La inteligencia artificial como herramienta para el análisis del rendimiento estudiantil: una revisión desde la analítica del aprendizaje

Abstract

Artificial intelligence (AI) emerges as an innovative tool transforming education by offering new possibilities to analyse and enhance student performance. Its application in learning analytics enables the processing of large volumes of data and the detection of complex patterns that facilitate personalised learning and evidence-based decision-making. This allows for timely educational interventions tailored to the specific needs of each student, promoting more effective and motivating learning experiences. However, despite its benefits, the integration of AI in education faces significant challenges, such as the efficient management of academic information, data quality and availability, teacher training, and ethical concerns related to privacy and data security. A systematic literature review conducted through a qualitative approach and documentary methodology has identified the most commonly used techniques, such as neural networks and decision trees, as well as current applications, benefits, and limitations. Furthermore, the importance of establishing regulatory and pedagogical frameworks that ensure responsible and equitable use of AI is emphasised, guaranteeing that its integration contributes to the continuous improvement of educational quality and the holistic development of students. In summary, AI represents a significant opportunity to revolutionise education, provided that its challenges are adequately addressed and its potential fully harnessed.La inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta innovadora que transforma la educación al ofrecer nuevas posibilidades para analizar y mejorar el rendimiento estudiantil. Su aplicación en la analítica del aprendizaje permite procesar grandes volúmenes de datos y detectar patrones complejos que facilitan la personalización del aprendizaje y la toma de decisiones basadas en evidencia. Esto posibilita intervenciones educativas oportunas y adaptadas a las necesidades particulares de cada estudiante, promoviendo un aprendizaje más efectivo y motivador. Sin embargo, a pesar de sus beneficios, la incorporación de la IA en el ámbito educativo enfrenta desafíos significativos, como la gestión eficiente de la información académica, la calidad y disponibilidad de los datos, la capacitación docente y las preocupaciones éticas relacionadas con la privacidad y seguridad de la información. La revisión sistemática de la literatura realizada mediante un enfoque cualitativo y una metodología documental ha permitido identificar las técnicas más utilizadas, como redes neuronales y árboles de decisión, así como las aplicaciones, beneficios y limitaciones actuales. Además, se destaca la importancia de contar con marcos regulatorios y pedagógicos que aseguren un uso responsable y equitativo de la IA, garantizando que su integración contribuya a la mejora continua de la calidad educativa y al desarrollo integral de los estudiantes. En síntesis, la IA representa una oportunidad significativa para revolucionar la educación, siempre que se aborden adecuadamente sus retos y se aprovechen sus potencialidades.