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Desaf�os en la Ense�anza de la Lectoescritura y el Impacto de la Inteligencia Artificial en la Personalizaci�n del Aprendizaje para Estudiantes con NEE

 

Challenges in Teaching Literacy and the Impact of Artificial Intelligence in Personalizing Learning for Students with Special Needs

 

Desafios no ensino da literacia e o impacto da intelig�ncia artificial na personaliza��o da aprendizagem dos alunos com NEE

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: dozambrano02@gmail.com

 

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 27 de octubre de 2024 *Aceptado: 08 de noviembre de 2024 * Publicado: �12 de diciembre de 2024

 

        I.            Licenciado en Ciencias de la Educaci�n, Mag�ster en Pedagog�a Menci�n Docencia e Innovaci�n Educativa, Mag�ster en Inclusi�n Educativa y Atenci�n a la Diversidad, Manta, Ecuador.

      II.            Profesora en Educaci�n B�sica, Unidad Educativa Ca�averal del Naranjo, Ecuador.

   III.            Licenciada en Ciencias de la Educaci�n, Dr. Dar�o Guevara, Ecuador.

   IV.            Licenciada en Ciencias de la Educaci�n Menci�n Primaria, Mag�ster en Educaci�n B�sica, Unidad Educativa Ca�averal del Naranjo, Ecuador.

Resumen

La Inteligencia Artificial (IA) est� revolucionando la ense�anza de la lectoescritura para estudiantes con Necesidades Educativas Espec�ficas (NEE), facilitando una personalizaci�n efectiva del aprendizaje. No obstante, su implementaci�n presenta desaf�os t�cnicos, �ticos y de acceso, lo que requiere enfoques cuidadosos para asegurar que estas herramientas promuevan un beneficio inclusivo y equitativo para todos los estudiantes. El objetivo de este estudio es identificar los desaf�os en la ense�anza de lectoescritura para estudiantes con NEE mediante la aplicaci�n de encuestas a profesionales del �rea, con el fin de que se brinden estrategias pedag�gicas y tecnol�gicas que optimicen su desarrollo acad�mico y respondan a sus necesidades espec�ficas. La metodolog�a es de tipo cuantitativa; su estructura se establece en cuatro fases: Fase I: revisi�n sistem�tico-bibliogr�fica sobre desaf�os en la ense�anza de lectoescritura para estudiantes con NEE; Fase II: estudio de campo mediante la aplicaci�n de encuestas a profesionales sobre el uso de IA en el aula; Fase III: implementaci�n de una plataforma de IA personalizada adaptada a sus habilidades; Fase IV: an�lisis de los resultados tras la aplicaci�n metodol�gica. Como resultado, se estableci� que la Inteligencia Artificial personaliza la ense�anza de lectoescritura para estudiantes con NEE, logrando superar barreras, facilitando el acceso equitativo al uso de herramientas tecnol�gico-educativas y optimizando el proceso de ense�anza-aprendizaje. En conclusi�n, la IA se posiciona como un elemento clave para una educaci�n inclusiva, ya que adapta el proceso educativo a las necesidades individuales, fomenta la participaci�n activa y promueve el desarrollo integral de los estudiantes.

Palabras claves: Lectoescritura; Necesidades Educativas Espec�ficas (NEE); Inteligencia Artificial; metodolog�as pedag�gicas; educaci�n inclusiva.

 

Abstract

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing literacy teaching for students with Special Educational Needs (SEN), facilitating effective personalization of learning. However, its implementation presents technical, ethical and access challenges, which requires careful approaches to ensure that these tools promote inclusive and equitable benefit for all students. The objective of this study is to identify the challenges in teaching literacy to students with SEN by applying surveys to professionals in the area, in order to provide pedagogical and technological strategies that optimize their academic development and respond to their specific needs. The methodology is quantitative; its structure is established in four phases: Phase I: systematic-bibliographic review on challenges in teaching literacy to students with SEN; Phase II: field study through the application of surveys to professionals on the use of AI in the classroom; Phase III: implementation of a personalized AI platform adapted to their abilities; Phase IV: analysis of the results after the methodological application. As a result, it was established that Artificial Intelligence personalizes the teaching of literacy for students with SEN, overcoming barriers, facilitating equal access to the use of technological-educational tools and optimizing the teaching-learning process. In conclusion, AI is positioned as a key element for inclusive education, since it adapts the educational process to individual needs, encourages active participation and promotes the comprehensive development of students.

Keywords: Literacy; Specific Educational Needs (SEN); Artificial Intelligence; pedagogical methodologies; inclusive education.

