Relación entre el uso de la inteligencia artificial y la inclusión de estudiantes con discapacidad en el aula desde la perspectiva del profesorado

Domingo Walter Borba Franco; Cláudia Prioste; Juan Alejandro Henríquez; Cristian Adrián Villegas Dianta; Cristian Sepúlveda-Irribarra; Beatriz Alejandra Bustamante-Olivares

doi:10.51302/tce.2025.24463

Autores/as

Domingo Walter Borba Franco Campus Virtual de la Universidad del Trabajo del Uruguay (San José, Uruguay) https://orcid.org/0000-0003-2576-2848
Cláudia Prioste Universidade Estadual Júlio de Mesquita Filho (Araraquara, Brasil) https://orcid.org/0000-0001-6824-3410
Juan Alejandro Henríquez Universidad de Las Américas (Santiago, Chile)/Universidad Internacional de Valencia (España) https://orcid.org/0000-0001-5904-8218
Cristian Adrián Villegas Dianta Universidad de Las Américas (Santiago, Chile) https://orcid.org/0000-0001-6224-8974
Cristian Sepúlveda-Irribarra Universidad de Las Américas (Santiago, Chile) https://orcid.org/0000-0001-8545-8229
Beatriz Alejandra Bustamante-Olivares Universidad de Las Américas (Santiago, Chile) https://orcid.org/0009-0003-6070-6435

DOI:

https://doi.org/10.51302/tce.2025.24463

Palabras clave:

uso de inteligencia artificial, inclusión educativa, discapacidad, docentes uruguayos, herramientas tecnológicas, percepción docente, experiencia docente

Resumen

Este estudio cuantitativo analiza la relación entre el uso de herramientas de inteligencia artificial y la percepción de mejora en la inclusión de estudiantes con discapacidad desde la perspectiva de 150 docentes uruguayos de educación básica y media. Los resultados indican que el 60 % del profesorado que utilizaba inteligencia artificial frecuentemente percibía una mejora significativa, frente al 20 % de quienes no la empleaban. Se halló una relación significativa entre ambas variables (x² = 25,34; p = 0,001) y una fuerte asociación positiva (r = 0,72). Además, docentes con más de 10 años de experiencia percibieron mayores beneficios (F = 4,56; p = 0,012). Se concluye que la inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa para promover la inclusión, recomendándose ampliar la muestra y realizar estudios longitudinales.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Domingo Walter Borba Franco, Campus Virtual de la Universidad del Trabajo del Uruguay (San José, Uruguay)

Doctor en Educación. Magíster en Educación Especial. Magíster en Dirección y Gestión de Centros Educativos. Licenciado en Educación. Diplomado en Docencia y Didáctica Universitaria. Diplomado en Gestión de Ambientes Virtuales de Aprendizaje. Diplomado en Big Data, Inteligencia Artificial y Metodologías Activas para la Educación Híbrida. Experto universitario en dirección de tesis y trabajos de investigación científica.

Cláudia Prioste, Universidade Estadual Júlio de Mesquita Filho (Araraquara, Brasil)

Doctora en Educación por la Universidad de São Paulo (Brasil). Profesora asociada del Departamento de Psicología de la Educación de la Faculdade de Ciências e Letras de la Universidade Estadual Júlio de Mesquita Filho São Paulo. Dirige investigaciones de maestría y doctorado en el Programa de Posgrado en Educación Escolar y coordina el grupo de investigación «La formación del sujeto en la era digital».

Juan Alejandro Henríquez, Universidad de Las Américas (Santiago, Chile)/Universidad Internacional de Valencia (España)

Licenciado en Educación y profesor de Filosofía. Máster en Entornos de Enseñanza y Aprendizaje Mediados por Tecnologías Digitales. Investigador predoctoral en Ciencias de la Educación. Director del Laboratorio de Educación y Tecnologías Hospitalidad Digital. Académico universitario e integrante de diversas redes nacionales e internacionales, incluyendo el Observatorio sobre el Uso Educativo de Inteligencia Artificial.

Cristian Adrián Villegas Dianta, Universidad de Las Américas (Santiago, Chile)

Profesor de Historia. Licenciado en Educación. Magíster en Historia, Gestión Educativa y Desarrollo Curricular. Experiencia en docencia y asesoría universitaria. Director de instituto. Lidera el Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación y, actualmente, ha enfocado su trabajo en innovación, tecnología y procesos de enseñanza-aprendizaje.

Cristian Sepúlveda-Irribarra, Universidad de Las Américas (Santiago, Chile)

Profesor de Historia y Geografía. Magíster en Historia por la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (Chile). Doctor en Teología Histórica y candidato a doctor en Educación, con especialización en Entornos Virtuales de Aprendizaje. Actualmente, es académico e investigador de diferentes universidades. Integrante de diversas redes y grupos de investigación, entre ellos el Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación y el Laboratorio Hospitalidad Digital.

Beatriz Alejandra Bustamante-Olivares, Universidad de Las Américas (Santiago, Chile)

Profesora licenciada en Educación Básica con mención en Matemáticas. Magíster en Diseño Curricular y Proyectos Educativos. Posee experiencia en docencia universitaria y asesoría en diseño instruccional y gestión del aprendizaje.

