CONVERGENCIAS EDUCATIVAS: NEUROPRENDERING E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Resumen

Los recursos asistidos por inteligencia artificial con aplicaciones educativas han estado atrayendo cada vez más atención a escala mundial. Si bien estos recursos, integrados con los principios de aprendizaje, tienen potencial transformador, aún existe una brecha en su articulación con la inteligencia artificial. Así, este estudio pretende describir el perfil del neuroaprendizaje vinculado a la inteligencia artificial, sus aplicaciones y desafíos. Método: se realizó una revisión de alcance, con artículos analizados en los últimos cuatro años (2022-2025), con búsquedas en las bases de datos SciELO, Science Direct, Pubmed/NCBI. Se utilizó la combinación mnemotécnica PCC (Población, Contexto, Concepto) para definir la pregunta de investigación orientadora y la lista de verificación de Elementos de informe preferidos para revisiones sistemáticas y metaanálisis para revisiones de alcance (PRISMA-ScR). Resultados: Se incluyeron 23 artículos que cumplieron los criterios preestablecidos y, tras analizar el contenido convergente sobre inteligencia artificial y neuroaprendizaje, se evidencia la importancia de los efectos de las estrategias asistidas por IA, las dinámicas cognitivas y pedagógicas para la personalización de la enseñanza. Consideraciones finales: los efectos del neuroaprendizaje y la neuroplasticidad pueden mejorarse aún más mediante la inteligencia artificial. Comprender cómo el cerebro procesa, retiene y utiliza la información favorece el desempeño de los sistemas de aprendizaje adaptativo, optimiza las estrategias educativas y promueve la personalización y el protagonismo del estudiante. Estos cambios traen consigo desafíos éticos, como la privacidad de los datos, los sesgos de la IA y la calidad educativa, que requieren colaboración interdisciplinaria y compromiso con los valores educativos.