PUBLICAR CIENCIA
Revista Científica Multidisciplinaria
_______________________________________________________________________________________________
ISSN 3103
-
1110 |
https://doi.org/10.67169/publicarciencia.v8i1.52
Artículo Original
Impacto de la inteligencia artificial gamificada en plataformas virtuales de aprendizaje en la
educación escolar: una revisión sistemática en el Ecuador
Impact of gamified artificial intelligence on virtual learning platforms in school education: a systematic
review in Ecuador
Resumen
La
integración
de
la
inteligencia
artificial
(IA)
en
la
gamificación
de
plataformas virtuales está transformando la educación escolar. Una revisión
sistemática bajo el protocolo PRISMA 2020 (2019-2026), basada en trece
estudios,
muestra
que
los
entornos
gamificados
con
IA
impulsan
el
rendimiento académico, elevan la motivación y el compromiso estudiantil,
y
permiten
la
personalización
adaptativa
del
aprendizaje,
con
beneficios
destacables para estudiantes con necesidades educativas especiales. Hay que
considerar que el impacto positivo de estas tecnologías se ve limitado por
brechas de conectividad e infraestructura digital, insuficiente capacitación
docente y la falta de una política pública nacional sobre IA educativa. Se
concluye
que
la
IA
gamificada
representa
una
herramienta
pedagógica
prometedora
para
la
educación
escolar
en
Ecuador.
Sin
embargo,
su
implementación
efectiva
requiere
superar
estos
obstáculos
mediante
inversiones
estratégicas
en
infraestructura,
programas
continuos
de
formación
docente
y
el
establecimiento
de
marcos
éticos
claros
que
garanticen la protección integral de la niñez en los entornos digitales.
Palabras clave
:
inteligencia artificial, gamificación, plataformas virtuales
de aprendizaje, educación escolar, Ecuador.
Abstract
The integration of artificial intelligence (AI) into the gamification of virtual
platforms is transforming school education. A systematic review under the
PRISMA 2020 protocol (2019
–
2026), based on thirteen studies, shows that
AI
-
supported
gamified
environ
ments
boost
academic
performance,
raise
student
motivation
and
engagement,
and
enable
adaptive
learning
personalization, with notable benefits for students with special educational
needs.
It must be considered that the positive impact of these technologies
is limited by connectivity and digital infrastructure gaps, insufficient teacher
training, and the lack of a national public policy on educational AI. It is
concluded
that
gamified
AI
rep
resents
a
promising
pedagogical
tool
for
school
education
in
Ecuador.
However,
its
effective
implementation
requires
overcoming
these
obstacles
through
strategic
investments
in
infrastructure, continuous teacher training programs, and the establishment
of
clear
ethical
frameworks
that
ensure
the
comprehensive
protection
of
children in digital environments.
Keywords
:
artificial intelligence, gamification, virtual learning platforms,
school education, Ecuador.
Elvin Geovanny Cruz Choez
https://orcid.org/0009
-
0006
-
9084
-
7417
ecruzc@ecotec.edu.ec
Universidad Ecotec
Guayaquil, Ecuador
Víctor Fernando Barrera Rea
https://orcid.org/0000-0003-1111-2836
vbarrera@
humane.edu.ec
Instituto Superior Humane
Guayaquil, Ecuador
Diana Alexandra Urrutia Bonilla
https://orcid.org/0009-0003-4172-5905
daurrutia@itb.edu.ec
Instituto Superior Bolivariano
Guayaquil, Ecuador
Wendy Fabiola Plúa Espinoza
https://orcid.org/0000-0002-2812-2654
wplua@uedlasuncion.edu.ec
Universidad Pedagógica Experimental
Libertador
Guayaquil-Ecuador
Yisennis Rosse Reyes Maurera
https://orcid.org/ 0000
-
0001
-
7487
-
1835
parayise89@gmail.com
Institución de afiliación
Daule - Ecuador
Artículo recibido: 14-3-2026
Aceptado para publicación: 24-04-2026
Publicado: 12-06-2026
Conflictos de intereses: Ninguno que
declarar
.
1
Vol.8 No. 1 (2026) Enero - Junio
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1. Introducción
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un componente marginal de las
plataformas educativas digitales para convertirse en un eje estructural de su diseño.
Adi et al. (2026)
documentan un crecimiento bibliométrico de tipo exponencial; una “curva J” en la producción
científica sobre IA y gamificación educativa, con más de 6144 publicaciones acumuladas hacia
2025,
acompañado
de
un
desplazamiento
disciplinar
desde
la
informática
hacia
las
ciencias
sociales y la pedagogía. Este viraje refleja una preocupación creciente por comprender no solo la
viabilidad técnica de estas herramientas, sino su impacto pedagógico real sobre el aprendizaje de
niñas, niños y adolescentes.
La gamificación se define como la incorporación de elementos de diseño de juego, puntos, niveles,
insignias, retroalimentación inmediata, narrativas y retos progresivos en contextos que no son
inherentemente lúdicos, con el propósito de incrementar la motivación y el compromiso de los
usuarios
(
Kassenkhan
et
al.,
2026
).
Cuando
estos
mecanismos
se
combinan
con
inteligencia
artificial, dejan de operar como sistemas de recompensa estáticos y se transforman en lo que
Kassenkhan
et
al.
