Résumé:
La integración de la inteligencia artificial generativa (IAG) en los sistemas de tutoría inteligente (STI) ha ampliado el acceso a apoyo personalizado en la enseñanza de programación pero la evidencia disponible muestra que la sofisticación conversacional de estos sistemas avanza más rápido que su fundamentación pedagógica explícita una fragmentación que según la literatura obstaculiza la consolidación del campo como cuerpo teórico acumulativo Este estudio sintetiza a partir de un corpus derivado de una revisión sistemática registrada en PROSPERO (protocolo PRISMA 2020 Scopus) y una búsqueda complementaria centrada en enfoques pedagógicos los modelos y estrategias reportados en la literatura 2020-2025 sobre tutores inteligentes basados en modelos de lenguaje de gran escala Se identifican seis patrones recurrentes -andamiaje sin solución directa retroalimentación formativa multinivel aprendizaje autorregulado marcos instruccionales adaptados aprendizaje experiencial y equidad digital- que rara vez se integran en un marco coherente A partir de esta síntesis se propone el Modelo AREM (Andamiaje Retroalimentación Equidad Mediación metacognitiva) cuyo aporte no se limita a articular estos patrones sino que introduce una innovación metodológica: trasladar la lógica configuracional de factores higiénicos y motivadores desarrollada en la investigación sobre calidad de servicios institucionales al diseño pedagógico de la tutoría individual con potencial de transferencia a otros dominios de la IAG educativa El modelo pendiente de validación empírica es pertinente para la educación superior latinoamericana y estructuralmente aplicable a otros sistemas con recursos limitados a nivel internacional para los que se plantea una agenda de investigación comparada entre países
Excepté là où spécifié autrement, la license de ce document est décrite en tant que openAccess