From the traditional classroom to the smart classroom: integrating artificial intelligence into emerging pedagogical models
Keywords:
Traditional Classroom, Smart Classroom, Artificial Intelligence, Emerging Pedagogical ModelsAbstract
The transition from the traditional classroom to the smart classroom represents a significant shift in emerging pedagogical models, driven by the integration of artificial intelligence (AI). Based on a theoretical review of academic sources, this research classifies the findings into three key areas: curricular adaptation, teacher-student interaction, and educational equity. AI facilitates the personalization of learning through algorithms that adjust content to individual needs, optimizing teaching. Furthermore, it transforms the teacher-student dynamic with tools that enrich communication, monitor academic performance, and increase accessibility to digital materials. In terms of educational equity, its implementation poses challenges related to the technological gap, but also opportunities to reduce inequalities in access to knowledge. The integration of these technologies demands inclusive strategies that maximize their potential without compromising educational quality. This analysis concludes that AI, used in an ethical and pedagogically conscious manner, can strengthen teaching-learning processes and redefine the role of teachers and students in the education of the future.
Keywords: Traditional Classroom, Smart Classroom, Artificial Intelligence, Emerging Pedagogical Models.
Downloads
References
Andrade, E. (2023). IA y personalización educativa: evaluar su efectividad en adaptar contenidos para diversos estudiantes en la educación moderna. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 4(4), pp. 621-640. https://doi.org/10.56712/latam.v4i4.1244
Anzelin, I., Marín, A., & Chocontá, J. (2020). Relación entre la emoción y los procesos de enseñanza-aprendizaje. Sophia, Revista de Educación, 16(1), pp. 48-64. ISSN-e2346-0806. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/7764836.pdf
Arango, C., Cruz, M., Mesa, B., González, D., & Fernando, M. (2022). Brecha digital: una revisión de literatura en español. Tsafiqui, Revista Científica en Ciencias Sociales, 12(3). https://doi.org/10.29019/tsafiqui.v12i19.1108
Avilés Pacha, S. M., Romero Alarcón, J. B., Ordoñez León, M. M., León Solórzano, S. E., & Cadena Vásquez, A. C. (2023). Estrategias pedagógicas emergentes: Un análisis comparativo de enfoques efectivos en la educación del siglo XXI. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(2), pp. 2002–2022. DOI:10.37811/cl_rcm.v7i2.5454
Caballero, A. (2023). Inteligencia artificial generativa en educación: impulsando la creatividad digital y la interactividad en el aula. [Trabajo de Maestría] Universidad Miguel Hernández, Elche, España. https://dspace.umh.es/bitstream/11000/32744/1/TFM%20Caballero%20Toro%2C%20%C3%81lvaro.pdf
Castillo, M. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en el proceso de enseñanza y aprendizaje en la educación secundaria: Impact of artificial intelligence on the teaching and learning process in secondary education. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 4(6), pp. 515-530. https://doi.org/10.56712/latam.v4i6.1459
Crespo, J., & Benavides, J. (2024). Beneficios y desafíos de los asistentes virtuales en el aprendizaje: Benefits and Challenges of Virtual Assistants in Learning. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 5(2), pp. 685-700. https://doi.org/10.56712/latam.v5i2.1909
Dellepiane, P., & Guidi, P. (2023). La inteligencia artificial y la educación: Retos y oportunidades desde una perspectiva ética. Question/Cuestión, 3(76). https://doi.org/10.24215/16696581e859
Dewey, J. (1938). Experience and Education. Macmillan.