(2026)
denominan
“ciclos
cerrados
de
personalización”:
arquitecturas
que
capturan
datos
de
comportamiento,
modelan
el
perfil
del
estudiante,
predicen
dificultades
de
aprendizaje, generan contenido adaptativo y ofrecen retroalimentación en tiempo real.
Adi et al.
(2026)
sintetizan esta transformación en el concepto de “rol correctivo” de la IA, según el cual la
inteligencia artificial mitiga las limitaciones tradicionales de la gamificación, la pérdida de interés
tras el efecto novedad, las recompensas superficiales y la falta de inclusión de perfiles diversos de
aprendizaje—
mediante
la
personalización
adaptativa
de
la
dificultad
y
la
retroalimentación
inteligente.
La evidencia internacional reciente sugiere que estos entornos gamificados con soporte de IA
(GAI-DLE, por sus siglas en inglés) producen efectos positivos y estadísticamente significativos
sobre
el
aprendizaje
escolar.
Niyazova
et
al.
(2026)
,
en
un
metaanálisis
con
32
estudios
experimentales y cuasiexperimentales, reportan una diferencia de medias estandarizada de 1.01 a
favor de los entornos gamificados con IA frente a la instrucción convencional, con efectos más
pronunciados
en
educación
secundaria
que
en
primaria.
En
poblaciones
con
necesidades
educativas específicas,
Dai et al. (2025)
demuestran, mediante un ensayo controlado aleatorizado
con niños de 6 a 12 años diagnosticados con trastorno por déficit de atención e hiperactividad
(TDAH), que las aplicaciones gamificadas mejoran de forma sustancial el tiempo de reacción
atencional y el rendimiento en lectura, con efectos que se mantienen ocho semanas después de
finalizada la intervención.
En el contexto ecuatoriano, la incorporación de la IA y la gamificación a la educación escolar
avanza
en
un
escenario
de
transformación
digital
acelerada,
pero
desigual.
El
Ministerio
de
Educación del Ecuador (2025)
reporta una inversión de 40 millones de dólares, financiada por la
CAF,
para
instalar
1000
puntos
de
conectividad
satelital
en
instituciones
educativas
rurales,
elevando la cobertura de conectividad educativa del 52 % en 2024 a más del 60 % en 2025. No
obstante,
Guarnizo
Cajamarca
et
al.
(2025)
advierten
que
solo
el
34
%
de
los
hogares
rurales
ecuatorianos cuenta con acceso a internet y que apenas el 40 % de los docentes de zonas rurales
ha recibido capacitación digital específica. A nivel de política pública,
Mora Torres (2026)
concluye
que Ecuador carece de una estrategia nacional de inteligencia artificial para la educación, lo que
ha derivado en un patrón de adopción “ascendente”, impulsado por los propios estudiantes sin
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orientación
institucional.
En
el
nivel
escolar
específicamente,
estudios
como
el
de
Castro
Quilambaqui y Encalada Segovia (2025)
identifican, mediante un análisis FODA, que si bien la IA
facilita
la
personalización
del
aprendizaje,
su
implementación
enfrenta
debilidades
de
infraestructura y riesgo de deshumanización de la enseñanza; mientras que experiencias puntuales
de aula, como la de
Zumba Game et al. (2024)
en educación básica, muestran correlaciones altas y
significativas entre la gamificación apoyada en TIC y la motivación de los estudiantes.
A pesar de este panorama, no se identificaron revisiones sistemáticas previas que integren de
manera
específica
los
tres
componentes
centrales
de
este
estudio
—inteligencia
artificial,
gamificación
y
plataformas
virtuales
de
aprendizaje—
aplicados
a
la
población
escolar
ecuatoriana. La mayor parte de la literatura local aborda estos elementos de forma aislada: unos
estudios
se
concentran
en
la
adopción
de
IA
generativa
en
la
educación
superior,
otros
en
experiencias de gamificación sin componente de IA, y otros en la brecha digital de manera general.
Esta fragmentación limita la posibilidad de orientar decisiones pedagógicas y de política pública
basadas en evidencia integrada. El presente artículo busca cubrir este vacío mediante una revisión
sistemática de la literatura científica internacional y ecuatoriana, bajo la metodología PRISMA
2020, que permita caracterizar los efectos reportados de la IA gamificada en plataformas virtuales
de aprendizaje y traducirlos en implicaciones concretas para la educación escolar del Ecuador.
Objetivo general.
Analizar el
impacto
de la inteligencia artificial gamificada en plataformas
virtuales
de
aprendizaje
sobre
el
proceso
de
enseñanza-aprendizaje
en
la
educación
escolar,
mediante una revisión sistemática de la literatura científica, con el fin de identificar implicaciones
para el contexto educativo del Ecuador.
Objetivos específicos:
1.
Identificar
y
caracterizar
los
estudios
científicos
publicados
entre
2019
y
2026
sobre
inteligencia artificial gamificada en plataformas virtuales de aprendizaje dirigidas a población
escolar.
2. Analizar los efectos reportados de la inteligencia artificial gamificada sobre el rendimiento
académico, la motivación y el compromiso (engagement) de los estudiantes en edad escolar.
3. Describir las oportunidades, barreras y riesgos éticos asociados a la implementación de la
inteligencia artificial gamificada en el sistema educativo ecuatoriano.
