Aprendizaje personalizado facilitado por tecnologías digitales. Tendencias, retos y perspectivas
DOI:
https://doi.org/10.17398/1695-288X.25.2.53Palabras clave:
Aprendizaje personalizado, Inteligencia artificial, Aprendizaje autorregulado, Autonomía del aprendiz, itinerarios flexibles de aprendizaje, Tecnología educativa, Instrucción adaptativaResumen
Desde la generalización de la educación obligatoria, la personalización del aprendizaje ha constituido una preocupación recurrente en la investigación y en la práctica pedagógica, en la que la tecnología educativa ha estado siempre presente. Este trabajo analiza el estado de la cuestión sobre la personalización del aprendizaje facilitada por tecnologías digitales, identificando tendencias, retos y perspectivas desde la Tecnología Educativa. Para ello, adopta la forma de ensayo teórico basado en una revisión narrativa de literatura, centrada en trabajos de revisión y marcos conceptuales publicados en revistas especializadas. El análisis identifica dos grandes vertientes de la personalización, articuladas en torno al continúo propuesto por Cuban (2018): una centrada en la adaptación tecnológica, mediante algoritmos, analíticas de aprendizaje y sistemas de tutoría inteligente, y otra orientada a la flexibilización curricular y a la agencia del estudiante, mediante entornos personales, itinerarios flexibles y procesos de codiseño. La inteligencia artificial generativa actúa como acelerador de ambas vertientes, pero intensifica el riesgo de que la apariencia de personalización sustituya al aprendizaje real. Se identifican barreras conceptuales, institucionales, psicológicas, tecnológicas y pedagógicas que dificultan su implementación. Se concluye que la personalización constituye, ante todo, un problema pedagógico y político, cuyo desarrollo exige, más allá del avance tecnológico, equilibrar la estructura del diseño didáctico con la autonomía del alumnado.
Descargas
Referencias
Adell Segura, J., & Castañeda Quintero, L. J. (2010). Los entornos personales de aprendizaje (PLEs): Una nueva manera de entender el aprendizaje. En R. Roig Vila & M. Fiorucci (Eds.), Claves para la investigación en innovación y calidad educativas: La integración de las tecnologías de la información y la comunicación y la interculturalidad en las aulas (pp. 19–30). Marfil; Roma TRE Universita degli Studi. http://hdl.handle.net/10201/17247
Barrera, G. P., Chiappe, A., Ramírez-Montoya, M. S., & Alcántar Nieblas, C. (2025). Key barriers to personalized learning in times of artificial intelligence: A literature review. Applied Sciences, 15(6), Article 3103. https://doi.org/10.3390/app15063103
Bartolomé Pina, A. (2020). Cambiando el futuro: “blockchain” y educación. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, (59), 241–258. https://doi.org/10.12795/pixelbit.82546
Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), Article e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122
Bernacki, M. L., Greene, M. J., & Lobczowski, N. G. (2021). A systematic review of research on personalized learning: Personalized by whom, to what, how, and for what purpose(s)? Educational Psychology Review, 33, 1675–1715. https://doi.org/10.1007/s10648-021-09615-8
Bloom, B. S. (1984). The 2 sigma problem: The search for methods of group instruction as effective as one-to-one tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4–16. https://doi.org/10.3102/0013189X013006004
Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., Bergdahl, N., Negrea, V., Oxley, E., Pham, P., Chong, S. W., & Siemens, G. (2024). A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, Article 4. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00436-z
Chan Núñez, M. E., & Gastelum Parra, M. (2016). Tendencias en la personalización de los entornos de aprendizaje: Experiencias y modelos de personalización en instituciones de educación superior mexicanas. Universidades, (70), 69–88. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=37348529006
Chatti, M. A., & Muslim, A. (2019). The PERLA framework: Blending personalization and learning analytics. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 20(1), 244–261. https://doi.org/10.19173/irrodl.v20i1.3936
Coll, C. (2016). La personalización del aprendizaje escolar: El qué, el por qué y el cómo de un reto insoslayable. En J. M. Vilalta (Dir.), Reptes de l’educació a Catalunya. Anuari d’Educació 2015 (pp. 1–36). Fundació Jaume Bofill. http://psyed.edu.es/archivos/grintie/Coll_2016_LaPersonalizaci%C3%B3nDelAprendizajeEscolar.pdf
Conole, G. (2010). Personalisation through technology-enhanced learning. In J. O’Donoghue (Ed.), Technology-supported environments for personalized learning: Methods and case studies (pp. 1–15). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-60566-884-0.ch001
Crespo, D. (Ed.). (2023). UNIVERSITIC 2022: Evolución de la madurez digital de las universidades españolas. Crue Universidades Españolas. https://www.crue.org/wp-content/uploads/2023/11/Universitic-2022-Crue.pdf
Crowder, N. A. (1962). Intrinsic and extrinsic programming. In J. E. Coulson (Ed.), Programmed learning and computer-based instruction (pp. 58–66). John Wiley & Sons.
