El método de Aprendizaje Lógico y de Actividades para el Desarrollo de Habilidades de Pensamiento Mejoradas (LAL) es un enfoque educativo que fomenta el desarrollo del pensamiento crítico, la resolución de problemas y las habilidades de toma de decisiones en los estudiantes mediante actividades de aprendizaje prácticas y experienciales. Aunque LAL ha demostrado efectos favorables en el crecimiento cognitivo de los niños, presenta varios obstáculos, incluyendo la necesidad de instrucción personalizada y la complejidad de rastrear el avance. El presente estudio presenta un modelo conocido como el Modelo de Aprendizaje Lógico y de Actividades basado en Redes Neuronales Profundas (DNN-LALM) como una solución potencial para abordar los desafíos mencionados. El DNN-LALM emplea metodologías avanzadas de aprendizaje automático para ofrecer instrucción personalizada y seguimiento de evaluación, y mejorar la competencia en actividades cognitivas y orientadas a tareas. El modelo en consideración ha sido evaluado utilizando un conjunto de datos que comprende evaluaciones cognitivas de niños. Los hallazgos indican mejoras notables en precisión, exactitud y recuperación. El modelo anterior alcanzó una tasa de precisión del 93% en la detección de patrones lógicos y una tasa de precisión del 87% en la predicción de resultados de actividades. Los hallazgos de este estudio indican que la implementación de DNN-LALM puede aumentar la eficacia de LAL en el fomento del crecimiento cognitivo, facilitando así un mejor monitoreo del avance de los niños por parte de educadores y padres. El modelo en consideración puede transformar el enfoque hacia LAL en entornos educativos, facilitando oportunidades de aprendizaje más individualizadas y eficaces para los niños.