4. Formular recomendaciones para la integración pedagógica y la política educativa en el
Ecuador a partir de la evidencia sintetizada.
Preguntas de investigación:
PI1.
¿Qué
efectos
reporta
la
literatura
científica
sobre
el
uso
de
la
inteligencia
artificial
gamificada
en
plataformas
virtuales
de
aprendizaje
en
el
rendimiento
académico
y
la
motivación de estudiantes en edad escolar?
PI2.
¿Cuáles
son
las
principales
oportunidades
y
barreras
para
la
implementación
de
la
inteligencia artificial gamificada en el sistema educativo ecuatoriano?
PI3. ¿Qué implicaciones éticas y de equidad deben considerarse en la adopción
de estas
tecnologías por parte de la niñez y la adolescencia?
Cruz Choez et al
.,
2026
Impacto de la inteligencia artificial gamificada en plataformas virtuales de aprendizaje en la educación escolar: una revisión
sistemática en el Ecuador
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2. Materiales y Métodos
2.1 Diseño del estudio
Se realizó una revisión sistemática de la literatura científica siguiendo los lineamientos de la
declaración
PRISMA
2020
(Preferred
Reporting
Items
for
Systematic
Reviews
and
Meta-
Analyses;
Page et al., 2021
), adaptada a un alcance narrativo-cualitativo dado que no se efectuó un
metaanálisis cuantitativo propio. El proceso se organizó en cuatro fases: identificación, cribado,
evaluación de elegibilidad e inclusión.
2.2 Criterios de elegibilidad
Los
criterios
de
elegibilidad
se
definieron
a
partir
de
una
adaptación
del
formato
PICOS:
población, estudiantes en edad escolar (educación inicial, básica y bachillerato, aproximadamente
entre 3 y 18 años); concepto de interés, uso de inteligencia artificial combinada con gamificación
en
plataformas
o
aplicaciones
virtuales
de
aprendizaje;
comparación,
entornos
educativos
tradicionales o plataformas sin componentes de IA o gamificación, cuando dicha comparación
estuviera
disponible;
resultados,
rendimiento
académico,
motivación,
compromiso,
personalización del aprendizaje y aspectos éticos o de implementación; y tipo de estudio, artículos
empíricos, revisiones sistemáticas o metaanálisis, estudios de caso y documentos institucionales
o de política pública, publicados entre 2019 y 2026, en español o inglés, con texto completo
disponible.
Se
excluyeron
los
estudios
centrados
exclusivamente
en
educación
superior
o
formación
de
adultos sin relación con el ámbito escolar; los estudios sin componente de inteligencia artificial o
sin componente de gamificación; el contenido sin arbitraje académico (blogs y notas periodísticas
sin respaldo institucional); los registros duplicados; y los estudios cuyo texto completo no pudo
ser recuperado.
2.3 Fuentes de información y estrategia de búsqueda
Se
consultaron
motores
y
bases
de
datos
académicas
indexadas
—Scopus,
Web
of
Science,
ScienceDirect,
SpringerLink,
Nature,
MDPI,
Frontiers,
SciELO,
Redalyc,
Dialnet,
ERIC
y
Google Scholar— entre julio y septiembre de 2026. Se combinaron términos en español e inglés
mediante operadores booleanos, entre ellos: (“artificial intelligence” OR “inteligencia artificial”)
AND (gamif* OR “game-based learning” OR “juegos serios”) AND (“virtual learning platform”
OR “plataforma virtual de aprendizaje” OR e-learning) AND (children OR “school education”
OR
“educación
escolar”
OR
“educación
básica”
OR
K-12);
y,
de
manera
específica
para
el
contexto local, (“inteligencia artificial” OR “gamificación”) AND “educación” AND Ecuador.
2.4 Proceso de selección de estudios
El
proceso
de
selección
se
documenta
en
el
diagrama
de
flujo
PRISMA
(Figura
1).
Se
identificaron
inicialmente
62
registros
a
través
de
las
bases
de
datos
y
motores
académicos
señalados. Tras eliminar 14 duplicados, se cribaron 48 registros por título y resumen, de los cuales
se excluyeron 27 por no ser pertinentes al tema, carecer de arbitraje académico o encontrarse fuera
del
periodo
considerado.
Se
evaluaron
a
texto
completo
21
artículos
para
determinar
su
elegibilidad, de los que se excluyeron 8 por acceso restringido, por no cumplir los criterios de
inclusión o por duplicar hallazgos ya sintetizados en otras fuentes. Finalmente, se incluyeron 13
fuentes en la síntesis cualitativa: 11 artículos científicos arbitrados y 2 documentos institucionales
complementarios (UNICEF Oficina Regional para América Latina y el Caribe, y Ministerio de
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Educación del Ecuador), utilizados para contextualizar la evidencia académica dentro del marco
de política pública y protección de la niñez. Dado que la búsqueda fue realizada por un único
investigador, no se aplicó un proceso de doble cribado independiente, lo cual se reconoce como
una limitación en el apartado correspondiente.
Figura 1. Diagrama de flujo PRISMA del proceso de selección de estudios. Elaboración propia.
2.5 Extracción y síntesis de datos
Para cada estudio incluido se extrajeron los siguientes datos: autor(es) y año, país o contexto,
diseño
metodológico,
tamaño
de
muestra
o
alcance,
y
principal
hallazgo
(Tabla
1).
