INTRODUCCI�N
Las necesidades educativas especiales conocidas a nivel internacional con las siglas NEE, asociadas o no asociadas a alguna discapacidad, se lo conoce como un proceso de abordaje diverso, en el cual , se utiliza principalmente la metodolog�a, t�cnica y recurso, de acuerdo al perfil espec�fico del estudiante, para el docente es fundamental la observaci�n en todo momento puesto que, ayuda a entender el ritmo de aprendizaje del estudiante creando as�, un nuevo m�todo o estrategia, que aborda el mismo tema estudiado pero aplicado de una manera variada, para obtener el resultado requerido
La educaci�n inclusiva, equitativa y de alta calidad, destacada en el Objetivo de Desarrollo Sostenible 4 (ODS 4) de la Agenda 2030 de la Organizaci�n de las Naciones Unidas, es esencial para garantizar una educaci�n para todos. Para lograrlo es fundamental incorporar tecnolog�as emergentes que enriquezcan la experiencia educativa y aseguren que todos los estudiantes, especialmente aquellos con necesidades educativas especiales, tengan acceso a una educaci�n de calidad. En este sentido, la inteligencia artificial (IA) surge como una herramienta innovadora con el potencial de transformar el �mbito educativo al ofrecer soluciones adaptadas a las diversas necesidades de los estudiantes.
La inteligencia artificial ha revolucionado numerosos sectores al ofrecer herramientas y soluciones innovadoras que mejoran la eficiencia y personalizaci�n. En el campo de la educaci�n, esta tecnolog�a ha comenzado a impactar significativamente al ofrecer recursos que facilitan el acceso y la equidad. La IA permite la creaci�n de entornos de aprendizaje personalizados mediante el uso de algoritmos avanzados que identifican y se adaptan a las necesidades espec�ficas de cada estudiante. Llangari (2023) considera que estas herramientas pueden eliminar barreras educativas al ofrecer soporte espec�fico y adaptado, maximizando as� el potencial acad�mico de estudiantes con discapacidades.
Entre las aplicaciones de la IA en la educaci�n inclusiva se encuentran tecnolog�as como el reconocimiento de voz y los lectores de pantalla, dise�ados para apoyar a estudiantes con discapacidades visuales, as� como sistemas de traducci�n autom�tica para la lengua de signos. Estas innovaciones representan un avance significativo hacia la igualdad de oportunidades, facilitando una adaptaci�n personalizada del aprendizaje que responde a las necesidades individuales de cada estudiante (S�nchez, 2024).
No obstante, es fundamental considerar ciertos aspectos al integrar la IA en el entorno educativo. En primer lugar, se corre el riesgo de desarrollar expectativas poco realistas sobre las capacidades de la IA. Aunque esta tecnolog�a ofrece valiosas oportunidades para mejorar la educaci�n inclusiva, no debe ser vista como una soluci�n m�gica para todos los desaf�os educativos. En este sentido, Nemorin et al. (2023) advierte sobre la "dataficaci�n", un concepto que alude a la tendencia de reducir el proceso educativo a un conjunto de datos manejables por sistemas automatizados. Este enfoque puede simplificar excesivamente la complejidad del proceso de ense�anza-aprendizaje, que requiere una interacci�n humana significativa y no puede ser completamente automatizado.
En este sentido, es crucial reconocer que los enfoques pedag�gicos y los valores educativos son tan importantes como la adaptaci�n de los recursos y contenidos. La funci�n del docente sigue siendo esencial, incluso con la incorporaci�n de la IA. Por lo tanto, la integraci�n de esta tecnolog�a debe enfocarse en promover la igualdad de oportunidades para todos los estudiantes, sin menospreciar el papel fundamental del educador en el proceso educativo.
En el marco normativo ecuatoriano, el art�culo 347 de la Constituci�n de la Rep�blica establece, en su numeral 8, que una de las responsabilidades del Estado es "Incorporar las tecnolog�as de la informaci�n y comunicaci�n en el proceso educativo y propiciar el enlace de la ense�anza con las actividades productivas o sociales". De acuerdo con la Ley Org�nica de Educaci�n Superior (LOES, 2024), la educaci�n superior tiene un prop�sito universal: garantizar el acceso equitativo a beneficios y programas sociales para todos los ciudadanos. Esto implica reconocer que cada persona tiene los mismos derechos. En consecuencia, las universidades deben fomentar entre estudiantes y docentes la erradicaci�n de la exclusi�n en contextos locales e internacionales, ya que esta exclusi�n deteriora la integridad personal.
Tambi�n la Secretar�a de Educaci�n Superior, Ciencias, Tecnolog�a e Innovaci�n establece en el Marco Normativo Gu�a para la Igualdad y Ambiente en la Educaci�n Superior que esta debe regirse por los principios de "autonom�a responsable, cogobierno, igualdad de oportunidades, calidad, pertinencia, integralidad, autodeterminaci�n para la producci�n del pensamiento y conocimiento, en el marco del di�logo de saberes" (Op. cit., art. 351). Asimismo, se establece la gratuidad vinculada a la responsabilidad acad�mica para el ingreso a las instituciones de educaci�n superior, garantizando la "igualdad de oportunidades en el acceso, permanencia, movilidad y egreso" (Op. cit., art. 356). Adem�s, se debe "garantizar las facilidades y condiciones necesarias para que las personas con discapacidad puedan ejercer el derecho a desarrollar sus actividades, potencialidades y habilidades" (Op. cit., art. 13).
Las Instituciones de Educaci�n Superior (IES), han iniciado el acompa�amiento a estudiantes que presentan NEE. Esto significa que se han ido adaptando a una heterogeneidad, puesto que, sus metas educativas difieren, sus habilidades no son las mismas y el impacto de sus discapacidades no es uniforme, determinando que los antecedentes pedag�gicos son los m�s inherentes al transferir informaci�n a la comunidad educativa estudiantil con necesidades educativas, rescatando la importancia de la preparaci�n de todos los actores acad�micos desde el docente � estudiante � gestor�as, etc., el verdadero mentor, tutor o docente identifica las fortalezas de sus estudiantes con NEE, para optimizarlas y las limitaciones para transformarlas en fortalezas.
En la Universidad de Guayaquil, en los �ltimos a�os se ha observado un aumento en la matr�cula de estudiantes con necesidades educativas especiales (NEE), tanto asociadas como no asociadas a alguna discapacidad, en las distintas facultades. Esta tendencia se basa en los diagn�sticos proporcionados por el Ministerio de Salud, los cuales identifican a estos estudiantes con perfiles espec�ficos que requieren atenci�n prioritaria en el �mbito acad�mico, formativo y emocional, incluso en casos que no est�n directamente relacionados con una discapacidad.
Las Necesidades Educativas Especiales no asociadas a la discapacidad, son aquellas que se presentan en las personas en cualquier etapa de su formaci�n, se manifiestan de forma temporal pero es necesario la atenci�n de las entidades correspondientes, como lo son las instituciones para poder valorarlas y tomar acciones en el caso, como es realizar adaptaciones curriculares sobre los elementos que forman parte del curr�culo, el uso de la metodolog�a es fundamental y primordial ya que permitir� tomar acciones apropiadas para mejorar y reforzar la ense�anza. De acuerdo con la realidad de la Universidad de Guayaquil, que aglutina a una gran cantidad de estudiantes de diferentes contextos, tanto ambientales, como acad�micos, se presenta el siguiente informe del per�odo del 2023, el cual se observa en la Figura 1.
Figura 1
Estudiantes con Necesidades Educativas Especiales NEE, asociadas y no asociadas a una discapacidad
Nota. Informaci�n obtenida en el Sistema Orpheus de la Coordinaci�n de Protecci�n Social y Bienestar estudiantil, 2023.