 

Resumo

A Intelig�ncia Artificial (IA) est� a revolucionar o ensino da literacia a alunos com Necessidades Educativas Espec�ficas (NEE), facilitando a personaliza��o eficaz da aprendizagem. No entanto, a sua implementa��o apresenta desafios t�cnicos, �ticos e de acesso, exigindo abordagens cuidadosas para garantir que estas ferramentas promovem benef�cios inclusivos e equitativos para todos os estudantes. O objetivo deste estudo � identificar os desafios no ensino da literacia dos alunos com NEE atrav�s da aplica��o de investiga��o a profissionais da �rea, de forma a fornecer estrat�gias pedag�gicas e tecnol�gicas que otimizem o seu desenvolvimento acad�mico e respondam �s suas necessidades espec�ficas. A metodologia � quantitativa; A sua estrutura est� estabelecida em quatro fases: Fase I: revis�o bibliogr�fica sistem�tica sobre os desafios no ensino da leitura e da escrita a alunos com NEE; Fase II: estudo de campo aplicando question�rios aos profissionais sobre a utiliza��o da IA ​​na sala de aula; Fase III: Implementa��o de uma plataforma de IA personalizada e adaptada �s suas compet�ncias; Fase IV: an�lise dos resultados ap�s aplica��o metodol�gica. Como resultado, verificou-se que a Intelig�ncia Artificial personaliza o ensino da literacia dos alunos com NEE, conseguindo ultrapassar barreiras, facilitando o acesso equitativo � utiliza��o de ferramentas tecnol�gico-educativas e otimizando o processo de ensino-aprendizagem. Concluindo, a IA posiciona-se como um elemento-chave para a educa��o inclusiva, uma vez que adapta o processo educativo �s necessidades individuais, incentiva a participa��o ativa e promove o desenvolvimento integral dos alunos.

Palavras-chave: Literacia; Necessidades Educativas Espec�ficas (NEE); Intelig�ncia artificial; metodologias pedag�gicas; educa��o inclusiva.

 

Introducci�n

La ense�anza de la lectoescritura en estudiantes con Necesidades Educativas Espec�ficas (NEE) enfrenta diversos desaf�os debido a la amplia gama de dificultades que estos alumnos pueden presentar, desde problemas de aprendizaje espec�ficos, como la dislexia, hasta discapacidades cognitivas o f�sicas (Arroyo & Carri�n, 2023, citados por Hern�ndez & Vargas, 2024). Estas necesidades requieren enfoques educativos flexibles y personalizados, lo que incrementa la presi�n sobre los docentes para encontrar m�todos efectivos que superen las limitaciones de la ense�anza tradicional (Cisneros-V�squez et al., 2023). En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) se presenta como una alternativa prometedora, permitiendo un aprendizaje adaptativo que ajusta los contenidos y ritmos a las capacidades individuales de cada estudiante. Sin embargo, su implementaci�n plantea desaf�os tanto t�cnicos como �ticos (Romero Alonso et al., 2023, citados por Fern�ndez & Soto, 2024).

La lectoescritura es una habilidad fundamental en el desarrollo cognitivo de los estudiantes, ya que implica la capacidad de leer y escribir con comprensi�n. Seg�n Garc�a & P�rez (2022), el proceso de ense�anza de la lectoescritura debe ser abordado de manera integral, considerando tanto la decodificaci�n de palabras como la comprensi�n de textos. Adem�s, la ense�anza efectiva de la lectoescritura requiere el uso de estrategias diferenciadas, que atiendan las necesidades individuales de cada estudiante (Ruiz & D�az, 2023). En este sentido, es esencial que los docentes adapten sus m�todos para facilitar el aprendizaje de los alumnos, especialmente aquellos con dificultades en el proceso lectoescritor (Mart�nez & Soto, 2024).

Muchos estudiantes con NEE no responden adecuadamente a los m�todos convencionales de ense�anza, ya que estos, dise�ados para alumnos sin dificultades de aprendizaje, pueden resultar ineficaces e incluso contraproducentes (Cataldo et al., 2023). En este sentido, las herramientas basadas IA, como los sistemas de tutor�a inteligente y los algoritmos de aprendizaje adaptativo, ofrecen una soluci�n prometedora, al permitir una experiencia educativa ajustada a las necesidades particulares de cada estudiante (S�nchez & Ramos, 2024). No obstante, la implementaci�n de la IA en educaci�n debe ser cuidadosamente gestionada, pues, aunque ofrece grandes beneficios, tambi�n plantea riesgos relacionados con la privacidad y el manejo de datos personales (Le�n et al., 2024).

