Role of Artificial Intelligence in the personalization of distance education: a systematic review

Abstract

La inteligencia artificial (IA) representa una oportunidad significativa para la personalización y adaptación de sistemas educativos en modalidad virtual. Los avances en IA se han aplicado principalmente en sistemas de tutoría inteligentes, modelos predictivos y personalización de recursos y estrategias de aprendizaje. Esta investigación, que consiste en una revisión bibliográfica sistematizada, se propuso analizar estudios sobre el uso de la IA en la personalización de los procesos de aprendizaje en educación a distancia. Se identificaron temas y niveles educativos de las iniciativas, principales resultados, tipos de datos utilizados, técnicas de modelado más recurrentes y percepciones sobre la implementación de la IA en educación virtual. Para esta investigación, se consultaron las bases de datos WoS, Scopus, Dialnet y SciELO, seleccionando 65 documentos publicados entre 2018 y 2023. Se observó que la TA se integra fuera del proceso de aprendizaje en iniciativas de apoyo extracurricular diseñadas a partir de modelos predictivos de éxito académico, así como dentro del currículo a través del desarrollo de sistemas de recomendación adaptativos que recomiendan recursos, materiales y rutas personalizadas de aprendizaje y/o retroalimentan de manera personalizada el proceso. Los usos exitosos de la IA en la educación virtual tienen el potencial de ser adaptados, según el objetivo perseguido, a diversas disciplinas, incluyendo la atención a necesidades educativas especiales (NEE), y a grupos de estudiantes de distintos niveles del sistema educativo, con una mayor concentración en la educación superior.

Alternate abstract:

Artificial intelligence (AI) represents a significant opportunity for the personalization and adaptation of educational systems in virtual mode. Advances in AI have been applied mainly in intelligent tutoring systems, predictive models, and personalization of resources and learning strategies. This research, which consists of a systematic bibliographic review, aimed to analyze studies on the use of AI in the personalization of learning processes in distance education. The topics and educational levels of the initiatives, main results, types of data used, most recurrent modeling techniques, and perceptions on the implementation of AI in virtual education were identified. For this research, the WoS, Scopus, Dialnet, and SciELO databases were consulted, selecting 65 documents published between 2018 and 2023. It was observed that Alis integrated outside the learning process in extracurricular support initiatives designed from predictive models of academic success, as well as within the curriculum through the development of adaptive recommendation systems that recommend resources, materials, and personalized learning paths and/or provide personalized feedback on the process. Successful uses of AI in virtual education have the potential to be adapted, depending on the objective pursued, to various disciplines, including attention to special educational needs (SEN), and to groups of students at different levels of the educational system, with a greater concentration on higher education.