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El papel de la inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas no asociadas a la discapacidad

 

The role of artificial intelligence in the learning of students with specific educational needs not associated with disability

 

O papel da intelig�ncia artificial na aprendizagem de alunos com necessidades educativas espec�ficas n�o associadas � defici�ncia

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: dozambrano02@gmail.com

 

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 23 de marzo de 2024 *Aceptado: 07 de abril de 2024 * Publicado: �10 de mayo de 2024

 

        I.            Universidad UTE, Calle Rumipamba s/n, entre Burgeois y Avenida Atahualpa, Universidad T�cnica de Manab�, Portoviejo, Avenida Urbina y Portoviejo 130105, Ecuador.

      II.            Universidad Estatal de Milagro, Cdla. Universitaria �Dr. R�mulo Minchala Murillo� � km. 1.5 v�a Milagro � Virgen de F�tima; Milagro, Guayas, Ecuador.

   III.            Universidad UTE, Calle Rumipamba s/n, entre Burgeois y Avenida Atahualpa, Ecuador.

   IV.            Universidad Laica Eloy Alfaro de Manab�, Av. Circunvalaci�n, V�a a San Mateo, Manta � Manab�, Ecuador.

Resumen

El contexto educativo de la Educaci�n General B�sica en Ecuador se centra en valores como la justicia, la innovaci�n y la solidaridad. La era digital ha tra�do beneficios significativos, fomentando la inclusi�n y la innovaci�n, aunque la integraci�n de las TIC presenta desaf�os para los docentes. La inteligencia artificial ha revolucionado la educaci�n al permitir la personalizaci�n del aprendizaje y ofrecer orientaci�n remota, pero su implementaci�n enfrenta obst�culos como la necesidad de generar confianza y abordar diversas �reas de conocimiento. Por ello, el presente trabajo tiene como objetivo analizar el papel de la inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas no asociadas a la discapacidad, mediante la aplicaci�n de un instrumento de recopilaci�n de datos para la generaci�n de una metodolog�a de aprendizaje apegada a una educaci�n inclusiva permitiendo equidad e igualdad de oportunidades.� La metodolog�a consta de tres fases: una revisi�n bibliom�trica y an�lisis de tendencias, recopilaci�n y an�lisis de datos, y dise�o de una metodolog�a de mejora para ni�os con necesidades educativas espec�ficas. Los resultados revelan un crecimiento seguido de una posible estabilizaci�n en el inter�s por el tema. Aunque ha existido un aumento constante en la cantidad de art�culos publicados, se observa una disminuci�n en la producci�n en los �ltimos a�os, sugiriendo un posible equilibrio en la atenci�n acad�mica. Tambi�n destacan la importancia de equilibrar el uso de la inteligencia artificial con estrategias que fomenten la interacci�n humana y la diversidad en el aula. Las barreras identificadas resaltan la necesidad de abordar tanto las limitaciones tecnol�gicas como las preocupaciones �ticas para una implementaci�n efectiva de la inteligencia artificial en el �mbito educativo. En conclusi�n, estos hallazgos subrayan la importancia de un enfoque integrado que considere tanto el potencial como las complejidades pr�cticas y �ticas de la inteligencia artificial en la educaci�n inclusiva.

Palabras clave: Inteligencia artificial; Aprendizaje; Necesidades educativas espec�ficas; No discapacidad; Educaci�n.

 

Abstract

The educational context of Basic General Education in Ecuador focuses on values such as justice, innovation and solidarity. The digital era has brought significant benefits, fostering inclusion and innovation, although the integration of ICT presents challenges for teachers. Artificial intelligence has revolutionized education by enabling personalization of learning and offering remote guidance, but its implementation faces obstacles such as the need to build trust and address diverse areas of knowledge. Therefore, the objective of this work is to analyze the role of artificial intelligence in the learning of students with specific educational needs not associated with disability, through the application of a data collection instrument for the generation of an attached learning methodology. to inclusive education allowing equity and equal opportunities. The methodology consists of three phases: a bibliometric review and trend analysis, data collection and analysis, and design of an improvement methodology for children with specific educational needs. The results reveal a growth followed by a possible stabilization in interest in the topic. Although there has been a constant increase in the number of articles published, a decrease in production has been observed in recent years, suggesting a possible balance in academic attention. They also highlight the importance of balancing the use of artificial intelligence with strategies that encourage human interaction and diversity in the classroom. The identified barriers highlight the need to address both technological limitations and ethical concerns for effective implementation of artificial intelligence in education. In conclusion, these findings underline the importance of an integrated approach that considers both the potential and the practical and ethical complexities of artificial intelligence in inclusive education.

Keywords: Artificial intelligence; Learning; Specific educational needs; Not disability; Education.

