Personalización del aprendizaje con IA: guía para integrarla en el aula
23/10/2025
En compañía de un docente que sepa entrenarla y supervisarla, la IA puede ser una buena aliada para que cada alumno aprenda a su manera. Existen numerosas aplicaciones educativas que generan contenidos adaptados a la forma de aprender de cada uno, aportan feedback ágil y permiten sacar mayor partido al blended learning. El 72 % del alumnado de 9 a 17 años quiere usar la IA como herramienta de apoyo, por lo que es el momento de hacerle sitio en las aulas de forma controlada y planificada.
En este artículo repasamos ventajas y desafíos de la IA en educación, mostramos más de 20 herramientas que se pueden aplicar a objetivos pedagógicos concretos e ilustramos dos ejemplos específicos de situaciones de aprendizaje LOMLOE en las que se usa la IA.
La IA puede mejorar de forma considerable la personalización del aprendizaje y liberar tiempo docente para tareas pedagógicas de mayor calor, pero también tiene riesgos como sesgos y errores. Por eso, debe utilizarse siempre con pensamiento crítico, supervisión profesional y criterios éticos claros.
Cómo puede la IA mejorar la personalización del aprendizaje
- Materiales de aprendizaje personalizados: La IA utiliza análisis de datos y aprendizaje automático para determinar el estilo de aprendizaje más adecuado para cada alumno/a y, con la supervisión del docente, preparar materiales personalizados. Por ejemplo, para una persona puede preparar un esquema sobre el tema, mientras que a otro estudiante le puede plantear un cuestionario sobre los temas que más le cuesta asimilar.
- Retroalimentación inmediata y tutoría: Los alumnos ya no tienen que esperar a que el profesor corrija los ejercicios en clase para identificar sus fallos y dónde tienen que mejorar. La IA puede desempeñar el papel de un tutor virtual que ofrece feedback, responde dudas y propone ejercicios adaptados con agilidad, mientras que el docente se centra en un seguimiento más profundo.
- Evaluaciones adaptativas: El uso eficiente de chatbots permite ir adaptando el nivel de dificultad a las capacidades de cada alumno, para prepararse mejor para la evaluación en clase.
Beneficios de la IA para los profesores
- Atención a la diversidad: La IA puede proponer actividades enfocadas a alumnos con dislexia, déficit de atención, etc.
- Planificación de clases y material didáctico: La IA puede ayudar al docente a adaptar los contenidos a un grupo o a alumnos específicos, crear exámenes personalizados, rúbricas de evaluación y preparar clases de manera eficiente.
- Análisis predictivo: La IA facilita el análisis de datos a gran escala sin tener competencias específicas en Big Data. Un docente puede usarlo para analizar los resultados de su clase, compararlos con los de otros grupos, identificar alumnos en riesgo, etc.
Automatización de tareas administrativas: La IA libera tiempo de tareas repetitivas. Según un estudio de Gallup (junio de 2025), los docentes de centros públicos multietapa de EE. UU. que usan IA al menos semanalmente ahorran de media 5,9 horas por semana (encuesta web a 2232 participantes).
Desafíos de la IA en educación
La IA ofrece valor en el aula, pero su adopción exige evaluar riesgos pedagógicos, éticos y organizativos con criterios claros.
- Privacidad: El uso de la IA implica recopilar y analizar datos de estudiantes en grandes cantidades, lo que obliga a poner un especial cuidado sobre la privacidad y la seguridad. Es importante adaptar las políticas de uso de datos en la escuela e informar con transparencia sobre ellas.
- Sesgo y calidad de los datos. Los modelos pueden reproducir sesgos, por lo que hay que prestar especial atención a las fuentes con las que se entrenan. Esto puede afectar a las decisiones que toman (p. ej., recomendaciones de ejercicios), por lo que la supervisión humana es esencial.
- Dependencia excesiva: La automatización sin un marco pedagógico claro y constantemente supervisado puede empobrecer la relación docente-alumno, reducir la enseñanza a tareas automatizables y delegar decisiones pedagógicas en sistemas predictivos. Las instituciones como UNESCO subrayan que la IA debe reforzar, no sustituir, la labor docente y el acompañamiento personalizado.
