Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias
Volumen 2, Número 4, 2025, octubre-diciembre
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO RECURSO PSICOPEDAGÓGICO PARA LA
INCLUSIÓN EDUCATIVA DE ESTUDIANTES CON TRASTORNO DEL ESPECTRO
AUTISTA
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A PSYCHO-PEDAGOGICAL RESOURCE FOR THE
EDUCATIONAL INCLUSION OF STUDENTS WITH AUTISM SPECTRUM DISORDER
Yadira Rocío Ordoñez Lapo
Virginia Mariela Briones Silva
María Isabel Sabando Guerrero
Jefferson Steeven Tandazo Ullauri
Carlos Adolfo Rivas Redrovan
Ecuador
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1577 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
La inteligencia artificial como recurso psicopedagógico para la inclusión
educativa de estudiantes con Trastorno del Espectro Autista
Artificial intelligence as a psycho-pedagogical resource for the educational
inclusion of students with Autism Spectrum Disorder
Yadira Rocío Ordoñez Lapo
yadirar.ordonez@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0006-1968-6497
Unidad Educativa Dr. Miguel Encalada Mora
Ecuador
Virginia Mariela Briones Silva
vbriones4782@utm.edu.ec
https://orcid.org/0009-0009-0472-0674
Universidad Técnica de Manabí
Ecuador
María Isabel Sabando Guerrero
mariai.sabando@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0007-6565-3087
Unidad Educativa Cayetano Cedeño
Ecuador
Jefferson Steeven Tandazo Ullauri
jeferson.tandazo@docentes.educacion.edu.ec
https://orcid.org/0009-0006-7747-4185
Unidad Educativa Remigio Geo Gómez
Guerrero
Ecuador
Carlos Adolfo Rivas Redrovan
adolfo.rivas@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0007-1181-3081
Escuela Carmen Mora de Encalada
Ecuador
RESUMEN
La presente investigación analiza el uso de la Inteligencia Artificial (IA) como recurso
psicopedagógico para favorecer la inclusión educativa de estudiantes con Trastorno del
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1578 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
Espectro Autista (TEA) en instituciones fiscales del Ecuador. El estudio se desarrolló bajo un
enfoque cualitativo, empleando observación estructurada y entrevistas semiestructuradas a
docentes y estudiantes. Los resultados evidencian que la IA contribuye significativamente al
fortalecimiento de la comunicación, la participación en el aula y la interacción social, al
proporcionar apoyos visuales, adaptaciones dinámicas y retroalimentación inmediata.
Asimismo, se determinó que la IA no reemplaza la mediación pedagógica, sino que actúa como
un complemento que amplía las posibilidades de acompañamiento y personalización del
aprendizaje. También se identificó que la colaboración entre pares y la actitud docente son
factores determinantes para consolidar procesos inclusivos. Se concluye que la IA puede
constituirse en una herramienta valiosa para promover la equidad educativa, siempre que su
aplicación sea contextualizada, supervisada y orientada a garantizar la participación activa y el
bienestar emocional de los estudiantes.
Palabras clave: inteligencia artificial; inclusión educativa; autismo; interacción social;
psicopedagogía
ABSTRACT
This research analyzes the use of Artificial Intelligence (AI) as a psycho-pedagogical resource
to promote the educational inclusion of students with Autism Spectrum Disorder (ASD) in public
schools in Ecuador. The study was conducted using a qualitative approach, employing
structured observation and semi-structured interviews with teachers and students. The results
show that AI significantly contributes to strengthening communication, classroom participation,
and social interaction by providing visual supports, dynamic adaptations, and immediate
feedback. Furthermore, it was determined that AI does not replace pedagogical mediation but
rather acts as a complement that expands the possibilities for support and personalized
learning. Peer collaboration and teacher attitude were also identified as key factors in
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1579 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
consolidating inclusive processes. The study concludes that AI can be a valuable tool for
promoting educational equity, provided its application is contextualized, supervised, and geared
toward ensuring the active participation and emotional well-being of students.
Keywords: artificial intelligence; educational inclusion; autism; social interaction; psycho-
pedagogy
Recibido: 6 de noviembre 2025 | Aceptado: 4 de diciembre 2025 | Publicado: 4 de diciembre 2025
INTRODUCCIÓN
En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) ha comenzado a ocupar un papel relevante
dentro de los entornos educativos, particularmente en la atención a la diversidad, donde surge
como una herramienta capaz de apoyar la inclusión y la personalización del aprendizaje. La IA
permite adaptar recursos, ajustar ritmos de enseñanza, ofrecer retroalimentación inmediata y
diseñar experiencias diferenciadas que responden a las necesidades de estudiantes con
distintos perfiles cognitivos, comunicativos y socioemocionales (Wang et al., 2024). Desde una
perspectiva psicopedagógica, este enfoque favorece la construcción de escenarios
pedagógicos más flexibles y sensibles a la diversidad, donde el docente puede apoyarse en
datos y herramientas inteligentes para acompañar los procesos de desarrollo.
