Inteligencia artificial como aprendizaje adaptativo: barreras y oportunidades en la carrera de Enfermería

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Introducción: El uso de la Inteligencia artificial en educación como aprendizaje adaptativo constituye una alternativa que hace el proceso de enseñanza aprendizaje más atractivo, motivador y desarrollador. En la carrera de enfermería se ha demostrado que proporciona un carácter innovador, dinámico, humanizado y personalizado, mediante el uso de herramientas tecnologías que contribuyen a la búsqueda de alternativas para mejoras en la salud humana. Materiales y métodos: El estudio es de alcance exploratorio desarrollada en la Universidad Católica de Guayaquil, y toma como referente respuestas a la interrogante ¿Qué percepción tienen docentes y estudiantes sobre el uso de la inteligencia artificial y su impacto en su formación profesional? Dándole respuestas a la misma se realizó un estudio de enfoque mixto, aunque predominantemente cualitativo a partir de métodos y técnicas teóricas y empíricas. La muestra no probabilística, intencional se conformó por 25 estudiantes y 6 docentes. Resultados: Los hallazgos encontrados evidenciaron efectos positivos del uso de la inteligencia artificial como aprendizaje adaptativo, y revelan que la implementación de la IA en la docencia de la carrera de enfermería es útil y novedosa. Discusión: La inclusión de la IA en las clases de enfermería puede ofrecer una amplia gama de oportunidades para el desarrollo de habilidades prácticas. En tal sentido, y a partir de las habilidades del docente en cuenta al uso de las tecnologías de avanzada, le servirá de guía en el conocimiento que ayudará a los estudiantes a navegar, evaluar y crear mejor en su preparación para la práctica clínica. Conclusiones: La práctica clínica inducida desde la carrera será esencial en los avances de la implementación de la IA, pero deberán ser reflejo de las demandas y avances actuales en el campo de la salud, por lo que implementar nuevas técnicas estarían acorde a las exigencias actuales.

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2026-10-27

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##issue.vol## 23 ##issue.no## 3 (2026)

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Artículos

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