Siendo una instituci�n de educaci�n superior p�blica, con autonom�a acad�mica, administrativa, financiera y org�nica, que tiene como finalidad la formaci�n acad�mica y profesional, con visi�n cient�fica y humanista, de investigaci�n cient�fica y tecnol�gica, de innovaci�n, promoci�n, desarrollo y difusi�n de los saberes y las culturas, la construcci�n de soluciones para los problemas del pa�s, en aplicaci�n de los objetivos del r�gimen de desarrollo; autonom�a ejercida comprendida de manera solidaria y responsable que garantiza el ejercicio de la libertad acad�mica y el derecho a la b�squeda de la verdad sin restricciones, donde propende a la excelencia acad�mica, al acceso universal a la educaci�n, permanencia, movilidad y egreso sin discriminaci�n alguna, acorde a la normatividad legal correspondiente.
Entre las acciones que realiza Bienestar Estudiantil, es propender un acceso adecuado, permanencia y promoci�n profesional de los estudiantes sin distinci�n de edad, genero, etnia, religi�n, ideolog�as, situaci�n socioecon�mica, con actividades de calidad, pertinencia y equidad. As� mismo, la Jefatura de Consejer�a Acad�mica en conjunto con las �reas de Trabajo Social y Orientaci�n Acad�mica y actualmente la Comisi�n Ocasional creada para la construcci�n de la Herramienta inclusiva �UG, ha desarrollado esfuerzos estrat�gicos con el fin de garantizar la inserci�n de los estudiantes de estos grupos prioritarios en el ambiente universitario
En este contexto, el objetivo de la presente investigaci�n es evaluar la eficacia y la percepci�n de las herramientas de inteligencia artificial en el apoyo educativo para estudiantes con diferentes discapacidades en la carrera de Tecnolog�as de la Informaci�n de la Universidad de Guayaquil. Para ello, se identificar� su impacto en el aprendizaje, la accesibilidad y la satisfacci�n general de los estudiantes. De este modo, se busca contribuir a la comprensi�n y mejora del uso de la IA en la educaci�n inclusiva, ofreciendo una perspectiva m�s profunda sobre su aplicaci�n en el apoyo a estudiantes con diferentes tipos de discapacidades.
IA para el desarrollo de una educaci�n inclusiva
La inteligencia artificial es un campo cient�fico que permite a las m�quinas adquirir habilidades para resolver problemas y anticipar el comportamiento del entorno, a trav�s de la capacidad de adaptarse y aprender patrones" (Tuomi, 2018). Las tecnolog�as de inteligencia artificial (IA) y las nuevas herramientas tecnol�gicas est�n teniendo un impacto significativo en la sociedad y est�n siendo cada vez m�s integradas en el �mbito educativo (Salas-Pilco et al 2022). Por ello, varios autores destacan la importancia de implementar estas herramientas de manera adecuada en la educaci�n. Aunque la literatura revisada no incluy� estudios de caso espec�ficos sobre la aplicaci�n de IA generativa (IAG) en la educaci�n inclusiva, se encontraron revisiones sistem�ticas que analizan el uso general de la IA en este �mbito, ofreciendo directrices y recomendaciones para asegurar un impacto positivo.
En l�nea con este enfoque, autores como Anchundia Loor et al (2024) examinan la relevancia de las herramientas de inteligencia artificial (IA) en el contexto educativo, especialmente para aquellos estudiantes que presentan necesidades educativas especiales (NEE), argumentan que la implementaci�n de estas tecnolog�as puede personalizar el proceso de aprendizaje, mejorar la interacci�n entre los alumnos y los contenidos, y proporcionar retroalimentaci�n inmediata, lo que resulta en un entorno educativo m�s inclusivo y equitativo.
Los beneficios significativos que la IA puede ofrecer, tambi�n es crucial considerar los riesgos asociados con su uso. Estos incluyen la posibilidad de que las metodolog�as tradicionales sigan limitando el desarrollo de habilidades necesarias para el futuro, as� como la necesidad de abordar cuestiones �ticas y de acceso a la tecnolog�a. Adem�s, resaltan el inter�s de adoptar un enfoque integral que contemple tanto las ventajas como los desaf�os que presenta la inteligencia artificial en la educaci�n, con el fin de garantizar que todos los estudiantes, especialmente aquellos con NEE, puedan beneficiarse plenamente de estas innovaciones (Anchundia Loor et al., 2024).
Otros autores, como Fern�ndez-Batanero et al (2021), llevaron a cabo una revisi�n sistem�tica de la literatura para analizar el impacto de las Tecnolog�as de la Informaci�n y la Comunicaci�n (TIC) en estudiantes con discapacidad en el �mbito de la Educaci�n Superior, abarcando el periodo de 2010 a 2020. Los autores aducen que, a pesar de los beneficios potenciales que pueden ofrecer para mejorar la inclusi�n y accesibilidad de este alumnado, existen desaf�os significativos que obstaculizan su integraci�n efectiva. Entre estos desaf�os, se identifican la falta de formaci�n y capacitaci�n del profesorado, as� como una insuficiente concienciaci�n y compromiso por parte de las instituciones educativas. Dicho lo anterior, se infiere en la necesidad de una mayor inversi�n en recursos y formaci�n para garantizar que las TIC se utilicen de manera innovadora y efectiva en el contexto universitario, lo que podr�a facilitar una experiencia educativa m�s inclusiva para los estudiantes con discapacidad.
Por otro lado, Camarena-L�pez et al (2024) analizan c�mo la inteligencia artificial act�a como una herramienta para crear nuevos entornos en la vida cotidiana, facilitando la adquisici�n de conocimientos y la utilizaci�n de diversas estrategias. Como resultado enfatizan la importancia de entender la evoluci�n de la IA y su papel en la educaci�n, destacando su potencial para enfrentar desaf�os y proporcionar experiencias de aprendizaje valiosas para las generaciones futuras.
En contraste con lo anterior, Trujillo Torres (2024) examina c�mo la inteligencia artificial (IA) puede mejorar la educaci�n inclusiva al personalizar las experiencias de aprendizaje y atender las necesidades individuales de los estudiantes. De manera puntual el autor hace referencia a la importancia de que los educadores integren eficazmente las herramientas de IA, fomenten las habilidades digitales y aseguren un uso �tico de la tecnolog�a para proporcionar acceso equitativo a los recursos educativos. En general, Trujillo Torres sugiere que, aunque la IA tiene el potencial de transformar los sistemas educativos hacia una mayor inclusividad, es crucial abordar proactivamente los desaf�os tecnol�gicos, �ticos y sociales para una implementaci�n exitosa.
De acuerdo con Delgado Rodr�guez et al. 2023, los �ltimos informes en el �mbito educativo se�alan que el uso inadecuado de recursos tecnol�gicos puede generar una brecha digital entre diferentes grupos de estudiantes. Basado en datos cuantitativos y evidencia emp�rica, respalda la hip�tesis de que la ubicaci�n geogr�fica de los centros educativos afecta significativamente la aceptaci�n de la tecnolog�a y otros factores relacionados. Los resultados del estudio muestran c�mo un uso apropiado de tecnolog�as como la Realidad Aumentada y la Inteligencia Artificial puede fomentar procesos de ense�anza y aprendizaje innovadores, reducir las brechas digitales y mejorar la atenci�n a la diversidad, la equidad y la inclusi�n estudiantil.
En el an�lisis de Herrer�a Gallardo et al. 2024, se examina c�mo las tecnolog�as de inteligencia artificial (IA) se incorporan en las estrategias de ense�anza inclusiva en la educaci�n superior para fomentar la diversidad y la equidad. Los autores se�alan que el uso de sistemas de tutor�a inteligentes, asistentes virtuales y herramientas de an�lisis predictivo que permiten personalizar el aprendizaje de acuerdo con las necesidades individuales de los estudiantes, abordando as� la diversidad en el aula. Adem�s, exploran c�mo aplicaciones de IA, como el software de reconocimiento de voz y los asistentes de lectura automatizados, benefician a los estudiantes con discapacidades al mejorar el acceso a materiales educativos y la participaci�n acad�mica. Este enfoque resalta c�mo la IA puede ser una herramienta valiosa para lograr una educaci�n m�s inclusiva y equitativa.
