La personalización de aprendizaje con IA es una funcionalidad aplicada que permite analizar el desempeño individual de cada estudiante y adaptar automáticamente los contenidos, ejercicios y evaluaciones según su nivel de dominio. Mediante algoritmos de aprendizaje adaptativo, la IA detecta patrones de progreso, identifica áreas de mejora y recomienda recursos específicos (como videos, prácticas o lecturas) que responden al ritmo y estilo de aprendizaje de cada persona.
Personalizar la enseñanza universitaria sigue siendo uno de los mayores desafíos para las instituciones de educación superior, sobre todo a las coordinaciones académicas. En aulas cada vez más diversas, donde conviven estudiantes con distintos ritmos, estilos cognitivos y niveles de preparación, ofrecer una experiencia de aprendizaje realmente adaptada a las necesidades individuales puede parecer una meta difícil de alcanzar.
La inteligencia artificial es nuestra mejor apuesta para lograrlo, e investigaciones recientes confirman su potencial. Sin embargo, la integración de la IA no consiste solo en incorporar tecnología, sino en rediseñar la experiencia educativa, pensando siempre en empoderar al estudiante para que alcance todo su potencial.
En este sentido, MyLab de Pearson es una de las mejores herramientas con inteligencia artificial aplicada en el aprendizaje adaptativo a nivel universitario. Su capacidad para analizar datos, recomendar recursos actualizados y ofrecer ejercicios personalizados convierte tus aulas virtuales en verdaderos espacios dinámicos y evolutivos. Acompáñanos a explorar cómo funciona.
Personalizar el aprendizaje no significa únicamente ofrecer recursos digitales distintos a cada estudiante. Implica adaptar dinámicamente los contenidos, la evaluación y la retroalimentación con base en el desempeño, el ritmo y las preferencias cognitivas de cada persona, en tiempo real. En otras palabras, se trata de que la tecnología ayude a construir trayectorias de aprendizaje únicas, ajustadas a las necesidades cambiantes del estudiante.
La inteligencia artificial potencia este enfoque al analizar grandes volúmenes de datos (learning analytics) y detectar patrones que el docente difícilmente podría observar a simple vista. Esto permite que la IA recomiende actividades específicas, ajuste la dificultad de los ejercicios o identifique brechas de comprensión antes de que el alumno se rezague. Los sistemas de IA aplicados a la personalización se basan en tres principios:
Está comprobado que los entornos adaptativos incrementan la motivación y el compromiso estudiantil, siempre que el diseño se base en objetivos pedagógicos claros y en una interfaz intuitiva que ofrezca una experiencia guiada, no invasiva ni excesivamente automatizada. Pero, ¿qué funciones cumple realmente la IA en un entorno de aprendizaje universitario? Podemos identificar tres principales:
1.- Evaluación y autoevaluación inteligente: la IA permite medir competencias con precisión y ofrecer retroalimentación inmediata. Esto acelera la detección de brechas y facilita una evaluación continua más justa y formativa.
2.- Tutoría personalizada: los algoritmos pueden ofrecer orientación adaptada al ritmo de aprendizaje de cada estudiante, ajustando explicaciones, ejemplos o ejercicios según sus interacciones previas.
3.- Apoyo a la retroalimentación docente: al procesar grandes volúmenes de datos, la IA brinda al profesorado diagnósticos claros sobre desempeño, motivación y progreso, reduciendo la carga administrativa.
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Uno de los principales retos de la transformación digital universitaria es demostrar que la tecnología genera valor medible. Por eso, los proyectos de implementación de IA educativa deben sustentarse en indicadores claros que reflejen su impacto académico y operativo.
Un estudio experimental publicado en 2024 evaluó una plataforma basada en deep learning que personalizaba rutas de aprendizaje para más de 300 estudiantes en cursos de ingeniería. Los resultados mostraron un incremento promedio del 25% en las calificaciones y una reducción significativa del abandono del curso respecto al grupo de control. El estudio atribuye este éxito a tres factores clave:
Estos hallazgos se alinean con los resultados observados en contextos latinoamericanos. En una investigación desarrollada en el Tecnológico de Monterrey, se demostró que la implementación de estrategias de aprendizaje adaptativo combinadas con metodologías activas como flipped classroom y microaprendizaje mejoró tanto el desempeño académico como la satisfacción docente y estudiantil. Los autores concluyen que la IA puede ser un mediador eficaz entre el aprendizaje personalizado y la innovación pedagógica, siempre que exista acompañamiento docente y capacitación institucional.
Otros estudios también reportan efectos positivos en el compromiso y la autorregulación. Por ejemplo, se ha encontrado que los sistemas adaptativos impulsados por IA fomentan una participación más sostenida y un mayor sentido de autonomía, ya que los estudiantes comprenden mejor sus progresos gracias a la visualización de datos en tiempo real.