Dada
la
heterogeneidad
de
diseños
metodológicos,
revisiones
sistemáticas,
metaanálisis,
ensayos
controlados aleatorizados, estudios correlacionales y documentos institucionales—, la síntesis se
realizó de manera narrativa y temática, organizada en torno a los ejes de rendimiento académico,
motivación y compromiso, personalización adaptativa, poblaciones con necesidades específicas,
contexto ecuatoriano y consideraciones éticas.
3. Resultados y Discusión
3.1 Características generales de los estudios incluidos
La
Tabla
1
sintetiza
las
13
fuentes
incluidas
en
la
revisión.
Seis
corresponden
a
revisiones
sistemáticas o metaanálisis de alcance internacional (
Niyazova et al., 2026
;
Kassenkhan et al., 2026
;
Adi et al., 2026
;
Létourneau et al., 2025
;
Buendía Cueva et al., 2024
;
Cabrera Félix y Román Santana,
2025
), dos son estudios empíricos cuantitativos (
Dai et al., 2025
;
Zumba Game et al., 2024
), dos son
revisiones centradas específicamente en el contexto ecuatoriano (
Castro Quilambaqui y Encalada
Segovia,
2025
;
Guarnizo
Cajamarca
et
al.,
2025
),
una
es
una
revisión
integrativa
con
datos
secundarios sobre
educación
superior en
Ecuador (
Mora
Torres,
2026
), y dos son documentos
institucionales complementarios (
UNICEF-LAC, 2024
;
Ministerio de Educación del
Cruz Choez et al
.,
2026
Impacto de la inteligencia artificial gamificada en plataformas virtuales de aprendizaje en la educación escolar: una revisión
sistemática en el Ecuador
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https://publicarciencia.itred.edu.ec/index.php
/p_ciencia_v1/es
https://doi.org/10.67169/publicarciencia.v8i1.52
Ecuador,
2025
).
La
mayoría
de
las
publicaciones
se
concentra
entre
2024
y
2026,
lo
que
es
consistente con el crecimiento bibliométrico exponencial reportado por
Adi et al. (2026)
para este
campo de estudio.
Tabla 1
Estudios incluidos en la revisión sistemática
|
N°
|
Autor(es) y
año
|
País / contexto
|
Diseño / tipo de
estudio
|
Muestra /
alcance
|
Principal hallazgo
|
|
1
|
Niyazova et al.
(2026)
|
Internacional
(multirregional)
|
Revisión
sistemática y
metaanálisis
PRISMA 2020
|
81 estudios
(32 en
metaanálisis)
|
Los entornos digitales
gamificados con IA (GAI-
DLE) mostraron efecto
positivo significativo en el
aprendizaje (SMD = 1.01),
mayor en secundaria (SMD =
1.12) que en primaria (SMD
= 0.80).
|
|
2
|
Kassenkhan et
al. (2026)
|
Internacional
|
Revisión
sistemática
PRISMA 2020
|
100 estudios
(2020–2025)
|
Identifica una arquitectura de
cinco capas (datos, modelado
de usuario, analítica
predictiva, generación de
contenido,
retroalimentación); mejoras
en compromiso y funciones
ejecutivas; educación infantil
subrepresentada.
|
|
3
|
Adi et al.
(2026)
|
Internacional
|
Revisión integrativa
(Whittemore y
Knafl)
|
61 estudios
(2003–2025)
|
La IA corrige limitaciones
tradicionales de la
gamificación mediante
personalización adaptativa de
la dificultad y
retroalimentación en tiempo
real; propone el “AI
Corrective Role Framework”.
|
|
4
|
Dai, Wufue y
Zhang (2025)
|
China
|
Ensayo controlado
aleatorizado (8
semanas)
|
80 niños de
6–12 años
con TDAH
|
La aplicación gamificada
mejoró el tiempo de reacción
atencional (−110 ms frente a
−13 ms) y el rendimiento en
lectura (+20 frente a +5
puntos) respecto al grupo
control; efectos sostenidos a
las 16 semanas.
|
|
5
|
Létourneau et
al. (2025)
|
EE. UU. y Asia
(predominante)
|
Revisión
sistemática
|
28 estudios /
4597
estudiantes
K-12
|
Los sistemas tutores
inteligentes mostraron
efectos positivos moderados
a altos frente a la enseñanza
tradicional, pero ventajas
limitadas frente a sistemas no
inteligentes; ningún estudio
abordó consideraciones
éticas.
|
|
6
|
Buendía Cueva
et al. (2024)
|
Latinoamérica
(Perú)
|
Revisión
sistemática
PRISMA
|
10 artículos
(2019–2024)
|
La gamificación apoyada en
TIC y plataformas
interactivas promueve un
aprendizaje más motivador
|
6
Vol.8 No. 1 (2026) Enero - Junio
https://publicarciencia.itred.edu.ec/index.php
/p_ciencia_v1/es
https://doi.org/10.67169/publicarciencia.v8i1.52
|
en educación infantil; interés
creciente por la
alfabetización temprana en
IA.
|
|
7
|
Cabrera Félix y
Román Santana
(2025)
|
Latinoamérica
|
Revisión
sistemática
PRISMA
|
15 artículos
(2021–2025)
|
La gamificación y la IA
convergen para personalizar
el aprendizaje y fortalecer el
pensamiento computacional;
persisten brechas de
capacitación docente y vacíos
éticos.
