Implementación de IA para potenciar el DUA en educación básica: un modelo adaptativo para aulas diversas
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Resumen
El artículo examina cómo la inteligencia artificial puede potenciar el Diseño Universal para el Aprendizaje en educación básica dentro de aulas caracterizadas por una alta diversidad estudiantil. Su propósito es analizar la articulación entre ambas perspectivas y proponer una comprensión adaptativa que permita ampliar el acceso, la participación y la expresión del alumnado desde una lógica inclusiva. Metodológicamente, se desarrolla una revisión bibliográfica exploratoria, de carácter documental, con enfoque cualitativo y alcance descriptivo-interpretativo, sustentada en la búsqueda y análisis temático de literatura académica e institucional localizada en bases como Scopus, Web of Science, ERIC, SciELO, Dialnet y Google Scholar. Los hallazgos muestran que la inteligencia artificial puede fortalecer el DUA en cuatro dimensiones principales: la personalización flexible de contenidos y actividades, la mejora de la accesibilidad y la representación múltiple de la información, la retroalimentación inmediata para apoyar la autorregulación y el seguimiento del progreso, y la ampliación de las formas de participación y expresión diversa. No obstante, el estudio concluye que estos beneficios no son automáticos, ya que dependen de formación docente, infraestructura adecuada, supervisión humana, criterios éticos y gobernanza centrada en la equidad. En consecuencia, la inteligencia artificial solo resulta pedagógicamente valiosa cuando amplía oportunidades inclusivas sin sustituir el juicio profesional docente.
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Referencias
Alcivar-Cordova, D. M., Saavedra-Calberto, I. M., Ayala-Chavez, N. E., Pazmiño-Sarriá, M. E., & Ordoñez-Loor, I. I. (2025). Desigualdades educativas y estrategias de inclusión en bachillerato en entornos socioeconómicos diversos. Revista Científica Ciencia Y Método, 3(1), 84-98. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n1/55 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n1/55
Alfredo, R., Echeverria, V., Jin, Y., Yan, L., Swiecki, Z., Gašević, D., & Martinez-Maldonado, R. (2024). Human-centred learning analytics and AI in education: A systematic literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100215. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100215 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100215
Almeqdad, Q. I., Alodat, A. M., Alquraan, M. F., Mohaidat, M. A., & Al-Makhzoomy, A. K. (2023). The effectiveness of universal design for learning: A systematic review of the literature and meta-analysis. Cogent Education, 10(1), 2218191. https://doi.org/10.1080/2331186X.2023.2218191 DOI: https://doi.org/10.1080/2331186X.2023.2218191
Bazurto-Mendoza, A. B., Vera-Peña, M. A., Maliza-Muñoz, W. F., & Gómez-Rodríguez, V. G. (2025). Estrategia pedagógica del uso de los recursos digitales para la educación remota. Revista Científica Zambos, 4(2), 1-20. https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n2/105 DOI: https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n2/105
Bonilla-Vimos, W. R., & Logroño-Naranjo, S. I. (2025). Modelos predictivos para medir la eficiencia del juego matemático inclusivo en estudiantes de la unidad educativa “Manuela Cañizares”, Orellana. Journal of Economic and Social Science Research, 5(4), 39-52. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v5/n4/216 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v5/n4/216
Casanova-Villalba, C. I., Herrera-Sánchez, M. J., & Casanova-Villalba, L. A. (2024a). Spin-offs y su impacto económico en el desarrollo de un ecosistema innovador y sostenible en Ecuador. En Gestión inteligente: Sinergias en la administración. (175–192). Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.cl.82 DOI: https://doi.org/10.55813/egaea.cl.82
Casanova-Villalba, C. I., Herrera-Sánchez, M. J., Bravo-Bravo, I. F., & Barba-Mosquera, A. E. (2024b). Transformación de universidades incubadoras a creadoras directas de empresas Spin-Off. Revista De Ciencias Sociales, 30(2), 305-319. https://doi.org/10.31876/rcs.v30i2.41911 DOI: https://doi.org/10.31876/rcs.v30i2.41911
CAST. (2024). CAST Universal Design for Learning Guidelines version 3.0. https://udlguidelines.cast.org
CAST. (2024). UDL guidelines 3.0. https://udlguidelines.cast.org/