Soledispa Zurita et al. (2024), analizan c�mo la inteligencia artificial (IA) puede servir como una herramienta para promover la diversidad y la inclusi�n en los entornos educativos. A trav�s de una revisi�n de 15 art�culos cient�ficos, concluyen que la IA tiene el potencial para personalizar el aprendizaje, ofrecer apoyo individualizado y fomentar una participaci�n equitativa entre todos los estudiantes. No obstante, consideran la necesidad de abordar desaf�os como la deshumanizaci�n de la educaci�n y las preocupaciones �ticas relacionadas con la privacidad de los datos, para asegurar una implementaci�n �tica y justa de la IA en el �mbito educativo.
A pesar de los avances en la investigaci�n sobre el uso de IA para la inclusi�n educativa, todav�a existe una brecha significativa en los estudios que exploran c�mo las herramientas de IA pueden apoyar espec�ficamente a estudiantes con necesidades educativas especiales (NEE) en diversas discapacidades. La literatura actual revela que uno de los campos menos investigados es la mejora en la adquisici�n de habilidades funcionales mediante el uso de recursos tecnol�gicos basados en IA. Esta falta de investigaci�n subraya la necesidad de enfoques y estudios que ofrezcan datos concretos sobre c�mo las herramientas de IA pueden ser utilizadas eficazmente para atender las necesidades espec�ficas de estos estudiantes y potenciar su desarrollo acad�mico y funcional.
IA como apoyo a estudiantes con diversas discapacidades.
La educaci�n inclusiva se define como un enfoque destinado a modificar y ajustar el sistema educativo para que todos los estudiantes, sin importar sus habilidades, antecedentes o caracter�sticas personales, puedan integrarse de manera completa en el entorno educativo (Vald�s et al. 2022). Esta concepci�n se fundamenta en la idea esencial de que la educaci�n es un derecho humano universal, y que todos los estudiantes deben tener la posibilidad de aprender y desarrollarse en conjunto, fomentando as� el respeto y la apreciaci�n de la diversidad (Ortiz Gonz�lez, 2023)
Una educaci�n inclusiva efectiva requiere que las estrategias de ense�anza y aprendizaje sean adaptables y se ajusten a las necesidades individuales de cada estudiante (Fuentes Guti�rrez et al 2020). Esto implica que los docentes deben ser capaces de modificar sus enfoques pedag�gicos para acomodar las diferencias entre los estudiantes y asegurar que todos tengan las mismas oportunidades para aprender y participar en el aula. Las Necesidades Espec�ficas de Apoyo Educativo (NEAE) abarcan las necesidades particulares de ciertos estudiantes, que pueden estar asociadas con discapacidades f�sicas o intelectuales, dificultades en el aprendizaje, problemas emocionales o conductuales, o situaciones sociales o culturales (C�rceles Lorente, 2023). Estos estudiantes requieren ajustes o apoyo adicional para integrarse completamente en el entorno �ulico y alcanzar su m�ximo potencial acad�mico.
Dicho de otra manera, la inteligencia artificial (IA) est� transformando el proceso de ense�anza-aprendizaje y alterando el panorama educativo (Naidu y Sevnarayan, 2023; Shrivastava, 2023; Nipun et al., 2023). Seg�n Jamal (2023):
El potencial de la IA en la formaci�n del profesorado es significativo, pero su aplicaci�n requiere una cuidadosa consideraci�n de factores �ticos, sociales, t�cnicos y culturales. Aunque la IA tiene el potencial de mejorar la calidad de la formaci�n del profesorado, potenciar las habilidades de los docentes y facilitar el aprendizaje personalizado, tambi�n plantea problemas relacionados con la privacidad de los datos, la parcialidad y la aceptabilidad cultural (p. 144)
Es fundamental que el estudiante sea consciente de su proceso de aprendizaje, entendiendo el prop�sito y los objetivos detr�s de este. Esto ayuda a fomentar una actitud �tica al utilizar la inteligencia artificial. Es adecuado aprender con su ayuda, interactuar con ella para profundizar en un tema y estudiarlo en profundidad; sin embargo, no se debe recurrir a la IA solo para obtener buenas calificaciones sin adquirir realmente los conocimientos necesarios, ni asumir que la informaci�n proporcionada es completamente fiable. En el �mbito de la inclusi�n, la IA puede contribuir significativamente a la equidad en el aprendizaje. Por ejemplo, los estudiantes con dificultades de comprensi�n podr�an beneficiarse de interactuar con el texto y hacer preguntas para aclarar sus dudas, permiti�ndoles estar al mismo nivel que sus compa�eros m�s avanzados. As�, tanto docentes como estudiantes deben emplear la IA para promover una educaci�n m�s inclusiva y democr�tica, mejorando las relaciones entre los actores educativos y reduciendo las brechas actuales, como la discriminaci�n hacia quienes aprenden de manera diferente o con m�s dificultad (Herv�s G�mez et al. 2023)
Existen diversas herramientas de IA que pueden ser empleadas tanto dentro como fuera del aula para mejorar el aprendizaje de estudiantes con o sin discapacidad, siempre que se usen como apoyo al estudio y no como sustituto del pensamiento, la socializaci�n o la creatividad. La Tabla 1 presenta un resumen de algunas de estas herramientas. Es crucial recordar que la �tica en el uso de la IA sigue siendo primordial, tanto para el instructor como para el estudiante. El educador debe ser consciente de los riesgos asociados con su uso y evitar implementarlas sin un prop�sito claro, simplemente por seguir tendencias o tratar de impresionar a los estudiantes con herramientas que conocen. La integraci�n de la IA en la ense�anza debe estar guiada por valores y una s�lida conciencia �tica.
Tabla 1
IA que pueden ser utilizadas para la educaci�n superior inclusivas
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Tipo de discapacidad |
Herramienta IA |
Utilidad de aplicaci�n |
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Auditiva |
Google Live Transcribe |
Proporciona transcripci�n en tiempo real de conversaciones y clases, permitiendo a los estudiantes sordos o con problemas auditivos seguir el contenido oral. |
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Otter.ai (versi�n gratuita) |
Transcribe autom�ticamente reuniones y clases, facilitando la toma de apuntes y la revisi�n de contenidos para estudiantes con problemas auditivos. |
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Ava (versi�n gratuita) |
Ofrece subt�tulos en tiempo real para reuniones y clases, permitiendo a los estudiantes con discapacidad auditiva seguir el contenido hablado. |
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Tactiq |
Transcribe reuniones y clases en tiempo real, de google meet, zoom, MS teams, ayudando a los estudiantes con problemas auditivos a tomar mejores apuntes. Tambi�n ayuda a resumirlas. Se a�ade a Chrome de forma gratuita |
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Visual |
Be My Eyes |
Conecta a personas con nada o baja visi�n a voluntarios que les brindan asistencia visual a trav�s de videollamadas en tiempo real |
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Seeing AI |
Utiliza la c�mara del dispositivo m�vil para narrar el entorno, leer textos y describir im�genes |
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NVDA (NonVisual Desktop Access) |
Describe objetos y textos mediante la c�mara del m�vil, ayudando a las personas con discapacidad visual a reconocer su entorno. |
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Google Lookout |
Describe objetos y textos mediante la c�mara del m�vil, ayudando a las personas con discapacidad visual a reconocer su entorno. |
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JAWS |
Este es un software que utiliza IA para reconocer un texto y convertirlo a voz, bueno para personas con discapacidad visual. |
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Merlin |
Asiste en la navegaci�n web para personas con discapacidades visuales, proporcionando descripciones y facilitando el acceso a informaci�n en l�nea. |
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Intelectual |
Microsoft Immersive Reader |
Ayuda en la lectura y comprensi�n de textos mediante la modificaci�n del tama�o del texto, el espaciado, la lectura en voz alta y la traducci�n. |
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Natural Reader (versi�n gratuita) |
Convierte texto a voz, mejorando la accesibilidad y comprensi�n de materiales escritos para estudiantes con dificultades de lectura. |
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Speechify (versi�n gratuita) |
Convierte texto a voz, facilitando el acceso a la informaci�n escrita para estudiantes con dificultades de lectura o dislexia. |
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ChatGPT |
Ayuda en la generaci�n de textos, apoyo en la investigaci�n y proporciona respuestas a preguntas complejas. |
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ChatPDF |
Convierte PDFs a textos accesibles y proporciona una lectura simplificada. |
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Tactiq |
Transcribe reuniones y clases en tiempo real, ayudando a los estudiantes con dificultades de aprendizaje a tomar mejores apuntes. |
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Perplexy AI |
Ofrece tutor�a interactiva y apoyo en el estudio, ayudando a los estudiantes con dificultades de aprendizaje a comprender mejor los temas. |
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Claude AI |
Funciona como asistente virtual, ayudando en la escritura y el estudio, y proporcionando soporte a los estudiantes con dificultades de aprendizaje. |
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Knewton |
Plataforma de aprendizaje adaptativo que personaliza el contenido educativo seg�n las necesidades de cada estudiante, facilitando el aprendizaje a su propio ritmo. |
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F�sica |
ChatGPT |
Ayuda en la generaci�n de textos, apoyo en la investigaci�n y proporciona respuestas a preguntas complejas. |
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Claude AI |
Funciona como asistente virtual, ayudando en la escritura y el estudio, y proporcionando soporte a los estudiantes con discapacidades f�sicas. |
Es importante se�alar estas herramientas proporcionados son solo una muestra de los programas de IA dise�ados para mejorar la accesibilidad, la personalizaci�n y el diagn�stico para personas con discapacidad. Existen muchas otras similares en el mercado. No obstante, es crucial investigar y evaluar las caracter�sticas y la efectividad de cada una antes de implementarlas en un entorno educativo.