En el caso de los estudiantes con Trastorno del Espectro Autista (TEA), la inclusión
educativa exige estrategias que reconozcan sus particularidades en la comunicación, la
interacción social y la autorregulación. En este sentido, diversas investigaciones han
demostrado que recursos tecnológicos basados en IA, como los robots sociales, aplicaciones
con reconocimiento de emociones y sistemas de tutoría inteligente, pueden promover la
participación y el aprendizaje significativo cuando son utilizados bajo una orientación
pedagógica estructurada y mediada por el docente. Huijnen, Verhoeven y van der Putte (2023)
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1580 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
evidencian que los robots sociales, al ofrecer interacciones predecibles, lenguaje corporal
simple y retroalimentación no amenazante, facilitan el desarrollo de habilidades comunicativas
y sociales en niños con TEA, lo que contribuye a su integración en actividades escolares.
A nivel global, la Organización Mundial de la Salud destaca la importancia de generar
entornos accesibles y con apoyos permanentes para garantizar el desarrollo integral de
estudiantes con TEA, enfatizando que la inclusión debe ser cultural, emocional y
pedagógicamente significativa (World Health Organization, 2024). En este marco, la IA no debe
considerarse como un sustituto de la labor docente, sino como un recurso psicopedagógico
complementario que puede potenciar la intervención educativa, permitiendo mayor precisión en
el acompañamiento y en la toma de decisiones pedagógicas.
Sin embargo, su implementación requiere evaluar aspectos relacionados con la ética, la
protección de datos, la formación docente y las condiciones infraestructurales de las
instituciones. Estudios recientes sobre tecnología educativa inclusiva subrayan la necesidad de
un uso responsable y contextualizado de la IA, de modo que su incorporación esté guiada por
criterios pedagógicos y sociales, y no únicamente tecnológicos (Holmes, Porayska-Pomsta y
Holmes, 2024).
En el contexto de las unidades educativas fiscales del Ecuador, donde existen desafíos
en acceso tecnológico, acompañamiento psicopedagógico y recursos adaptados, la IA
representa una oportunidad estratégica para fortalecer la inclusión educativa de estudiantes
con TEA, siempre que su introducción se articule con los principios del Diseño Universal para el
Aprendizaje (DUA) y con la formación docente en prácticas inclusivas. Su uso adecuado puede
contribuir a consolidar una escuela más humana, participativa y sensible a la diversidad.
METODOLOGÍA
La presente investigación se desarrolló bajo un enfoque cualitativo descriptivo, ya que
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1581 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
busca comprender cómo la Inteligencia Artificial (IA) puede emplearse como recurso
psicopedagógico para favorecer la inclusión educativa de estudiantes con Trastorno del
Espectro Autista (TEA) dentro de un contexto escolar real. Este enfoque permite analizar las
experiencias, percepciones, prácticas docentes y procesos de apoyo tal como ocurren en el
aula, sin manipular el entorno, valorando los significados que los actores construyen en su
interacción.
El estudio se llevó a cabo en una unidad educativa fiscal del Ecuador, seleccionada
debido a la presencia de estudiantes con TEA y al interés institucional por fortalecer prácticas
inclusivas. La observación de la práctica pedagógica permitió identificar cómo los docentes
integran herramientas basadas en IA para apoyar la comunicación, la participación y el
desarrollo socioemocional. Según Dignath, Creemers y McElvany (2022), las creencias y
decisiones pedagógicas de los docentes influyen de manera directa en la efectividad de la
inclusión educativa, lo que hace necesario analizar los procesos en el entorno real donde se
construyen.
Así mismo, el uso de IA en el aula fue analizado considerando su papel en la mediación
de interacciones y apoyos. Araujo, Papadopoulos, McKenney y de Jong (2023) destacan que
las herramientas basadas en IA pueden contribuir a interpretar patrones comunicativos y de
aprendizaje cuando son empleadas en ambientes educativos cotidianos, lo que refuerza la
importancia de entender su uso desde la práctica situada y no únicamente desde el diseño
tecnológico.
Para la recolección de información se utilizaron entrevistas semiestructuradas,
observación participante y análisis documental, orientadas a reconocer estrategias
pedagógicas, formas de acompañamiento y dificultades presentes. Posteriormente, los datos
fueron organizados mediante categorización temática, permitiendo identificar patrones,
relaciones entre prácticas inclusivas y oportunidades de mejora en la integración de IA como
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1582 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
recurso psicopedagógico.