Las herramientas de IA en educaci�n est�n dise�adas para adaptarse en tiempo real a las necesidades de cada estudiante, ajustando la dificultad, el tipo de ejercicios y el ritmo de acuerdo con su progreso. Este enfoque permite un aprendizaje m�s personalizado, especialmente beneficioso para los estudiantes con NEE (Johnson & Yu, 2023, citados por Fern�ndez & Soto, 2024). Sin embargo, la falta de formaci�n en competencias digitales entre los docentes limita la efectividad de estas tecnolog�as, particularmente en la ense�anza de la lectoescritura (Arroyo & Carri�n, 2023). Aunque la IA ofrece la posibilidad de personalizar el aprendizaje, para que sea eficaz es fundamental contar con un entorno educativo que comprenda y est� preparado para integrar estas herramientas de manera eficiente.

A pesar de los beneficios potenciales que la IA puede ofrecer en la ense�anza de la lectoescritura, algunos estudios se�alan preocupaciones respecto a su aplicaci�n. Uno de los problemas identificados es la posible dependencia de los estudiantes de estas herramientas, lo que podr�a afectar el desarrollo de habilidades aut�nomas (P�rez, 2022). Adem�s, es necesario equilibrar la personalizaci�n del aprendizaje con la formaci�n de competencias sociales y colaborativas, �reas que, seg�n algunos estudios, no siempre se priorizan en las herramientas de IA para educaci�n (Rodr�guez, 2023). Por lo tanto, la adopci�n de IA en la educaci�n de estudiantes con NEE debe considerar no solo la personalizaci�n acad�mica, sino tambi�n el desarrollo integral de los estudiantes, incluyendo su bienestar emocional y social.

La IA tambi�n impacta el diagn�stico de las necesidades educativas, permitiendo identificar de manera precisa las dificultades de cada estudiante y dise�ar intervenciones m�s efectivas (�lvarez & Chen, 2023). No obstante, el diagn�stico automatizado presenta retos �ticos y t�cnicos, tales como la precisi�n de los algoritmos y el riesgo de que refuercen sesgos preexistentes en el sistema educativo (Alaminos, 2024). Es crucial que las herramientas de IA utilizadas para diagn�stico y apoyo incluyan salvaguardias que aseguren una aplicaci�n justa y equitativa (Delgado & Morales, 2023).

 

 

 

Metodolog�a

La metodolog�a de este art�culo se estructur� en cuatro fases, proporcionando un enfoque sistem�tico para abordar el aprendizaje de la lectoescritura mediante herramientas de inteligencia artificial dirigidas a estudiantes con Necesidades Educativas Espec�ficas (NEE). Este dise�o permiti� una exploraci�n detallada de los procesos involucrados en la implementaci�n de estrategias educativas efectivas por parte de los profesionales en el �rea.

 

Figura 1: Metodolog�a implementada en el art�culo.

Fuente: Elaboraci�n propia.

 

Fase I: Revisi�n sistem�tico-bibliogr�fica

En la primera fase de la metodolog�a, se realiz� una exhaustiva revisi�n sistem�tico-bibliogr�fica con el objetivo de establecer un marco te�rico s�lido sobre los desaf�os en la ense�anza de la lectoescritura y el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la personalizaci�n del aprendizaje para estudiantes con Necesidades Educativas Especiales (NEE). La b�squeda se efectu� en bases de datos cient�ficas como Scopus y Google Acad�mico, utilizando f�rmulas de b�squeda que integraban t�rminos clave como "lectoescritura", "inteligencia artificial", "metodolog�as pedag�gicas", "educaci�n inclusiva" y "NEE". A continuaci�n, se presenta la f�rmula obtenida de Scopus, aplicada para filtrar 1001 art�culos publicados entre 2019 y 2024, relevantes para el estudio: (TITLE-ABS-KEY (literacy AND skills) OR TITLE-ABS-KEY (specific AND educational AND needs) AND TITLE-ABS-KEY (artificial AND intelligence) OR TITLE-ABS-KEY (pedagogical AND methodologies) OR TITLE-ABS-KEY (inclusive AND education)) AND PUBYEAR > 2018 AND PUBYEAR < 2025 AND (LIMIT-TO (DOCTYPE, "ar�))

Asimismo, se incorporaron estudios que profundizan en la comprensi�n de las necesidades educativas especiales, lo que permiti� abordar de manera integral los desaf�os asociados con la ense�anza de la lectoescritura y el potencial de la Inteligencia Artificial para personalizar el aprendizaje. La integraci�n de estas fuentes permiti� identificar conceptos fundamentales y pr�cticas efectivas que respaldan la creaci�n de un modelo adaptado a las caracter�sticas y necesidades espec�ficas de cada estudiante. Este marco te�rico constituye una base s�lida para desarrollar estrategias inclusivas y personalizadas que promuevan un aprendizaje significativo, accesible y equitativo.