 

Resumo

O contexto educacional da Educa��o B�sica Geral no Equador centra-se em valores como justi�a, inova��o e solidariedade. A era digital trouxe benef�cios significativos, promovendo a inclus�o e a inova��o, embora a integra��o das TIC apresente desafios para os professores. A intelig�ncia artificial revolucionou a educa��o ao permitir a personaliza��o da aprendizagem e ao oferecer orienta��o remota, mas a sua implementa��o enfrenta obst�culos como a necessidade de construir confian�a e abordar diversas �reas do conhecimento. Portanto, o objetivo deste trabalho � analisar o papel da intelig�ncia artificial na aprendizagem de alunos com necessidades educacionais espec�ficas n�o associadas � defici�ncia, atrav�s da aplica��o de um instrumento de coleta de dados para a gera��o de uma metodologia de aprendizagem anexa � educa��o inclusiva permitindo. equidade e igualdade de oportunidades. A metodologia consiste em tr�s fases: revis�o bibliom�trica e an�lise de tend�ncias, coleta e an�lise de dados e desenho de uma metodologia de melhoria para crian�as com necessidades educacionais espec�ficas. Os resultados revelam um crescimento seguido de uma poss�vel estabiliza��o do interesse pelo tema. Embora tenha havido um aumento constante no n�mero de artigos publicados, observou-se uma diminui��o na produ��o nos �ltimos anos, sugerindo um poss�vel equil�brio na aten��o acad�mica. Destacam tamb�m a import�ncia de equilibrar o uso da intelig�ncia artificial com estrat�gias que incentivem a intera��o humana e a diversidade na sala de aula. As barreiras identificadas destacam a necessidade de abordar tanto as limita��es tecnol�gicas como as preocupa��es �ticas para a implementa��o eficaz da intelig�ncia artificial na educa��o. Em conclus�o, estas conclus�es sublinham a import�ncia de uma abordagem integrada que considere tanto o potencial como as complexidades pr�ticas e �ticas da intelig�ncia artificial na educa��o inclusiva.

Palavras-chave: Intelig�ncia artificial; Aprendizado; Necessidades educativas espec�ficas; N�o defici�ncia; Educa��o.

 

Introducci�n

En la actualidad, es de suma relevancia el comenzar por una breve descripci�n sobre el contexto educativo al cual est�n inmersos los estudiantes de Educaci�n General B�sica en el Ecuador. Para entender de mejor manera las caracter�sticas que tiene este nivel formativo, es importante mencionar que aqu� �los estudiantes adquieren un conjunto de capacidades y responsabilidades a partir de tres valores fundamentales que forman parte del perfil del bachiller ecuatoriano: la justicia, la innovaci�n y la solidaridad� (MINEDUC, s.f., p�rr. 1). Ahora, desde un punto de vista m�s anal�tico-interpretativo se demuestra que el �mbito educativo ha tenido bastantes cambios; con el aparecimiento de la nueva era digital m�ltiples beneficios y solvencias, para con los/as estudiantes, han forjado espacios m�s inclusivos e innovadores. Mendoza et al. (2023) mencionan que:

El aprendizaje es trascedente y est� influenciado por las interacciones del entorno f�sico y social, su estimulaci�n es constante y favorece el desarrollo de las funciones psicol�gicas, los procesos de aprendizaje y fomenta la relaci�n con la familia y la interacci�n con los dem�s. (p.4)

Es importante considerar que la educaci�n no es ajena a un proceso articulado, es decir, que siempre -desde sus inicios- mantiene l�neas de ejecuci�n para fortalecer lo te�rico-conceptual, pr�ctico y metodol�gico. He aqu� el aparecimiento de las TIC (Tecnolog�as de la Informaci�n y Comunicaci�n), en coordinaci�n con la inclusi�n; misma que �se ha convertido en un genuino desaf�o para la sociedad y en especial para los docentes, quienes tienen la responsabilidad de conducir el acto educativo� (Pereira da Silva et al., 2022, p.209). Desde esta concepci�n, cabe recalcar que existen m�todos de ense�anza-aprendizaje para estudiantes de Educaci�n General B�sica, los cuales posibilitan un crecimiento multidisciplinar; en otras palabras, que no se ajustan o alinean a una sola �rea de estudio -tambi�n conocida como campo del conocimiento, sino que dan apertura a la recepci�n de una amplia gama de contenidos para el correcto desarrollo-desenvolvimiento de los educandos (Rodr�guez, 2023).�

Ahora, desde el terreno aplicativo, la educaci�n en todos sus niveles ha tenido una profunda y evidente metamorfosis de esencia, en otras palabras, que no se mantiene en procesos ambiguos para demostrar potenciales cambios y sobre todo, innovaci�n. He aqu� el aparecimiento de la inteligencia artificial, Garc�a et al. (2020) dicen que esta es de gran ayuda para adquirir estas competencias esenciales mediante el uso de aplicaciones pedag�gicas basadas en Big Data, aprendizaje autom�tico y aprendizaje profundo. Esto permitir�a descentralizar y adaptar de manera personalizada el proceso de ense�anza-aprendizaje, as� como brindar orientaci�n a los estudiantes respecto a los planes de estudio e incluso ofrecer capacitaci�n a distancia. En consecuencia, con la vinculaci�n entre estas categor�as el obtener r�ditos inmediatos en mejoramiento y actividad docente, se ver�n en un plazo corto e inmediato. Al respecto, Carbonell, Burgos et al. (2023) mencionan que:

La inteligencia artificial renunci� al medio de la ciencia ficci�n para colarse en el d�a a d�a de las personas y su cotidianidad, y, a pesar que se encuentra en una etapa inicial, se reconoce que ella est� cobrando la misma importancia y transcendencia que logr� el internet en sus inicios. (p.6)

La existencia de este campo, medio o recurso de implementaci�n hace que m�s docentes elaboren materiales y presentaciones m�s din�micas e ilustrativas. En torno a quienes integran los diversos niveles de Educaci�n General B�sica, se les aporta de manera sustancial y significativa a la realizaci�n de multiplicidad (variedad) de insumos, tareas o trabajos.