Diseño de investigación
La investigación se desarrolló bajo un enfoque cualitativo descriptivo, debido a que
busca comprender cómo la Inteligencia Artificial (IA) se emplea como recurso psicopedagógico
en la inclusión de estudiantes con Trastorno del Espectro Autista (TEA) en su contexto escolar
real. Este enfoque permite analizar las prácticas y experiencias tal como ocurren en el aula, sin
manipular el entorno educativo. Según Hardaker y Glenn (2025), el uso de IA en educación
debe comprenderse desde la práctica situada, considerando cómo se adapta a las necesidades
individuales del estudiante.
El estudio se realizó en una unidad educativa fiscal del Ecuador, donde se observó la
participación y acompañamiento de estudiantes con TEA en actividades de aprendizaje
mediadas por IA. Lewis et al. (2023) destacan que las condiciones de apoyo y bienestar
influyen significativamente en la respuesta educativa de los estudiantes con TEA, lo que
justifica la importancia de analizar la inclusión dentro del ambiente donde se desarrolla.
Población y muestra
La población de este estudio estuvo conformada por estudiantes pertenecientes a
instituciones educativas fiscales del Ecuador, en los niveles de Educación General Básica y
Bachillerato General Unificado. Se consideraron específicamente dos grupos escolares por su
relevancia en el desarrollo de habilidades comunicativas, sociales y académicas:
• Estudiantes de 7.º Año de Educación General Básica (EGB)
• Estudiantes de 2.º Año de Bachillerato General Unificado (BGU)
Dentro de esta población, se identificaron estudiantes con Trastorno del Espectro Autista (TEA)
que participan en procesos de inclusión educativa en el aula regular, quienes constituyeron el
grupo central de análisis de este estudio.
Muestreo
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1583 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
Se utilizó un muestreo no probabilístico por criterio, dado que se seleccionaron los
participantes en función de la pertinencia para el objetivo del estudio (estudiantes con TEA que
reciben apoyo psicopedagógico).
Criterios de inclusión
• Estar matriculado en una institución fiscal del Ecuador.
• Cursar 7.º EGB o 2.º BGU.
• Contar con diagnóstico de TEA registrado por el Departamento de Consejería
Estudiantil (DECE) o entidad médica correspondiente.
• Presentar asistencia regular y disponibilidad para participación durante la observación
y/o entrevistas.
Criterios de exclusión
• Estudiantes que no cuenten con consentimiento informado del representante legal.
• Casos con ausencias frecuentes que impidan la observación continuada del proceso
educativo.
Tabla 1
Distribución estimada de la muestra
Nivel educativo
Estudiantes con
TEA
Compañeros de aula (para
interacción observada)
Total,
observado
7.º EGB
2–4
5–8
7–12
2.º BGU
2–4
5–8
7–12
Total,
aproximado
4–8
10–16
14–24
La participación de compañeros de aula se consideró importante para analizar la
dinámica inclusiva y las interacciones mediadas por el uso de IA en el proceso de
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1584 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
acompañamiento educativo.
Diversas investigaciones han demostrado que las intervenciones mediadas por
compañeros pueden fortalecer significativamente la participación social y emocional de
estudiantes con Trastorno del Espectro Autista. Estas estrategias permiten que los estudiantes
con TEA se involucren en actividades compartidas, observen modelos de interacción
adecuados y reciban apoyo natural dentro del ambiente escolar. Según Chang y Locke (2016),
cuando los compañeros reciben orientación docente y desempeñan un rol activo en la
interacción, se generan oportunidades para mejorar la comunicación, reducir el aislamiento y
promover mayor independencia en el aula. De esta manera, la inclusión deja de ser únicamente
una adaptación pedagógica individual y se convierte en una práctica relacional y comunitaria.
Instrumentos de Recolección de Datos
Para capturar datos cuantitativos y cualitativos se usarán múltiples instrumentos:
Para la obtención de la información se emplearon tres instrumentos que permitieron
analizar la inclusión educativa de estudiantes con Trastorno del Espectro Autista (TEA) y el uso
de la Inteligencia Artificial (IA) como recurso psicopedagógico en el aula regular:
1. Guía de Observación Estructurada
Se aplicó durante las clases en las que se utilizaban recursos basados en IA.
La guía permitió registrar:
• Interacciones entre el estudiante con TEA y sus compañeros.
• Estrategias de mediación docente.
• Señales de comunicación, participación y regulación emocional.
• Situaciones en las que la IA facilitó o no el aprendizaje.
Esta observación se realizó en el entorno natural del aula para no alterar la dinámica
educativa.
2. Entrevistas Semiestructuradas a Docentes
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1585 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
Se utilizó una entrevista con preguntas abiertas dirigida a los docentes de 7.º EGB y 2.º
BGU, con el fin de conocer:
• Experiencias en la atención a estudiantes con TEA.
