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Impacto de la inteligencia artificial en docentes y su aplicacin en la educacin inclusiva
Impact of artificial intelligence on teachers and its application in inclusive education
Impacto da inteligncia artificial nos professores e a sua aplicao na educao inclusiva
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Correspondencia: rmontiela@unemi.edu.ec
Ciencias de la Educacin
Artculo de Investigacin
* Recibido: 26 de marzo de 2025 *Aceptado: 24 de abril de 2025 * Publicado: 17 de mayo de 2025
I. Universidad Estatal de Milagro, Ecuador.
II. Ministerio de Educacin, Ecuador.
III. U.E Monte Tabor, Ecuador.
IV. Ministerio de Educacin, Ecuador.
V. Universidad Estatal de Milagro, Ecuador.
Resumen
El presente estudio analiza la produccin cientfica sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en docentes y su aplicacin en la educacin inclusiva, a travs de un anlisis bibliomtrico en las bases de datos Web of Science y Scopus. Se recopilaron documentos publicados entre 2014 y 2024, centrados en artculos y revisiones. El preprocesamiento de los datos incluy la unificacin de nombres de autor y la eliminacin de duplicados, lo que result en 157 documentos finales. Los resultados muestran un incremento sostenido en la cantidad de publicaciones, con un fuerte aumento entre 2023 y 2024, evidenciando el inters creciente por esta temtica.
Los hallazgos revelan que la IA se utiliza principalmente para la personalizacin de la enseanza, el apoyo a estudiantes con necesidades especficas y la optimizacin de la prctica docente. Asimismo, se identifica un cambio conceptual hacia el uso de tecnologas avanzadas como el aprendizaje profundo y la realidad aumentada, particularmente en intervenciones dirigidas a estudiantes con autismo o discapacidad auditiva. Sin embargo, persisten desafos relacionados con la desigualdad en el acceso a la tecnologa, la preparacin docente y los aspectos ticos de la IA. Este estudio contribuye a la comprensin de las tendencias actuales y los vacos de investigacin, orientando futuras polticas y estrategias para la formacin docente y la inclusin educativa.
Palabras Clave: Inteligencia artificial; Educacin inclusiva; Estrategias docentes; Aprendizaje profundo; Realidad aumentada; Formacin docente.
Abstract
This study analyzes scientific production on the impact of artificial intelligence (AI) on teachers and its application in inclusive education through a bibliometric analysis of the Web of Science and Scopus databases. Documents published between 2014 and 2024 were collected, focusing on articles and reviews. Data preprocessing included the unification of author names and the elimination of duplicates, resulting in 157 final documents. The results show a sustained increase in the number of publications, with a sharp increase between 2023 and 2024, demonstrating the growing interest in this topic.
The findings reveal that AI is primarily used for personalized teaching, supporting students with specific needs, and optimizing teaching practice. A conceptual shift toward the use of advanced technologies such as deep learning and augmented reality is also identified, particularly in interventions targeting students with autism or hearing impairments. However, challenges persist related to inequality in access to technology, teacher preparation, and the ethical aspects of AI. This study contributes to the understanding of current trends and research gaps, guiding future policies and strategies for teacher training and educational inclusion.
Keywords: Artificial intelligence; Inclusive education; Teaching strategies; Deep learning; Augmented reality; Teacher training.
Resumo
Este estudo analisa a produo cientfica sobre o impacto da inteligncia artificial (IA) nos professores e a sua aplicao na educao inclusiva, atravs da anlise bibliomtrica nas bases de dados Web of Science e Scopus. Foram recolhidos documentos publicados entre 2014 e 2024, com foco nos artigos e revises. O pr-processamento dos dados incluiu a fuso de nomes de autores e a remoo de duplicados, resultando em 157 documentos finais. Os resultados mostram um aumento sustentado do nmero de publicaes, com um forte aumento entre 2023 e 2024, demonstrando o crescente interesse pelo tema.
As descobertas revelam que a IA utilizada principalmente para o ensino personalizado, apoiando os alunos com necessidades especficas e otimizando a prtica de ensino. Da mesma forma, identificada uma mudana conceptual no sentido da utilizao de tecnologias avanadas, como a aprendizagem profunda e a realidade aumentada, particularmente em intervenes destinadas a alunos com autismo ou deficincia auditiva. No entanto, ainda existem desafios relacionados com a desigualdade no acesso tecnologia, a preparao dos professores e os aspetos ticos da IA. Este estudo contribui para a compreenso das tendncias atuais e das lacunas de investigao, orientando as futuras polticas e estratgias para a formao de professores e a incluso educativa.