A pesar de ello, la integraci�n de la IA en la educaci�n superior parece traer enormes beneficios para la docencia transformadora. Por ejemplo, un estudio encontr� que la IA no s�lo puede ayudar a profesores y estudiantes a crear cursos personalizados a sus necesidades, sino tambi�n puede proporcionar retroalimentaci�n a ambos sobre el �xito del curso en su conjunto. (Verma, 2018 citado por Vera, 2023, p.2)

Es indiscutible que la IA ha dado un giro importante en el crecimiento de actividades acad�micas, sobre todo en la composici�n de tem�ticas afines a una asignatura. Pero, tambi�n se encuentra inmersa en situaciones complejas o desaf�os estructurales. Seg�n Rodr�guez, Orozco, Garc�a et al. (2023), los retos de implementaci�n tambi�n est�n relacionados con la amplia gama de �reas de conocimiento que la IA abarca. Desde su aplicaci�n en el �mbito de la salud hasta su uso en la educaci�n legal, se evidencia la importancia de generar confianza en las tecnolog�as inform�ticas y el aprendizaje profundo. Esto implica asegurar la precisi�n de diagn�sticos, modelos y enfoques metodol�gicos que beneficien a los estudiantes.

M�s all� de estas circunstancias y manteniendo su potencial innovador, la �IA ha demostrado su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y extraer informaci�n relevante, lo que ha llevado a avances significativos en la forma como un individuo accede al conocimiento� (Aparicio, 2023, p.3). Ya en este punto surge la siguiente pregunta, �c�mo se aplica la IA en personas con necesidades educativas especiales (NEE) no asociadas a una discapacidad? Para responder esta interrogante, es necesario considerar que las NEE hacen referencia a los requisitos espec�ficos que los estudiantes pueden tener para acceder al plan de estudios y participar de forma efectiva en el proceso de aprendizaje y ense�anza (Cede�o, 2023). Con este eje conductor, el sistema educativo y principalmente la EGB en el Ecuador, se enmarcan en un c�mulo de necesidades por fomentar una mayor evoluci�n en creaci�n, emisi�n y recepci�n de contenidos, sin tapujos, secretismo, desinter�s ni exclusi�n.

Los casos de notoriedad existentes en el contexto ecuatoriano bajo las condiciones antes mencionadas, demuestran que la inteligencia artificial juega un papel protag�nico en el ambiente formativo. Para quienes padecen digraf�a, considerada como �un trastorno de la capacidad de la escritura que se caracteriza por una serie de dificultades o incapacidades para comprender textos escritos� (Tuarez, 2022, p.17), lo que se recomienda son los sistemas de comunicaci�n aumentativa y alternativa (CAA). Estos, seg�n Guill�n Caballero et al. (2018) citados por Cede�o (2023), buscan ense�arles a utilizar programas inform�ticos que transformen texto escrito en voz y que les permitan adquirir habilidades para trabajar con la informaci�n escrita, garantizando as� su comprensi�n y facilitando su estudio posterior.

Otra de las tipolog�as existentes gira en torno a la discalculia, �trastorno de aprendizaje num�rico donde las personas pueden enfrentar dificultades para entender desde los conceptos m�s b�sicos� (Tuarez, 2023, p.17). Las plataformas de aprendizaje num�rico adaptativo son facilitadoras en el aprendizaje progresivo de f�rmulas y c�lculos mediante inteligencia artificial, las cuales, en palabras de Fonseca & Medina (2020), personalizan el contenido num�rico con la ayuda de algoritmos, los mismos que ofrecen un aprendizaje m�s efectivo y personalizado. En definitiva, el abordaje y vinculaci�n de la IA en la educaci�n de personas con NEE no asociadas a una discapacidad, ofrecen respaldo emocional a los estudiantes, brindando recordatorios de tareas, consejos para motivaci�n y comentarios positivos, lo cual puede resultar especialmente ventajoso para aquellos con desaf�os emocionales o de concentraci�n (Mendoza, 2018).

 

Metodolog�a

La metodolog�a a utilizar en el presente estudio ser� aplicada y experimental, mismas que permitir�n determinar la informaci�n necesaria para la comprobaci�n de la relaci�n establecida como inicio. El m�todo de investigaci�n escogido para este trabajo se enfoca en un an�lisis mixto cualitativo y cuantitativo, donde las t�cnicas de recolecci�n de datos se centran en una encuesta y un focus group a expertos en la tem�tica. Para dar ejecuci�n a este estudio se plantean tres fases: Fase 1. Revisi�n bibliom�trica y an�lisis de tendencias, Fase 2: Recopilaci�n de datos y An�lisis de datos, Fase 3: Dise�o de una metodolog�a de mejora para ni�os con NEE no asociadas a la discapacidad

Fase 1: Revisi�n bibliom�trica y an�lisis de tendencias

El proceso de revisi�n bibliom�trica consta de tres subfases: (i) definici�n de criterios de b�squeda, palabras claves y periodos de tiempo, (ii) extracci�n y procesamiento de datos, y (iii) an�lisis de datos e interpretaci�n. Dentro de la subfase de investigaci�n se realiz� una b�squeda avanzada en la base de datos de alto impacto Scopus, donde se utiliz� la ecuaci�n de b�squeda formulada en base a las palabras claves como: specific educational, artificial intelligence, no disability, Learning combinadas con operadores booleanos �OR y AND� dieron como resultado la primera parte de la b�squeda quedando la ecuaci�n de la siguiente manera, con un total de 847 documentos ( TITLE-ABS-KEY ( specific*� AND� educational* )� AND� TITLE-ABS-KEY ( artificial� AND� intelligence* )� AND� TITLE-ABS-KEY ( learning* ) ).