Fase II: Estudio de campo (aplicaci�n de encuestas a profesionales y recolecci�n de resultados)

La fase de estudio de campo consisti� en la aplicaci�n de encuestas con preguntas cerradas a docentes y profesionales en el �rea educativa, con el objetivo de recopilar informaci�n clave sobre los desaf�os en la ense�anza de la lectoescritura y el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la personalizaci�n del aprendizaje para estudiantes con Necesidades Educativas Espec�ficas (NEE). La aplicaci�n que se utiliz� para la correcta estructuraci�n de la encuesta fue el Microsoft Forms. Este proceso combin� un enfoque te�rico y pr�ctico, ya que permiti� evaluar tanto las percepciones y conocimientos de los encuestados sobre la implementaci�n de herramientas de IA como las estrategias pedag�gicas que utilizaban para abordar las dificultades de los estudiantes en lectoescritura. Los datos obtenidos sirvieron para analizar de manera integral la aplicabilidad de estas tecnolog�as en el aula y determinar su efectividad en el contexto educativo, ofreciendo una base s�lida para dise�ar propuestas de mejora orientadas a la inclusi�n y el desarrollo acad�mico de los estudiantes con NEE.

ase III: Implementaci�n de una plataforma de IA personalizada

En la tercera fase metodol�gica se implement� "LectoGenial", una herramienta educativa interactiva creada en Genially para el fortalecimiento de la lectoescritura en estudiantes con Necesidades Educativas Espec�ficas (NEE). Esta aplicaci�n combin� elementos visuales, auditivos y t�ctiles, ofreciendo un entorno inclusivo y accesible que foment� el aprendizaje personalizado.

La herramienta est� dividida en cuatro secciones principales. En la primera secci�n "Juega y Aprende", los estudiantes realizan actividades como asociar palabras con im�genes mediante el bot�n "Selecciona y Descubre", y completar oraciones utilizando el bot�n "Arrastra y Suelta". Los personajes Lety la L�piz y Leo el Libro act�an como gu�as en cada actividad, ofreciendo mensajes motivadores y explicaciones claras en audio.

En la segunda secci�n "Escribe con Magia", los estudiantes practican la escritura con ejercicios interactivos que incluyen completar palabras, formar frases y corregir errores. Al pulsar el bot�n "Revisar Mi Trabajo", la inteligencia artificial eval�a autom�ticamente las respuestas y proporciona retroalimentaci�n adaptativa, sugiriendo mejoras o reforzando los logros alcanzados.

La tercera secci�n destacada es "Cuentos Animados", donde los usuarios disfrutan de historias personalizadas que se ajustan a sus intereses y nivel de comprensi�n lectora. Aqu�, los botones "Leer con Ayuda" y "Escuchar el Cuento" permiten a los estudiantes optar por leer con apoyo visual o escuchar la narraci�n interactiva, acompa�ada de pictogramas que facilitan la comprensi�n.

Finalmente, la cuarta secci�n "Mi Progreso", ofrece un panel visual donde los docentes y los estudiantes pueden revisar los avances obtenidos, representados por medallas digitales y barras de progreso. Gracias a su dise�o interactivo, accesible y adaptativo, LectoGenial se consolida como un recurso efectivo para promover el aprendizaje de la lectoescritura de forma inclusiva y motivadora.

Fase IV: An�lisis de los resultados tras la aplicaci�n metodol�gica

En esta cuarta fase metodol�gica, se realiz� un an�lisis detallado de los resultados obtenidos en relaci�n con la implementaci�n de estrategias innovadoras en la ense�anza de la lectoescritura para estudiantes con necesidades educativas especiales (NEE). La recopilaci�n de datos se gestion� mediante Microsoft Excel, lo que permiti� organizar la informaci�n de forma eficiente y estructurada. Posteriormente, el procesamiento y an�lisis de estos datos tambi�n se llevaron a cabo en la misma herramienta, utilizando funciones avanzadas para la creaci�n de tablas y gr�ficos que facilitaron la interpretaci�n. Este an�lisis permiti� evaluar el impacto de las tecnolog�as emergentes, como la inteligencia artificial, en la personalizaci�n del aprendizaje, identificando patrones significativos en el progreso de los estudiantes y resaltando �reas de oportunidad. Los resultados obtenidos fueron fundamentales para comprender las din�micas entre las necesidades educativas individuales y las herramientas tecnol�gicas, sirviendo como base para proponer mejoras y ajustes en futuras intervenciones educativas.

