Aprendizaje adaptativo basado en la evaluación biométrica de la carga cognitiva en un clúster educativo y científico Autores: Halyna Kolomoiets - Institute of Education Content Modernisation, Kyiv (UA) Iryna Holiiad - Institute of Education Content Modernisation, Kyiv (UA) Vasyl Tutashynskyi - Institute of Pedagogy NAPS in Ukraine, Kyiv (UA) Larysa Hrytsenko - Korolenko National Pedagogical University, Poltava (UA) Ruslan Holiiad - V. I. Vernadsky Tavria National University, Kyiv (UA) Maryna Rebryna - Mykhailo Drahomanov Ukrainian State University, Kyiv (UA) Resumen El artículo presenta los resultados de un estudio experimental sobre la eficacia del aprendizaje adaptativo basado en la evaluación biométrica de la carga cognitiva de los estudiantes dentro de un clúster educativo y científico. El objetivo principal del estudio fue examinar el impacto de los indicadores fisiológicos, especialmente la frecuencia cardíaca, en la adaptación del proceso de aprendizaje con el fin de mejorar su eficacia. Durante el estudio, se monitorizó la frecuencia cardíaca de los estudiantes para determinar su nivel de carga cognitiva. En los casos en que se detectó una carga elevada, se redujo el ritmo de enseñanza o se introdujeron pausas. Los resultados de la evaluación final demostraron una ventaja estadísticamente significativa del grupo experimental frente al grupo de control. El análisis de correlación reveló una fuerte relación entre los niveles de frecuencia cardíaca y la calidad de la asimilación del material, lo que confirma la eficacia del uso de datos biométricos para adaptar el proceso de aprendizaje. Además, el artículo analiza indicadores biométricos como la conductancia de la piel y los movimientos oculares como marcadores objetivos del estado cognitivo durante el aprendizaje. Se examina la experiencia de integrar retroalimentación biométrica en plataformas educativas, incluidos estudios en el ámbito de la realidad aumentada y el uso de inteligencia artificial para el aprendizaje adaptativo. Se propone un concepto de arquitectura de sistema de IA para la monitorización automatizada y la adaptación del proceso de aprendizaje en tiempo real. Se presta especial atención a los clústeres educativos y científicos como entornos para el desarrollo y la implementación de tecnologías innovadoras de aprendizaje adaptativo basadas en la monitorización biométrica. Se describen las ventajas del enfoque basado en clústeres para la personalización del aprendizaje y para facilitar la colaboración interdisciplinaria entre instituciones educativas, organizaciones de investigación y el sector de las tecnologías de la información. En el marco del estudio, se fundamenta la eficacia del aprendizaje adaptativo basado en datos biométricos para aumentar la motivación, reducir el estrés y mejorar el rendimiento académico de los estudiantes durante el proceso educativo.