Los datos fueron refinados por medio de criterios de inclusi�n y exclusi�n como el tipo de documento, donde se seleccion� solo �art�culos�, debido a que, son trabajos de investigaci�n presentados y evaluados por pares quedando 329 documentos con la siguiente ecuaci�n: ( TITLE-ABS-KEY ( specific*� AND� educational* )� AND� TITLE-ABS-KEY ( artificial� AND� intelligence* )� AND� TITLE-ABS-KEY ( learning* ) AND� TITLE-ABS-KEY ( no disability* ) ). Luego de recopilar datos en Scopus, se descargaron en formato CSV con detalles sobre producci�n acad�mica, autores, afiliaciones, t�tulos, a�os, palabras clave y res�menes. Estos datos se analizaron en Excel mediante tablas din�micas para organizar informaci�n sobre producci�n cient�fica en el intervalo de a�os correspondientes.

Luego de la revisi�n bibliogr�fica, se plante� considerar criterios de comparaci�n ante el analizar el papel de la inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas no asociadas a la discapacidad, mismos que son necesarios para garantizar la validez de este estudio cient�fico.

Criterios de comparaci�n

Enfoque y objetivos

Metodolog�a

Datos y muestras

Tecnolog�as de IA

Resultados y conclusiones

Impacto en la pr�ctica educativa

�         Evaluar el enfoque y los objetivos de cada art�culo permiti� comprender qu� aspectos de la relaci�n entre la IA y el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas est�n siendo investigados. Esto ayud� a determinar la relevancia del estudio para responder preguntas espec�ficas en el campo educativo.

�         La metodolog�a utilizada en cada estudio influy� en la validez y fiabilidad de los resultados obtenidos. Al considerar este criterio, se pudo determinar la solidez del dise�o investigativo.

�         Se consider� la calidad de los datos y la representatividad de la muestra debido a que son fundamentales para garantizar la validez de los hallazgos. Evaluar este criterio ayud� a determinar si los resultados son generalizables a la poblaci�n objetivo y si se tuvo en cuenta posibles sesgos en la selecci�n de la muestra.

�         Dado que la IA abarca una amplia gama de t�cnicas y herramientas, result� importante comprender qu� tecnolog�as espec�ficas se est�n utilizando en cada estudio y c�mo se aplican para apoyar el aprendizaje de los estudiantes. Esto permite evaluar la innovaci�n y la efectividad de las soluciones propuestas.

�         La interpretaci�n de los resultados y las conclusiones extra�das de ellos proporcion� informaci�n crucial sobre el impacto potencial de la IA en el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas. Evaluar la coherencia y la relevancia de los hallazgos ayudar� a determinar la contribuci�n del estudio al conocimiento existente en el campo.

�         Para comprender c�mo los hallazgos de cada estudio pueden traducirse en pr�cticas educativas concretas es fundamental para evaluar su relevancia y utilidad en el mundo real. Considerar este criterio ayud� a identificar intervenciones efectivas y promover la implementaci�n de soluciones basadas en IA en entornos educativos.

Fase 2: Recopilaci�n y an�lisis de datos

Para la recopilaci�n de datos se estableci� un cuestionario de 10 preguntas estructuradas para ser aplicado en la poblaci�n de expertos que han desempe�ado funciones en torno a la tem�tica.

Para el c�lculo de la muestra de este estudio se consideraron los siguientes datos:

Datos:

Tama�o de la poblaci�n = 640 expertos

Margen de error (intervalo de confianza) = 95 % � Puntuaci�n Z = 1,96

Nivel de Confianza (Z) = 95%

Desviaci�n Est�ndar = 0,05

 

.

 

 

Esta encuesta se centr� en el detalle de la colaboraci�n entre educadores y especialistas en apoyo a estudiantes con necesidades educativas espec�ficas no asociados a la discapacidad. , donde se plante� cubrir las dificultades existentes en el �mbito educativo como: Dificultades de atenci�n, comprensi�n lectora, matem�ticas, escritura, comunicaci�n verbal.

 

Fase 3: Dise�o de una metodolog�a de mejora para estudiantes con NEE no asociadas a la discapacidad

En la fase 3, se desarroll� un dise�o de una metodolog�a de misma que busca mejorar el proceso de aprendizaje de los estudiantes con NEE no asociadas a la discapacidad. Esta metodolog�a incluye un planteamiento de estrategias interactivas, din�micas y relevantes que incluyen elementos de gamificaci�n, retroalimentaci�n instant�nea y actividades personalizadas, con el fin de ayudar a los estudiantes a aumentar la motivaci�n y la participaci�n de los estudiantes en el proceso de aprendizaje. Para garantizar el aprendizaje cada estrategia cont� con escalas de medici�n de aprendizaje basadas en IA con el fin de proporcionar informaci�n detallada sobre el progreso acad�mico y el rendimiento de los estudiantes a lo largo del tiempo. Esto permiti� a los educadores identificar �reas de fortaleza y debilidad, as� como ajustar las estrategias de ense�anza para satisfacer las necesidades cambiantes de los estudiantes.