 

Resultados

Fase I: Revisi�n sistem�tico-bibliogr�fica

 

Gr�fico 1: Demostraci�n completa de la cantidad de documentos producidos por a�o, principales autores, pa�ses m�s destacados y afiliaciones institucionales, referentes a la tem�tica de abordaje.

Fuente: Elaboraci�n propia.

 

El gr�fico 1 ofrece un an�lisis detallado sobre la producci�n cient�fica y las instituciones m�s relevantes relacionadas con el art�culo titulado �Desaf�os en la Ense�anza de la Lectoescritura y el Impacto de la Inteligencia Artificial en la Personalizaci�n del Aprendizaje para Estudiantes con NEE�. Este art�culo se enfoca en explorar c�mo la tecnolog�a, especialmente la inteligencia artificial (IA), puede apoyar el aprendizaje personalizado para estudiantes con necesidades educativas especiales (NEE). Cabe mencionar que los cuatro puntos analizados y unidos en un solo apartado visual corresponden a la obtenci�n anal�tico-estad�stica de Scopus (base de datos m�s trascendental y valorativa a escala global). A continuaci�n, se detallan las secciones sujetas a consulta:

 

Producci�n de documentos por a�o

El gr�fico superior izquierdo muestra un crecimiento exponencial en la producci�n de documentos relacionados con este tema entre 2019 y 2024. En 2019, se publicaron cerca de 50 documentos, pero este n�mero ha crecido consistentemente a�o tras a�o, alcanzando un pico de aproximadamente 350 documentos en 2024 y una totalidad de 1001 durante estos cinco a�os. La l�nea de tendencia exponencial y el coeficiente de determinaci�n (R� = 0.8592) confirman un aumento sostenido y significativo en el inter�s por esta tem�tica, lo que refleja la relevancia creciente de la IA en el �mbito educativo, particularmente en la personalizaci�n del aprendizaje.

 

Principales autores

El gr�fico superior derecho identifica a los diez autores m�s influyentes en este campo. Su, J. lidera con seis publicaciones, seguido por Schwab, S. y Soboleva, E.V., cada uno con cinco documentos. Otros autores como Abylkassymova, A., Chu, S.K.W., y Grinshkun, A.V. tienen contribuciones destacadas con cuatro y tres publicaciones, respectivamente. Esto evidencia que existe un n�cleo de investigadores clave que est�n liderando los avances en esta �rea, probablemente abordando tanto las metodolog�as pedag�gicas como las aplicaciones de la IA en el aprendizaje de la lectoescritura.

 

Pa�ses m�s destacados

El gr�fico inferior izquierdo muestra a Estados Unidos como el l�der indiscutible en la producci�n de documentos, con 154 publicaciones, seguido por Espa�a (124) y el Reino Unido (75). Estos pa�ses concentran la mayor parte de la investigaci�n, lo que podr�a estar relacionado con el acceso a tecnolog�as avanzadas y recursos para investigaci�n. Otros pa�ses como Rusia, China, Alemania, y Australia tambi�n tienen contribuciones significativas, destacando el inter�s global por el impacto de la IA en la educaci�n.

 

Afiliaciones institucionales

En el gr�fico inferior derecho se presentan las diez instituciones m�s activas en este campo. La University of Hong Kong ocupa el primer lugar con 13 publicaciones, seguida de universidades como Monash University, la Universitat de Val�ncia, y la Vyatka State University, con nueve documentos cada una. Instituciones de Sud�frica y Espa�a tambi�n tienen una fuerte presencia, lo que resalta la colaboraci�n internacional en la b�squeda de soluciones educativas personalizadas para estudiantes con NEE.

En conjunto, las gr�ficas reflejan el creciente inter�s global en integrar la IA en la educaci�n, con �nfasis en personalizar la ense�anza para estudiantes con necesidades espec�ficas. Este esfuerzo interdisciplinario e internacional resalta la colaboraci�n entre investigadores e instituciones para transformar la educaci�n y mejorar el acceso equitativo al aprendizaje.

Fase II: Estudio de campo (aplicaci�n de encuestas a profesionales y recolecci�n de resultados)

Validaci�n del instrumento mediante la aplicaci�n del Alfa de Cronbach

El Alfa de Cronbach se utiliz� como coeficiente para medir la consistencia interna de un instrumento de evaluaci�n, desempe�ando un papel crucial en la validaci�n de la encuesta y garantizando la confiabilidad de los resultados obtenidos. En el contexto de una encuesta compuesta por 10 preguntas, dise�adas para evaluar los desaf�os en la ense�anza de la lectoescritura y el impacto de la inteligencia artificial en la personalizaci�n del aprendizaje para estudiantes con Necesidades Educativas Espec�ficas (NEE), este coeficiente permiti� determinar si las preguntas estaban alineadas para medir un mismo constructo. En este caso, dicho constructo corresponde a la comprensi�n de los retos pedag�gicos y las oportunidades tecnol�gicas en el abordaje de las NEE. La consistencia de las preguntas se analiza en detalle en la Ilustraci�n 1:

 

Ilustraci�n 1: Demostraci�n ilustrativo-num�rica de la aplicaci�n del Alfa de Cronbach.

