Agentes virtuales para el refuerzo académico en Estudios Sociales en jóvenes y adultos con escolaridad inconclusa.

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n2/258

Palabras clave:

Inteligencia Artificial educativa, Agente virtual, Estudios Sociales, Educación de adultos, Refuerzo académico, Accesibilidad

Resumen

El objetivo de este estudio fue analizar la percepción del estudiantado sobre el uso de un agente virtual como estrategia de refuerzo académico en la asignatura de Estudios Sociales en la modalidad Educación para Jóvenes y Adultos (EPJA). Se desarrolló un enfoque cuantitativo de alcance descriptivo-correlacional, con diseño no experimental y corte transversal. Participaron 62 estudiantes de Educación General Básica Superior (EPJA) de una institución educativa en Ecuador, seleccionados mediante muestreo no probabilístico por conveniencia. La recolección se realizó con el “Cuestionario de Percepción del uso de Agente Virtual”, compuesto por 30 ítems en escala Likert (1–5) y seis dimensiones: interacción, personalización, accesibilidad, comprensión, motivación y satisfacción. El instrumento evidenció confiabilidad excelente (α = .96). Los resultados muestran una percepción global altamente favorable (M = 4.20/5), destacando satisfacción general (M = 4.29) e interacción (M = 4.25), mientras que personalización obtuvo el promedio más bajo (M = 4.08). Además, se identificó una correlación positiva muy fuerte entre interacción y satisfacción (r = .82; p < .001). Se concluye que el agente virtual es percibido como un apoyo pertinente para el refuerzo académico en EPJA; sin embargo, se recomienda fortalecer mecanismos de personalización para responder mejor a ritmos y necesidades individuales.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Biografía del autor/a

  • Ruiz-Medina, Marlene Vicenta , Universidad Estatal de Milagro

    Licenciada en Ciencias de la Educación, especializada en Historia y Geografía, y cuenta además con el título de Abogada de los Tribunales de la República del Ecuador. Actualmente, se desempeña como docente de Estudios Sociales en la Unidad Educativa PCEI Monseñor Vicente Maya, donde integra su profundo conocimiento histórico con una visión legal y ciudadana para la formación integral de sus estudiantes.

  • Arevalo-Salazar, Desiree Amparo, Universidad Estatal de Milagro

    Licenciada en Ciencias de la Educación con especialización en Historia y Geografía, ha dedicado su carrera a profundizar en el análisis social y territorial. Actualmente, ejerce como docente de Estudios Sociales en la Unidad Educativa PCEI Monseñor Vicente Maya, donde su amplia trayectoria garantiza una enseñanza con perspectiva histórica y compromiso social.

Referencias

Arias-Portalanza, D. C.,Márquez-Zurita, M. F., Zhinín-Orozco, L. P., & Zavala-Angamarca, M. M. (2026).Innovación tecnológica ymetodologíasactivas:Transformando el aprendizajematemático en la educación ruralbásica.Innova ScienceJournal,4(1),301-311. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/229 DOI: https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/229

Ba, S., Yang, L., Yan, Z., Looi, C. K., & Gašević, D. (2025). Unraveling the mechanisms and effectiveness of AI-assisted feedback in education: A systematic literature review. Computers and Education Open, 9, 100284. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2025.100284 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeo.2025.100284

Calero-Palma, L. A. ., Barban-Forte, Y., Velasco-Plaza, L. R. E., & Guerrero-Calero, V. S. (2025). Evaluación del impacto de las tecnologías digitales en los procesos de enseñanza y aprendizaje.Innova Science Journal,3(2), 39-51. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v3/n2/52 DOI: https://doi.org/10.63618/omd/isj/v3/n2/52

Cavalcanti, A. P., et al. (2021). Automatic feedback in online learning environments: A systematic literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100027. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100027 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100027

Ganguly, A., Mehjabin, N., Malik, A., & Johri, A. (2026). Conversational AI agents in education: An umbrella review of current utilization, challenges, and future directions for ethical and responsible use. AI and Ethics, 6, 72. https://doi.org/10.1007/s43681-025-00916-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s43681-025-00916-0

Guo, H. y Erdenebold, T. (2025). Factores que influyen en la intención de adoptar un chatbot de IA para el aprendizaje en la educación superior: Un enfoque integrado de PLS-SEM, IPMA y ANN. Computers and Education: Artificial Intelligence , 100477. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100477 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100477

Jácome-Jácome, J. P. (2026). La inteligencia artificial como agente de innovación pedagógica orientada a la personalización del aprendizaje en educación superior.Innova Science Journal,4(1), 1-19. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/205 DOI: https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/205