 

Resultados

 

Fase 1: Revisi�n bibliom�trica y an�lisis de tendencias

Figura 1: An�lisis de tendencia central de producci�n de art�culos

Inicio de la Tem�tica (1988-2004): Durante esta fase, hubo un crecimiento gradual en la cantidad de art�culos publicados, con un m�ximo de 6 art�culos en el a�o 2004. Sin embargo, la producci�n de art�culos fue relativamente baja en comparaci�n con las otras fases.

Crecimiento (2005-2015): En esta fase, se observa un aumento constante en la producci�n de art�culos, con fluctuaciones anuales pero una tendencia general al alza. Los a�os con mayores incrementos fueron 2013 y 2015, con 8 y 6 art�culos respectivamente.

Maduraci�n (2016-2024): Esta fase muestra un crecimiento exponencial en la producci�n de art�culos, con un aumento significativo cada a�o. La cantidad de art�culos publicados se duplica o triplica en muchos a�os, con un m�ximo de 108 art�culos en 2023. Sin embargo, en 2024, la cantidad de art�culos disminuy� a 47, lo que indica una posible estabilizaci�n o ralentizaci�n en la producci�n, se puede asumir que sucede este cambio brusco porque el a�o est� en curso.

En t�rminos generales, el tema del papel de la inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas no asociadas a la discapacidad ha experimentado un crecimiento significativo a lo largo del tiempo, especialmente en la fase de maduraci�n, mismo que se encuentra demostrado en la ecuaci�n exponencial y = 4E-94e0,1077x abarcando un chi cuadrado de R� = 0,6123. Este valor en la producci�n de art�culos refleja un mayor inter�s y reconocimiento de la importancia de este tema en la comunidad acad�mica, as� como avances tecnol�gicos que han permitido investigaciones m�s profundas y complejas en este campo.

 

Estad�sticas

 

 

Figura 2: An�lisis estad�stico de media, mediana y desviaci�n est�ndar de la tendencia

 

La media de los a�os es de aproximadamente 2009,1, lo que indica que, en promedio, los art�culos fueron producidos alrededor de este a�o. Por otro lado, la desviaci�n est�ndar de 11,0 indica que los a�os est�n relativamente agrupados alrededor de la media, lo que sugiere una cierta estabilidad en la producci�n de art�culos a lo largo del tiempo. En el caso de los rangos, el estudio indica que va desde 1988 hasta 2024, con la mayor�a de los datos concentrados entre los a�os 2002 y 2018, como lo indican el primer y tercer cuartil (Q1 y Q3). La mediana que result� fue de (2011,5) tambi�n cae dentro de este rango, lo que indica que la mitad de los art�culos fueron producidos antes de este a�o y la otra mitad despu�s.

Dentro del estudio se observa una cierta variabilidad en la producci�n de art�culos a lo largo del tiempo, con algunos a�os que muestran una producci�n m�s alta que otros. Por ejemplo, los datos muestran picos en la producci�n de art�culos en 2004, 2013, 2015 y 2022, mientras que otros a�os muestran una producci�n m�s baja. A pesar de la variabilidad, no parece haber una tendencia clara de crecimiento o decrecimiento en la producci�n de art�culos a lo largo del tiempo. Sin embargo, se observa un aumento significativo en la producci�n a partir de 2013 hasta 2022, seguido de una disminuci�n en 2023 y 2024. Es importante tener en cuenta el contexto y los eventos espec�ficos que pueden haber influido en la producci�n de art�culos en ciertos a�os. Por ejemplo, avances tecnol�gicos, cambios en pol�ticas educativas o eventos importantes en el campo de la inteligencia artificial pueden haber afectado la producci�n de art�culos en ciertos per�odos.

 

 

Art�culos de mayor impacto

 

Tabla 1: An�lisis de art�culos cient�ficos revisados en la b�squeda de literatura

 

Los estudios analizados presentan un enfoque claro centrado en el uso de tecnolog�as de inteligencia artificial para abordar necesidades espec�ficas en el �mbito educativo. Desde mejorar el rendimiento acad�mico de estudiantes con TDAH hasta promover la comunicaci�n y participaci�n de aquellos con autismo. Cada investigaci�n se dirige hacia un objetivo preciso como optimizar la experiencia educativa para grupos con requerimientos particulares, mediante el empleo de diversas herramientas tecnol�gicas, que buscan ofrecer soluciones personalizadas que respondan a las necesidades individuales de cada estudiante, facilitando as� su desarrollo acad�mico y su integraci�n en el entorno educativo.

La metodolog�a empleada en estos estudios abarca una amplia gama de enfoques de investigaci�n, desde estudios experimentales controlados hasta revisiones sistem�ticas y estudios de caso. Esta diversidad metodol�gica refleja la complejidad del tema y la necesidad de abordarlo desde diferentes perspectivas para obtener una comprensi�n m�s completa de c�mo las tecnolog�as de IA pueden impactar en la pr�ctica educativa. Cada metodolog�a utilizada proporciona un marco s�lido para evaluar el efecto de estas tecnolog�as en el aprendizaje y el desarrollo de los estudiantes.

