Integración de la Inteligencia Artificial en las plataformas de gestión de aprendizaje-LMS

Abstract

Este trabajo tiene como objetivo principal comparar el proceso de enseñanza-aprendizaje en un Sistema de Gestión de Aprendizaje (LMS, por sus siglas en inglés de Learning, Management System) tradicional frente al mismo LMS con herramientas de Inteligencia Artificial (IA) integradas. La investigación se centra en el ámbito de la educación media (Nivel Secundario) para analizar cómo la IA optimiza aspectos pedagógicos y las tareas de docentes y estudiantes. Para lograr este objetivo, se seguirá una metodología que involucra la investigación exhaustiva de las IA más relevantes, analizando sus funcionalidades aplicables a la educación. Simultáneamente, se relevarán los LMS más utilizados en el nivel secundario para seleccionar el más apropiado, que servirá como plataforma base para el estudio. Seguidamente se desarrollará un prototipo que integra funcionalidades de IA en el LMS seleccionado, como algoritmos de aprendizaje automático para la adaptación de contenidos, procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés de Natural Language Processing) para retroalimentación automatizada y sistemas de recomendación basados en datos. Posteriormente, se llevará a cabo una experimentación controlada para comparar el proceso de enseñanza-aprendizaje con y sin la IA integrada. Se espera demostrar que la integración de la IA mejora significativamente la eficiencia en la creación de contenido y la gestión de evaluaciones para los docentes, mientras que para los estudiantes fomenta el aprendizaje autónomo al proporcionar acceso a recursos personalizados y asistencia continua. El estudio también abordará los desafíos inherentes a esta implementación, especialmente en lo que respecta a la seguridad y privacidad de los datos, asegurando la confiabilidad del sistema. Las conclusiones y recomendaciones finales servirán para evidenciar el potencial transformador de la IA en la educación y guiar futuras implementaciones.

Abstract: This study aims primarily to compare the teaching–learning process in a traditional Learning Management System (LMS) with the same LMS enhanced by integrated Artificial Intelligence (AI) tools. The research focuses on secondary education to examine how AI optimizes pedagogical practices as well as the tasks performed by teachers and students. To achieve this objective, a methodology will be implemented that involves a comprehensive review of the most relevant AI technologies, analyzing their functionalities applicable to educational contexts. Concurrently, the most widely used LMS platforms at the secondary level will be surveyed in order to select the most appropriate one, which will serve as the base platform for the study. Subsequently, a prototype will be developed integrating AI functionalities into the selected LMS, including machine learning algorithms for content adaptation, Natural Language Processing (NLP) for automated feedback, and data-driven recommendation systems. A controlled experimental study will then be conducted to compare the teaching–learning process with and without integrated AI. The study is expected to demonstrate that AI integration significantly improves efficiency in content creation and assessment management for teachers, while fostering autonomous learning among students by providing personalized resources and continuous support. The research will also address the inherent challenges of such implementation, particularly with regard to data security and privacy, ensuring system reliability and trustworthiness. The final conclusions and recommendations will highlight the transformative potential of AI in education and provide guidance for future implementations.