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Evelisy Linares Rodríguez
, José Ignacio Niño González 
Objetivo: Este artículo analiza la convergencia entre neurociencia, neuroeducación e inteligencia artificial (IA) como tríada para transformar los procesos de enseñanza-aprendizaje en el siglo XXI. Se pretende examinar cómo los principios neurocientíficos pueden orientar el diseño de tecnologías educativas inteligentes y cuáles son los beneficios y riesgos de su integración. Metodología: Se realizó una revisión bibliográfica de investigaciones recientes (2020–2025) y un análisis crítico de casos de aplicación de IA educativa, particularmente en plataformas cognitivas (CogniFit, Lumosity) y tutorías virtuales adaptativas y generativas (Duolingo Max, Khanmigo). Asimismo, se consideran experiencias emergentes con interfaces cerebro-computadora (BCI) y sistemas de detección temprana de dislexia y TDAH basados en IA. Resultados y Discusión: La evidencia muestra que la IA adaptativa mejora la personalización y la motivación, como en Duolingo, donde el modelo Birdbrain ajusta la dificultad y logra aprendizajes comparables a varios semestres universitarios. Khanmigo, basado en GPT-4, ha demostrado incrementos en participación y rendimiento en aulas piloto. Conclusiones: las analíticas de aprendizaje facilitan al docente identificar patrones cognitivos y planificar intervenciones diferenciadas. Sin embargo, persisten riesgos vinculados a sesgos algorítmicos, dependencia tecnológica y posibles efectos de deshumanización del aprendizaje. No obstante, su implementación debe estar guiada por marcos éticos y pedagógicos que aseguren que la IA complemente, y no sustituya, la mediación humana, preservando así la integralidad del aprendizaje. Aportes: La tríada neurociencia–neuroeducación–IA ofrece oportunidades inéditas para diseñar entornos educativos más inclusivos y efectivos.
Objective: This article analyzes the convergence of neuroscience, neuroeducation, and artificial intelligence (AI) as a triad to transform teaching and learning processes in the 21st century. It aims to examine how neuroscientific principles can guide the design of intelligent educational technologies and what the benefits and risks of their integration are. Methodology: A literature review of recent research (2020–2025) and a critical analysis of educational AI application cases were conducted, particularly in cognitive platforms (CogniFit, Lumosity) and adaptive and generative virtual tutoring (Duolingo Max, Khanmigo). Emerging experiences with brain-computer interfaces (BCIs) and AI-based early detection systems for dyslexia and ADHD are also considered. Results and Discussion: The evidence shows that adaptive AI improves personalization and motivation, as in Duolingo, where the Birdbrain model adjusts the difficulty and achieves learning comparable to several university semesters. Khanmigo, based on GPT-4, has demonstrated increases in participation and performance in pilot classrooms. Conclusions: Learning analytics helps teachers identify cognitive patterns and plan differentiated interventions. However, risks remain related to algorithmic biases, technological dependence, and potential dehumanizing effects on learning. Nevertheless, its implementation must be guided by ethical and pedagogical frameworks that ensure AI complements, and does not replace, human mediation, thus preserving the holistic nature of learning. Contributions: The triad of neuroscience, neuroeducation, and AI offers unprecedented opportunities to design more inclusive and effective educational environments.