Estévez, Y., Sánchez, X., y Torres, Y. (2022). La superación de los docentes: desafíos ante las adaptaciones al currículo y la educación inclusiva. Mendive. Revista de Educación, 20(3), pp. 1051-1069. https://n9.cl/56alj
García, R. & Hernández, M. (2020). El aprendizaje adaptativo como método de enseñanza para el estudiante de ingeniería. Revista de divulgación científica y tecnológica, 7(1), pp. 85-90. ISSN: 2444-4944. Tecnológico Nacional de México Campus Ciudad Valles. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8507635
García, F. (2024). Hacia una pedagogía aumentada: el papel de la IA en la personalización del aprendizaje. Nueva Revista, (192). https://d66z.short.gy/7q1sPD
Giordano, C., & González, P., (2023). La Inteligencia Artificial en el aula y el desafío educativo ante los avances en los dispositivos y las nuevas formas de comunicación. Question/Cuestión, 3(76). https://doi.org/10.24215/16696581e848
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2023). Deep Learning. MIT Press. Genet Program Evolvable Mach 19, pp. 305–307 (2018). https://doi.org/10.1007/s10710-017-9314-z
Hakkarainen, K. (2008). Hacia un enfoque trialógico del aprendizaje. Revista de Investigaciones UNAD, 7(2), pp. 41-63. https://researchportal.helsinki.fi/en/publications/hacia-un-enfoque-trial%C3%B3gico-del-aprendizaje
Kuong, M., & Chaparro, J. (2025). Competencias digitales e inclusión tecnológica en adultos mayores: una revisión sistemática. Revista InveCom, 5(2). https://doi.org/10.5281/zenodo.13851765
Lopezosa, C. (2023). La Inteligencia artificial generativa en la comunicación científica: retos y oportunidades. Revista de investigación e innovación en ciencias de la salud, 5(1), pp. 1-5. https://doi.org/10.46634/riics.211
Marina, J. A. (2024). IA y el eclipse del pensamiento crítico. Observatorio RH. https://www.observatoriorh.com/orh/jose-antonio-marina-ia-y-el-eclipse-del-pensamiento-critico.html
Mayol, J. (2024). Impacto de la Inteligencia Artificial generativa en la publicación científica. Enfermería Nefrológica, 27(3), pp. 187-188. https://dx.doi.org/10.37551/s2254-28842024019
Mejía, C. (2022). Análisis de la accesibilidad de los recursos educativos digitales: Una revisión sistemática. Revista Científica Kosmos, 1, pp. 28-40. https://doi.org/10.62943/rck.v1i1.37
Montanero , M. (2019). Métodos pedagógicos emergentes para un nuevo siglo ¿Qué hay realmente de innovación? Teoría de la educación. Revista Interuniversitaria, 31(1), pp. 5-34. https://doi.org/10.14201/teri.19758
Mora Zambrano, E. (2024). Microecosistemas de aprendizaje adaptativo: personalización mediante algoritmos predictivos. Polo del Conocimiento, 9(12), pp. 180-197. https://doi.org/10.23857/pc.v9i12.8463
Palacios, T. (2024). Adaptaciones curriculares y su importancia en estudiantes con necesidades educativas especiales. Cienciamatria. Revista Interdisciplinaria de Humanidades, Educación, Ciencia y Tecnología, 10(18), pp. 313-326. https://doi.org/10.35381/cm.v10i18.1273
Pérez Gómez, Á. (2024). La revolución pedagógica de la IA educativa. Márgenes, Revista de Educación de la Universidad de Málaga, 5(2). https://doi.org/10.24310/mar.5.2.2024.20485
Prieto, A. (2017). Flipped Learning: Aplicar el modelo de aprendizaje inverso. Madrid: Narcea Ediciones ISBN: 8427723466, 9788427723467
Prieto, J., Gómez, J. & Said, E. (2022). Gamificación, motivación y rendimiento en educación: Una revisión sistemática. Revista Electrónica Educare, 26(1), pp. 251-273. https://dx.doi.org/10.15359/ree.26-1.14
Rodríguez, M. (2021). Sistemas de tutoría inteligente y su aplicación en la educación superior. RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 11(22). https://doi.org/10.23913/ride.v11i22.848
Rondón, R., Pacotaipe, R., Alarcón, E. & Yépez, P. (2024). El Impacto de la Inteligencia Artificial en la Formación Docente. Revista Docentes 2.0, 17(2), pp. 368-375. https://doi.org/10.37843/rted.v17i2.566
Roselli, N. D. (2016). El aprendizaje colaborativo: Bases teóricas y estrategias aplicables en la enseñanza universitaria. Propósitos y Representaciones, 4(1), pp. 219-280. http://dx.doi.org/10.20511/pyr2016.v4n1.90
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. eBook ISBN 13: 978-1-292-40117-1
Saltos, P., Zambrano, C., Rodríguez, D., & Cobeña, R. (2024). Análisis del impacto de las estrategias de seguimiento académico basados en la inteligencia artificial en el rendimiento de estudiantes universitarios en programas de administración. MQRInvestigar, 8(2), pp. 1930-1949. https://doi.org/10.56048/MQR20225.8.2.2024.1930-1949
Ubal, M., Tambasco, P., Martínez, S., & García , M. (2023). El impacto de la Inteligencia Artificial en la educación. Riesgos y potencialidades de la IA en el aula. RiiTE Revista interuniversitaria de investigación en Tecnología Educativa, (15), pp. 41-57. https://doi.org/10.6018/riite.584501
Vargas, M. (2024). Integration of Artificial Intelligence in Curricular Decision-Making: Analysis of the Course Curriculum for “Entrepreneurship” (Code 4121) at the School of Administrative Sciences, UNED, Costa Rica. REDU. Revista de Docencia Universitaria, 22(2), pp. 48-61. https://doi.org/10.4995/redu.2024.21458
Zepeda, M., Cardoso, E., & Cortés, J. (2022). Estrategias para el desarrollo de habilidades blandas a partir del aprendizaje basado en proyectos y gamificación. RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 13(25). https://doi.org/10.23913/ride.v13i25.1348
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Multidisciplinary Scientific Journal HEXACIENCIAS. ISSN: 3028-8657

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.




