Aplicaciones de inteligencia artificial para el aprendizaje personalizado del cálculo: una revisión bibliográfica

Artificial intelligence applications for personalized calculus learning: a literature review

Abstract

La enseñanza del cálculo diferencial e integral presenta desafíos asociados con la abstracción, la diversidad de conocimientos previos y la dificultad de proporcionar retroalimentación individual en grupos numerosos. Este artículo analiza las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) para personalizar el aprendizaje del cálculo mediante una revisión bibliográfica narrativa de publicaciones entre 2021 y 2026. Se examinan investigaciones sobre tutores inteligentes, plataformas adaptativas, modelos generativos, retroalimentación automática y analítica del aprendizaje, con especial atención a su transferencia a límites, derivadas e integrales. Los hallazgos indican oportunidades para diagnosticar errores, ajustar niveles de dificultad, ofrecer explicaciones graduales y ampliar el tiempo de práctica autónoma. Un estudio específico de cálculo documenta percepciones favorables del alumnado hacia ChatGPT, mientras que revisiones más amplias de educación matemática muestran resultados prometedores pero heterogéneos. Persisten riesgos de respuestas incorrectas, dependencia de soluciones automáticas, sesgos, privacidad y desigualdad de acceso. Se concluye que la personalización requiere objetivos didácticos claros, validación matemática de las respuestas y supervisión docente; la IA debe complementar la argumentación, la representación gráfica y la resolución independiente de problemas, no sustituirlas.