- Brecha digital. La familiaridad y el uso de IA varían según el contexto de cada estudiante, lo que puede ampliar diferencias si no se introduce en el aula con un acompañamiento específico. Según el informe IA en educación, elaborado por Microsoft en 2025, el personal educativo urbano declara conocer mejor la IA que el de entornos suburbanos y rurales, con una diferencia de 33 puntos porcentuales.
Aplicaciones y herramientas para personalizar el aprendizaje con IA
Esta sección reúne más de 20 herramientas de IA educativa y muestra cómo aplicarlas en situaciones concretas: recomendar contenidos, evaluar, ofrecer tutoría virtual, detectar dificultades, adaptar actividades y analizar el progreso. Las herramientas ayudan a personalizar el aprendizaje con el acompañamiento del docente, que decide, valida y alinea cada uso con el currículo y la evaluación por competencias.
Recomendación de contenidos
La recomendación con IA identifica lagunas y fortalezas del alumnado para proponer materiales acordes con su nivel y objetivos. Analiza datos (resultados, tiempo, intentos) y sugiere lecturas, vídeos o prácticas. El docente mantiene el control: valida, ajusta y secuencia, garantizando que todo esté en línea con el currículo y tenga diversidad de formatos.
- Perplexity: chatbot centrado en la investigación que siempre cita las fuentes de información; genera listas de lectura y vídeos graduados por objetivo y dificultad. Útil para ampliación y apoyo, con seguimiento de fuentes.
- Coursera: plataforma MOOC de formaciones en abierto. Propone microcursos y recursos abiertos por temática y nivel; ideal para extensión y proyectos. Permite curar rutas y tareas específicas.
- Khan Academy: crea itinerarios por asignatura con actividades adaptables y recomendaciones automáticas. Facilita tareas diferenciadas por habilidad.
- Copilot Education: el chatbot de IA de Microsoft se ha entrenado para responder de forma específica a objetivos educativos. Genera propuestas de lecturas, prácticas y actividades a partir de tus documentos y objetivos curriculares. Además, se integra con Microsoft 365 y Microsoft Teams.
Evaluación automática y feedback inmediato
La corrección asistida por IA reduce tiempos y proporciona retroalimentación para cada alumno. A partir de rúbricas o criterios de evaluación, las herramientas califican, detectan patrones de error y sugieren refuerzos. El profesorado revisa y valida, manteniendo el control pedagógico y verificando la coherencia con los objetivos de aprendizaje y la evaluación competencial.
- Kahoot: genera cuestionarios con IA y ofrece datos sobre los resultados.
- Quizlet: crea fichas de estudio y pruebas adaptativas a partir del temario de diferentes asignaturas.
- Microsoft Insights in Teams: genera informes de rendimiento y participación para calibrar actividades.
- Gradescope. Corrección asistida de ejercicios a partir de rúbricas inteligentes; permite crear tareas abiertas y ofrecer feedback a los alumnos sobre ellas. Solo disponible en inglés.
Tutoría inteligente y asistentes educativos
Los agentes conversacionales de IA pueden actuar como tutores que proporcionan acompañamiento en tiempo real y ajustado al nivel del alumnado. Orientan el estudio, generan explicaciones alternativas y proponen actividades basados en resultados. El profesorado mantiene el control sobre estos agentes: define objetivos, acota las sugerencias que el agente de IA puede ofrecer, etc.
- Google Socrates: Aplicación móvil que usa IA para ayudar a los estudiantes con sus aprendizajes. Permite tomar una foto de un problema e introducir preguntas para obtener explicaciones paso a paso, recursos educativos como videos y enlaces a fuentes confiables en diferentes materias.
- ChatGPT. Los GPT específicos permiten crear tutores a medida con instrucciones del docente, materiales preseleccionados y límites claros (tono, nivel, pasos), para asegurarse de que el uso de ChatGPT sea coherente con el currículo y los objetivos pedagógicos.