Entre las herramientas de inteligencia artificial disponibles, ChatGPT sobresale por su capacidad para apoyar a personas con diversas discapacidades. Adem�s de facilitar el aprendizaje y el entretenimiento, puede actuar como asistente personal para quienes enfrentan diferentes desaf�os. Por ejemplo, las personas con discapacidad motora pueden utilizar dispositivos de asistencia para escribir texto y recibir respuestas de ChatGPT. Esta tecnolog�a abarca una amplia gama de temas, permitiendo consultas variadas siempre dentro de los l�mites �ticos establecidos.
Aunque ChatGPT es muy vers�til y puede generar audio y recibir comandos de voz mediante la integraci�n con tecnolog�as adicionales, su funcionalidad b�sica sigue siendo basada en texto. ChatGPT ha demostrado ser �til para personas con dislexia, ayud�ndolas a mejorar su capacidad de lectura y comprensi�n. Myriem Khal, una estudiante de ingenier�a con dislexia, coment� a Business Insider que utiliz� ChatGPT para entender conceptos que le resultaban dif�ciles debido a su dislexia. Tambi�n us� la IA como traductor del ingl�s al franc�s, facilitando su aprendizaje de un nuevo idioma� (Fundaci�n Telet�n, M�xico, 2023).
Actualmente, ChatGPT se basa en el modelo GPT-3.5 de OpenAI. Sin embargo, la m�s reciente generaci�n, GPT-4, ha sido integrada en la plataforma Be My Eyes. Esta aplicaci�n para iOS y Android incluye un asistente virtual para personas con problemas de visi�n. Los usuarios pueden tomar fotos y el modelo de lenguaje GPT-4 reconoce los elementos en la imagen, transformando las respuestas de texto en audio. Esto permite a personas con discapacidad visual obtener descripciones detalladas de su entorno, desde identificar plantas hasta leer etiquetas y mapas, facilitando una educaci�n m�s inclusiva y accesible para todos.�(Andina-Agencia Peruana de Noticias, 2024)
La IA tiene la capacidad de hacer frente a uno de los mayores desaf�os que afronta, hoy en d�a, el �mbito de la educaci�n: romper barreras no inclusivas. La aplicaci�n de la inteligencia artificial (IA) en educaci�n puede ser una de las principales herramientas para transformar la visi�n actual, desarrollar pr�cticas de ense�anza y aprendizaje innovadoras, y garantizar que los estudiantes se conviertan en individuos que asuman una mayor responsabilidad en cada una de sus acciones.
Como se ha mencionado, la IA est� revolucionando la educaci�n al derribar barreras y ofrecer nuevas oportunidades de aprendizaje para estudiantes con discapacidades. Mediante el uso de tecnolog�as avanzadas, est� permitiendo que estos estudiantes accedan a informaci�n y recursos de manera m�s independiente y eficaz, facilitando su inclusi�n en el entorno educativo y potenciando sus habilidades, Algunas de las formas en que la IA puede contribuir a la inclusi�n educativa se pueden observar en la Figura 2.
Figura 2
Aplicaciones de IA para la Educaci�n Inclusiva
Nota. Elaboraci�n propia con base en la investigaci�n realizada.
La inteligencia artificial puede desempe�ar un papel crucial en la inclusi�n educativa de varias maneras:
Accesibilidad, la IA puede facilitar la creaci�n de contenido educativo accesible para estudiantes con discapacidades, como la generaci�n de subt�tulos, audiodescripciones y adaptaciones para aquellos con discapacidades visuales. Por ejemplo, sistemas de lectura de pantalla basados en IA, como JAWS (Job Access With Speech), permiten a las personas con discapacidad visual escuchar el texto en pantalla. Adem�s, herramientas de traducci�n autom�tica de lenguaje de se�as, como Ava, ayudan a estudiantes sordos o con discapacidad auditiva. (And�jar, 2023)
Personalizaci�n, la IA tambi�n adapta el aprendizaje a las necesidades individuales de cada estudiante, ajustando el contenido y el ritmo seg�n sus requerimientos espec�ficos.
Sistemas de aprendizaje autom�tico, como Knewton, pueden personalizar el contenido y la metodolog�a educativa de acuerdo con el estilo de aprendizaje de cada estudiante, ya sea a trav�s de lectura, audici�n o manipulaci�n. De manera similar, herramientas como ALEKS (Assessment and Learning in Knowledge Spaces) ajustan el nivel de dificultad de los ejercicios y tareas bas�ndose en el rendimiento acad�mico de los estudiantes. (And�jar, 2023)
Identificaci�n de necesidades, la IA puede analizar datos sobre el desempe�o acad�mico para identificar patrones y tendencias, lo que facilita a los profesores intervenir de manera temprana y ofrecer el apoyo necesario.
Sistemas como Cognii y A2i utilizan IA para evaluar datos relacionados con habilidades de lectura, escritura y matem�ticas, lo que facilita la detecci�n temprana de problemas y la mejora del rendimiento acad�mico de los estudiantes con discapacidad.
Estos ejemplos ilustran el impacto transformador de la IA en la educaci�n de estudiantes con discapacidades. Es esencial garantizar el acceso equitativo a estas herramientas y promover un entorno educativo inclusivo para todos. Las inteligencias artificiales tienen el potencial de beneficiar a las personas con discapacidades, principalmente porque les dan mucha m�s independencia y calidad de vida, adem�s de posiblemente impulsar la recuperaci�n de su dignidad y autoestima.
Tambi�n puede asistir a los docentes en la comprensi�n de las emociones de los estudiantes. Dado que la IA juega un papel crucial en el bienestar social y emocional de los alumnos, les permite entender mejor su entorno y tomar decisiones acertadas frente a las diversas situaciones conflictivas que enfrentan diariamente. Esto indica que es importante que las instituciones educativas contin�en desarrollando y mejorando esta tecnolog�a.
