Personalized learning, a pedagogical approach tailored to individual needs and capacities, has garnered considerable attention in the era of artificial intelligence (AI) and the fourth industrial revolution. This systematic literature review aims to identify key drivers of personalized learning and critically assess the role of AI in reinforcing these drivers. Following PRISMA guidelines, a thorough search was conducted across major peer-reviewed journal databases, resulting in the inclusion of 102 relevant studies published between 2013 and 2022. A combination of qualitative and quantitative analyses, employing categorization and frequency analysis techniques, was performed to discern patterns and insights from the literature. The findings of this review highlight several critical drivers that contribute to the effectiveness of personalized learning, both from a broad view of education and in the specific context of e-learning. Firstly, recognizing and accounting for individual student characteristics is foundational to tailoring educational experiences. Secondly, personalizing content delivery and instructional methods ensures that learning materials resonate with learners' preferences and aptitudes. Thirdly, customizing assessment and feedback mechanisms enables educators to provide timely and relevant guidance to learners. Additionally, tailoring user interfaces and learning environments fosters engagement and accessibility, catering to diverse learning styles and needs. Moreover, the integration of AI presents significant opportunities to enhance personalized learning. AI-driven solutions offer capabilities such as automated learner profiling, adaptive content recommendation, real-time assessment, and the development of intelligent user interfaces, thereby augmenting the personalization of learning experiences. However, the successful adoption of AI in personalized learning requires addressing various challenges, including the need to develop educators' competencies, refine theoretical frameworks, and navigate ethical considerations surrounding data privacy and bias. By providing a comprehensive understanding of the drivers and implications of AI-driven personalized learning, this review offers valuable insights for educators, researchers, and policymakers in the Education 4.0 era. Leveraging the transformative potential of AI while upholding robust pedagogical principles, personalized learning holds the promise of unlocking tailored educational experiences that maximize individual potential and relevance in the digital economy.

Resumen La educación chilena atraviesa por un proceso de cambios estructurales impulsados por nuevas reformas educacionales. La apropiada implementación del cambio educativo necesariamente ocurre a través de los principales actores encargados de la implementación de las reformas: los docentes. Las investigaciones sobre el tema coinciden en que la implementación de reformas introduce elementos de tensión entre el profesorado, situación que se suma a los desafíos que enfrentan los establecimientos educacionales situados en comunidades educativas con altos índices de vulnerabilidad socioeconómica. Esta investigación cualitativa, basada en un estudio de caso, explora el discurso de los docentes en ejercicio con respecto a su experiencia de trabajo colaborativo con sus pares contemplando los factores facilitadores y obstaculizadores del mismo. La información obtenida permite interpretar que la colaboración entre pares y su implicancia a lo largo del desarrollo profesional de los docentes se vincula a las distintas etapas vitales y de inserción laboral.

Es sabido que la mejora educativa se sostiene en el desarrollo de la profesión docente y el fortalecimiento del trabajo colaborativo entre pares profesionales. Sin embargo, la ubicuidad del concepto de colaboración y la escasa información sobre cómo orientar este cambio han reducido las posibilidades de que ocurran innovaciones trascendentes en la práctica docente chilena. Frente a lo anterior, se estableció la necesidad de analizar el modelo de las Comunidades Profesionales de Aprendizaje (CPA) (^{Dufour, 2004}) con miras a su implementación en establecimientos educativos del país. Para ello se realizó un estudio cualitativo y posteriormente en base a los hallazgos se revisó la propuesta de las Comunidades Profesionales de Aprendizajes de acuerdo al contexto. Los resultados permitieron valorar las posibilidades de instaurar el modelo a partir de componentes propios de la experiencia estudiada como el reconocimiento profesional y el valor dada a la experiencia de trabajo colaborativo entre pares.

El propósito de este artículo es analizar las implicancias de un Plan de Trabajo, diseñado por el equipo de investigación, para orientar procesos de mejora que se estaban desarrollando en el equipo directivo de un establecimiento educacional integrante de una Red de Colaboración Universidad-Escuela. En el plan se consideraron fases basadas en la revisión del Modelo de Liderazgo Instruccional y el fortalecimiento de las competencias de liderazgo a partir de las comunidades profesionales de aprendizaje. Se siguió un diseño metodológico correspondiente a un estudio descriptivo de casos de método mixto y transformador. Los resultados evidenciaron que el plan fue una experiencia de acompañamiento que facilitó al equipo directivo una real orientación al cambio y al desarrollo de capacidades para dar respuesta a las exigencias propias de la institución educativa que dirigían.

The central purpose of the present study is to assess the early numeracy skills of Chilean kindergarten students, taking into consideration the socioeconomic status (SES) of the schools they attend. A sample of 19 urban schools and 498 students were used for the study. Research Findings: The data analysis showed statistical differences in the results of students from low SES schools compared with medium and high SES schools in four symbolic number tasks: counting fluency, oral number identification, oral number comparison, and non-oral number comparison. Hierarchical regression analyses revealed a direct contribution of school vulnerability index, non-symbolic number tasks, and symbolic number tasks in number comparison performance. These analyses also revealed that school vulnerability index made a loose predictive contribution when symbolic number tasks were introduced into the model. Practice or Policy: The achievement gap detected in the early stages of formal education will most likely increase with time. Early detection of mathematics learning difficulties, effective intervention, and training of teaching staff may be means of equalizing the performance of students from different socioeconomic backgrounds.