Ejemplo: un GPT de Física 4.º ESO entrenado con el temario y rúbricas LOMLOE guía la resolución de problemas, da pistas graduales sin resolver, sugiere ejercicios de refuerzo y anota dudas recurrentes para el profesor.
- Sócrates: monitoriza progreso con pruebas y porcentajes adaptados a la etapa de Primaria, detecta lagunas y ofrece prácticas dirigidas. Útil para hábitos de estudio y seguimiento individual.
- Tutoray y Century Tech. Asistentes conversacionales que resuelven dudas y recomiendan microlecciones. Personalizan rutas según desempeño y registran evidencia para revisión tutorial. Solo disponibles en inglés.
Detección temprana de dificultades de aprendizaje
El análisis de datos en educación permite detectar de forma temprana patrones de error, tiempos anómalos y caídas de participación que anticipan posibles dificultades. Con esas evidencias, el docente puede intensificar la observación y planificar intervenciones personalizadas como actividades de refuerzo o la posibilidad de que el alumno se integre en el programa de diversificación curricular en 3.º o 4.º ESO.
- Esemtia Moodle: Con Moodle (Learning Analytics), el centro identifica riesgos potenciales por interacción, calificaciones y finalización. Al integrarlo con una plataforma de gestión educativa como Esemtia, estos datos se cruzan con las rúbricas LOMLOE del centro para evidenciar logros y criterios, notificar a las familias y ajustar refuerzos personalizados desde la plataforma.
- Microsoft Insights in Teams: identifica señales de desconexión (entregas, participación, progreso), lo que resulta útil para activar tutorías, comunicar con las familias y coordinar apoyos.
- Nearpod (Narpot) + Puzel (Edpuzzle). Incrustan preguntas en actividades y vídeos; detectan errores recurrentes y caídas de atención. Generan informes por objetivo y grupo para planificar refuerzos.
- DreamBox: ajusta ejercicios de Matemáticas en tiempo real según aciertos y estrategias; identifica conceptos frágiles y propone prácticas dirigidas por habilidad y nivel.
Aprendizaje adaptativo
Los sistemas adaptativos permiten diseñar itinerarios de aprendizaje completos: ajustan contenidos, secuencia y nivel en función del desempeño. Con datos de aciertos, tiempos y rutas de navegación, generan itinerarios personalizados y refuerzos puntuales.
- Megaprofe: plataforma en español con más de 15 herramientas de IA para docentes y centros: genera situaciones de aprendizaje adaptadas a la LOMLOE, actividades, rúbricas y tests; incluye chatbots educativos y espacios seguros para alumnado (MP Students/Megaschool). Útil para personalizar materiales y rutas de refuerzo según necesidades.
- Duolingo: aplicación de aprendizaje de idiomas que ajusta dificultad, vocabulario y ejercicios según desempeño, con práctica espaciada y retos diarios.
- Smartick; entrenamiento de matemáticas, lectura y programación en español con sesiones breves y adaptativas. Detecta lagunas y ofrece ejercicios graduados, con informes para familias y docentes.
- Canva: ayuda a maquetar materiales (p. ej., cuentos o infografías) y generar imágenes con IA.
Analítica del aprendizaje y toma de decisiones
La IA pone el análisis de datos al alcance de profesionales como los docentes. Las aplicaciones toman datos sobre participación, logros y tendencias para orientar refuerzos, ajustar secuencias y aportar observaciones al claustro y a la dirección, alineando decisiones con objetivos curriculares y criterios de evaluación.
- Esemtia BI: módulo de Esemtia School con KPIs académicos y de convivencia; paneles para tutoría, jefatura y titularidad. Integrado con rúbricas e informes LOMLOE.
- Moodle (Learning Analytics): indicadores de riesgo por interacción y finalización; recomendaciones de actividades y seguimiento por resultados.
- Anthology Ally: plataforma con un módulo adaptado a la educación superior.
