Educational Chatbots and Adaptive Learning: Personalizing Knowledge through Language Models in Secondary Education.
DOI:
https://doi.org/10.70577/0a9hka64Keywords:
STEM, Educational chatbots, Adaptive Learning, Language Models, Personalized Learning, Secondary Education, Artificial Intelligence.Abstract
The article presents an analysis of the incorporation of educational chatbots based on language models within adaptive learning systems for secondary school students, focusing on the personalization of knowledge for solving complex problems, the systemic transformation of the educational environment, and the integration of technology in education. The study employed a mixed-methods research design, combining quantitative analyses related to the evaluation of academic performance and motivation with the collection of qualitative data through interviews, observations, and the analysis of interaction within conversational systems. The study included a total of 120 students from Latin America who used an adaptive chatbot that modified learning pathways, difficulty levels, and real-time feedback based on users’ responses and thought patterns.
The results show an increase in students’ motivation and autonomy, as well as improvements in critical reasoning, speed, and accuracy in solving complex problems. Quantitative data analysis indicates statistically significant differences in the variables of interest between the control and experimental groups, while qualitative analysis confirmed that students regarded the chatbot as an accessible, reliable, and useful resource for personalized learning, which can be considered a flexible educational tool.
The study demonstrates that integrating language models into adaptive systems enables differentiated instruction in secondary education by providing personalized learning pathways, immediate feedback, and real-time teacher-like interaction. Therefore, adaptive chatbots are considered to promote educational innovation, equitable access to learning, and the shift toward more inclusive and efficient digital ecosystems.
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