|
|
8
|
Castro
Quilambaqui y
Encalada
Segovia (2025)
|
Ecuador
|
Revisión
sistemática con
análisis FODA
|
Estudios
2020–2025
|
La IA facilita la
personalización del
aprendizaje en Ecuador, pero
enfrenta debilidades de
infraestructura, capacitación
docente insuficiente y riesgo
de deshumanización
educativa.
|
|
9
|
Mora Torres
(2026)
|
Ecuador
(educación
superior)
|
Revisión integrativa
con datos
secundarios
|
3 estudios
universitarios
(n = 888);
encuesta
regional (n =
30 260)
|
El 52 % de los estudiantes
usa IA generativa sin
orientación institucional (81
% aprendizaje autodidacta);
persisten brechas de
conectividad (71,3 %) y de
posesión de computadoras
(32,7 %); no existe una
estrategia nacional de IA.
|
|
10
|
Guarnizo
Cajamarca et
al. (2025)
|
Ecuador (zonas
rurales)
|
Revisión de
literatura y análisis
de encuestas
|
No aplica
|
Solo el 34 % de los hogares
rurales tiene acceso a internet
y el 40 % de los docentes
rurales ha recibido
capacitación digital
específica, lo que limita la
adopción de tecnología
educativa.
|
|
11
|
Zumba Game
et al. (2024)
|
Ecuador
(educación
básica)
|
Estudio cuantitativo
correlacional-
experimental
|
27
estudiantes de
séptimo año
|
La gamificación con apoyo
de TIC mostró correlación
alta y significativa (ρ =
0,730; p = 0,011) con la
motivación y el aprendizaje;
mejora del 99,12 % en las
dimensiones evaluadas.
|
|
12
|
UNICEF-LAC
(2024)
|
América Latina
y el Caribe
|
Documento
institucional
|
No aplica
|
Señala oportunidades
(personalización,
accesibilidad) y riesgos
(dependencia emocional,
sesgos algorítmicos, uso
indebido de datos) del uso de
IA por parte de la niñez;
propone diez condiciones
para un desarrollo de IA
centrado en la niñez.
|
Cruz Choez et al
.,
2026
Impacto de la inteligencia artificial gamificada en plataformas virtuales de aprendizaje en la educación escolar: una revisión
sistemática en el Ecuador
7
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|
13
|
Ministerio de
Educación del
Ecuador (2025)
|
Ecuador
|
Documento/informe
institucional
|
1000 puntos
de
conectividad
satelital
|
Inversión de USD 40
millones (CAF) para conectar
1000 escuelas rurales; la
cobertura de conectividad
educativa aumentó del 52 %
(2024) a más del 60 %
(2025).
|
Nota. Elaboración propia a partir de las fuentes citadas en la sección de referencias.
3.2 Efectos sobre el rendimiento académico y las funciones cognitivas
La
evidencia
internacional
sintetizada
muestra
efectos
consistentemente
positivos
de
la
IA
gamificada sobre el rendimiento académico, aunque de magnitud variable según el nivel educativo
y el tipo de tecnología empleada.
Niyazova et al. (2026)
reportan un efecto global significativo
(SMD = 1.01; IC 95 %: 0.69–1.33) a favor de los entornos gamificados con IA, con diferencias
más marcadas en secundaria (SMD = 1.12) que en primaria (SMD = 0.80), y señalan que los
sistemas que incorporan inteligencia artificial adaptativa o generativa tienden a reportar tamaños
de efecto mayores que los sistemas gamificados sin componente de IA. En una población con
necesidades educativas específicas,
Dai et al. (2025)
documentan que, en un ensayo controlado
aleatorizado con 80 niños de 6 a 12 años diagnosticados con TDAH, el grupo que utilizó una
aplicación
gamificada
mostró
una
reducción
del
tiempo
de
reacción
atencional
de
aproximadamente 110 milisegundos, frente a solo 13 milisegundos en el grupo control, junto con
un incremento de 20 puntos en las pruebas de lectura frente a 5 puntos en el grupo control, con
efectos sostenidos en el seguimiento realizado ocho semanas después.
Sin
embargo,
la
evidencia
también
invita
a
la
cautela
frente
a
un
optimismo
tecnológico
no
matizado.
Létourneau et al. (2025)
, al revisar 28 estudios sobre sistemas tutores inteligentes en
educación K-12 (4597 estudiantes), encuentran que si bien siete de ocho estudios que compararon
estos sistemas con la enseñanza tradicional reportaron efectos positivos de magnitud media a alta,
la
ventaja
de
los
sistemas
inteligentes
frente
a
sistemas
tecnológicos
no
inteligentes
fue
considerablemente
más
limitada,
lo
que
sugiere
que
parte
del
beneficio
observado
podría
atribuirse
a
la
mediación
tecnológica
en
general
y
no
exclusivamente
al
componente
de
inteligencia
artificial.
En
el
ámbito
local,
Zumba
Game
et
al.