Fuente: Elaboraci�n propia.

 

Aqu� se presenta la estad�stica de fiabilidad del instrumento utilizado, espec�ficamente el coeficiente Alfa de Cronbach, que alcanz� un valor de 0.800 con un total de 10 elementos o preguntas en la encuesta. Este valor indica una consistencia interna alta, ya que un Alfa de Cronbach igual o superior a 0.7 es considerado aceptable en investigaciones sociales y educativas. Por tanto, el instrumento demuestra ser confiable para medir el constructo relacionado con los desaf�os en la ense�anza de la lectoescritura y el impacto de la inteligencia artificial en la personalizaci�n del aprendizaje para estudiantes con necesidades educativas espec�ficas (NEE). Esto respalda la validez de los resultados obtenidos al garantizar que las preguntas del cuestionario est�n alineadas y midan un mismo concepto.

 

Gr�fico 2: Estructura de dise�o e implementaci�n. Encuesta sobre la tem�tica de abordaje.

Fuente: Elaboraci�n propia.

 

En el Gr�fico 2 se muestra un an�lisis de la encuesta, misma que revela aspectos clave sobre el conocimiento y percepci�n docente respecto a la lectoescritura, la inclusi�n educativa y el uso de inteligencia artificial (IA) como herramienta pedag�gica. Aplicada mediante Microsoft Forms, permiti� recopilar respuestas y generar gr�ficos para su interpretaci�n.

El 73.9% de los docentes reconocen la lectoescritura como una habilidad fundamental para estudiantes con NEE, pero un 26.1% no est� familiarizado con el concepto, lo que evidencia una brecha en la formaci�n que requiere atenci�n. Dado que la lectoescritura es esencial para el aprendizaje, su desconocimiento puede limitar estrategias inclusivas en el aula. Adem�s, la mayor�a de los participantes comprende el t�rmino "NEE" y su aplicaci�n, aunque un grupo minoritario carece de este conocimiento, lo que refuerza la necesidad de formaci�n continua sobre atenci�n a la diversidad.

En cuanto a la IA, las opiniones son diversas. Algunos docentes conf�an en su capacidad para personalizar el aprendizaje y superar desaf�os, mientras que otros son esc�pticos, probablemente debido a falta de experiencia o recursos tecnol�gicos. Aquellos m�s familiarizados con NEE tienden a percibir la IA de manera m�s positiva.

El estudio identifica brechas clave, como el desconocimiento de conceptos fundamentales y la carencia de formaci�n pr�cti

ca sobre el uso de IA en la ense�anza. Estas limitaciones requieren programas de capacitaci�n espec�ficos que incluyan talleres y ejemplos de �xito. Aunque se observan avances en el conocimiento sobre lectoescritura y NEE, es imprescindible fortalecer el uso de tecnolog�as emergentes para fomentar una educaci�n inclusiva que potencie el aprendizaje de todos los estudiantes.

Fase III: Implementaci�n de una plataforma de IA personalizada

 

Gr�fico 3: Estructura de dise�o aplicativo de la herramienta LectoGenial.

Fuente: Elaboraci�n propia.

 

El gr�fico 3 presenta "Lectogenial", una innovadora plataforma educativa que utiliza Inteligencia Artificial para potenciar la lectoescritura de manera interactiva y motivadora. Con un dise�o atractivo y orientado a un p�blico infantil, combina estrategias como juegos interactivos, revisi�n creativa de textos y cuentos animados protagonizados por Lety y Leo, quienes inspiran valores y fomentan el pensamiento cr�tico. Adem�s, incluye una secci�n de seguimiento de progreso con recompensas visuales para incentivar la mejora continua. "Lectogenial" se posiciona como una herramienta integral que une tecnolog�a, creatividad y aprendizaje l�dico para desarrollar habilidades esenciales en los ni�os. A continuaci�n, en la Tabla 1 se detallan los personajes que est�n dentro de la plataforma:

 

Tabla 1: Personajes con funciones dentro de la plataforma Lecto Genial.

Fuente: Elaboraci�n propia.