Crompton, H., Jones, M. V., & Burke, D. (2024). Affordances and challenges of artificial intelligence in K-12 education: A systematic review. Journal of Research on Technology in Education, 56(3), 248–268. https://doi.org/10.1080/15391523.2022.2121344 DOI: https://doi.org/10.1080/15391523.2022.2121344
Ewe, L. P., & Galvin, T. (2023). Universal design for learning across formal school structures in Europe—A systematic review. Education Sciences, 13(9), 867. https://doi.org/10.3390/educsci13090867 DOI: https://doi.org/10.3390/educsci13090867
Hariyanto, Kristianingsih, F. X. D., & Maharani, R. (2025). Artificial intelligence in adaptive education: A systematic review of techniques for personalized learning. Discover Education, 4, 458. https://doi.org/10.1007/s44217-025-00908-6 DOI: https://doi.org/10.1007/s44217-025-00908-6
Herrera-Sánchez, P. J., López -Cudco, L. L., & Mina-Villalta, G. Y. (2025). Uso de realidad virtual en la formación de habilidades clínicas en estudiantes de enfermería. Revista Científica Ciencia Y Método, 3(2), 1-14. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n2/1 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n2/1
Kim, K., & Kwon, K. (2024). Designing an inclusive artificial intelligence (AI) curriculum for elementary students to address gender differences with collaborative and tangible approaches. Journal of Educational Computing Research, 62(7), 1837–1864. https://doi.org/10.1177/07356331241271059
Kim, K., & Kwon, K. (2024). Designing an inclusive artificial intelligence (AI) curriculum for elementary students to address gender differences with collaborative and tangible approaches. Journal of Educational Computing Research, 62(7), 1837–1864. https://doi.org/10.1177/07356331241271059 DOI: https://doi.org/10.1177/07356331241271059
Matcha, W., Uzir, N. A., Gašević, D., & Pardo, A. (2020). A systematic review of empirical studies on learning analytics dashboards: A self-regulated learning perspective. IEEE Transactions on Learning Technologies, 13(2), 226–245. https://doi.org/10.1109/TLT.2019.2916802 DOI: https://doi.org/10.1109/TLT.2019.2916802
Melo-López, V.-A., Basantes-Andrade, A., Gudiño-Mejía, C.-B., & Hernández-Martínez, E. (2025). The impact of artificial intelligence on inclusive education: A systematic review. Education Sciences, 15(5), 539. https://doi.org/10.3390/educsci15050539 DOI: https://doi.org/10.3390/educsci15050539
Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
Moreira-Alcivar, E. F. (2025). Aprendizaje basado en retos (ABR) para el fomento del pensamiento creativo y divergente en adolescentes: diseño, implementación y evaluación en contextos escolares del nivel secundario. Revista Científica Zambos, 4(2), 171-184. https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n2/119 DOI: https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n2/119
Ok, M. W., Rao, K., Bryant, B. R., & McDougall, D. (2017). Universal design for learning in Pre-K to Grade 12 classrooms: A systematic review of research. Exceptionality, 25(2), 116–138. https://doi.org/10.1080/09362835.2016.1196450 DOI: https://doi.org/10.1080/09362835.2016.1196450
Panjwani-Charania, S., & Zhai, X. (2024). AI for students with learning disabilities: A systematic review. En X. Zhai & J. Krajcik (Eds.), Uses of artificial intelligence in STEM education (pp. 469–493). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780198882077.003.0021 DOI: https://doi.org/10.1093/oso/9780198882077.003.0021
Piedra-Castro, W. I., Burbano-Buñay, E. S., Tamayo-Verdezoto, J. J., & Moreira-Alcívar, E. F. (2024). Inteligencia artificial y su incidencia en la estrategia metodológica de aprendizaje basado en investigación. Journal of Economic and Social Science Research, 4(2), 178–196. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n2/106 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n2/106
Posso-De-la-Cruz, A. E., Angulo-Cerezo, M. I., Maliza-Muñoz, W. F., & Bernardes-Carballo, K. (2025). Gamificación implementada en Quizziz como estrategia de aprendizaje activo en Ciencias Naturales. Unidad Educativa Academia Militar “San Diego". Revista Científica Zambos, 4(2), 87-100. https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n2/109 DOI: https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n2/109
Quinga-Villa, C. A., Cabrera-Suarez, C. X., Medina-León, A., & Maqueira-Caraballo, G. de la C. (2025). Entornos virtuales de aprendizaje con recursos pedagógicos para la inclusión de estudiantes con discapacidad física. Journal of Economic and Social Science Research, 5(4), 72-86. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v5/n4/218 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v5/n4/218