Palavras-chave: Inteligncia artificial; Educao inclusiva; Estratgias de ensino; Aprendizado profundo; Realidade aumentada; Formao de professores.
Introduccin
La presente investigacin formula la siguiente pregunta: Cul es el estado actual y la evolucin de la produccin cientfica sobre el impacto de la inteligencia artificial en docentes y su aplicacin en la educacin inclusiva, considerando la informacin disponible en Scopus y Web of Science, y cmo influyen las variaciones en las palabras clave en la identificacin de tendencias y vacos de investigacin?, Xiao et al. (2025) presentan evidencia emprica sobre el potencial de personalizacin y los dilemas ticos asociados con la utilizacin de la inteligencia artificial, lo que subraya la necesidad de un anlisis comparativo que abarque diversas fuentes de informacin.
El objetivo general del estudio consiste en realizar un anlisis bibliomtrico de la produccin cientfica registrada en las bases de datos Scopus y Web of Science, con el fin de identificar tendencias, actores clave y desafos metodolgicos en la integracin de la IA en la formacin y la prctica docente en contextos inclusivos. Yang (2025) y Salazar et al. (2024) ofrecen marcos tericos que resaltan tanto la capacidad de la IA para mejorar la accesibilidad educativa como las limitaciones que impone la desigualdad en el acceso a la tecnologa, lo cual refuerza la pertinencia de este enfoque analtico.
La justificacin de la investigacin se sustenta en la necesidad de comprender de manera integral el impacto de la IA en la transformacin del proceso educativo. Wu (2024) evidencia que la incorporacin de estas tecnologas modifica el rol tradicional del docente y plantea desafos en el desarrollo profesional, mientras que Harkins-Brown et al. (2025) demuestran que su uso en la educacin especial puede mejorar significativamente los resultados acadmicos. Adems, estudios como los de Zhang (2024) y Kalniņa et al. (2024) sealan la urgencia de establecer marcos ticos y de formacin que aseguren una integracin responsable y equitativa de la IA. Este anlisis bibliomtrico permitir detectar vacos en la literatura, identificar patrones de evolucin y aportar directrices para futuras polticas educativas, lo que contribuir a la formulacin de intervenciones que fortalezcan la calidad y la inclusin en la educacin (Abbas, 2024; Almaki et al., 2025; Mulyani et al., 2025; Septiani & Ramadani, 2025; Wang, 2024).
Materiales y Mtodos
Entre los elementos a considerar en este apartado, se cuentan: el tipo y diseo de investigacin, la poblacin y muestra (especificando el tipo de muestreo y los criterios de inclusin / exclusin); tcnicas e instrumentos de recoleccin de datos, y la tcnica de anlisis de datos empleada.
Resultados y Discusin
La produccin anual de artculos y revisiones sobre inteligencia artificial en la educacin inclusiva evidencia un crecimiento sostenido entre 2014 y 2024, con un incremento marcado a partir de 2020. Los artculos representan la mayora de documentos (139 en total) y alcanzan un ndice h de 20, mientras que las revisiones totalizan 17 y presentan un ndice h de 7. La cifra de artculos muestra un aumento notorio entre 2023 y 2024 (de 24 a 62), lo que sugiere un inters creciente en este mbito de investigacin. Entre los artculos ms citados se encuentran aquellos que ofrecen revisiones bibliomtricas amplias (X. Chen et al., 2022, con 284 citas), examinan la robtica educativa (Cheng et al., 2018, con 106 citas) y proponen intervenciones para el autismo (Huijnen et al., 2016, con 101 citas). En el caso de las revisiones, destacan los trabajos centrados en la educacin inclusiva para minoras (Salas-Pilco et al., 2022, con 45 citas), las intervenciones escolares para el autismo (Odom et al., 2021, con 38 citas) y el anlisis de sentimientos en entornos virtuales (Anwar et al., 2023, con 21 citas). Estas tendencias reflejan la diversidad de enfoques que caracteriza a la investigacin en inteligencia artificial aplicada a la educacin inclusiva, al tiempo que ponen de manifiesto la necesidad de abordar tanto la dimensin tecnolgica como la pedaggica para favorecer entornos de aprendizaje equitativos. A continuacin se presenta la evolucin de la produccin de artculos y revisiones (ver Figura 1).:
Tabla 1
Resumen de documentos y eliminacin de duplicados
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Descripcin |
WoS |
Scopus |
Total |
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Documentos cargados |
20 (11,6%) |
153 (88,4%) |
173 |
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- Artculos |
19 (11,0%) |
136 (78,6%) |
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- Revisiones |
1 (0,6%) |
17 (9,8%) |
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Duplicados encontrados |
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16 (9,2%) |
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- Duplicados eliminados de WoS |
0 (0,0%) |
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0 |
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- Duplicados eliminados de Scopus |
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16 (10,5%) |
16 |
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Documentos tras eliminacin de duplicados |
20 (12,7%) |
137 (87,3%) |
157 |
Fuente: Elaboracin propia a partir de datos exportados de WoS y Scopus.
