Relier Pairs Plataformas educativas con IA: pares de conceptosVersion en ligne Empareja cada concepto con su breve definición para entender las plataformas IA en educación. par José Jesús Herbas Pereyra 1 Ecosistemas multimodales 2 Filtrado basado en contenido 3 Diseño híbrido de experiencias 4 Duolingo 5 Khan Academy 6 Filtrado colaborativo (recomendaciones) 7 APIs e interoperabilidad 8 Learning Analytics 9 ITS (Intelligent Tutoring Systems) 10 LMS adaptativo (ALMS) 11 Carnegie Learning 12 Evaluación adaptativa inteligente 13 Cognii 14 Procesamiento de lenguaje natural 15 ALEKS 16 Knewton/Alto Personaliza contenido, asesoría en tiempo real Ajuste de dificultad y retroalimentación inmediata Evaluación y aprendizaje adaptativo en dominios Recomendaciones por similitud de contenido Recolección y visualización de datos educativos Tutoría inteligente en matemáticas (Cognitive Tutor) Analiza respuestas y genera feedback IA multimodal: voz, video, escritura, emoción Conectividad entre plataformas y herramientas Gestión de cursos con personalización IA Combinación de pedagogía tradicional y IA Evaluación de escritura y pensamiento crítico por NLP Plataforma con mastery learning y rutas adaptativas Sugerencias de recursos según datos Enseñanza de idiomas con IA y gamificación Instrucción personalizada con modelos cognitivos 1 Transparencia de prácticas 2 Evaluación continua 3 Autonomía estudiantil 4 Diseño centrado en usuario 5 Convergencia IA y educación 6 Privacidad de datos 7 Capacitación docente 8 Casos de estudio 9 Auditoría algorítmica 10 Pilotaje gradual 11 Explicabilidad (XAI) 12 Tutores especializados 13 Responsabilidad 14 Rutas de aprendizaje personalizadas 15 Seguridad de datos Quién decide resultados educativos automatizados Secuencias ajustadas al perfil del estudiante Formación en IA y pedagogía adaptativa Encriptación y control de acceso robustos Mantener agencia frente a la IA educativa Dominios específicos (matemáticas, etc.) Explicar razonamientos de IA a usuarios Indicadores cuantitativos y cualitativos Clara gobernanza de datos estudiantiles Pruebas controladas antes de escalado Consentimiento, acceso y eliminación de datos Khan Academy, Carnegie, Duolingo, ALEKS Participación de docentes y estudiantes Monitoreo de sesgos y equidad en IA IA, IoT y AR/VR para aprendizaje contextual
Créer jeu