(2024)
,
en
un
estudio
con
27
estudiantes
de
séptimo
año
de
educación
básica
en
Ecuador,
hallaron
una
correlación
alta
y
significativa (ρ de Spearman = 0.730; p = 0.011) entre la aplicación de actividades gamificadas
apoyadas en TIC y la motivación y el aprendizaje, con una mejora del 99.12 % en las dimensiones
evaluadas
mediante
análisis
de
varianza,
aunque
cabe
precisar
que
este
estudio
no
incorporó
explícitamente un componente de inteligencia artificial, sino gamificación mediada por TIC.
3.3 Motivación, compromiso (engagement) y personalización adaptativa
Un
hallazgo
transversal
en
la
literatura
revisada
es
que
la
inteligencia
artificial
potencia
la
capacidad de la gamificación para sostener la motivación más allá del efecto de novedad inicial.
Kassenkhan et al. (2026)
, a partir de 100 estudios empíricos, describen una arquitectura de cinco
capas integradas; adquisición de datos, modelado del usuario, analítica predictiva, generación de
contenido y bucles de retroalimentación; que conforman “ciclos cerrados de personalización”,
asociados a mayor compromiso, mejoras moderadas en funciones ejecutivas y razonamiento de
orden superior, y mayor persistencia en las tareas. En la misma línea,
Adi et al. (2026)
sostienen
que
la
personalización
impulsada
por
IA
“prevé
el
nivelamiento
acelerado
y
promueve
trayectorias
de
aprendizaje
más
profundas”,
en
contraste
con
la
gamificación
estática
basada
8
Vol.8 No. 1 (2026) Enero - Junio
https://publicarciencia.itred.edu.ec/index.php
/p_ciencia_v1/es
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únicamente
en
recompensas
extrínsecas.
Cabrera
Félix
y
Román
Santana
(2025)
,
en
su
revisión
centrada
en
tendencias
y
desafíos
en
Latinoamérica,
coinciden
en
que
la
gamificación
y
la
inteligencia
artificial
“convergen
para
transformar
la
experiencia
educativa”,
fortaleciendo
el
pensamiento computacional y la resolución analítica de problemas.
3.4 Poblaciones con necesidades educativas específicas
La
evidencia
sobre
poblaciones
con
necesidades
educativas
específicas,
aunque
limitada
en
número
de
estudios,
resulta
particularmente
relevante
para
la
educación
escolar
inclusiva.
El
ensayo de
Dai et al. (2025)
constituye la evidencia experimental más sólida identificada en esta
revisión: al comparar contenido académico idéntico (cálculo, comprensión lectora y ejercicios
fonológicos)
presentado
con
y
sin
elementos
de
gamificación;
retroalimentación
inmediata,
recompensas
y
desafíos
por
niveles;
en
niños
con
TDAH,
los
autores
concluyen
que
las
aplicaciones educativas gamificadas bien diseñadas constituyen herramientas viables para apoyar
de forma simultánea los resultados cognitivos y académicos de esta población, complementando
los enfoques pedagógicos tradicionales.
3.5 Panorama del contexto ecuatoriano: oportunidades y brechas
En Ecuador, la evidencia revisada configura un panorama de oportunidades condicionadas por
brechas estructurales.
Castro Quilambaqui y Encalada Segovia (2025)
, mediante un análisis FODA
de
estudios
publicados
entre
2020
y
2025,
identifican
como
fortalezas
y
oportunidades
la
personalización del aprendizaje con retroalimentación inmediata y el desarrollo de competencias
digitales;
y
como
debilidades
y
amenazas,
la
insuficiente
capacitación
docente,
la
falta
de
infraestructura tecnológica, las preocupaciones éticas sobre el uso responsable de la IA y el riesgo
de deshumanización de las actividades educativas. Estas debilidades se confirman en el ámbito
rural:
Guarnizo
Cajamarca
et
al.
(2025)
reportan
que
apenas
el
34
%
de
los
hogares
rurales
ecuatorianos tiene acceso a internet y que solo el 40 % de los docentes de estas zonas ha recibido
capacitación
digital
específica,
factores
que
restringen
directamente
el
uso
de
herramientas
digitales en los procesos de enseñanza-aprendizaje.
En respuesta a estas brechas, el
Ministerio de Educación del Ecuador (2025)
reporta una inversión de
40 millones de dólares, financiada por la CAF, para la instalación de 1000 puntos de conectividad
satelital
segura
en
instituciones
educativas
uni-bidocentes
y
pluridocentes,
lo
que
elevó
la
cobertura de conectividad educativa del 52 % en 2024 a más del 60 % en 2025, dentro de una
meta más amplia de equipar tecnológicamente a 3400 instituciones educativas y capacitar a 10
000 docentes. Sin embargo, a nivel de educación superior,
Mora Torres (2026)
advierte que la
adopción de inteligencia artificial generativa en Ecuador sigue un patrón “ascendente”, impulsado
por los propios estudiantes “sin orientación institucional”; el 52 % de los estudiantes universitarios
encuestados declaró un uso moderado a alto de IA generativa, y el 81 % afirmó haber aprendido
a usarla de manera autodidacta, en un contexto caracterizado por la “ausencia de una estrategia
nacional
de
IA”
y
por
brechas
persistentes
en
la
posesión
de
computadoras
(32.7
%
a
nivel
nacional).
Aunque
este
hallazgo
corresponde
al
nivel
universitario,
resulta
relevante
para
la
educación escolar en la medida en que anticipa el vacío de gobernanza que podría trasladarse a
los
niveles
inicial,
básico
y
de
bachillerato
si
no
se
establecen
lineamientos
específicos
con
anticipación.