MATERIALES Y M�TODOS
El enfoque de la investigaci�n es exploratorio y aplicado. Se explora c�mo las herramientas de inteligencia artificial (IA) se utilizan en el contexto educativo para estudiantes con necesidades educativas especiales (NEE) y se eval�a su aplicabilidad y efectividad en la pr�ctica. Este enfoque busca proporcionar una comprensi�n detallada de la situaci�n actual y las posibles mejoras en el uso de estas herramientas.
La investigaci�n es de tipo descriptivo y cuantitativo. Es descriptiva porque tiene como objetivo describir las caracter�sticas y el uso de las herramientas de IA en el apoyo educativo. Es cuantitativa porque se basa en la recolecci�n y an�lisis de datos num�ricos provenientes de encuestas para obtener una visi�n general y objetiva sobre la eficacia de estas herramientas.
Participantes
Poblaci�n:
La poblaci�n de estudio estuvo compuesta por 15 estudiantes de la carrera de Tecnolog�as de la Informaci�n de la Universidad de Guayaquil, quienes tienen diferentes discapacidades, se detalla en la Tabla 2.
Tabla 2
Estudiantes con NEE de la carrera Ingenier�a en Networking y Telecomunicaciones y Tecnolog�as de la Informaci�n
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Poblaci�n
|
Tipo de discapacidad |
Porcentaje de discapacidad |
Cantidad de estudiantes |
|
Estudiantes |
Discapacidad auditiva |
60-70% |
3 |
|
Estudiante |
Discapacidad visual |
47% |
1 |
|
Estudiantes |
Discapacidad F�sica |
35-45% |
4 |
|
Estudiantes |
Discapacidad F�sica |
50-60% |
3 |
|
Estudiante |
Discapacidad F�sica |
70% |
1 |
|
Estudiantes |
Discapacidad intelectual |
30-40% |
2 |
|
Estudiante |
Discapacidad intelectual |
61% |
1 |
Fuente: Departamento de Bienestar estudiantil de las carreras Ingenier�a en Networking y Telecomunicaciones y Tecnolog�as de la Informaci�n
Muestra:
La muestra se seleccion� de manera no probabil�stica e intencional, eligiendo espec�ficamente a los 15 estudiantes con discapacidades que forman parte de la poblaci�n de las carreras Networking y Telecomunicaciones de Tecnolog�as de la Informaci�n en la Universidad de Guayaquil. Esta selecci�n se realiz� debido a que estos estudiantes son relevantes para el estudio, ya que representan el grupo de inter�s con el que se desea analizar el impacto de las herramientas de inteligencia artificial en su proceso educativo. La elecci�n se basa en la disponibilidad y la pertinencia de este grupo para obtener una visi�n detallada y significativa sobre el tema de investigaci�n.
T�cnicas e Instrumentos
T�cnica de Recolecci�n de Datos:
Se utiliz� una encuesta estructurada para recolectar datos. Este instrumento permiti� obtener informaci�n cuantitativa sobre las percepciones de los estudiantes respecto al uso de herramientas de IA en su educaci�n.
Instrumentos:
Se dise�� para capturar informaci�n clave sobre la experiencia de los estudiantes con herramientas de IA. El cuestionario incluy� preguntas cerradas (como opciones m�ltiples o escalas de Likert) para evaluar: uso de herramientas de IA, eficiencia y utilidad percibida, accesibilidad y adaptabilidad de las herramientas, satisfacci�n general con las herramientas de IA.
Procedimiento:
Se prepar� el instrumento de la encuesta en formato de texto, asegurando que las preguntas fueran claras y directas. Se dise�aron versiones accesibles seg�n las necesidades de los estudiantes: en formato de se�as para estudiantes con discapacidad visual, y con un lenguaje simplificado para aquellos con discapacidad intelectual.
Aplicaci�n de la Encuesta:
Estudiantes con discapacidad auditiva (60-70%): Para estos estudiantes, se utiliz� la herramienta en l�nea Hetah.net. Esta plataforma gratuita funciona como traductor de lenguaje de signos, permitiendo la comunicaci�n a trav�s de una int�rprete virtual llamada Iris. Para usar esta aplicaci�n, se ingres� a hetah.net y se seleccion� la opci�n �Traductor a lengua de se�as�. Se escribi� la frase de la encuesta para su traducci�n en lenguaje gestual.
Figura 2
Herramienta en l�nea Hetah.net traduciendo la encuesta en lengua de se�as
Fuente: https://hetah.net/traductor
Estudiantes con discapacidad visual y f�sica: Se ofreci� asistencia personalizada para facilitar la participaci�n, a trav�s de la lectura de cada una de las preguntas y tambi�n se utiliz� herramientas de lectores inmersivos como la que se incluye en Microsoft Form
Figura 3
Lector inmersivo del formulario de la encuesta aplicada a los estudiantes
Fuente: Lector inmersivo Microsoft form (https://forms.office.com/r/9963EBcTvJ)
Estudiantes con discapacidad intelectual: Se simplific� el lenguaje de las preguntas y se proporcion� apoyo adicional para garantizar que los estudiantes pudieran entender y responder adecuadamente.
Recolecci�n de Datos:
Se recogieron las respuestas de cada estudiante y se registraron cuidadosamente en una base de datos segura, respetando la confidencialidad de los participantes.
An�lisis de Datos:
An�lisis Descriptivo: Se resumieron los datos utilizando estad�sticas descriptivas, como medias, medianas, modas y desviaciones est�ndar, para obtener una visi�n general de las respuestas.
An�lisis de Frecuencia: Se contaron cu�ntas veces se seleccionaron ciertas respuestas o categor�as para identificar patrones y tendencias en los datos.
An�lisis Comparativo: Se compararon las respuestas entre diferentes grupos de estudiantes, considerando el tipo de discapacidad para identificar diferencias significativas.
An�lisis de Correlaci�n: Se evalu� la relaci�n entre variables, como la percepci�n de eficacia de las herramientas de IA y la satisfacci�n general.
Consideraciones �ticas: Se obtuvo el consentimiento informado de todos los participantes y se garantiz� la confidencialidad de los datos.
Limitaciones: la muestra no es muy representativa para evaluar la eficacia y la percepci�n de las herramientas de inteligencia artificial en el apoyo educativo para estudiantes con diferentes discapacidades. Por lo tanto, las conclusiones obtenidas en este estudio deben considerarse como apreciaciones basadas en el caso de estudio espec�fico y no como conclusiones absolutas.
RESULTADOS Y DISCUSI�N
An�lisis descriptivo
Este tipo de an�lisis es una herramienta fundamental en la investigaci�n y en la interpretaci�n de datos porque proporciona una visi�n general y comprensible de las caracter�sticas principales de los datos recopilados. En este sentido con los datos obtenidos de las preguntas 1, 6 y 10 se realiz� el an�lisis descriptivo:
Pregunta 1: �Cu�l es su edad?
Pregunta 6: En una escala del 1 al 5, �c�mo calificar�as la eficacia de las herramientas de IA que has utilizado en tu aprendizaje? �(1 = Muy Insatisfecho, 5 = Muy Satisfecho)
Pregunta 10: En una escala del 1 al 5, �qu� tan satisfecho est�s con el uso de la herramienta de IA en tu educaci�n? (1 = Muy Insatisfecho, 5 = Muy Satisfecho)
Tabla 3
An�lisis descriptivo de las variables edad, eficiencia, y satisfacci�n
|
|
Edad Preg 1 |
Eficiencia_percibida Preg. 6 |
Satisfacci�n Preg. 10 |
|
N |
15 |
15 |
15 |
|
Media |
22.1 |
3.00 |
3.47 |
|
Mediana |
22 |
3 |
4 |
|
Desviaci�n est�ndar |
3.56 |
0.926 |
1.51 |
Nota. Esta tabla muestra el an�lisis descriptivo de las variables edad, eficiencia y satisfacci�n, procesados a trav�s del software estad�stico jamovi.
