Modelos pedagógicos de respuestas multimodales autómatas para el aprendizaje de estudiantes universitarios en entornos inteligentes
Palabras clave:
modelos pedagógicos, respuestas multimodales, inteligencia artificial, entornos inteligentes, educaciónResumen
Introducción: Este artículo presenta una revisión sistemática sobre los modelos pedagógicos de respuestas multimodales automatizadas en entornos educativos inteligentes, con el objetivo de identificar las tendencias, avances y retos más relevantes en la aplicación de la inteligencia artificial (IA) para la educación universitaria. Materiales y métodos: Se seleccionaron 20 artículos de diversas bases de datos académicas publicadas entre 2020 y 2025, y se analizaron los enfoques tecnológicos y pedagógicos empleados. Los resultados sugieren que la IA multimodal tiene un gran potencial para mejorar la interacción y personalización del aprendizaje, sin embargo, se identificaron desafíos relacionados con la ética, la accesibilidad y la adaptación del sistema a diferentes contextos educativos. Resultados: Los hallazgos de esta revisión proporcionan una visión crítica para futuras investigaciones y prácticas en la implementación de IA en entornos educativos. Discusión: Los modelos pedagógicos de respuestas multimodales autómatas representan una evolución significativa en la educación universitaria dentro de entornos inteligentes. Su capacidad para personalizar, emocionar e interactuar en múltiples dimensiones sensoriales abre nuevas posibilidades para un aprendizaje más eficaz, inclusivo y humano. No obstante, su implementación exige un equilibrio riguroso entre innovación tecnológica, ética educativa y fundamentación pedagógica. A diferencia de modelos clásicos como el conductismo o el enfoque por competencias, los actuales permiten una retroalimentación en tiempo real ajustada al perfil del estudiante. Conclusiones: La revisión sistemática realizada evidencia que los modelos pedagógicos basados en respuestas multimodales autómatas constituyen una innovación disruptiva en el ámbito del aprendizaje universitario, especialmente cuando se implementan en entornos inteligentes. Estos modelos permiten una interacción más rica, sensible y adaptativa entre el sistema y el estudiante, facilitando experiencias de aprendizaje personalizadas, emocionalmente conscientes y centradas en el usuario.
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