- Microsoft Education Insights (en Teams): informes de participación, entregas y bienestar; facilita decisiones tutoriales y comunicación con familias.
IA para diseñar situaciones de aprendizaje en la LOMLOE
En estas situaciones de aprendizaje, el alumnado usa la IA de forma activa (búsqueda, generación y revisión) para mejorar su competencia digital y personalizar el aprendizaje. Se mantienen trazabilidad, productos diferenciados y evidencias alineadas con la programación.
Estas actividades se inspiran en el #ForoEducación organizado por UNIR en 2025.
Creación de cuentos personalizados y maquetación con IA (ChatGPT + Canva)
- Objetivo LOMLOE: comprensión lectora y expresión escrita, con foco en la competencia digital (Primaria).
- Proceso: El alumnado diseña prompts, co-crea borradores con ChatGPT/Gemini, verifica fuentes y reformula. Con Canva, maqueta e ilustra con IA respetando licencias y añade metadatos.
- Evaluación: Rúbrica que incluye el uso crítico de IA (calidad de prompts, citación, revisión).
- Entregables: Cuento final, historial de prompts, checklist de verificación y publicación en plataforma para compartir con familias.
Exploración virtual de monumentos (Google Expedition)
- Objetivo LOMLOE: pensamiento histórico, análisis de fuentes y competencia digital (Secundaria).
- Proceso: Con Google Expeditions, el alumnado visita monumentos como la Sagrada Familia o la catedral de Notre-Dame y registra observaciones. La IA sugiere actividades dinámicas para contrastar datos y propone conexiones con el contexto social de la época.
- Evaluación: Rúbrica con dimensiones de argumentación, uso crítico de IA y rigor documental.
Entregables: Observaciones de la visita, historial de prompts y datos extraídos.
Preguntas frecuentes (FAQ) sobre IA en educación
¿Qué es la IA personalizada en educación?
Es el uso de algoritmos para ajustar contenido, ritmo y feedback a cada estudiante, según su rendimiento y necesidades. Incluye recomendación de recursos, evaluación automática, tutoría conversacional, detección temprana de dificultades y aprendizaje adaptativo. Siempre requiere supervisión docente, criterios éticos y seguimiento de evidencias (rúbricas LOMLOE, productos, registros).
¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en el aprendizaje?
La IA puede proponer recursos a medida, corregir y dar feedback inmediato, identificar lagunas y adaptar actividades. Las herramientas como Kahoot, ChatGPT (con GPT específicos), Megaprofe, Insights en Microsoft Teams o plataformas adaptativas ajustan las tareas al nivel de cada alumno. La dirección pedagógica valida y centraliza este ecosistema de recursos digitales en una plataforma de gestión como Esemtia.
¿Qué ventajas ofrece la IA en la personalización del aprendizaje?
Mejora la diferenciación, acelera el feedback, favorece la motivación y el seguimiento individual; ayuda a detectar dificultades antes y libera tiempo del docente para tareas de valor pedagógico. Para el centro, la analítica aporta KPI para decidir refuerzos y comunicar avances a familias. Requiere controlar los sesgos, asegurar la privacidad y formarse en el uso de las herramientas.
¿Cómo puede un docente empezar a usar la IA?
- Define objetivos y criterios LOMLOE.
- Elige una actividad piloto.
- Combina una herramienta de creación/tutoría (p. ej., ChatGPT/Gemini) y/o evaluación (Kahoot) con analítica (Insights).
- Diseña rúbricas y evidencias.
- Registra todo en la plataforma del centro (Esemtia con integración Moodle).
Revisa sesgos/privacidad y ofrece formación breve al claustro.
Autor
Guillermo Ramos
R&D Manager en Esemtia.
Ingeniero informático por la Universitat Jaume I, lleva más de 15 años en Esemtia desarrollando y liderando proyectos tecnológicos para el sector educativo. Desde 2016 dirige el área de I+D. Apasionado por la innovación y la mejora continua, combina su experiencia técnica con una visión práctica para responder a los retos reales de los centros educativos.
