Título del capítulo: Uso de Inteligencia Artificial en la personalización del aprendizaje universitario: un estudio en la provincia de Tarma - Perú

Autores: Marco Antonio José Paredes Pérez, Víctor Renzo Cárdenas Tapia, Antonio Eleodoro Palomino Crispín, Gerson Julio Mercado Ramírez, Daniela Isabel Dayan Ortega Révolo, Víctor Jorge Villavicencio Arias

Libro: Gestión del Conocimiento. Perspectiva Multidisciplinaria (Libro 74)

Resumen: Este estudio analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la personalización del aprendizaje universitario en la provincia de Tarma. La población estuvo conformada por 120 estudiantes universitarios, divididos en un grupo experimental (n=60) y un grupo de control (n=60). Se empleó un diseño cuasiexperimental, aplicando pruebas de rendimiento académico pre y post intervención, junto con un cuestionario de satisfacción validado. El principal resultado muestra que el grupo experimental mejoró significativamente su rendimiento académico (pretest: 12.4 ± 2.3, postest: 17.8 ± 2.1, p<0.01), indicando un efecto grande en la mejora del aprendizaje. Además, obtuvo puntuaciones más altas en personalización (4.6 ± 0.5), retroalimentación (4.7 ± 0.4) y satisfacción global (4.6 ± 0.5), en comparación con el grupo de control. Se concluye que la IA optimiza el aprendizaje adaptativo al mejorar la personalización del contenido, la retroalimentación inmediata y la satisfacción estudiantil. Su efectividad está condicionada por la capacitación docente y la aceptación tecnológica. Este estudio aporta evidencia empírica sobre el impacto de la IA en la personalización del aprendizaje universitario en un contexto con limitaciones tecnológicas, destacando su aplicabilidad en universidades de regiones en desarrollo.

Palabras clave: inteligencia artificial en educación, aprendizaje personalizado, educación superior, tecnología educativa, satisfacción estudiantil, educación superior.

• DOI: https://doi.org/10.59899/Ges-cono-74-C5

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