Rosero-Cardenas, W. I., Ruiz-Gaona, P. G., Sislema-López, R. N., Tocagon-Cabascango, J. F., & Tituaña-Sánchez, L. G. (2024). El Futuro del Aprendizaje: Preparando a los Estudiantes de Primaria para el Mundo Digital. Journal of Economic and Social Science Research, 4(4), 73–88. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n4/133 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n4/133
Rusconi, L., & Squillaci, M. (2023). Effects of a universal design for learning (UDL) training course on the development teachers’ competences: A systematic review. Education Sciences, 13(5), 466. https://doi.org/10.3390/educsci13050466 DOI: https://doi.org/10.3390/educsci13050466
Saavedra-Calberto, I. M., Esmeraldas-Espinoza, A. A., Ayala-Chavez, N. E., Reina-Bravo, E. G., & Ordoñez-Loor, I. I. (2025). Factores determinantes del rendimiento académico en estudiantes de bachillerato en instituciones públicas. Revista Científica Ciencia Y Método, 3(1), 72-83. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n1/54 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n1/54
Silva Alvarado, J. C., & Herrera Navas, C. D. (2022). Estudio de Kahoot como recurso didáctico para innovar los procesos evaluativos pospandemia de básica superior de la Unidad Educativa Iberoamericano. Journal of Economic and Social Science Research, 2(4), 15–40. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v2/n4/23 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v2/n4/23
Tamayo-Verdezoto, J. J. (2025). Los rezagos de la educación tradicional en los momentos actuales en el Ecuador: Una educación carcelaria dentro de las instituciones educativas. Journal of Economic and Social Science Research, 5(1), 131–145. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v5/n1/165 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v5/n1/165
Tan, X., Cheng, G., & Ling, M. H. A. (2025). Artificial intelligence in teaching and teacher professional development: A systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100355. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100355 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100355
Torres Roberto, M. A. (2025). Estrategias de aprendizaje y factores emocionales en Cálculo Diferencial: Experiencias del estudiantado de ingeniería en Colombia. Revista Actualidades Investigativas en Educación, 25(2), 1-34. https://doi.org/10.15517/aie.v25i2.62607 DOI: https://doi.org/10.15517/aie.v25i2.62607
Torres-Torres, O. L. (2024). Evaluación de Genially como herramienta didáctica en la práctica docente de la educación a distancia. Journal of Economic and Social Science Research, 4(1), 1–18. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n1/82 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n1/82
Tzimas, D. E., & Demetriadis, S. N. (2024). Impact of learning analytics guidance on student self-regulated learning skills, performance, and satisfaction: A mixed methods study. Education Sciences, 14(1), 92. https://doi.org/10.3390/educsci14010092 DOI: https://doi.org/10.3390/educsci14010092
UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. https://www.unesco.org/en/legal-affairs/recommendation-ethics-artificial-intelligence
UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
Varsik, S., & Vosberg, L. (2024). The potential impact of artificial intelligence on equity and inclusion in education (OECD Artificial Intelligence Papers No. 23). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/15df715b-en DOI: https://doi.org/10.1787/15df715b-en
Zhang, L., Carter, R. A., Greene, J. A., & Bernacki, M. L. (2024). Unraveling challenges with the implementation of universal design for learning: A systematic literature review. Educational Psychology Review, 36, Article 35. https://doi.org/10.1007/s10648-024-09860-7 DOI: https://doi.org/10.1007/s10648-024-09860-7
Zhang, P., & Tur, G. (2024). A systematic review of ChatGPT use in K-12 education. European Journal of Education, 59(2), e12599. https://doi.org/10.1111/ejed.12599 DOI: https://doi.org/10.1111/ejed.12599
Zheng, L., Niu, J., & Zhong, L. (2022). Effects of a learning analytics-based real-time feedback approach on knowledge elaboration, knowledge convergence, interactive relationships and group performance in CSCL. British Journal of Educational Technology, 53(1), 130–149. https://doi.org/10.1111/bjet.13156 DOI: https://doi.org/10.1111/bjet.13156