Estas evidencias apuntan a una tendencia clara: los modelos de personalización basados en IA no solo son eficaces, sino sostenibles cuando se integran en ecosistemas educativos que combinan tecnología, pedagogía y datos.
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Los hallazgos académicos más recientes confirman que la inteligencia artificial puede transformar la enseñanza universitaria si se aplica con un enfoque pedagógico sólido. MyLab + IA materializa esa visión al integrar automatización, personalización y analítica del aprendizaje dentro de un mismo entorno, reduciendo la distancia entre teoría y práctica.
Los sistemas de aprendizaje adaptativo incrementan el rendimiento cuando el contenido se ajusta dinámicamente al perfil del estudiante. MyLab aplica este principio a través de algoritmos que:
Cada estudiante recibe así un itinerario de aprendizaje único, que se adapta conforme mejora su comprensión. Esta personalización automatizada reduce la frustración, fortalece la autoconfianza y promueve la autorregulación.
Sin duda, la retroalimentación inmediata es uno de los factores más determinantes para el aprendizaje efectivo. MyLab incorpora un sistema de feedback inteligente que responde automáticamente ante errores o aciertos, explica el razonamiento detrás de las soluciones y sugiere estrategias de mejora. Este acompañamiento constante convierte cada práctica en una experiencia formativa, no punitiva, lo que incrementa la motivación y la permanencia en la plataforma.
Uno de los aportes más valorados por los docentes es la analítica visual de MyLab. El sistema procesa millones de interacciones para ofrecer indicadores precisos sobre progreso de los grupos, tiempo invertido, áreas de mayor dificultad y predicción de riesgo de bajo desempeño. Esta información permite al profesorado intervenir a tiempo y ajustar estrategias antes de que los estudiantes pierdan el ritmo.
Para las coordinaciones académicas, MyLab con IA significa más que innovación tecnológica: representa un modelo de gestión inteligente del aprendizaje. Gracias a que automatiza procesos de evaluación y seguimiento, facilita reportes consolidados por curso, programa o facultad; ofrece evidencia cuantitativa de impacto en aprendizaje, retención y satisfacción; integra resultados con plataformas LMS existentes y reduce tareas duplicadas, realmente permite alinear los indicadores de calidad académica con las metas institucionales de eficiencia, empleabilidad y permanencia estudiantil.
MyLab no es una herramienta aislada, sino parte del internacionalmente reconocido ecosistema de soluciones Pearson que incluye Biblioteca Virtual, Virtual Labs y MyCredSkills, garantizando una experiencia integral. Este ecosistema se actualiza permanentemente con base en la evidencia y en los avances pedagógicos globales, lo que asegura que las universidades adopten tecnología con propósito educativo y comprobación empírica.
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Aunque la inteligencia artificial ofrece beneficios comprobados en la educación superior, su integración plantea desafíos que deben gestionarse con responsabilidad. Las investigaciones más recientes insisten en que la adopción de IA educativa no es un proceso meramente técnico, también es cultural y ético. Conscientes de estos retos, en Pearson hemos desarrollado nuestras soluciones bajo un marco de IA Responsable, alineado con las directrices de la UNESCO y la OCDE. En el caso de MyLab + IA, este enfoque se materializa en cinco estrategias concretas:
Transparencia y explicabilidad: Los algoritmos de MyLab son trazables. El docente puede visualizar cómo se generan las recomendaciones, qué criterios se aplican y cómo se pondera el desempeño.
Control docente: La IA no reemplaza al profesor; le ofrece información procesable. El docente puede modificar secuencias, desbloquear actividades o ajustar la dificultad, manteniendo 9 control pedagógico.
Datos protegidos: Toda la información estudiantil se gestiona bajo estándares internacionales de protección (GDPR y FERPA). Los datos solo se usan con fines académicos y no comerciales.
Capacitación y acompañamiento: Pearson acompaña a las instituciones con talleres de formación docente sobre uso ético, analítica del aprendizaje e interpretación de reportes IA, asegurando una adopción progresiva y sostenible.
Evaluación continua: Los modelos se actualizan y auditan regularmente para detectar sesgos, validar resultados y garantizar equidad en las recomendaciones.
Como puedes ver, MyLab + IA cuenta con un diseño que combina el rigor de la automatización con la sensibilidad del acompañamiento docente, ofreciendo a tu universidad una solución integral que traduce la teoría en resultados tangibles: aprendizaje más profundo, decisiones basadas en datos y una gestión académica más eficiente. Adoptar una solución de IA responsable no es solo una tendencia: es un paso hacia una educación más equitativa, adaptativa y sostenible.
Conoce cómo MyLab puede impulsar la personalización, la eficiencia y el aprendizaje significativo en tu institución.
REFERENCIAS
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