Neuroscience, Neuroeducation and Artificial Intelligence: a triad to transform 21st century teaching and learning
Keywords:
Neuroeducation; Learning; Technologies; Artificial Intelligence; InnovationAbstract
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.
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