3.6 Consideraciones éticas y de protección de la niñez
Cruz Choez et al
.,
2026
Impacto de la inteligencia artificial gamificada en plataformas virtuales de aprendizaje en la educación escolar: una revisión
sistemática en el Ecuador
9
Vol.8 No. 1 (2026) Enero - Junio
https://publicarciencia.itred.edu.ec/index.php
/p_ciencia_v1/es
https://doi.org/10.67169/publicarciencia.v8i1.52
La dimensión ética emerge como un vacío recurrente en la literatura revisada.
Létourneau et al.
(2025)
señalan que ninguno de los 28 estudios sobre sistemas tutores inteligentes en K-12 abordó
explícitamente consideraciones éticas, y recomiendan que las investigaciones futuras examinen
de
manera
explícita
las
implicaciones
éticas
del
despliegue
de
estas
tecnologías.
Desde
una
perspectiva
centrada
en
la
niñez,
UNICEF-LAC
(2024)
advierte
que,
si
bien
la
IA
ofrece
oportunidades
de
personalización
y
accesibilidad
educativa,
también
conlleva
riesgos
significativos:
la
dependencia
emocional
hacia
sistemas
conversacionales
mal
diseñados,
la
amplificación de sesgos y desinformación presentes en los datos de entrenamiento, y la exposición
a contenidos manipulados mediante inteligencia artificial (deepfakes), fenómeno que según el
organismo ha afectado a al menos 1.2 millones de niños y niñas en un año. UNICEF propone diez
condiciones para un desarrollo de la inteligencia artificial centrado en la niñez, entre ellas la
protección de datos, la transparencia algorítmica y la participación activa de la juventud en el
diseño de estas tecnologías. En el caso ecuatoriano,
Castro Quilambaqui y Encalada Segovia (2025)
coinciden en identificar las preocupaciones éticas como una amenaza relevante, en un contexto
donde, según
Mora Torres (2026)
, no existe todavía una estrategia nacional de inteligencia artificial
que establezca lineamientos claros al respecto.
3.7 Discusión general
Los
hallazgos
de
esta
revisión
confirman
que
la
convergencia
entre
inteligencia
artificial
y
gamificación
en
plataformas
virtuales
de
aprendizaje
produce
beneficios
medibles
sobre
la
motivación, el compromiso y, en numerosos casos, el rendimiento académico de la población
escolar, tal como reportan las revisiones sistemáticas y metaanálisis de mayor escala consultados
(
Niyazova et al., 2026
;
Kassenkhan et al., 2026
;
Adi et al., 2026
). No obstante, esta revisión también
evidencia
la
necesidad
de
matizar
el
entusiasmo
en
torno
a
estas
tecnologías:
el
hallazgo
de
Létourneau et al. (2025)
, según el cual la ventaja de los sistemas tutores inteligentes frente a sistemas
tecnológicos no inteligentes es más limitada que su ventaja frente a la enseñanza tradicional sin
mediación tecnológica, sugiere que una parte del efecto observado en la literatura podría deberse
a
la
introducción
de
tecnología
digital
en
general,
y
no
exclusivamente
al
componente
de
inteligencia artificial. Esta observación resulta relevante para la interpretación de la evidencia
ecuatoriana, en la que estudios como el de
Zumba Game et al. (2024)
reportan efectos positivos
robustos de la gamificación apoyada en TIC sin que el diseño distinga con claridad la contribución
específica de componentes de inteligencia artificial.
Al contrastar la escala de la evidencia internacional (revisiones que sintetizan entre 61 y 100
estudios primarios) con la producción académica ecuatoriana identificada (estudios descriptivos,
análisis FODA y experiencias de aula con muestras reducidas, como los 27 estudiantes del estudio
de
Zumba Game et al., 2024
), se observa una brecha de investigación local: no se identificaron en
Ecuador
diseños
experimentales
o
cuasiexperimentales
que
evalúen
específicamente
la
combinación de inteligencia artificial y gamificación y no la gamificación o la IA de manera
aislada en plataformas virtuales de aprendizaje escolar. Esta ausencia limita la posibilidad de
extrapolar directamente al contexto ecuatoriano los tamaños de efecto reportados en la literatura
internacional, y refuerza la pertinencia de esta revisión como punto de partida para investigaciones
primarias futuras.
La brecha digital emerge como el principal moderador contextual de los beneficios documentados
internacionalmente. Si bien el
Ministerio de Educación del Ecuador (2025)
reporta avances concretos
en conectividad rural, y
Mora Torres (2026)
documenta mejoras en la conectividad de hogares
indígenas (+18.3 puntos porcentuales), la persistencia de brechas de acceso a internet en zonas
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Vol.8 No. 1 (2026) Enero - Junio
https://publicarciencia.itred.edu.ec/index.php
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rurales (34 %, según
Guarnizo Cajamarca et al., 2025
) y de capacitación docente (40 % en zonas
rurales)
sugiere
que
los
beneficios
de
la
IA
gamificada
documentados
en
contextos
de
alta
conectividad
podrían
no
transferirse
de
manera
automática
ni
equitativa
a
todo
el
territorio
ecuatoriano. Esta situación es consistente con la advertencia de
Castro Quilambaqui y Encalada
Segovia (2025)
sobre el riesgo de que la implementación de IA en la educación amplíe, en lugar de
reducir,
las
desigualdades
educativas
existentes
si
no
se
acompaña
de
inversión
sostenida
en
infraestructura y formación docente.
