Uso de la inteligencia artificial desde el enfoque TPACK: abordando la neurodiversidad en Educación General Básica
DOI:
https://doi.org/10.63535/5ry9zg35Palabras clave:
Inteligencia artificial; Enfoque TPACK; Neurodiversidad.Resumen
Al analizar cómo el uso de la inteligencia artificial, integrado desde el enfoque TPACK, media en la intervención escolar de estudiantes neurodivergentes en Educación General Básica en Ecuador, se logra establecer una implicación de orden pedagógico, donde la disposición e innovación docente implica el desarrollo escolar, otorgando una integralidad total y singular a todos los estudiantes, asumiendo sus condiciones peculiares. En este sentido, el rigor metodológico aplicado en el presente estudio refuerza la validez interna y externa de los resultados obtenidos, transitando por el enfoque cuantitativo. El presente artículo asumió una población de 334 docentes y 652 estudiantes. El diseño empleado se circunscribe en una tendencia descriptiva, al observar, describir y analizar las características del problema planteado. En este caso, se optó por un diseño de campo debido a que los datos fueron recolectados directamente en el lugar donde se manifiestan las variables objeto de estudio. El instrumento seleccionado para la recolección de datos fue un cuestionario tipo Likert, la escala utilizada fue de 5 puntos. Para calcular el Alpha de Cronbach, se utilizó el software estadístico SPSS (versión 25). Los resultados obtenidos indicaron un coeficiente de 0.85, lo que demuestra una alta confiabilidad del cuestionario aplicado. Los resultados muestran una media de 4.2, o cual indica que los docentes valoran positivamente la importancia de gestionar las emociones al trabajar con estudiantes neurodiversos mediante herramientas tecnológicas. La moda y la mediana coinciden en 4, lo que refuerza la tendencia hacia una percepción favorable. Sin embargo, una desviación estándar de 0.8 sugiere cierta variabilidad en las respuestas. Se concluye que, la neurodiversidad, que reconoce y valora las diferencias cognitivas como el autismo, el TDAH, dislexia, entre otras; demanda estrategias de enseñanza adaptativas que respondan a las necesidades únicas de cada estudiante. En este contexto, la IA puede desempeñar un papel fundamental al ofrecer soluciones personalizadas. Desde el marco TPACK, los docentes deben estar capacitados para integrar herramientas de IA en sus prácticas pedagógicas.
Descargas
Referencias
Armstrong, T. (2012). The power of neurodiversity: unleashing the advantages of your differently wired brain. Da Capo Lifelong Books.
Banco Interamericano de Desarrollo (BID). (2022). Educación y tecnología: retos y oportunidades en América Latina. Washington D.C.: BID.
Babbie, E. (2010). The practice of social research. Belmont: Wadsworth Publishing.
Freire, P. (1997). Pedagogía del oprimido. México: Siglo XXI Editores.
González, L., Pérez, M., y Torres, A. (2021). Competencias digitales docentes en el contexto ecuatoriano. Revista Educación y Tecnología. Vol-3.2, 12-3.
Hernández, S., Fernández, C., y Baptista, L. (2014). Metodología de la investigación. México: Mc Graw-Hill Education.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2020). Artificial intelligence in education: promises and implications for teaching and learning. Boston: Center for Curriculum Redesign.
Instituto Nacional de Estadística y Censos. (2020). Estadísticas educativas en Ecuador. Quito: INEC.
Instituto Nacional de Estadística y Censos. (2021). Estadísticas educativas: inclusión y diversidad. Quito: INEC.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: an argument for ai in education. NY: Pearson.
Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 1–55.
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: a framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054.
Nunnally, J., & Bernstein, I. (1994). Psychometric theory. New York: Mc Graw-Hill.
Selwyn, N. (2020). Should robots replace teachers? AI and the Future of Education. Cambridge: Polity Press.
UNESCO (2020). Inteligencia artificial en educación: desafíos y oportunidades para el desarrollo humano. París: UNESCO.
Williamson, B. (2020). Big data in education: the digital future of learning, policy and practice. SAGE Publications.
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Luz María Iza Changoluisa, Verónica Leonor Loja Caló, José Pablo Calva Jiménez, Ana Cecibel Luna Vallejo, Rosa Elizabeth Vilatuña Cuichan (Autor/a)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Aviso de Derechos de Autor y Licenciamiento
1. Retención y Cesión de Derechos
Los autores/as que publican en la Revista Científica Prospherus conservan la titularidad de los derechos de autor (Copyright) sobre sus trabajos, cediendo a la revista el derecho de la primera publicación. Esta publicación inicial se realiza bajo los términos de la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObrasDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0).
2. Condiciones de Reutilización
La licencia CC BY-NC-ND 4.0 permite a cualquier usuario leer, descargar, copiar y distribuir el trabajo publicado, siempre y cuando se cumplan estrictamente las siguientes tres condiciones:
-
Reconocimiento (BY): Se debe mencionar de forma clara y explícita la autoría del trabajo y citar la publicación original en esta revista.
-
NoComercial (NC): El uso del material debe ser siempre sin fines comerciales.
-
SinObrasDerivadas (ND): El trabajo debe mantenerse en su integridad original, y no se permite la modificación, adaptación o creación de obras derivadas (como traducciones o remezclas) basadas en el artículo.
3. Acuerdos Contractuales Adicionales y Repositorios
Los autores tienen permitido realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión publicada del artículo (por ejemplo, incluirlo en un repositorio institucional o en una página web personal) siempre que:
-
Se indique de manera inequívoca que el trabajo se publicó por primera vez en la Revista Científica Prospherus.
-
La redistribución respete los términos restrictivos de la licencia CC BY-NC-ND 4.0 (uso no comercial y sin modificaciones).
4. Descargo de Responsabilidad
La Revista Científica Prospherus no será responsable, bajo ninguna circunstancia, de cualquier reclamación directa, indirecta, incidental, punitiva o consecuente por infracción de derechos de autor relacionada con los artículos que han sido publicados en cualquiera de sus números. La responsabilidad sobre la originalidad y la obtención de permisos para material de terceros recae enteramente en los autores.