Citas

Andrés, J. E. (2024). Hacer docencia, inteligencia artificial e inclusión educativa. Una revisión conceptual. III Congreso Internacional de Ciencias Humanas. Escuela de Humanidades/ Universidad Nacional de San Martín, Argentina. https://www.aacademica.org/3.congreso.eh.unsam/114

Area Moreira, M. (2018). De la enseñanza presencial a la docencia digital. Autobiografía de una historia de vida docente. RED. Revista de Educación a Distancia, 18(56), 1-21. https://revistas.um.es/red/article/view/320691

Crespo Obaco, J. P. y Benavides Bailón, J. (2024). Beneficios y desafíos de los asistentes virtuales en el aprendizaje. LATAM. Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 5(2), 685-700. https://doi.org/10.56712/latam.v5i2.1909

Forero-Corba, W. y Bennasar, F. N. (2024). Técnicas y aplicaciones del machine learning e inteligencia artificial en educación: una revisión sistemática. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 209-253. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37491

García-Peñalvo, F. J. (2024). Inteligencia artificial generativa y educación: un análisis desde múltiples perspectivas. EKS. Education in the Knowledge Society, 25, 1-10. https://doi.org/10.14201/eks.

García Sánchez, O. V. (2023). Uso y percepción de ChatGPT en la educación superior. RITI. Revista Investigación en Tecnologías de la Información, 11(23), 98-107. https://doi.org/10.36825/RITI.11.23.009

Howorth, S. (2024). Artificial intelligence in special education teacher preparation. Journal of Special Education Preparation, 4(2), 4-5. https://doi.org/10.33043/c59c7aa9

Howorth, S. K., Marino, M. T., Flanagan, S., Cuba, M. J. y Lemke, C. (2024). Integrating emerging technologies to enhance special education teacher preparation. Journal of Research in Innovative Teaching & Learning, ahead-of-print (ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/JRIT-08-2024-0208

López-Belmonte, J., Moreno-Guerrero, A. J., Pozo-Sánchez, S. y López-Núñez. (2020). Efecto de la competencia digital docente en el uso del blended learning en formación profesional. Investigación Bibliotecológica, 34(83), 187-205. https://doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2020.83.58147

Menacho Ángeles, M. R., Pizarro Arancibia, L. M., Osorio Menacho, J. A., Osorio Menacho, J. A., León Pizarro, B. L., Menacho Ángeles, M. R., Pizarro Arancibia, L. M., Osorio Menacho, J. A. [Julio Ancelmo], Osorio Menacho, J. A. [Juan Alexandra] y León Pizarro, B. L. (2024). Inteligencia artificial como herramienta en el aprendizaje autónomo de los estudiantes de educación superior. Revista InveCom, 4(2), 1-10. https://doi.org/10.5281/zenodo.10693945

Montero, L. y Gewerc, A. (2018). La profesión docente en la sociedad del conocimiento. Una mirada a través de la revisión de investigaciones de los últimos 10 años. RED. Revista de Educación a Distancia, 56(3), 1-22. http://dx.doi.org/10.6018/red/56/3

Nilsson, N. J. (2009). The Quest for Artificial Intelligence. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511819346

Omair A. (2014). Sample size estimation and sampling techniques for selecting a representative sample. Journal of Health Specialties, 2(4), 142-147.

Petko, D. (2012). Teachers´ pedagogical beliefs and their use of digital media in classrooms: sharpening the focus of the «will, skill, tool» model and integrating teacher´s constructivist orientations. Computer & Education, 58(4), 1.351-1.359. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.12.013

Petrick, E. (2015). Make Computer Accessible: Disability Rights and Digital Technology. John Hopkins University Press.

Romero García, M.ª C. y Alonso-Secades, V. (2025). Perceptions, strategies, and challenges of teachers in the integration of artificial intelligence in primary education: a systematic review. Journal of Information Technology Education: Research, 24, 1-48. https://doi.org/10.28945/5458

Santaella, L. (2021). Inteligência artificial e cultura: oportunidades e desafios para o sul global. Foro abierto de Ciencias de América Latina y Caribe (CILAC)/Oficina de Montevideo/ Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. https://cetic.br/media/docs/publicacoes/8/20210429155321/policy_paper_inteligencia_artificial_e_cultura.pdf

Santillán de la Torre, C. A., Silva López, M.ª Á., Limongi Basantes, D. S. y Chango, E. A. (2024). El papel de la inteligencia artificial en la adaptación curricular: perspectivas para la mejora continua de la educación digital. Imaginario Social, 7(2), 261-270. https://doi.org/10.59155/is.v7i2.186

Sedgwick, P. (2012). Pearson´s correlation coefficient. BMJ, 345. https://doi.org/10.1136/bmj.e4483

Strietholt, R. y Johansson, S. (2023). Challenges for the design of international assessments: sampling, measurement, and causality. On Education. Journal for Research and Debate, 6. https://doi.org/10.17899/on_ed.2023.18.2

Troya Santillán, B. N., Ordoñez Lima, B. Y., Cuesta Pacheco, C. M., Armijos Condoy, M. A., Arzube Plaza, T. V. y Arzube Plaza, M.ª C. (2025). tecnologías emergentes y diseño universal para el aprendizaje: innovaciones para la inclusión de estudiantes con necesidades educativas específicas. Revista Científica de Salud y Desarrollo Humano, 6(1), 930-952. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v6i1.517

UNESCO. (2020). Informe de seguimiento de la educación en el mundo 2020. Inclusión y educación: todos y todas sin excepción. https://doi.org/10.54676/WWUU8391

Valverde, R. Z. (2021). Una vista a las oportunidades y amenazas de la inteligencia artificial en la educación superior. Revista Académica Institucional, 3(2), 45-48. https://cms.usanmarcos.ac.cr/sites/default/files/2022-09/lectura-articulo-6-revista-rai-v.pdf

Villegas, W., Arias-Navarrete, A. y Palacios-Pacheco, X. (2020). Proposal of an architecture for the integration of a chatbot with artificial intelligence in a smart campus for the improvement of learning. Sustainability, 12(4), 1-20. https://doi.org/10.3390/su12041500