Interpretaci�n:
De acuerdo a la Tabla 3, la edad de los participantes, con una media de 22.1 a�os, son en su mayor�a j�venes, lo que es coherente con estudiantes universitarios. Esta edad promedio es relevante, ya que las herramientas de IA utilizadas pueden ser diferentes en funci�n de la edad y el nivel de confort con la tecnolog�a. La mediana tambi�n es 22 a�os, lo que indica que la distribuci�n de la edad es sim�trica. La consistencia entre la media y la mediana sugiere una poblaci�n homog�nea en t�rminos de edad. La variabilidad en la edad es moderada (3.56 a�os), lo que sugiere que la mayor�a de los estudiantes est�n en un rango de edad similar. Esto puede significar que la experiencia con herramientas tecnol�gicas es relativamente uniforme, aunque las necesidades pueden variar seg�n el tipo de discapacidad.
An�lisis de frecuencia
De las Pregunta 2, 5 y 8 se realiz� el an�lisis de frecuencia, y sus resultados se presentan en la Tabla 4.
Pregunta 2: Tipo de discapacidad
Pregunta 5: �Con qu� frecuencia utilizas estas herramientas en tu estudio?
Pregunta 8: �La herramienta de IA que usas est� adaptada a tus necesidades espec�ficas?
Tabla 4
An�lisis de frecuencia de las variables tipo de discapacidad, frecuencia de uso y adaptabilidad
|
|
Nivel |
Frecuencia |
Total |
Proporci�n |
|
T_Discapacidad |
Auditiva |
3 |
15 |
0.200 |
|
Visual |
1 |
15 |
0.067 |
|
|
F�sica |
8 |
15 |
0.533 |
|
|
Intelectual |
3 |
15 |
0.200 |
|
|
Frecuencia_uso |
Diario |
7 |
15 |
0.467 |
|
Semanal |
6 |
15 |
0.400 |
|
|
Raramente |
2 |
15 |
0.133 |
|
|
Adaptabilidad_NEE |
S� |
9 |
15 |
0.600 |
|
Parcialmente |
6 |
15 |
0.400 |
Nota. Esta tabla muestra el an�lisis de frecuencia de las variables tipo de discapacidad, frecuencia de uso y adaptabilidad, procesados a trav�s del software estad�stico jamovi.
Interpretaci�n:
Los resultados del an�lisis de frecuencia, en donde la mayor�a de los participantes tienen discapacidad f�sica (53.3%), seguida de discapacidades auditiva e intelectual (20% cada una), y con menor frecuencia, discapacidad visual (6.7%).
En cuanto a la frecuencia de uso de la IA, la mayor parte de los participantes utilizan las herramientas o recursos diariamente (46.7%) o semanalmente (40%). Solo una peque�a proporci�n los utiliza raramente (13.3%).
En referencia a la variable adaptabilidad, la mayor�a de los participantes considera que los recursos o herramientas son totalmente adaptables a las necesidades educativas especiales (60%), mientras que el 40% cree que la adaptabilidad es parcial.
An�lisis Comparativo
Se realiz� un an�lisis comparativo entre las variables "tipo de discapacidad" y "tipo de IA", as� como entre la "herramienta IA" y la "adaptabilidad a las necesidades educativas de los estudiantes". En primer lugar, se aplic� la prueba de normalidad para determinar la prueba estad�stica m�s adecuada. Los resultados mostraron que todos los valores de p son mayores que el nivel de significancia com�nmente utilizado de 0.05. Esto indica que no hay suficiente evidencia para rechazar la hip�tesis nula de que los datos siguen una distribuci�n normal. Por lo tanto, se puede asumir que los datos se distribuyen normalmente.
Dado que los datos siguen una distribuci�n normal, se considera apropiado utilizar el test t de Student para comparar las muestras.
Tabla 5
|
Prueba T para muestras apareadas entre las variables tipo de discapacidad, Tipo de IA, Herramienta IA y adaptabilidad. |
|||||
|
|
|
|
Estad�stico |
p |
|
|
T_Discapacidad |
Tipo_IA |
T de Student |
1.78 |
0.0467146725018291 |
|
|
Herramienta_IA |
Adaptabilidad_NEE |
T de Student |
1.22 |
0.0428705364569352 |
|
Nota. Esta tabla muestra el an�lisis de comparativo de las variables tipo de discapacidad, frecuencia de uso y adaptabilidad, procesados a trav�s del software estad�stico jamovi.
Interpretaci�n:
De acuerdo al resultado de la Tabla 5, el valor p (0.0467) es menor que el nivel de significancia de 0.05. Esto indica que existe una diferencia estad�sticamente significativa en la percepci�n del impacto del tipo de IA en funci�n del tipo de discapacidad. En otras palabras, la percepci�n sobre c�mo los diferentes tipos de IA (como asistentes virtuales, programas de reconocimiento de voz, y aplicaciones de aprendizaje adaptativo) var�a seg�n el tipo de discapacidad (auditiva, visual, f�sica, o intelectual).
Esto sugiere que el tipo de discapacidad influye en la efectividad y percepci�n de los diferentes tipos de herramientas de IA. Por ejemplo, los asistentes virtuales pueden tener un impacto diferente en estudiantes con discapacidades auditivas en comparaci�n con aquellos con discapacidades visuales.
En cuanto a las diferentes herramientas de IA afectan la adaptabilidad a las necesidades educativas, el valor p (0.0429) es menor que el nivel de significancia de 0.05, lo que quiere decir que hay una diferencia estad�sticamente significativa. Espec�ficamente, herramientas como ChatGPT, ChatPD, Claude AI, Google Assistant, Google Lookout, PDF Reader y Seeing AI tienen efectos distintos en la capacidad de adaptarse a necesidades educativas espec�ficas, como la comprensi�n del contenido, el acceso a materiales de estudio, la comunicaci�n con profesores y compa�eros, y la retroalimentaci�n inmediata.
Conforme a estos resultados la elecci�n de la herramienta de IA tiene un impacto real en la forma en que los estudiantes experimentan la adaptabilidad educativa. Por ejemplo, ChatGPT y Google Assistant pueden ofrecer diferentes niveles de apoyo en comparaci�n con herramientas como Seeing AI o PDF Reader en t�rminos de mejorar la comunicaci�n y facilitar el acceso a materiales de estudio.
An�lisis de correlaci�n de Spearman
Dado que los datos incluyen variables ordinales (tipo de discapacidad, frecuencia de uso, eficiencia y satisfacci�n), se realiz� la correlaci�n de Spearman con lo cual se evalu� la relaci�n monot�nica entre estas variables sin asumir una distribuci�n normal o una relaci�n lineal exacta.
Para este an�lisis se consider� las variables Tipo de Discapacidad (pregunta 2) versus Eficacia de uso (pregunta 6) y Satisfacci�n percibida (Pregunta 10), los cuales se muestran los resultados en la Tabla 6.
Pregunta 2: Tipo de discapacidad
Pregunta 6: En una escala del 1 al 5, �c�mo calificar�as la eficacia de las herramientas de IA que has utilizado en tu aprendizaje? (1 = Muy Insatisfecho, 5 = Muy Satisfecho)
Pregunta 10: En una escala del 1 al 5, �qu� tan satisfecho est�s con el uso de la herramienta de IA en tu educaci�n? (1 = Muy Insatisfecho, 5 = Muy Satisfecho)
Tabla 6
Matriz de correlaci�n de las variables tipo de discapacidad con eficiencia percibida y satisfacci�n
|
Variable 1 |
Variable 2 |
Rho de Spearman |
p-valor |
|
T_Discapacidad |
Eficiencia_percibida |
0.538 |
0.0386 |
|
T_Discapacidad |
Satisfacci�n |
0.264 |
0.3421 |
Nota. Esta tabla muestra el an�lisis de correlaci�n de las variables tipo de discapacidad, con eficiencia percibida y satisfacci�n, procesados a trav�s del software estad�stico jamovi.
