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La radio permitió acceder a contenidos educativos a distancia, ampliando las oportunidades de aprendizaje fuera del aula convencional. Impacto: facilitó la comprensión auditiva y promovió el desarrollo del lenguaje oral en los niños. Modelo teórico: UDL (Universal Design for Learning). Fuente: Cuban, L. (1986). Teachers and Machines. New York: Teachers College Press.

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La televisión incorpora imágenes y sonido, fomentando el aprendizaje multisensorial y la motivación en estudiantes pequeños. Impacto: refuerza conceptos y facilita la atención sostenida. Modelo teórico: UDL (Universal Design for Learning). Fuente: Bates, A. W. (2015). Teaching in a Digital Age. BCcampus.

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La llegada de la computadora permitió el aprendizaje interactivo. Impacto: desarrolla la creatividad, pensamiento lógico y habilidades motoras finas a través de software educativo adecuado. Modelo teórico: TPACK (Tecnología, Pedagogía y Contenido). Fuente: Papert, S. (1980). Mindstorms. New York: Basic Books.

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El uso de videocasetes proporcionó acceso a materiales visuales educativos, incluso en áreas rurales. Impacto: apoyo visual y revisión de contenidos. Modelo teórico: SAMR (Sustitución). Fuente: Kozma, R. B. (1991). Learning with media. Review of Educational Research, 61(2), 179-211.

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El acceso a Internet abrió fuentes ilimitadas de información y recursos interactivos. Impacto: fomenta la exploración, colaboración y aprendizaje autónomo. Modelo teórico: TPACK. Fuente: Warschauer, M. (2006). Laptops and Literacy. Teachers College Press.

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Las pizarras digitales transformaron la dinámica del aula, haciendo el aprendizaje más colaborativo y visual. Impacto: mayor atención y participación en preescolar. Modelo teórico: SAMR (Modificación). Fuente: Higgins, S., et al. (2007). The impact of interactive whiteboards on classroom interaction and learning. UK: BECTA.

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Las tablets permiten acceso a aplicaciones educativas adaptativas para la edad preescolar, con recursos multimedia y juegos. Impacto: aprendizajes personalizados y motivación. Modelo teórico: UDL. Fuente: Couse, L. J., & Chen, D. W. (2010). A tablet computer for young children? Journal of Research on Technology in Education, 43(1), 75-98.

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El auge de apps educativas potencia la motivación y el refuerzo positivo en niños pequeños. Impacto: aprendizaje lúdico y adaptado al ritmo del estudiante. Modelo teórico: SAMR (Redefinición). Fuente: Hirsh-Pasek, K., et al. (2015). Putting Education in “Educational” Apps. Psychological Science in the Public Interest, 16(1), 3-34.

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Las plataformas online permiten personalización del aprendizaje y acceso a recursos variados incluso en casa. Impacto: continuidad educativa y desarrollo digital temprano. Modelo teórico: TPACK. Fuente: Blasco, M. (2016). Plataformas virtuales y aprendizaje en educación inicial. Edutec-e, (56).

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La realidad aumentada y virtual enriquece el aprendizaje preescolar con experiencias inmersivas. Impacto: promueve exploración activa, curiosidad y comprensión de conceptos abstractos. Modelo teórico: SAMR. Fuente: Garzón, J., & Acevedo, J. (2019). Meta-analysis of the impact of AR on learning gains. Educational Research Review, 27.

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Merino-Campos (2025) – The Impact of Artificial Intelligence on Personalized Learning in Higher Education: A Systematic Review

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Merino-Campos (2025) – The Impact of Artificial Intelligence on Personalized Learning in Higher Education: A Systematic Review

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Resumen: En esta revisión sistemática (siguiendo PRISMA), se examinan casi 18 000 registros, y se analizan 45 estudios relevantes. Se confirma que la IA permite una enseñanza adaptativa, mejora el compromiso estudiantil y ayuda en procesos administrativos, aunque advierte sobre riesgos éticos, privacidad de datos y la necesidad de formación docente efectiva.

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Oviedo-Bayas et al. (2024) – The impact of artificial intelligence on the personalization of learning in higher education: challenges and opportunities

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Oviedo-Bayas et al. (2024) – The impact of artificial intelligence on the personalization of learning in higher education: challenges and opportunities

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Resumen: Este estudio analiza, mediante un enfoque mixto (entrevistas, encuestas y experimentos controlados), cómo la IA mejora la personalización del aprendizaje en educación superior. Destaca beneficios como feedback inmediato, mejora del rendimiento académico y herramientas inclusivas, además de señalar desafíos como la falta de formación docente, sesgos algorítmicos y desigualdades en acceso