El estudio de los sistemas adaptativos basados en inteligencia artificial dentro del ámbito educativo ha adquirido una relevancia estratégica en la última década, impulsado por el tránsito hacia modelos formativos capaces de responder a la diversidad cognitiva y a la creciente complejidad de los entornos académicos contemporáneos (Salavarría et al., 2025).

La expansión de plataformas inteligentes, dotadas de mecanismos de personalización dinámica, ha transformado la comprensión tradicional del aprendizaje, dado que estos sistemas interpretan información, anticipan comportamientos y ajustan contenidos con un nivel de precisión que supera las posibilidades de la instrucción convencional.

Esta transición ha generado un campo de conocimiento que articula saberes provenientes de la informática, la psicología del aprendizaje, la pedagogía, la estadística y la analítica de datos, dando lugar a un entramado teórico-técnico que requiere examen riguroso y sistemático (Peñafiel et al., 2025).

El análisis de tales sistemas exige considerar la forma en que los algoritmos reorganizan los procesos cognitivos, modifican la interacción entre estudiantes y contenidos y redefinen el rol docente dentro de escenarios mediados por tecnologías de automatización.

En este contexto, la inteligencia artificial deja de ser concebida como un conjunto de herramientas accesorias y se convierte en un agente que participa activamente en la regulación del aprendizaje, orientando la toma de decisiones pedagógicas a partir de interpretaciones complejas del comportamiento académico (Ángel & Mireles, 2025).