Artificial Intelligence in Personalizing Learning in Upper Basic Education at an Ecuadorian Educational Unit
Abstract
This study analyzed the impact of artificial intelligence (AI) on personalized learning in upper basic education at an educational institution in Ecuador. A mixed-methods approach was employed, including correlational analysis, surveys with teachers, and checklists applied to a sample of 288 students and 19 teachers. Results showed that 68% of students experienced improvements in the practical application of knowledge, while 72% reported increased autonomy due to the use of technological tools. Additionally, a significant correlation (r = 0.65, p < 0.01) was identified between theoretical understanding and the application of knowledge in practical situations. However, the relationship between teachers’ implementation of AI and students’ effective use of technology was weak (r = -0.15, p > 0.05), highlighting a gap in the effective adoption of these technologies. It was concluded that artificial intelligence, by personalizing learning and fostering student autonomy, significantly transforms education. Nonetheless, maximizing its impact requires overcoming technological barriers, training teachers, and ensuring accessibility in resource-constrained contexts like Ecuador.
Keywords: Artificial Intelligence; Personalized Learning; Upper Basic Education; Student Autonomy; Educational Innovation; Teacher Training.
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