Los datos y muestras utilizados en los estudios son igualmente diversos, reflejando la heterogeneidad de la poblaci�n estudiantil y las necesidades educativas espec�ficas que cada grupo representa. Desde estudiantes con TDAH, autismo, dislexia, TEL hasta aquellos con altas capacidades en matem�ticas, cada muestra proporciona una oportunidad �nica para evaluar el impacto de las tecnolog�as de IA en diferentes contextos educativos y con diferentes grupos de estudiantes. Esta variedad de datos permite una evaluaci�n m�s completa y precisa del potencial de las tecnolog�as de IA para mejorar la pr�ctica educativa y promover la inclusi�n en el aula.

Fase 2: Recopilaci�n y an�lisis de datos

En la fase 2, se realiz� el an�lisis de los datos obtenidos luego de la aplicaci�n del instrumento a la muestra de expertos, quienes pudieron responder acerca de c�mo la inteligencia artificial ayudar�a a mejorar el aprendizaje de los estudiantes. Con los datos tabulados se pretende proponer una adaptaci�n metodolog�a que incluya herramientas para fomentar el aprendizaje dentro del entorno educativo inclusivo.

�Con qu� frecuencia utilizas tecnolog�as de inteligencia artificial en tu entorno educativo para apoyar el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas?

 

Figura 3: Tabulaci�n acerca de la frecuencia de tecnolog�as en el entorno educativo

 

El an�lisis de la data revela que el uso de tecnolog�as de inteligencia artificial en entornos educativos para apoyar el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas var�a significativamente en frecuencia. La mayor�a de los encuestados informan un uso ocasional de estas tecnolog�as, con un total de 23 menciones, lo que sugiere que las tecnolog�as de IA se emplean de manera intermitente pero no de manera regular. Por otro lado, un n�mero considerable de encuestados reporta un uso raro de estas herramientas, con 15 menciones, mientras que 11 mencionan un uso frecuente y 7 nunca utilizan tecnolog�as de inteligencia artificial para este prop�sito en su entorno educativo. Estas variaciones en la frecuencia de uso pueden reflejar diferencias en la disponibilidad de recursos, la capacitaci�n del personal educativo o las preferencias individuales en la adopci�n de tecnolog�a en el �mbito educativo.

 

 

 

 

 

 

�Qu� se puede lograr mediante el uso adecuado de inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas?

 

Figura 4: Uso adecuado de inteligencia artificial en el aprendizaje.

 

El an�lisis de datos para detectar patrones de rendimiento y comportamiento es el enfoque m�s frecuentemente mencionado, con un total de 23 referencias. Este m�todo implica la utilizaci�n de datos recopilados sobre el desempe�o y la conducta de los estudiantes para identificar tendencias que puedan guiar la toma de decisiones educativas. Por otro lado, la retroalimentaci�n proporcionada �nicamente al final del proceso de aprendizaje, mencionada en 22 ocasiones, sugiere una pr�ctica que podr�a limitar las oportunidades de ajustes y mejoras durante el desarrollo del proceso. Adem�s, la limitaci�n de la supervisi�n directa de los docentes sobre el proceso de aprendizaje de los estudiantes, mencionada en 4 ocasiones, plantea preocupaciones sobre la calidad y el apoyo individualizado que se brinda en el entorno educativo.

�C�mo puede la inteligencia artificial contribuir a la inclusi�n de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas en entornos educativos tradicionales?

 

Figura 5: Contribuci�n de la inteligencia artificial en la inclusi�n educativa

El an�lisis de los datos revela una preferencia significativa por proporcionar adaptaciones personalizadas y accesibles en entornos educativos, con un total de 41 menciones. Este enfoque destaca la importancia de adaptar el proceso educativo para satisfacer las necesidades individuales de los estudiantes, lo que puede mejorar la inclusi�n y el acceso a la educaci�n. Por otro lado, se observa que limitar la colaboraci�n entre estudiantes, mencionado 5 veces, y promover la homogeneidad en el aprendizaje, mencionado 6 veces, podr�an tener efectos negativos en la diversidad de experiencias de aprendizaje y en el desarrollo de habilidades sociales. Adem�s, la restricci�n del acceso a herramientas tecnol�gicas, mencionada 3 veces, podr�a limitar las oportunidades de aprendizaje y exploraci�n de recursos digitales en el entorno educativo. Estos hallazgos resaltan la importancia de dise�ar pr�cticas educativas inclusivas y flexibles que fomenten la colaboraci�n, la diversidad y el acceso equitativo a la educaci�n.

 

�Qu� barreras crees que podr�an obstaculizar la adopci�n efectiva de la inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas?

 

Figura 6: Barreras de obstaculizan la adopci�n de la inteligencia artificial

 

El an�lisis de la data revela varias barreras potenciales que podr�an obstaculizar la adopci�n efectiva de la inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas. La falta de recursos tecnol�gicos adecuados surge como la principal preocupaci�n, con un total de 30 menciones, lo que sugiere que la disponibilidad limitada de tecnolog�a puede dificultar la implementaci�n de soluciones basadas en IA. Adem�s, las preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de datos son mencionadas en 5 ocasiones, destacando la importancia de abordar estas inquietudes para garantizar el uso �tico y responsable de la tecnolog�a en el �mbito educativo. La resistencia al cambio por parte de los educadores tambi�n se identifica como una barrera significativa, con 4 menciones, lo que subraya la necesidad de brindar capacitaci�n y apoyo adecuados para promover la aceptaci�n y adopci�n de nuevas tecnolog�as educativas. Finalmente, 10 respuestas indican que todas estas barreras son relevantes, lo que resalta la complejidad y la interconexi�n de los desaf�os que deben superarse para lograr una adopci�n efectiva de la inteligencia artificial en el aprendizaje inclusivo de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas.

