Personalización educativa en el ámbito lingüístico mediante la inteligencia artificial generativa y chatbots. Revisión sistemática

Abstract

Este estudio ofrece una revisión sistemática (2020–2025) sobre la personalización del aprendizaje lingüístico mediante inteligencia artificial generativa y chatbots. Se analizan tecnologías como chatbots y modelos de lenguaje (e.g., ChatGPT) en la adaptación de contenidos, niveles y estilos a cada estudiante. Usando el protocolo PRISMA 2020, se seleccionaron estudios de Scopus, Dialnet y ERIC. Los resultados muestran mejoras en motivación, autonomía y habilidades lingüísticas (escritura, comprensión y expresión oral). La retroalimentación automatizada impulsa el aprendizaje autónomo. Sin embargo, se identifican desafíos éticos, necesidad de formación docente y riesgo de dependencia tecnológica. Se recomienda una integración gradual, crítica y guiada por principios éticos.

This study presents a systematic review (2020–2025) on the personalisation of language learning through generative artificial intelligence and chatbots. It analyses technologies such as chatbots and language models (e.g., ChatGPT) in adapting content, levels, and teaching styles to individual learners. Using the PRISMA 2020 protocol, studies were selected from Scopus, Dialnet, and ERIC. The findings show improvements in motivation, autonomy, and linguistic skills (writing, reading comprehension, and speaking). Automated feedback supports self-regulated learning. However, ethical challenges, the need for specialised teacher training, and the risk of technological dependency are identified. A gradual, critical integration guided by ethical principles is recommended

Este estudo apresenta uma revisão sistemática (2020–2025) sobre a personalização da aprendizagem linguística mediante inteligência artificial generativa e chatbots. Analisa tecnologias como chatbots e modelos de linguagem (por exemplo, o ChatGPT) na adaptação de conteúdos, níveis e estilos de ensino às necessidades individuais dos aprendentes. Com base no protocolo PRISMA 2020, foram selecionados estudos das bases de dados Scopus, Dialnet e ERIC. Os resultados evidenciam melhorias na motivação, na autonomia e nas competências linguísticas (escrita, compreensão leitora e expressão oral). A retroalimentação automatizada favorece a aprendizagem autorregulada. Contudo, identificam‑se desafios éticos, a necessidade de formação docente especializada e o risco de dependência tecnológica. Recomenda‑se uma integração gradual e crítica, orientada por princípios éticos.