 

Fase IV: An�lisis de los resultados tras la aplicaci�n metodol�gica

Se aplic� una encuesta a 40 profesionales del �rea educativa, incluyendo docentes, coordinadores y especialistas en educaci�n especial, para explorar los desaf�os en la ense�anza de la lectoescritura y analizar el impacto de la inteligencia artificial en la personalizaci�n del aprendizaje para estudiantes con necesidades educativas especiales (NEE). La encuesta se realiz� mediante preguntas cerradas enfocadas en identificar las dificultades m�s frecuentes en el proceso de ense�anza-aprendizaje, las herramientas y estrategias actualmente utilizadas y las percepciones sobre la incorporaci�n de tecnolog�as basadas en IA. Los resultados proporcionaron una visi�n integral sobre c�mo estas tecnolog�as pueden contribuir a dise�ar enfoques m�s inclusivos y efectivos, atendiendo a la diversidad de habilidades y estilos de aprendizaje presentes en los estudiantes con NEE. A continuaci�n, estos aspectos se detallan en los gr�ficos 3 y 4:

 

Gr�fico 4: An�lisis gr�fico de los resultados obtenidos de la encuesta. Parte 1.

Fuente: Elaboraci�n propia.

 

El gr�fico 4 muestra una alta familiaridad de los docentes con conceptos clave de lectoescritura y Necesidades Educativas Especiales (NEE), con un 84% de respuestas afirmativas en preguntas te�ricas como la 1, 2 y 4. Sin embargo, existe una notable brecha en la implementaci�n pr�ctica de estrategias espec�ficas y herramientas tecnol�gicas, ya que solo 25% ha aplicado estrategias concretas (Pregunta 6) y un 26% ha utilizado inteligencia artificial (Pregunta 7). Adem�s, el 74% de los docentes se�ala que la falta de recursos tecnol�gicos es una barrera significativa (Pregunta 10). Esto evidencia que, a pesar del conocimiento te�rico, las limitaciones pr�cticas, como recursos y formaci�n, obstaculizan la adopci�n efectiva de herramientas para personalizar la ense�anza en estudiantes con NEE.

 

Gr�fico: An�lisis gr�fico de los resultados obtenidos de la encuesta. Parte 4.

Fuente: Elaboraci�n propia.

 

El gr�fico 5 ilustra las percepciones de los docentes sobre el uso de inteligencia artificial (IA) y tecnolog�as en la ense�anza de la lectoescritura, basado en las preguntas 3, 5, 8 y 10. En la Pregunta 3, la mayor�a (17) mostr� neutralidad sobre si la IA puede personalizar eficazmente el aprendizaje, con solo 7 en total acuerdo. Para la Pregunta 5, 18 docentes consideraron que la personalizaci�n tecnol�gica beneficia a estudiantes con NEE, aunque 10 estuvieron completamente de acuerdo. Para la Pregunta 8, que aborda la mejora en resultados acad�micos con IA, la mayor�a (16) indic� estar de acuerdo, mientras que 6 se mostraron en total acuerdo.

En la Pregunta 10, sobre si los recursos tecnol�gicos son una barrera, 13 docentes estuvieron completamente de acuerdo y 11 de acuerdo. Esto evidencia un reconocimiento de los beneficios de la IA, pero tambi�n una clara preocupaci�n por las limitaciones tecnol�gicas que obstaculizan su adopci�n efectiva en entornos educativos.

 

Conclusiones

La integraci�n de la inteligencia artificial (IA) en la ense�anza de la lectoescritura para estudiantes con necesidades educativas especiales (NEE) presenta oportunidades significativas para la personalizaci�n del aprendizaje. Herramientas como LectoGenial, una plataforma dise�ada para adaptar contenidos y metodolog�as de manera din�mica, demuestran el potencial de la tecnolog�a para responder a las caracter�sticas individuales de cada estudiante. Estas herramientas permiten mejorar el ritmo de aprendizaje y superar barreras cognitivas o f�sicas, promoviendo un desarrollo m�s inclusivo y eficaz en el aula.

La lectoescritura es fundamental en la educaci�n, ya que constituye la base para el desarrollo del aprendizaje y la adquisici�n de conocimientos en todas las �reas del saber. Leer y escribir no solo son habilidades t�cnicas, sino tambi�n herramientas esenciales para la comunicaci�n, el pensamiento cr�tico y la expresi�n de ideas. A trav�s de la lectoescritura, los estudiantes acceden a informaci�n, comprenden el mundo que los rodea y participan activamente en su entorno social y acad�mico.