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Figura 1. Resumen grfico del preprocesamiento de los documentos de WoS y Scopus
Fuente: Elaboracin propia con datos de WoS y Scopus.
Se implement una fase de preprocesamiento para asegurar la consistencia de los datos y mejorar la fiabilidad del anlisis. Esta etapa incluy la unificacin de los nombres de autor y la eliminacin de registros duplicados.
Unificacin de Nombres de Autor
Las bases de datos presentan variaciones en la forma de reportar los nombres de los autores (por ejemplo, uso de iniciales, acentos o comas). Con el objetivo de unificar estos formatos, el script ScientoPy elimin puntos, comas y acentos especiales, lo que permiti agrupar de manera precisa las publicaciones correspondientes a un mismo autor.
Eliminacin de Registros Duplicados
Dado que solo un porcentaje limitado de documentos inclua DOI, la identificacin de duplicados se realiz mediante la comparacin de ttulo y autores. Cuando se detectaron registros duplicados en ambas bases de datos, se opt por conservar la versin de WoS y descartar la de Scopus. Este procedimiento redujo la muestra inicial de 173 a 157 documentos, segn se detalla en la Tabla 1. La Figura 1 ilustra de forma grfica el proceso de preprocesamiento, evidenciando el nmero de documentos cargados y la proporcin de registros eliminados.
2. Clculo del ndice h y Recuento de Citas
Las bases de datos WoS y Scopus suministran el recuento de citas por documento, aunque en ocasiones los valores difieren para el mismo artculo. El script ScientoPy asign a cada documento el mayor nmero de citas reportado por cualquiera de las dos fuentes. Con esta informacin se calcul el ndice h para los autores y pases presentes en la muestra final, considerando el perodo 20142024.
3. Anlisis con Herramientas Especializadas
Se emplearon VOSviewer y Biblioshiny para llevar a cabo el anlisis de redes de coautora, co-citacin y temticas emergentes. Estas herramientas facilitaron la identificacin de tendencias y colaboraciones relevantes en el rea de estudio, permitiendo visualizar la estructura de la literatura relacionada con el impacto de la inteligencia artificial en docentes y la educacin inclusiva.
Ecuaciones de Bsqueda Web of Science:
((((TS=("AI" OR "intelligent systems" OR "automation technologies" OR "artificial intelligence" OR "machine learning" OR "deep learning" OR "neural network*" OR "large
language model*" OR "natural language processing" OR "computer vision" OR "genetic algorithm*" OR "expert system*" OR "robotics" OR "computational intelligence" OR "reinforcement learning" OR "fuzzy system*")) AND TS=("inclusive education" OR "educational inclusion" OR "diversity education" OR "special education")) AND ALL=(" teacher" OR " professor" OR "educator")) AND PY=(2014-2024)) AND
DT=(Article OR Review)
( TITLE-ABS-KEY ( "AI" OR "intelligent systems" OR "automation technologies" OR "artificial intelligence" OR "machine learning" OR "deep learning" OR "neural network*" OR "large language model*" OR "natural language processing" OR "computer vision" OR "genetic algorithm*" OR "expert system*" OR "robotics" OR "computational intelligence" OR "reinforcement learning" OR "fuzzy s y s t e m * " ) A N D T I T L E - A B S - K E Y
( "inclusive education" OR "educational inclusion" OR "diversity education" OR "special education" ) AND ALL ( "teacher" OR " professor" OR " educator" ) ) AND PUBYEAR > 2013 AND PUBYEAR < 2025 AND ( LIMIT-TO ( DOCTYPE , "ar" ) OR LIMIT-TO ( DOCTYPE , "re" ) )
Criterios de Inclusin y Exclusin
Se incluyeron documentos de tipo artculo o revisin publicados entre 2014 y 2024.