Interpretaci�n:
Tipo de Discapacidad y Eficiencia Percibida (Rho = 0.538, p = 0.0386), deduce que existe una correlaci�n positiva moderada entre el tipo de discapacidad y la eficiencia percibida de las herramientas de IA. El valor de p-valor de 0.0386, este refleja una correlaci�n estad�sticamente significativa a un nivel de confianza del 95%. Esto sostiene que el tipo de discapacidad tiene una influencia significativa en la percepci�n de la eficiencia de las herramientas de IA. Es decir, algunas personas con ciertos tipos de discapacidades perciben que las herramientas de IA son m�s eficaces en su proceso de aprendizaje en comparaci�n con otras.
Tipo de Discapacidad y Satisfacci�n (Rho = 0.264, p = 0.3421), muestra una correlaci�n positiva d�bil entre el tipo de discapacidad y la satisfacci�n con las herramientas de IA. El p-valor de 0.3421 resalta que esta correlaci�n no es estad�sticamente significativa. Aunque hay una ligera tendencia a que el tipo de discapacidad est� asociado con diferentes niveles de satisfacci�n, esta relaci�n no es lo suficientemente fuerte como para ser considerada significativa en esta muestra. Por lo tanto, no se puede afirmar con certeza que el tipo de discapacidad tenga un impacto directo en la satisfacci�n con las herramientas de IA.
En t�rminos generales, los resultados de la Tabla 6, presenta que el tipo de discapacidad parece tener un impacto moderado y significativo en c�mo los usuarios perciben la eficiencia de las herramientas de IA, pero no influye significativamente en la satisfacci�n general con estas herramientas. Esto sugiere que mientras las herramientas de IA pueden ser vistas como m�s eficaces por personas con ciertos tipos de discapacidades, esto no necesariamente se traduce en una mayor satisfacci�n general.
Para profundizar en este an�lisis tambi�n se realiz� la correlaci�n entre las variables Tipo de IA (pregunta 4) con Eficacia (pregunta 6) y Satisfacci�n (pregunta 10). Este an�lisis se muestra en la Tabla 7.
Pregunta 4: �Cu�l es el nombre espec�fico de la herramienta de inteligencia artificial que utilizas?
Pregunta 6: En una escala del 1 al 5, �c�mo calificar�as la eficacia de las herramientas de IA que has utilizado en tu aprendizaje? (1 = Muy Insatisfecho, 5 = Muy Satisfecho)
Pregunta 10: En una escala del 1 al 5, �qu� tan satisfecho est�s con el uso de la herramienta de IA en tu educaci�n? (1 = Muy Insatisfecho, 5 = Muy Satisfecho)
Tabla 7
Matriz de correlaci�n de las variables tipo de Herramienta IA con eficiencia percibida y satisfacci�n
|
Variable 1 |
Variable 2 |
Rho de Spearman |
gl |
p-valor |
|
Herramienta_IA |
Eficiencia_percibida |
0.574 |
13 |
0.0252 |
|
Herramienta_IA |
Satisfacci�n |
0.272 |
13 |
0.0411 |
|
Eficiencia_percibida |
Satisfacci�n |
0.380 |
13 |
0.0061 |
Nota. Esta tabla muestra el an�lisis de correlaci�n de las variables tipo de herramienta IA, con eficiencia percibida y satisfacci�n, procesados a trav�s del software estad�stico jamovi.
Interpretaci�n:
Herramienta_IA y Eficiencia_percibida: Hay una correlaci�n positiva moderada (0.574) entre el uso de la herramienta de IA y la percepci�n de eficiencia indica que, en general, a medida que el uso de la herramienta de IA aumenta, tambi�n lo hace la percepci�n de eficiencia. El valor p de 0.0252, que es menor que 0.05, lo que arroja una relaci�n estad�sticamente significativa. Dicho de otra forma, que la herramienta de IA tiene un impacto moderado en la percepci�n de eficiencia.
Herramienta_IA y Satisfacci�n: La correlaci�n positiva d�bil (0.272) sugiere una relaci�n leve entre el uso de la herramienta de IA y la satisfacci�n. A pesar de que el valor p de 0.0411 es menor que 0.05, indicando significancia estad�stica, la magnitud de la correlaci�n es relativamente baja. Esto significa que el impacto de la herramienta de IA en la satisfacci�n es menor comparado con su impacto en la percepci�n de eficiencia.
Eficiencia_percibida y Satisfacci�n: Se evidencia una correlaci�n positiva moderada (0.380) se traduce que hay una relaci�n significativa entre la percepci�n de eficiencia y la satisfacci�n. Un aumento en la percepci�n de eficiencia tiende a estar asociado con un aumento en la satisfacci�n. El valor p de 0.0061 es menor que 0.05, confirmando que esta relaci�n es estad�sticamente significativa.
Estos resultados esclarecen, aunque el uso de la herramienta de IA mejora la percepci�n de eficiencia y tiene una relaci�n positiva con la satisfacci�n, el efecto sobre la satisfacci�n es menos pronunciado en comparaci�n con el impacto en la percepci�n de eficiencia. La percepci�n de eficiencia, por otro lado, tiene una influencia m�s fuerte en la satisfacci�n.
CONCLUSI�N
El estudio sobre la eficacia y percepci�n de las herramientas de inteligencia artificial (IA) en el apoyo educativo para estudiantes con necesidades educativas especiales (NEE) y diferentes discapacidades en la carrera de Tecnolog�as de la Informaci�n de la Universidad de Guayaquil ha mostrado un prometedor potencial de estas herramientas para enriquecer la experiencia educativa de estos estudiantes. Los resultados sugieren que, en general, los estudiantes valoran positivamente el uso de IA por su capacidad para ofrecer recursos personalizados, mejorar la accesibilidad y proporcionar apoyo constante. Estos hallazgos est�n en l�nea con la afirmaci�n de Tuomi (2018), quien destaca que la IA tiene la capacidad de resolver problemas y adaptarse a las necesidades del entorno, lo que se refleja en la percepci�n positiva de los estudiantes sobre las herramientas de IA.
No obstante, el estudio tambi�n ha identificado limitaciones, como la falta de adaptaci�n total a las necesidades espec�ficas de cada discapacidad y la necesidad de formaci�n adicional para los estudiantes en el uso de estas herramientas. Estos hallazgos confirman la importancia de un enfoque integral en la implementaci�n de IA en educaci�n, como lo sugieren Salas-Pilco et al. (2022), en cuanto al impacto significativo de las herramientas tecnol�gicas en el �mbito educativo y la necesidad de implementarlas de manera adecuada.
La exclusi�n del an�lisis del impacto en los docentes es una limitaci�n significativa, ya que no permite una comprensi�n completa de c�mo estas herramientas afectan el ecosistema educativo en su totalidad. Esta observaci�n est� respaldada por Fern�ndez-Batanero et al. (2021), los cuales afirmaron que la falta de formaci�n y capacitaci�n del profesorado puede obstaculizar la integraci�n efectiva de las Tecnolog�as de la Informaci�n y la Comunicaci�n (TIC). Adem�s, la concentraci�n del estudio en una sola carrera limita la generalizaci�n de los resultados a otros contextos educativos, como se�alan Camarena-L�pez et al. (2024), con respecto a la importancia de explorar el impacto de la IA en diferentes entornos educativos.
Para futuras investigaciones, se recomienda ampliar el alcance del estudio para incluir a los docentes y evaluar su percepci�n y uso de las herramientas de IA, as� como explorar el impacto de estas herramientas en otras carreras y contextos educativos. Esto se alinea con las sugerencias de Anchundia Loor et al. (2024) y Trujillo Torres (2024), quienes abogan por una investigaci�n m�s profunda sobre la implementaci�n de herramientas de IA en contextos educativos diversos y la personalizaci�n del aprendizaje. Adem�s, la realizaci�n de estudios longitudinales podr�a proporcionar informaci�n valiosa acerca del efecto a largo plazo de la IA en el rendimiento acad�mico y la inclusi�n de los estudiantes con NEE, como tambi�n sugieren Soledispa Zurita et al. (2024) y Herrer�a Gallardo et al. (2024), sobre el potencial de la IA para fomentar una educaci�n m�s inclusiva y equitativa.