Finalmente,
la
ausencia
de
consideraciones
éticas
explícitas
en
la
mayoría
de
los
estudios
primarios revisados (
Létourneau et al., 2025
) y la falta de una estrategia nacional de inteligencia
artificial en Ecuador (
Mora Torres, 2026
) configuran una ventana de oportunidad para la política
educativa:
la fase actual de expansión de infraestructura digital podría constituir el
momento
propicio para incorporar, desde el diseño, salvaguardas éticas y de protección de datos alineadas
con
los
principios
propuestos
por
UNICEF-LAC
(2024)
,
antes
de
que
la
adopción
de
estas
tecnologías
se
generalice
de
manera
no
regulada,
como
ya
ocurre
en
la
educación
superior
ecuatoriana según el patrón “ascendente” identificado por
Mora Torres (2026)
.
3.8 Limitaciones del estudio
Esta revisión tiene un alcance narrativo y no incluyó un metaanálisis cuantitativo propio, por lo
que los tamaños de efecto citados corresponden a los reportados originalmente por los estudios
primarios y de revisión consultados.
La
búsqueda
y
el
cribado
fueron
realizados
por
un
único
investigador,
sin
doble
revisión
independiente ni aplicación uniforme de instrumentos estandarizados de evaluación de calidad
metodológica (tipo AMSTAR o Joanna Briggs Institute) sobre el conjunto total de fuentes, aunque
varios de los estudios primarios sí reportan haber aplicado dichos instrumentos internamente.
Es posible que exista sesgo de idioma y de publicación, dado que la búsqueda se restringió a
fuentes en español e inglés y a contenido con arbitraje académico o respaldo institucional.
La
producción
científica
ecuatoriana
que
combina
de
manera
explícita
inteligencia
artificial,
gamificación y plataformas virtuales de aprendizaje en población escolar es todavía escasa; la
mayoría de los estudios locales aborda estos componentes de manera aislada, lo que limita la
profundidad de la síntesis específica para el país.
Algunas fuentes potencialmente relevantes no pudieron ser recuperadas a texto completo debido
a
restricciones
de
acceso
o
errores
técnicos
de
recuperación,
lo
que
pudo
excluir
evidencia
adicional.
4. Conclusiones
La inteligencia artificial gamificada en plataformas virtuales de aprendizaje muestra evidencia
consistente de efectos positivos en la motivación, el compromiso y la personalización adaptativa
del aprendizaje de niñas, niños y adolescentes en edad escolar, y en varios estudios se asocia
también a mejoras en el rendimiento académico y en funciones cognitivas, incluso en poblaciones
con necesidades educativas específicas como los estudiantes con TDAH. En el caso del Ecuador,
este
potencial
coexiste
con
brechas
estructurales
de
conectividad,
equipamiento
y
formación
docente, así como con la ausencia de una política nacional específica de inteligencia artificial en
educación, lo que condiciona la posibilidad de traducir la evidencia internacional en beneficios
equitativos para toda la población escolar del país.
Cruz Choez et al
.,
2026
Impacto de la inteligencia artificial gamificada en plataformas virtuales de aprendizaje en la educación escolar: una revisión
sistemática en el Ecuador
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Vol.8 No. 1 (2026) Enero - Junio
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Recomendaciones
A partir de la evidencia sintetizada, se formulan las siguientes recomendaciones:
1. Política pública: diseñar una estrategia nacional de inteligencia artificial en educación,
actualmente inexistente (
Mora Torres, 2026
), articulada con el Plan de Transformación Digital
Educativa vigente y con lineamientos específicos para la educación escolar.
2. Infraestructura: sostener y ampliar la inversión en conectividad rural, aprovechando el
impulso de los 1000 puntos de conectividad satelital instalados por el
Ministerio de Educación
(2025)
, hacia una cobertura universal y equitativa.
3. Formación docente: implementar programas sistemáticos y sostenidos de capacitación en
inteligencia artificial y gamificación educativa, priorizando las zonas rurales, donde solo el
40 % de los docentes ha recibido capacitación digital específica (
Guarnizo Cajamarca et al.,
2025
).
4. Diseño pedagógico: promover el desarrollo o la adaptación culturalmente contextualizada
de plataformas de inteligencia artificial gamificada para la realidad educativa ecuatoriana,
evitando la transferencia acrítica de soluciones diseñadas para otros contextos.
5. Ética y protección infantil: establecer lineamientos de protección de datos y de bienestar
socioemocional de la niñez en el uso de inteligencia artificial, alineados con los principios
propuestos por
UNICEF-LAC (2024)
y por la declaración PRISMA en materia de transparencia
metodológica.
6.
Investigación futura:
impulsar estudios experimentales y longitudinales en el contexto
ecuatoriano
que
evalúen
específicamente
la
combinación
de
inteligencia
artificial
y
gamificación en plataformas virtuales de aprendizaje escolar, con muestras representativas,
grupos de comparación y consideraciones éticas explícitas.
12
Vol.8 No. 1 (2026) Enero - Junio
https://publicarciencia.itred.edu.ec/index.php
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