Se excluyeron los documentos que no estuvieran disponibles en texto completo o que no se ajustaran a la temtica establecida por las ecuaciones de bsqueda.
Se descartaron los registros duplicados entre WoS y Scopus, mantenindose la v e r s i n d e Wo S e n c a s o d e coincidencia.
Resultados
La produccin anual de artculos y revisiones sobre inteligencia artificial en la educacin inclusiva evidencia un crecimiento sostenido entre 2014 y 2024, con un incremento marcado a partir de 2020. Los artculos representan la mayora de documentos (139 en total) y alcanzan un ndice h de 20, mientras que las revisiones totalizan 17 y presentan un ndice h de 7. La cifra de artculos muestra un aumento notorio entre 2023 y 2024 (de 24 a 62), lo que sugiere un inters creciente en este mbito de investigacin. Entre los artculos ms citados se encuentran aquellos que ofrecen revisiones bibliomtricas amplias (X. Chen et al., 2022, con 284 citas), examinan la robtica educativa (Cheng et al., 2018, con 106 citas) y proponen intervenciones para el autismo (Huijnen et al., 2016, con 101 citas). En el caso de las revisiones, destacan los trabajos centrados en la educacin inclusiva para minoras (Salas- Pilco et al., 2022, con 45 citas), las intervenciones escolares para el autismo (Odom et al., 2021, con 38 citas) y el anlisis de sentimientos en entornos virtuales (Anwar et al., 2023, con 21 citas). Estas tendencias reflejan la diversidad de enfoques que caracteriza a la investigacin en inteligencia artificial aplicada a la educacin inclusiva, al tiempo que ponen de manifiesto la necesidad de abordar tanto la dimensin tecnolgica como la pedaggica para favorecer entornos de aprendizaje equitativos. A continuacin se presenta la
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evolucin de la produccin de artculos y revisiones (ver Figura 1).
Entre los autores ms destacados se encuentran Abdus-Sabur y Keshav, quienes publicaron e s t u d i o s s o b r e l a i n t e r v e n c i n c o n smartglasses para mejorar la comunicacin social y el comportamiento de estudiantes con autismo (Sahin et al., 2018; Vahabzadeh et al., 2018). Drigas analiz la contribucin de herramientas de inteligencia artificial, como ChatGPT, y la implementacin de la impresin 3D en entornos educativos (Kefalis et al., 2024; Moraiti & Drigas, 2023). Por su parte, Khasawneh investig la aplicacin de la robtica educativa y la influencia de la carga cognitiva en aulas de educacin especial (M.
A. S. Khasawneh, 2024; Y. J. A. Khasawneh & Khasawneh, 2024). Vahabzadeh y Sahin participaron en intervenciones basadas en realidad aumentada que demostraron mejoras en las habilidades socioemocionales de alumnos con trastornos del espectro autista (Sahin et al., 2018; Vahabzadeh et al., 2018). Rakap emple ChatGPT para optimizar la elaboracin de metas en programas educativos individualizados dirigidos a nios con autismo (Rakap, 2024; Rakap & Balikci, 2024). Tlili contribuy al anlisis de la transformacin digital y la accesibilidad en la enseanza para estudiantes con necesidades especiales (Baglama et al., 2022; Mustafa et al., 2024). En tanto, Rozumenko explor la virtualizacin de los procesos pedaggicos mediante tecnologas en la nube (Yurchenko et al., 2023). Finalmente, Vahabzadeh examin la eficacia de intervenciones basadas en smartglasses en entornos escolares, con resultados positivos en la interaccin social y la reduccin de conductas disruptivas (Sahin et al., 2018; Vahabzadeh et al., 2018). Este panorama refleja la diversidad temtica y el creciente inters por la inteligencia artificial y la inclusin en la educacin.
Distribucin de los autores con dos documentos publicados, diferenciando su produccin antes de
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2023 y entre 2023-2024.
