Publicado en: Esprint Investigación

Fecha de Publicación: 2025-11-17

Volumen: 4

Número: 2

Año: 2025

DOI URL: https://doi.org/10.61347/ei.v4i2.187

Autores:

• Iván Marcelo Avendaño Carpio. https://orcid.org/0009-0007-4680-6113
• Socorro Isabel Castelo Haro. https://orcid.org/0009-0001-2650-3672
• Ligia Elena Castañeda Condo. https://orcid.org/0009-0004-7310-7041
• Elvia Rosario Guadalupe Tamayo. https://orcid.org/0009-0001-2078-256X

Palabras clave: Aprendizaje personalizado; Google Learn; eligencia artificial educativa

Resumen

La educación contemporánea enfrenta dificultad para integrar de manera efectiva las tecnologías emergentes en prácticas pedagógicas capaces de atender la diversidad de necesidades estudiantiles. Ante este escenario, el estudio analiza el potencial de Google Learn para impulsar el aprendizaje personalizado a través de herramientas basadas en inteligencia artificial. Mediante un enfoque cualitativo y una revisión documental, se examinan los fundamentos teóricos del aprendizaje centrado en el estudiante y los avances tecnológicos como la analítica del aprendizaje, los sistemas adaptativos y los modelos generativos que posibilitan su implementación. Los resultados muestran que Google Learn integra recursos como LearnLM, Gemini, NotebookLM y funciones de Google Workspace que permiten rutas personalizadas, retroalimentación inmediata y acompañamiento inteligente. No obstante, se identifican desafíos éticos, pedagógicos y tecnológicos vinculados con la privacidad, los sesgos algorítmicos, la falta de lineamientos y las brechas de infraestructura. Se concluye que, aunque Google Learn posee un alto potencial para transformar las prácticas educativas, su impacto dependerá del fortalecimiento de marcos éticos, competencias docentes y condiciones tecnológicas que garanticen una implementación equitativa y coherente.

Abstract

Contemporary education faces challenges in effectively integrating emerging technologies into pedagogical practices capable of addressing the diverse needs of students. Against this backdrop, this study analyzes the potential of Google Learn to promote personalized learning through artificial intelligence-based tools. Using a qualitative approach and a literature review, the theoretical foundations of student-centered learning and technological advancements such as learning analytics, adaptive systems, and generative models that enable its implementation are examined. The results show that Google Learn integrates resources such as LearnLM, Gemini, NotebookLM, and Google Workspace features that allow for personalized learning paths, immediate feedback, and intelligent support. However, ethical, pedagogical, and technological challenges are identified, related to privacy, algorithmic bias, a lack of guidelines, and infrastructure gaps. The study concludes that, while Google Learn has significant potential to transform educational practices, its impact will depend on strengthening ethical frameworks, teacher competencies, and technological conditions that guarantee equitable and consistent implementation.