Resumen en español

Esta investigación evalúa el impacto de las actividades de un sistema tutor inteligente en el fomento del aprendizaje autorregulado. Utilizando inteligencia artificial (IA) y el modelo de autorregulación de Pintrich, se desarrolló un instrumento de evaluación que contiene las áreas y fases del aprendizaje autorregulado según el autor. El sistema tutor, SGAME-21, emplea un enfoque basado en IA para analizar y retroalimentar actividades de aprendizaje, destacando las fases de planificación, monitoreo, control y reflexión, así como las áreas de cognición, motivación y conducta. La IA utilizada, entrenada a través de prompts específicos en ChatGPT, permite una retroalimentación detallada que ayuda a ajustar las actividades según las necesidades individuales, promoviendo autonomía y habilidades críticas del siglo XXI. González et al.(2024) en su investigacion concluyen con que la inteligencia artificial generativa tiene potencial para personalizar el aprendizaje y mejorar la motivación estudiantil, pero se identifican riesgos éticos y desafíos técnicos en la medida en que plantea estrategias prácticas para la incorporación de IA en educación, orientadas a enriquecer el aprendizaje y la práctica pedagógica. La IA no solo mejora la precisión evaluativa, sino que también apoya un aprendizaje más autónomo, motivador y personalizado para los estudiantes. Esta integración de IA representa una contribución significativa a la educación, potencialmente aplicable en otros contextos educativos.