 

�Qu� �reas espec�ficas del aprendizaje crees que podr�an beneficiarse m�s del uso de inteligencia artificial para estudiantes con necesidades educativas espec�ficas?

 

Figura 7: �reas de aprendizaje para el uso de inteligencia artificial

 

El an�lisis de la data destaca que hay un consenso significativo sobre las �reas espec�ficas del aprendizaje que podr�an beneficiarse m�s del uso de inteligencia artificial para estudiantes con necesidades educativas espec�ficas. La opci�n "Todas las anteriores" es la m�s mencionada, con un total de 32 respuestas, lo que sugiere que se reconoce el potencial de la inteligencia artificial para mejorar una amplia gama de habilidades y competencias educativas. Adem�s, las habilidades sociales y emocionales emergen como un �rea clave, con 12 menciones, indicando un reconocimiento de la importancia de abordar aspectos socioemocionales en el proceso educativo. Las matem�ticas y las ciencias tambi�n se identifican como �reas de gran potencial, con 6 menciones, lo que sugiere que el uso de inteligencia artificial puede ofrecer beneficios significativos en el desarrollo de habilidades en estas disciplinas. Aunque en menor medida, la lectura y la escritura tambi�n son mencionadas como �reas que podr�an beneficiarse del uso de inteligencia artificial, lo que sugiere que existen oportunidades para mejorar las habilidades de comunicaci�n y alfabetizaci�n a trav�s de esta tecnolog�a.

 

�Qu� tipo de tecnolog�a de inteligencia artificial se puede utilizar para mejorar la comunicaci�n de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas?

 

Figura 8: Tipos de tecnolog�as para el mejoramiento de la comunicaci�n

 

El an�lisis de los datos revela que las plataformas de juegos educativos son el tipo de tecnolog�a de inteligencia artificial m�s frecuentemente mencionado para mejorar la comunicaci�n de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas, con un total de 36 menciones. Esto sugiere un reconocimiento generalizado de la efectividad y la versatilidad de las plataformas de juegos educativos para abordar las necesidades de comunicaci�n de estos estudiantes. Adem�s, las herramientas de traducci�n autom�tica y los sistemas de reconocimiento de voz tambi�n son mencionados varias veces, con 3 y 5 menciones respectivamente, lo que indica que estas tecnolog�as tambi�n se perciben como �tiles para mejorar la comunicaci�n en el contexto educativo. Por otro lado, las aplicaciones de realidad aumentada reciben menos menciones, lo que sugiere que su potencial para mejorar la comunicaci�n puede ser menos reconocido o explorado en comparaci�n con otras tecnolog�as mencionadas.

 

�C�mo crees que la inteligencia artificial podr�a mejorar la colaboraci�n entre educadores y especialistas en apoyo a estudiantes con necesidades educativas espec�ficas?

 

Figura 9: Colaboraci�n entre educadores y especialistas

El an�lisis de los datos revela que la mayor�a de las respuestas (18 menciones) destacan la importancia de que la inteligencia artificial facilite m�ltiples aspectos de la colaboraci�n entre educadores y especialistas en apoyo a estudiantes con necesidades educativas espec�ficas. Esto incluye facilitar el intercambio de informaci�n y datos relevantes, proporcionar herramientas de seguimiento del progreso del estudiante y ofrecer sugerencias y estrategias personalizadas. Adem�s, un n�mero significativo de respuestas (14 menciones) espec�ficamente resalta la importancia de las herramientas de seguimiento del progreso del estudiante en este proceso. Por otro lado, un n�mero menor de respuestas (13 menciones) destaca el valor de la inteligencia artificial para ofrecer sugerencias y estrategias personalizadas, lo que sugiere un reconocimiento de la capacidad de la IA para adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes y proporcionar recomendaciones espec�ficas para apoyar su aprendizaje.

Fase 3: Dise�o de una metodolog�a de mejora para estudiantes con NEE no asociadas a la discapacidad

 

 

 

Tabla 1: Nueva Metodolog�a para estudiantes con NEE: Potenciando el Aprendizaje y la Inclusi�n.

Fuente: Elaboraci�n propia.

 

Esta tabla proporciona un marco completo para dise�ar y ejecutar estrategias inclusivas y efectivas para estudiantes con NEE no asociadas a discapacidad, enfocadas en mejorar

su aprendizaje y promover la inclusi�n. Aqu� se toma en consideraci�n que la mejora de las metodolog�as gira en torno al aprovechamiento de las TIC (Tecnolog�as de la Informaci�n y Comunicaci�n), aula inclusiva e Inteligencia Artificial.

