SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES (ITS) BASADOS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) APLICADOS A LA ENSEÑANZA Y EL APRENDIZAJE DE LAS MATEMÁTICAS - Michael Danilo González Solano (TRASCENDERE, 2026)
El propósito de esta revisión sistemática fue analizar los avances teóricos, tecnológicos y pedagógicos en el desarrollo y aplicación de los Sistemas de Tutoría Inteligente (ITS) en la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas, con el fin de identificar tendencias recientes, aportes empíricos y desafíos metodológicos durante el periodo 2021–2025. El estudio siguió las directrices de Kitchenham y Charters (2007) y la guía PRISMA (2020), mediante la consulta en bases de datos de alto impacto como Scopus, Web of Science, ERIC, ACM Digital Library, SciELO, Redalyc y Dialnet, empleando combinaciones booleanas en inglés y español relacionadas con “Intelligent Tutoring Systems” y “Mathematics Education”. De los quince estudios identificados, once cumplieron los criterios de inclusión establecidos a partir del modelo PICOS y fueron analizados en tres ejes principales: tecnológico-pedagógico, cognitivodidáctico y evaluativo. Los hallazgos revelan que la integración de modelos adaptativos, analítica del aprendizaje y retroalimentación personalizada mejora tanto la precisión diagnóstica como la motivación de los estudiantes. Asimismo, los ITS, cuando se implementan con mediación docente, fortalecen la comprensión conceptual, la autorregulación y las actitudes positivas hacia las matemáticas. Sin embargo, persisten desafíos metodológicos como la heterogeneidad de los diseños, la escasez de estudios longitudinales y la falta de métricas estandarizadas para evaluar el aprendizaje profundo. En conjunto, los resultados confirman que los ITS representan una herramienta con alto potencial para una enseñanza matemática más personalizada, reflexiva y basada en evidencia, siempre que su implementación se sustente en un equilibrio pedagógico y ético.