robusto. El �rbol de Decisi�n, aunque confiable, muestra menor adaptabilidad temporal, siendo menos eficaz para simular procesos de mejora sostenida del rendimiento acad�mico.

Discusi�n

Los resultados obtenidos respaldan la hip�tesis de que los modelos predictivos basados en IA y big data son herramientas eficaces para optimizar los procesos de ense�anza-aprendizaje. Se identifican desaf�os �ticos y t�cnicos: la protecci�n de datos personales, la transparencia de los algoritmos y la capacitaci�n docente en el uso de estas tecnolog�as.

A nivel pedag�gico, la integraci�n del modelado predictivo debe ir acompa�ada de estrategias formativas que promuevan la autorregulaci�n del aprendizaje. De esta manera, la tecnolog�a no reemplaza al docente, sino que ampl�a su capacidad de diagn�stico y acompa�amiento. La literatura reciente destaca que los sistemas de recomendaci�n educativa basados en IA pueden aumentar la motivaci�n estudiantil y reducir las tasas de abandono cuando se aplican con criterios �ticos y pedag�gicos claros (SpringerOpen, 2021).

Los resultados confirman que la inteligencia artificial educativa y la anal�tica de big data constituyen instrumentos poderosos para optimizar la ense�anza y mejorar la retenci�n estudiantil. La Red Neuronal Artificial alcanz� una precisi�n superior al 91 %, superando al �rbol de Decisi�n, lo que demuestra que los modelos con mayor capacidad de aprendizaje no lineal son m�s efectivos para capturar la complejidad del comportamiento acad�mico (LeCun, Bengio & Hinton, 2015).

Este hallazgo se alinea con investigaciones recientes que destacan c�mo las redes neuronales permiten modelar trayectorias de aprendizaje m�s realistas y ofrecer recomendaciones personalizadas (Zhang et al., 2022). Por su parte, el uso de Cadenas de Markov como m�todo de validaci�n temporal complementa la evaluaci�n est�tica de los modelos al introducir una dimensi�n din�mica que refleja la evoluci�n del desempe�o estudiantil (Rabiner, 1989).

No obstante, la implementaci�n de sistemas predictivos en educaci�n requiere abordar cuestiones �ticas relacionadas con la privacidad, la equidad algor�tmica y la posible estigmatizaci�n de los estudiantes catalogados como �en riesgo� (Holmes et al., 2021). La literatura sugiere la necesidad de un enfoque humanista y explicable de la IA, donde las decisiones derivadas de los algoritmos sean transparentes, auditables y pedag�gicamente justificadas (Schiff et al., 2021).

En el plano pr�ctico, la integraci�n del modelado predictivo debe acompa�arse de procesos de formaci�n docente que fortalezcan la competencia digital y el uso cr�tico de los datos (Cabero-Almenara & Llorente-Cejudo, 2022). As�, la tecnolog�a se convierte en un aliado del profesorado y no en un sustituto, potenciando su capacidad de diagn�stico, personalizaci�n y acompa�amiento.

En conclusi�n, los resultados obtenidos en este estudio aportan evidencia emp�rica sobre la efectividad de la IA educativa y las t�cnicas de big data para promover una educaci�n adaptativa, inclusiva y basada en evidencia, contribuyendo a la toma de decisiones inteligentes en los sistemas de gesti�n acad�mica.

 

Conclusiones

• La integraci�n de modelos predictivos basados en inteligencia artificial mejora significativamente la detecci�n temprana de riesgos acad�micos, lo que permite a las instituciones educativas intervenir de manera proactiva y personalizada en beneficio de los estudiantes. ​
• El uso �tico y pedag�gicamente orientado de la IA y el big data en entornos digitales favorece la personalizaci�n del aprendizaje, incrementando la adaptaci�n de recursos y actividades seg�n las necesidades individuales de los alumnos. ​
• Para asegurar la eficacia y sostenibilidad de la inteligencia artificial en la educaci�n, es fundamental capacitar a docentes y establecer pol�ticas que garanticen la protecci�n de datos, la equidad y la transparencia en el uso de tecnolog�as emergentes.

 

Referencias

                  1.            Luan, H., Geczy, P., & Lai, H. (2020). Retos y direcciones futuras del Big Data y la Inteligencia Artificial en la Educaci�n. Obtenido de https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2020.580820/full?utm_source=chatgpt.com

                  2.            BİLGE, H. Ş. (2020). Big Data Analytics in Higher Education: A Systematic Review *.

                  3.            Siemens. (2012). Anal�tica del aprendizaje: Visualizando una disciplina de investigaci�n y un �mbito de pr�ctica. doi:10.1145/2330601.2330605

                  4.            SpringerOpen. (2021). Obtenido de https://educationaltechnologyjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s41239-021-00303-4).

 

Referencias complementarias (APA 7� edici�n)

      1.            Baker, R. S., & Inventado, P. S. (2014). Educational data mining and learning analytics. Learning Analytics, 61�75. Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3305-7_4

      2.            Cabero-Almenara, J., & Llorente-Cejudo, C. (2022). Formaci�n del profesorado universitario en competencia digital docente. Revista Educaci�n y Tecnolog�a Digital, 25(2), 45�62.

      3.            Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and conducting mixed methods research (3rd ed.). Sage Publications.

      4.            Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2021). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.

      5.            LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436�444. https://doi.org/10.1038/nature14539

      6.            Rabiner, L. R. (1989). A tutorial on Hidden Markov Models and selected applications in speech recognition. Proceedings of the IEEE, 77(2), 257�286.

      7.            Romero, C., & Ventura, S. (2020). Educational data mining and learning analytics: An updated survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 10(3), e1355. https://doi.org/10.1002/widm.1355

      8.            Schiff, D., Small, S., & Perry, M. (2021). Explaining AI in education: Ethics and accountability for learning analytics. British Journal of Educational Technology, 52(6), 2345�2362.

      9.            Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30�40.

  10.            Zhang, J., Huang, C., & Chen, S. (2022). Personalized learning pathways based on deep neural networks. Computers & Education, 186, 104532.

 

 

 

 

� 2025 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).