 

 

Componentes	Descripciones
Configurar el Aula	Dise�o de espacios adaptados y flexibles que promuevan la accesibilidad y la comodidad para todos los estudiantes.
Desarrollar Habilidades Organizativas	Ense�anza de estrategias para la gesti�n del tiempo, la planificaci�n y la organizaci�n personal.
Dar Instrucciones	Utilizaci�n de lenguaje claro, visual y adaptado para comunicar de manera efectiva las tareas y expectativas.
Completar Ex�menes y Tareas	Implementaci�n de adaptaciones y apoyos para asegurar que los estudiantes puedan realizar evaluaciones y tareas de manera exitosa.
Manejar el Comportamiento	Implementaci�n de t�cnicas y estrategias de manejo conductual para fomentar un ambiente de aprendizaje positivo y respetuoso.

Tabla 2: Componentes y Descripciones sobre la ejecuci�n de acciones enfocadas al proceso.

Fuente: Elaboraci�n propia.

 

En el proceso de ense�anza-aprendizaje para estudiantes con Necesidades Educativas Espec�ficas (NEE) no asociadas a discapacidad, es crucial integrar componentes que potencien tanto el aprendizaje como la inclusi�n. El uso de Inteligencia Artificial (IA) se vuelve prioritario en este contexto, ofreciendo herramientas adaptativas y personalizadas. Estas herramientas pueden incluir sistemas de seguimiento y an�lisis de progreso, adaptaci�n de contenidos seg�n el ritmo y estilo de aprendizaje de cada estudiante, y asistentes virtuales que brinden apoyo continuo. Adem�s, la IA puede facilitar la creaci�n de entornos de aprendizaje inclusivos al proporcionar recursos accesibles y adecuados para las necesidades espec�ficas de cada estudiante, fomentando as� una participaci�n activa y significativa en el proceso educativo.

 

 

 

 

 

 

Plan de Aprendizaje y Estudios para estudiantes con NEE no Asociadas a Discapacidad

Fuente: Elaboraci�n propia.

 

Este plan aborda espec�ficamente las necesidades educativas especiales de los estudiantes, describe estrategias de implementaci�n con actividades concretas, menciona herramientas con inteligencia artificial espec�ficas para cada necesidad y propone un m�todo de medici�n cualitativo-argumentativo para evaluar la efectividad de estas estrategias en el aprendizaje y la inclusi�n de los ni�os.

 

Discusi�n de resultados

El an�lisis de la producci�n de art�culos sobre el papel de la inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas no asociadas a la discapacidad revela un patr�n interesante de crecimiento seguido de una posible estabilizaci�n en el inter�s por este tema. Aunque se observa un aumento constante en la cantidad de art�culos publicados a lo largo de las tres fases identificadas, con un destacado crecimiento exponencial durante la fase de maduraci�n, se se�ala una disminuci�n en la producci�n en los a�os 2023 y 2024. Esto sugiere que, si bien el tema ha experimentado un per�odo de gran inter�s y crecimiento, podr�a estar alcanzando un punto de equilibrio en cuanto a la atenci�n que recibe por parte de la comunidad acad�mica.

El enfoque coherente de los art�culos revisados en el uso de tecnolog�as de inteligencia artificial para abordar necesidades espec�ficas en el �mbito educativo respalda la idea de que la inteligencia artificial puede desempe�ar un papel crucial en la creaci�n de un entorno educativo inclusivo. Sin embargo, se destacan preocupaciones sobre la limitaci�n de la colaboraci�n entre estudiantes y la promoci�n de la homogeneidad en el aprendizaje, lo que subraya la necesidad de dise�ar pr�cticas educativas inclusivas y flexibles que fomenten la diversidad y la colaboraci�n en el aula. Estas reflexiones sugieren que, si bien la inteligencia artificial puede ofrecer adaptaciones personalizadas, es esencial equilibrar su uso con estrategias que fomenten la interacci�n humana y la diversidad en el proceso educativo.

Las barreras identificadas para la adopci�n efectiva de la inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas, como la falta de recursos tecnol�gicos adecuados y las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, destacan la importancia de abordar tanto las limitaciones tecnol�gicas como las preocupaciones �ticas. Adem�s, el dise�o de una metodolog�a de mejora ofrece un marco completo para dise�ar estrategias inclusivas y efectivas que aprovechen las tecnolog�as de la informaci�n y la comunicaci�n, el aula inclusiva y la inteligencia artificial para mejorar el aprendizaje y promover la inclusi�n. Este enfoque integrado refleja la necesidad de considerar no solo el potencial de la inteligencia artificial, sino tambi�n las complejidades pr�cticas y �ticas de su implementaci�n en el �mbito educativo.

 

 

 

Conclusiones

El an�lisis del papel de la inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas, sin asociaci�n a la discapacidad, revela un potencial significativo para mejorar la calidad de la educaci�n inclusiva. Mediante la aplicaci�n de un instrumento de recopilaci�n de datos, se ha evidenciado la capacidad de la inteligencia artificial para personalizar y adaptar el proceso de aprendizaje, brindando una metodolog�a educativa que se ajusta a las necesidades individuales de cada estudiante. Este enfoque no solo permite la equidad y la igualdad de oportunidades en el acceso a la educaci�n, sino que tambi�n promueve un entorno inclusivo donde todos los estudiantes puedan alcanzar su m�ximo potencial. La integraci�n de la inteligencia artificial en la educaci�n representa un avance significativo hacia una sociedad m�s justa y empoderada, donde cada estudiante, independientemente de sus necesidades espec�ficas, pueda recibir una educaci�n de calidad y desarrollar sus habilidades de manera integral.

 

Referencias

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� 2024 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).

 

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