La figura 3 muestra un desplazamiento notable de la atencin investigativa desde enfoques centrados en educational robotics e inclusive education hacia categoras emergentes como artificial intelligence y machine learning. El paso de learning disability a developmental disability sobresale por su ndice de inclusin (1,00), lo que indica un cambio conceptual profundo en la manera de abordar las necesidades de aprendizaje. De igual manera, special education se orienta cada vez ms hacia artificial intelligence y autism spectrum disorder, con una alta frecuencia de trminos asociados a robtica, autismo y realidad virtual. Este patrn sugiere una creciente interseccin entre las tecnologas avanzadas y la atencin a estudiantes con requerimientos especficos, aunque los valores bajos en el ndice de estabilidad (0,010,03) revelan una transicin dinmica que exige mayor consolidacin terica y prctica. Adems, la persistencia de inclusive education como un eje relevante tanto en el periodo 20152023 como en 20242024 refleja la prioridad de garantizar equidad y accesibilidad en los entornos de aprendizaje, al tiempo que se i n t egra con nuevas aproximaciones tecnolgicas ver la figura 3.
Figura 3. Evolucin Temtica
Red de pases
La visualizacin de los principales pases en la produccin cientfica sobre inteligencia artificial aplicada a la educacin inclusiva revela la primaca de Estados Unidos en cuanto al volumen de documentos (28) y un total de
349 citas. Sin embargo, China, con solo 15 documentos, presenta 398 citas, lo que sugiere una mayor densidad de referencias por publicacin. Espaa, con 15 trabajos y 97 citas, se ubica en un punto intermedio, mientras que Arabia Saudita, Turqua, India y Grecia completan un bloque relevante de naciones que han contribuido de forma sostenida. El Reino Unido, con 6 documentos y 316 citas, destaca por un ndice de citacin notablemente alto. Este panorama sugiere una red de colaboracin global en la que pases de diferentes continentes aportan perspectivas diversas, aunque el liderazgo en volumen de publicaciones y citas se concentra en un grupo reducido de naciones. La disparidad entre cantidad de documentos y nmero de citas indica la necesidad de analizar la calidad y el impacto real de cada contribucin, as como la posibilidad de brechas temticas o contextuales que influyen en la visibilidad de las investigaciones. Estas tendencias confirman el inters creciente por la inclusin educativa y la IA en mbitos internacionales, aunque todava se observan diferencias marcadas en la produccin y la proyeccin acadmica de cada regin.
Distribucin Geogrfica de la Produccin Cientfica
Los datos muestran que la Universidad de Kansas (Estados Unidos) encabeza la lista con
2 documentos, mientras que el resto de instituciones reporta 1 publicacin cada una. Todas, excepto University College London (Reino Unido), presentan un 100% de documentos en el perodo 20232024, lo que indica un reciente y marcado inters en el tema. En trminos de distribucin geogrfica, Estados Unidos lidera con tres universidades (Kansas, Temple y Missouri, adems de la Universidad de Virginia), seguido de China (Universidad Normal Central de China, Universidad de Educacin de Hong Kong y Universidad de Tecnologa de Wuhan). Instituciones en Marruecos, Letonia y el Reino Unido tambin se incluyen, aunque con menor nmero de aportaciones. Este panorama confirma la diversificacin de la investigacin sobre inteligencia artificial e inclusin educativa, a pesar de la concentracin de documentos en un conjunto limitado de
universidades que apenas comienzan a consolidar su produccin cientfica en el rea.
Figura 5. Instituciones Destacadas por Pas
En
la figura 6, Sustainability (Switzerland) encabeza la lista con 8 documentos y
un ndice h de 6, aunque su porcentaje de publicaciones recientes (37,5%)
resulta menor que el de otras revistas. En contraste, el Journal of Special
Education Technology presenta 5 artculos y un 80% de trabajos publicados en el
perodo 20232024, lo que indica un aumento marcado en su enfoque hacia la
inteligencia artificial y la educacin inclusiva. Education and Information
Technologies e IEEE Access comparten 4 documentos cada una, con 75% de sus
contribuciones surgidas en los ltimos dos aos, mientras que Education
Sciences e International Journal of Information and Education Technology
exhiben un 100% de produccin reciente, aunque con un menor volumen total. Por
su parte, Frontiers in Education y Frontiers in Psychology mantienen una
relevancia multidisciplinaria con 3 documentos cada una, pero un 33,3% de
publicaciones recientes. Finalmente, Research in Developmental Disabilities y
el Journal of Autism and Developmental Disorders completan la lista con niveles
de productividad similares, reflejando el inters emergente por la relacin
entre la tecnologa y la inclusin educativa. En conjunto, estos datos
evidencian una dinmica de crecimiento desigual: revistas con mayor volumen
histrico, como Sustainability (Switzerland), muestran un crecimiento ms
moderado, mientras que publicaciones de corte especializado presentan un
incremento acelerado en la adopcin de la inteligencia artificial para la inclusin
educativa.