Cuban, L. (2018). The flight of a butterfly or the path of a bullet? Using technology to transform teaching and learning. Harvard Education Press.
Esteban-Guitart, M., & Moll, L. C. (2014). Funds of identity: A new concept based on the funds of knowledge approach. Culture & Psychology, 20(1), 31–48. https://doi.org/10.1177/1354067X13515934
Fan, Y., Tang, L., Le, H., Shen, K., Tan, S., Zhao, Y., Shen, Y., Li, X., & Gašević, D. (2025). Beware of metacognitive laziness: Effects of generative artificial intelligence on learning motivation, processes, and performance. British Journal of Educational Technology, 56(2), 489–530. https://doi.org/10.1111/bjet.13544
FitzGerald, E., Kucirkova, N., Jones, A., Cross, S., Ferguson, R., Herodotou, C., Hillaire, G., & Scanlon, E. (2018). Dimensions of personalisation in technology-enhanced learning: A framework and implications for design. British Journal of Educational Technology, 49(1), 165–181. https://doi.org/10.1111/bjet.12534
Guan, R., Raković, M., Chen, G., & Gašević, D. (2025). How educational chatbots support self-regulated learning? A systematic review of the literature. Education and Information Technologies, 30, 4493–4518. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12881-y
Guettala, M., Bourekkache, S., Kazar, O., & Harous, S. (2024). Generative artificial intelligence in education: Advancing adaptive and personalized learning. Acta Informatica Pragensia, 13(3), 460–489. https://doi.org/10.18267/j.aip.235
Hargreaves, D. (2004). Personalising learning – 2: Student voice and assessment for learning. Specialist Schools Trust. https://webcontent.ssatuk.co.uk/wp-content/uploads/2014/08/14142830/PL2-Student-Voice-and-Assessment-for-Learning.pdf
Hernández Cárdenas, L. S., Castaño, L., Cruz Guzmán, C., & Nigenda Álvarez, J. P. (2022). Personalised learning model for academic leveling and improvement in higher education. Australasian Journal of Educational Technology, 38(2), 70–82. https://doi.org/10.14742/ajet.7084
Holstein, K., & Doroudi, S. (2022). Equity and artificial intelligence in education: Will “AIEd” amplify or alleviate inequities in education? In W. Holmes & K. Porayska-Pomsta (Eds.), The ethics of artificial intelligence in education: Practices, challenges, and debates (pp. 151–173). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429329067-9
Järvelä, S. (2006). Personalised learning? New insights into fostering learning capacity. In Personalising education (pp. 31–46). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264036604-3-en
Kucirkova, N., Gerard, L., & Linn, M. C. (2021). Designing personalised instruction: A research and design framework. British Journal of Educational Technology, 52(5), 1839–1861. https://doi.org/10.1111/bjet.13119
Labadze, L., Grigolia, M., & Machaidze, L. (2023). Role of AI chatbots in education: Systematic literature review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, Article 56. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00426-1
Lee, D., Huh, Y., Lin, C.-Y., & Reigeluth, C. M. (2018). Technology functions for personalized learning in learner-centered schools. Educational Technology Research and Development, 66, 1269–1302. https://doi.org/10.1007/s11423-018-9615-9
Mas Garcia, X. (2023). La paradoxa del diàleg buit: Una història sobre el rol de la IA en l’aprenentatge i l’avaluació. Universitat Oberta de Catalunya. https://hdl.handle.net/10609/149548
Prendes Espinosa, M. P., & Serrano Sánchez, J. L. (2016). En busca de la tecnología educativa: La disrupción desde los márgenes. RiiTE Revista Interuniversitaria de Investigación en Tecnología Educativa, (0), 6–16. https://doi.org/10.6018/riite/2016/263771
Pressey, S. L. (1926). A simple apparatus which gives tests and scores—and teaches. School and Society, 23(586), 373–376.