Finalmente, ser�a beneficioso investigar el desarrollo de herramientas de IA m�s especializadas que se adapten con mayor precisi�n a las diversas discapacidades, potenciando su eficacia en el apoyo educativo. Esta necesidad de adaptaci�n y personalizaci�n de las herramientas de IA es coherente con las recomendaciones de Delgado Rodr�guez et al. (2023), donde puntualizan c�mo el uso apropiado de tecnolog�as puede reducir las brechas digitales y mejorar la atenci�n a la diversidad. En conclusi�n, aunque la IA presenta un gran potencial para apoyar la educaci�n inclusiva, es esencial abordar de manera proactiva los desaf�os tecnol�gicos, �ticos y sociales para garantizar una implementaci�n efectiva y equitativa en el entorno educativo.
REFERENCIAS BIBLIOGR�FICAS
Anchundia Loor, M., Quishpe Loor, G., Paredes Escobar, D., Quishpe Loor, A., & Mendoza Intriago, L. (2024). Beneficios y Riesgos de la Inteligencia Artificial para Estudiantes con Necesidades Educativas Especiales. Revista cient�fica multidisciplinar Ciencia Latina, 8(1), 5239-5257. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i1.9856.
Andina-Agencia Peruana de Noticias. (27 de Marzo de 2024). Obtenido de As� puedes usar ChatGPT como asistente IA para personas con discapacidad: https://andina.pe/agencia/noticia-asi-puedes-usar-chatgpt-como-asistente-ia-para-personas-discapacidad-933596.aspx
And�jar, B. (25 de Enero de 2023). Instituto Superior de Estudios Psicol�gicos ISEP. Obtenido de Inteligencia artificial para facilitar la inclusividad del alumnado: https://www.isep.es/actualidad/inteligencia-artificial-para-facilitar-la-inclusividad-del-alumnado/
Camarena-L�pez, J., Trejo-Garc�a, N., & Uribe-Neria, Y. (2024). La Inteligencia Artificial para la educaci�n equitativa, inclusiva y de calidad. Revista Metropolitana de Ciencias Aplicadas, 7(2), 42-46. https://remca.umet.edu.ec/index.php/REMCA/article/view/729/718.
C�rceles Lorente, J. (2023). Percepci�n docente del trabajo educativo interdisciplinar como v�a hacia una educaci�n inclusiva. REIF: revista de educaci�n, innovaci�n y formaci�n, 8, 69-88.
Delgado Rodr�guez, S., Garc�a-Fandi�o, R., & Carrascal-Dom�nguez, S. (2023). Tecnolog�a inmersiva e inteligencia artificial para la mejora de la atenci�n a la diversidad, la equidad e inclusi�n del alumnado. Dialog�a, (47), e25204. https://doi.org/10.5585/47.2023.25204.
Fern�ndez-Batanero, J., Rom�n-Grav�n, P., Montenegro-Rueda, M., & Fern�ndez-Cerero, J. (2021). El impacto de las TIC en el alumnado con discapacidad en la Educaci�n Superior. Una revisi�n sistem�tica (2010-2020)The impact of ICT on students with disabilities in Higher Education. A systematic review (2010-2020). Revista de Educaci�n Medi�tica y TIC, 10(2), 81-105. https://doi.org/10.21071/edmetic.v10i2.13362.
Fuentes Guti�rrez, V., Garc�a Domingo, M., Amezcua Aguilar, P., & Amezcua Aguilar, T. (2020). La Atenci�n a la Diversidad Funcional en Educaci�n Primaria. REICE. Revista Iberoamericana Sobre Calidad, Eficacia Y Cambio En Educaci�n, 9(1), 105�122. https://doi.org/10.15366/reice2021.19.1.006.
Fundaci�n Telet�n, M�xico. (13 de Julio de 2023). Capacidad sin l�mites. Obtenido de ChatGPT: Una tecnolog�a de apoyo para personas con discapacidad: https://teleton.org/chatgpt-una-tecnologia-de-apoyo-a-personas-con-discapacidad/
Herrer�a Gallardo, K., Ochoa Ord��ez, B., Alvarez Vinces, L., & Gallardo Ledesma, D. (2024). Integraci�n de tecnolog�as de IA en estrategias de ense�anza inclusiva en instituciones de educaci�n superior. Reincisol, 3(5), 1747�1760. https://doi.org/10.59282/reincisol.V3(5)1747-1760.
Herv�s G�mez, C., D�az Noguera, M., Rom�n Grav�n, P., & Dom�nguez Gonz�lez, M. (2023). Cap�tulo 27: Educaci�n inclusiva en la era de la inteligencia artificial: an�lisis de prompt para la atenci�n a la diversidad. En C. Herv�s G�mez, P. Rom�n Grav�n, J. Garc�a Jim�nez, & C. Arg�ello Guti�rrez, Conexiones digitales: las tecnolog�as como puente de aprendizaje (p�gs. 510-530). Espa�a: Dikynson S.L.
Llangari, P. (7 de Julio de 2023). Red Ecuatoriana de Pedagog�a. Obtenido de REP: https://unirep.edu.ec/la-inteligencia-artificial-derriba-barreras-para-estudiantes-con-discapacidades/
Nemorin, S., Vlachidis, A., Ayerakwa, H., & Andriotis, P. (2023). AI hyped? A horizon scan of discourse on artificial intelligence in education (AIED) and development. Learning, Media and Technology, 48 (1), 38-51. https://doi.org/10.1080/17439884.2022.2095568.
Nipun, M., Talukder, S., Butt, U., & Sulaiman, R. (2023). Influence of Artificial Intelligence in Higher Education; Impact, Risk and Counter Measure. In: Jahankhani, H., Jamal, A., Brown, G., Sainidis, E., Fong, R., Butt, U.J. (eds) AI, Blockchain and Self-Sovereign Identity in Higher Education. Advanced Sciences and Technologies for Security Applications. Springer, https://doi.org/10.1007/978-3-031-33627-0_7.
Ortiz Gonz�lez, M. (2023). Hacia una educaci�n inclusiva. La Educaci�n Especial ayer, hoy y ma�ana. Siglo Cero, 54(1), 11�24. https://doi.org/10.14201/scero202354125096.
Prieto Andreu, J. M. (2023). La Inteligencia Artificial en Educaci�n y la aplicabilidad de ChatGPT. Educaci�n.
Salas-Pilco, K., Xiao, & Oshima, J. (2022). Artificial intelligence and new technologies in inclusive education for minority students: A systematic review. Sustainability, 14(20), 1-17. https://doi.org/10.3390/su142013572.
S�nchez, M. (7 de Febrero de 2024). Aula desigual. Formaci�n y asesoramiento pedag�gico. Obtenido de Educaci�n inclusiva en el mundo de la Inteligencia Artificial: https://www.auladesigual.com/educacion-inclusiva-en-el-mundo-de-la-inteligencia-artificial/
Soledispa Zurita, P., Aguilar Mora, G., Crespo Castillo, O., & Carranco Madrid, S. (2024). Inteligencia Artificial y Educaci�n Inclusiva: Herramienta para la Diversidad en el Aula. Revista Social Fronteriza, 4(2): e215. https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(2)215.
Trujillo Torres, J. (2024). Inteligencia Artificial y la promesa de una Educaci�n Inclusiva. Revista Internacional de Investigaci�n en Ciencias Sociales, 20(1), 1-4. Epub 00 de junio de 2024.https://doi.org/10.18004/riics.2024.junio.1.
Vald�s, R., Jim�nez, L., & Jim�nez, F. (2022). Radiograf�a de la investigaci�n sobre educaci�n inclusiva. Cuadernos de Pesquisa, 52. https://doi.org/10.1590/198053149524.
CONFLICTOS DE INTERESES
Los autores no refieren conflictos de intereses