Kuhail, M. A., et al. (2023). Interacting with Educational Chatbots: A Systematic Review. Education and Information Technologies, 28, 973–1018. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11177-3 DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-022-11177-3

Lazonder, A. W., & Harmsen, R. (2016). Meta-analysis of inquiry-based learning: Effects of guidance. Review of Educational Research, 86(3), 681–718. https://doi.org/10.3102/0034654315627366 DOI: https://doi.org/10.3102/0034654315627366

Lee, Y.-F., Hwang, G.-J., & Chen, P.-Y. (2025). Technology-based interactive guidance to promote learning performance and self-regulation: A chatbot-assisted self-regulated learning approach. Educational Technology Research and Development. https://doi.org/10.1007/s11423-025-10478-x DOI: https://doi.org/10.1007/s11423-025-10478-x

Liu, C., Wang, Y., Evans, M., & Correia, A.-P. (2024). Critical antecedents of mobile learning acceptance and moderation effects: A meta-analysis on technology acceptance model. Education and Information Technologies, 29, 20351–20382. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12645-8 DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-024-12645-8

Ma, W., Ma, W., Hu, Y., & Bi, X. (2025). The who, why, and how of AI-based chatbots for learning and teaching in higher education: A systematic review. Education and Information Technologies, 30, 7781–7805. https://doi.org/10.1007/s10639-024-13128-6 DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-024-13128-6

Ortega-Ochoa, E., Arguedas, M., & Daradoumis, T. (2024). Empathic pedagogical conversational agents: A systematic literature review. British Journal of Educational Technology, 55(3), 886–909. https://doi.org/10.1111/bjet.13413 DOI: https://doi.org/10.1111/bjet.13413

Ouyang, F., et al. (2022). Artificial intelligence in education: The three paradigms. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100064. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100064 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100064

Pérez-González, Y. A. (2026). Concepciones Docentes sobre Tecnología y el Reconocimiento de la Diversidad Funcional de los Estudiantes. Innova Science Journal, 4(1), 293-300. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/198 DOI: https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/198

UNESCO. (2022). 5th Global Report on Adult Learning and Education (GRALE 5): Citizenship education: empowering adults for change. UNESCO Institute for Lifelong Learning.

Shute, V. J. (2008). Focus on formative feedback. Review of Educational Research, 78(1), 153–189. https://doi.org/10.3102/0034654307313795 DOI: https://doi.org/10.3102/0034654307313795

Sung, Y.-T., Chang, K.-E., & Liu, T.-C. (2016). The effects of integrating mobile devices with teaching and learning on students’ learning performance: A meta-analysis and research synthesis. Computers & Education, 94, 252–275. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2015.11.008 DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2015.11.008

Tahirsylaj, A., & Sundberg, D. (2025). Five visions of competence-based education and curricula as travelling policies: A systematic research review 1997–2022. Journal of Curriculum Studies (online first). https://doi.org/10.1080/00220272.2025.2492605 DOI: https://doi.org/10.1080/00220272.2025.2492605

Van den Broek, P. (2024). From comprehension to learning and back again. Discourse Processes. https://doi.org/10.1080/0163853X.2024.2350289 DOI: https://doi.org/10.1080/0163853X.2024.2350289

Yetişensoy, O., & Karaduman, H. (2024). The effect of AI-powered chatbots in social studies education. Education and Information Technologies, 29, 17035–17069. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12485-6 DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-024-12485-6

Yin, J., Goh, T.-T., & Hu, Y. (2024). Using a chatbot to provide formative feedback: A longitudinal study of intrinsic motivation, cognitive load, and learning performance. IEEE Transactions on Learning Technologies, 17, 1404–1415. https://doi.org/10.1109/TLT.2024.3364015 DOI: https://doi.org/10.1109/TLT.2024.3364015

Wu, X., Wider, W., & Wong, L. S. (2023). Integrating the technology acceptance model on online learning effectiveness of emerging adult learners in Guangzhou, China. International Journal of Education and Practice, 11(2), 129–140. https://doi.org/10.18488/61.v11i2.3282 DOI: https://doi.org/10.18488/61.v11i2.3282

Xu, X. (2025). Mobile learning readiness: An integrative theoretical perspective. Discover Education, 4, Article 136. https://doi.org/10.1007/s44217-025-00513-7 DOI: https://doi.org/10.1007/s44217-025-00513-7

Descargas

Publicado

2026-04-30

Cómo citar

Ruiz-Medina, M. V., & Arevalo-Salazar, D. A. (2026). Agentes virtuales para el refuerzo académico en Estudios Sociales en jóvenes y adultos con escolaridad inconclusa. Innova Science Journal, 4(2), 106-114. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n2/258