Reyes Parra, D., Rozo García, H. A., & Buitrago Espitia, J. E. (2024). Aportes de la tecnología al aprendizaje personalizado: Una revisión a la literatura. Diálogos, 16(28), 9–29. https://doi.org/10.61604/dl.v16i28.352
Sachete, A. dos S., Gomes, R. S., Filho, A. B. C., & de Lima, J. V. (2024). Indicadores de aprendizaje adaptativo en entornos virtuales de aprendizaje: Revisión sistemática de la literatura. Revista Latinoamericana de Tecnología Educativa - RELATEC, 23(2), 69–87. https://doi.org/10.17398/1695-288X.23.2.69
Salinas, J., & De-Benito, B. (2020). Construction of personalized learning pathways through mixed methods. Comunicar, 28(65), 31-42. https://doi.org/10.3916/C65-2020-03
Salinas, J., De-Benito, B., Moreno-García, J., & Lizana-Carrió, A. (2022). Nuevos diseños y formas organizativas flexibles en educación superior: Construcción de itinerarios personales de aprendizaje. Pixel-Bit, Revista de Medios y Educación, (63), 65-91. https://doi.org/10.12795/pixelbit.91739
Salinas, J., & Lizana, A. (2025). Presentación de la sección especial: Itinerarios flexibles de aprendizaje. Tecnologías digitales para la personalización y la inclusión educativa. Edutec, Revista Electrónica de Tecnología Educativa, (93), 1-8. https://doi.org/10.21556/edutec.2025.93.4477
Salinas, J., & Moreno-García, J. (2025). Visiones sobre la integración educativa de la inteligencia artificial. En P. Román-Graván, J. Barroso-Osuna, J. Cabero-Almenara, & C. Llorente-Cejudo (Eds.), Visiones sobre la integración educativa de la inteligencia artificial (1a ed.). Dykinson. https://doi.org/10.14679/4177
Serrano, J. L., & Moreno-García, J. (2024). Inteligencia artificial y personalización del aprendizaje: ¿innovación educativa o promesas recicladas? Edutec, Revista Electrónica de Tecnología Educativa, (89), 1-17. https://doi.org/10.21556/edutec.2024.89.3577
Shemshack, A., & Spector, J. M. (2020). A systematic literature review of personalized learning terms. Smart Learning Environments, 7, Article 33. https://doi.org/10.1186/s40561-020-00140-9
Shemshack, A., Kinshuk, & Spector, J. M. (2021). A comprehensive analysis of personalized learning components. Journal of Computers in Education, 8, 485–503. https://doi.org/10.1007/s40692-021-00188-7
Skinner, B. F. (1954). The science of learning and the art of teaching. Harvard Educational Review, 24, 86–97.
Spector, J. M. (2016). The potential of smart technologies for learning and instruction. International Journal of Smart Technology and Learning, 1(1), 21–32. https://doi.org/10.1504/IJSMARTTL.2016.078163
Varona-Klioukina, S., & Engel, A. (2024). Prácticas de personalización del aprendizaje mediadas por las tecnologías digitales: Una revisión sistemática. Edutec. Revista Electrónica de Tecnología Educativa, (87), 236–250. https://doi.org/10.21556/edutec.2024.87.3019
Walkington, C., & Bernacki, M. L. (2020). Appraising research on personalized learning: Definitions, theoretical alignment, advancements, and future directions. Journal of Research on Technology in Education, 52(3), 235–252. https://doi.org/10.1080/15391523.2020.1747757
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, Article 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Zhang, J. H., Zhang, Y. X., Zou, Q., & Huang, S. (2018). What learning analytics tells us: Group behavior analysis and individual learning diagnosis based on long-term and large-scale data. Educational Technology & Society, 21(2), 245–258. https://www.jstor.org/stable/26388404
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Jesús Salinas, Juan Moreno-Garcia, Jacoba Munar-Garau
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Las personas autoras que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
1. Las personas autoras conservan los derechos de autor sobre sus trabajos y conceden a la revista el derecho de primera publicación. Los artículos se publican bajo la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0), que permite a terceros compartir, copiar, distribuir, comunicar públicamente, adaptar, transformar y reutilizar el trabajo en cualquier medio o formato, incluso con fines comerciales, siempre que se reconozca adecuadamente la autoría, se cite la fuente original, se incluya un enlace a la licencia y se indique si se han realizado cambios. Nota: Esta licencia se aplica a los artículos publicados a partir del vol. 25, n.º 2, 2026.
2. Las personas autoras pueden establecer acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión publicada del artículo (por ejemplo, su depósito en un repositorio institucional o su inclusión posterior en un libro), siempre que se indique claramente que el trabajo fue publicado por primera vez en esta revista.
3. Se permite y recomienda a las personas autoras depositar y difundir su trabajo en Internet, por ejemplo, en repositorios institucionales, páginas institucionales o páginas personales antes, durante y después del proceso de revisión y publicación, ya que ello puede favorecer el intercambio académico, la visibilidad del trabajo y una difusión más amplia y rápida de la investigación publicada.
