AI-Driven Predictive Models and Chatbots for Early Intervention and Student Success in Higher Education: A Systematic Review

Abstract

La evaluación del razonamiento lógico representa un desafío en los sistemas educativos debido a las limitaciones de los métodos tradicionales en este contexto el estudio tuvo como objetivo analizar cómo la inteligencia artificial mediante la analítica de datos puede contribuir a la evaluación del razonamiento lógico en entornos educativos públicos se utilizó un enfoque mixto con niveles exploratorio descriptivo correlacional y explicativo aplicando pruebas digitales cuestionarios entrevistas grupos focales y observación participante con una muestra de 300 estudiantes y 20 docentes los resultados evidenciaron que la inteligencia artificial permite identificar patrones de desempeño con mayor precisión proporcionando retroalimentación inmediata y adaptativa sin embargo se identificaron dificultades en la interpretación de los reportes por parte de los docentes así como brechas tecnológicas entre contextos urbanos y rurales se concluye que la inteligencia artificial y la analítica de datos posibilitan una evaluación más precisa y personalizada del razonamiento lógico siempre que se integren con una adecuada mediación pedagógica capacitación docente equidad en el acceso tecnológico y principios éticos en el manejo de la información