Figura 6. Revistas Ms Relevantes
Los hallazgos de este estudio confirman la tendencia creciente en la aplicacin de la inteligencia artificial (IA) a la educacin inclusiva, un resultado que coincide con investigaciones previas (Gupta & Kaul, 2024; Jain, 2025). El anlisis bibliomtrico pone de manifiesto no solo el incremento en la cantidad d e p u b l i c a c i o n e s , s i n o t a m b i n l a diversificacin temtica que abarca desde la robtica educativa hasta la realidad aumentada para la atencin de estudiantes con necesidades especficas (Vahabzadeh et al., 2018; Sahin et al., 2018). No obstante, se observa que el volumen de la produccin cientfica se concentra en un grupo limitado de pases y universidades, en lnea con Wu (2024), quien seala disparidades regionales en el acceso a tecnologa y a capacitacin docente.
La evolucin temtica hacia enfoques basados en machine learning y autism spectrum disorder coincide con lo reportado por Tang (2024), quien destaca la convergencia entre metodologas avanzadas de IA y el inters por a t e n d e r g r u p o s e s t u d i a n t i l e s c o n requerimientos especficos. Sin embargo, la
revisin tambin pone en evidencia la brecha entre la adopcin de estas herramientas y su implementacin prctica, particularmente en contextos con limitaciones de infraestructura y formacin docente (Xu, 2024). En ese sentido, las implicaciones ticas y la necesidad de marcos regulatorios claros, tal como lo advierten Xiao et al. (2025), siguen siendo un desafo que exige mayor atencin.
Asimismo, el rol docente y la redefinicin de sus competencias profesionales continan en el centro del debate, tal como sealan Wu (2024) y Wang (2024). Aunque el anlisis de coautora y de revistas especializadas evidencia un inters cada vez ms especializado en la formacin de educadores para la era digital, estudios como los de Salas-Pilco et al. (2022) subrayan la importancia de contar con polticas inclusivas que garanticen la equidad en la adopcin de la IA. De forma complementaria, se observa la persistencia de sesgos y limitaciones en la investigacin emprica relacionada con poblaciones marginadas (Pawar & Khose, 2024), lo cual coincide con las preocupaciones sealadas por Yang (2025) en torno a la exclusin de ciertos colectivos.
En comparacin con estudios previos, el presente trabajo fortalece la evidencia de que la IA puede optimizar procesos pedaggicos y fomentar la inclusin educativa, al tiempo que alerta sobre las desigualdades que pueden perpetuarse si no se establecen lineamientos ticos y formativos robustos (Zhang, 2024; Kalniņa et al., 2024). En consecuencia, se vislumbra la necesidad de investigaciones futuras que profundicen en la eficacia de las herramientas de IA en entornos con diversidad sociocultural y en la evaluacin de los resultados de aprendizaje a largo plazo.
Conclusiones
El anlisis bibliomtrico realizado confirma la expansin sostenida de investigaciones relacionadas con la inteligencia artificial y su aplicacin en la educacin inclusiva, reflejada e n u n i n c r e m e n t o s i g n i f i c a t i v o d e publicaciones, la diversificacin de enfoques metodolgicos y la aparicin de nuevas temticas emergentes. Los resultados revelan el inters de instituciones acadmicas y pases con trayectorias investigativas consolidadas, aunque se mantiene una disparidad geogrfica y una concentracin de estudios en regiones con mayor acceso a tecnologa.
En el plano conceptual, se identifica una convergencia entre los avances tecnolgicos y las demandas de atencin a estudiantes con necesidades especficas, lo que sita a la IA como un factor clave para el mejoramiento de la equidad educativa. Sin embargo, persisten desafos metodolgicos y ticos que requieren de polticas pblicas e iniciativas de formacin docente orientadas a una adopcin responsable y efectiva de estas tecnologas. Este panorama enfatiza la necesidad de promover la colaboracin internacional y de continuar generando evidencias empricas sobre el impacto de la IA en la formacin de docentes, la optimizacin de procesos de enseanza- aprendizaje y la reduccin de brechas de acceso en contextos inclusivos.
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