Sistema de recomendación educativa basado en inteligencia artificial para la intervención personalizada de estudiantes con riesgo académico

Artificial Intelligence-Based Educational Recommendation System for Personalized Intervention of Students at Academic Risk

Abstract

La identificación y atención oportuna de estudiantes con riesgo académico constituye uno de los principales desafíos de las instituciones educativas, debido a la influencia de factores relacionados con rendimiento académico, asistencia, motivación, participación y contexto socioeducativo. Los modelos tradicionales de intervención suelen responder cuando las dificultades ya se encuentran consolidadas, limitando la posibilidad de aplicar estrategias preventivas y personalizadas. En este contexto, los sistemas de recomendación educativa basados en inteligencia artificial representan una alternativa innovadora para analizar información académica y generar sugerencias adaptadas a las necesidades particulares de cada estudiante. El presente artículo tiene como objetivo diseñar un sistema de recomendación educativa basado en inteligencia artificial para la intervención personalizada de estudiantes con riesgo académico. La investigación se desarrolló mediante un enfoque mixto, integrando revisión documental sobre inteligencia artificial educativa, analítica de aprendizaje y sistemas adaptativos, además de la aplicación de instrumentos dirigidos a docentes y directivos para identificar necesidades institucionales relacionadas con el seguimiento académico. Los resultados evidencian que los principales factores asociados al riesgo académico corresponden al bajo rendimiento, inasistencia frecuente, dificultades en asignaturas específicas, baja participación estudiantil y limitada motivación hacia el aprendizaje. Asimismo, se determina que los docentes requieren herramientas inteligentes capaces de analizar datos educativos y recomendar estrategias de intervención según las características individuales de cada estudiante. Se concluye que un sistema de recomendación educativa basado en inteligencia artificial puede fortalecer la personalización del acompañamiento académico, optimizar la toma de decisiones docentes y contribuir a mejorar el desempeño estudiantil, siempre considerando principios éticos relacionados con privacidad, transparencia y supervisión humana.