Los desaf�os identificados en este estudio subrayan la necesidad de capacitaci�n docente en el uso de tecnolog�as avanzadas. Los educadores deben estar preparados para integrar la IA en sus pr�cticas pedag�gicas, no solo desde un punto de vista t�cnico, sino tambi�n desde una perspectiva �tica y pedag�gica. Esto incluye comprender c�mo interpretar los datos generados por las plataformas de IA para tomar decisiones informadas que beneficien el desarrollo acad�mico y emocional de los estudiantes con NEE.

El impacto de la IA en este �mbito requiere una infraestructura adecuada que garantice su implementaci�n sostenible en contextos educativos. Las instituciones deben invertir en recursos tecnol�gicos y desarrollar pol�ticas que promuevan su uso �tico, salvaguardando la privacidad y la seguridad de los datos de los estudiantes. Este esfuerzo debe ir acompa�ado de estrategias que fomenten la colaboraci�n entre familias, docentes y especialistas, permitiendo un enfoque integral en el proceso de ense�anza-aprendizaje.

La aplicaci�n de la IA en la ense�anza de la lectoescritura para estudiantes con NEE representa una v�a prometedora para avanzar en la educaci�n inclusiva. Sin embargo, su implementaci�n exige superar barreras tecnol�gicas, formativas y �ticas que involucran tanto a los actores educativos como a las pol�ticas p�blicas. Este enfoque requiere un compromiso conjunto para garantizar que las innovaciones tecnol�gicas no solo sean funcionales, sino tambi�n inclusivas y humanizadoras en su impacto educativo.

 

Referencias

      1.            Alaminos, J. (2024). Personalizaci�n del proceso de aprendizaje mediante inteligencia artificial: Percepciones y desaf�os. Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades.

      2.            �lvarez, R. y Chen, J. (2023). Inteligencia artificial en el diagn�stico y apoyo a estudiantes con necesidades educativas especiales. Revista Internacional de Psicopedagog�a.

      3.            Arroyo, V., & Carri�n, M. (2023). Estrategia did�ctica para el fortalecimiento de la lectoescritura en estudiantes con necesidades educativas especiales no asociadas a la discapacidad. Revista Electr�nica Educare.

      4.            Cataldo, M., et al. (2023). El papel de la inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes con necesidades educativas espec�ficas no asociadas a la discapacidad. Polo del Conocimiento.

      5.            Cisneros-V�squez, E., et al. (2023). La influencia de la inteligencia artificial en la personalizaci�n del aprendizaje: Perspectivas y desaf�os en la educaci�n. Revista de Educaci�n a Distancia.

      6.            Delgado, F., & Morales, A. (2023). Aprendizaje adaptativo para necesidades educativas especiales: Un an�lisis de plataformas basadas en IA. Revista de Innovaci�n Educativa.

      7.            Fern�ndez, P., & Soto, L. (2024). Barreras para la implementaci�n de IA en la educaci�n inclusiva para ni�os con discapacidad. Revista de Educaci�n Especial.

      8.            Garc�a, J., et al. (2023). Implementaci�n de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom�tico en la educaci�n: Una revisi�n de la literatura. Revista Imaginario Social.

      9.            Hern�ndez, L., & Vargas, S. (2024). Inteligencia artificial en la educaci�n inclusiva: Una revisi�n sobre su impacto en estudiantes con NEE. Revista de Educaci�n Inclusiva.

  10.            Johnson, K. y Yu, M. (2023). Dise�o de herramientas de IA para la personalizaci�n del aprendizaje en estudiantes con dislexia. Revista de Tecnolog�a Educativa.

  11.            Le�n, O., et al. (2024). La inteligencia artificial en la educaci�n y sus implicaciones: Un mapeo sistem�tico de la literatura. CONECTIVIDAD.

  12.            M�ndez, S. (2023). Tendencias actuales en el uso de IA para la inclusi�n educativa en Am�rica Latina. Revista Latinoamericana de Educaci�n Inclusiva.

  13.            P�rez, J. (2022). Inteligencia artificial y entornos personales de aprendizaje: Atentos a los hacks acad�micos. Revista de Educaci�n y Tecnolog�a

  14.            Rodr�guez, M. (2023). El impacto de la inteligencia artificial en la educaci�n: Personalizaci�n del aprendizaje y m�s all�. Revista Internacional de Educaci�n y Tecnolog�a.

  15.            Romero Alonso, R., Valenzuela G�rate, J., & Anzola Vera, JJ (2025). Rol de la inteligencia artificial en la personalizaci�n de la educaci�n a distancia: Una revisi�n sistem�tica. RIADO. Revista Iberoamericana de Educaci�n a Distancia.

  16.            S�nchez, G., & Ramos, T. (2024). Inteligencia artificial y aprendizaje de la lectoescritura en ni�os con necesidades educativas especiales. Revista de Investigaci�n Educativa.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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