• Percepciones sobre el uso de IA como apoyo psicopedagógico.
• Ajustes y estrategias aplicadas en el aula.
• Retos y necesidades de formación docente.
Este instrumento permitió obtener información profunda y reflexiva, respetando el marco
ético y la voluntariedad de participación.
3. Ficha de Análisis Documental
Se empleó para revisar documentos institucionales tales como:
• Adaptaciones curriculares.
• Informes del DECE.
• Planificaciones de clase.
• Reportes de acompañamiento a estudiantes con NEE.
Este análisis permitió contrastar la práctica observada con la planificación formal,
aportando una visión integral del proceso inclusivo.
El uso combinado de varios instrumentos permitió obtener una comprensión más
completa del proceso inclusivo. La observación aportó información directa sobre la dinámica en
el aula, las entrevistas ofrecieron las perspectivas reflexivas de los docentes y el análisis
documental permitió contrastar las prácticas con las adaptaciones institucionales registradas.
Esta integración de fuentes fortaleció la credibilidad de los hallazgos y la coherencia
interpretativa del estudio. Según Carter, Bryant-Lukosius, DiCenso, Blythe y Neville (2014), la
triangulación es una estrategia fundamental en la investigación cualitativa, ya que permite
examinar un fenómeno desde múltiples ángulos, aumentando la validez y profundidad del
análisis.
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1586 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
Análisis de datos
El análisis de los datos se llevó a cabo mediante el análisis temático, debido a que este
método permite identificar patrones de significado dentro de la información obtenida en las
observaciones, entrevistas y documentos institucionales. En primer lugar, los datos fueron
transcritos y organizados de acuerdo con los momentos de interacción en el aula. Luego, se
realizó una lectura detallada, identificando unidades de sentido que fueron codificadas.
Posteriormente, estos códigos se agruparon en categorías, relacionadas con la participación,
mediación docente y los apoyos proporcionados por la Inteligencia Artificial en el proceso
educativo.
A través de este procedimiento se buscó garantizar una comprensión profunda y
contextualizada de la experiencia de los estudiantes con TEA dentro del aula. Este enfoque
reconoce que la construcción del aprendizaje está vinculada tanto a los procesos cognitivos
como a la dimensión emocional y relacional que se desarrolla entre estudiantes y docentes.
Yang, Chu, Tang y Hsu (2020) sostienen que las estrategias educativas innovadoras que
promueven la empatía y la comunicación favorecen interacciones más significativas, lo cual es
esencial para fortalecer la inclusión y la participación equitativa en contextos educativos
diversos.
Consideraciones éticas
La investigación se desarrolló respetando los principios éticos establecidos para
estudios con participación humana, garantizando en todo momento la dignidad, bienestar y
derechos de los estudiantes involucrados. Antes de iniciar el trabajo de campo, se informó a los
representantes legales y a los docentes sobre los objetivos del estudio, el alcance de la
participación y las condiciones de confidencialidad. Solo participaron los estudiantes cuyos
representantes otorgaron consentimiento informado y, adicionalmente, se solicitó asentimiento
voluntario a los estudiantes, respetando su comprensión y voluntad de participación.
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1587 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
Se garantizó la confidencialidad de la información mediante la codificación de nombres y
la eliminación de datos personales que pudieran permitir la identificación de los estudiantes.
Según Kaiser (2009), la protección de la identidad es un componente fundamental en
investigaciones cualitativas, ya que permite resguardar la privacidad de los participantes y
evitar posibles riesgos o estigmatización. De esta forma, los registros de observación,
entrevistas y documentos institucionales se manejaron únicamente con fines académicos y
analíticos, sin difusión externa de información sensible.
Asimismo, durante el análisis de datos se implementó el procedimiento de verificación
con participantes (member checking), con el fin de asegurar que las interpretaciones realizadas
reflejen de manera fiel las experiencias observadas y los significados expresados. Birt et al.
(2016) señalan que este proceso contribuye a aumentar la credibilidad y transparencia de los
resultados, al permitir que los participantes confirmen o aclaren aspectos relevantes de la
información recogida.
Finalmente, el estudio se realizó dentro del marco ético promovido por el Ministerio de
Educación del Ecuador, respetando el derecho a una educación inclusiva, el trato justo y la no
discriminación hacia estudiantes con Trastorno del Espectro Autista.
RESULTADOS
Los resultados obtenidos en esta investigación permitieron identificar cómo la
Inteligencia Artificial (IA) se integra en la práctica pedagógica con estudiantes con Trastorno del
Espectro Autista (TEA) en instituciones fiscales del Ecuador. Se evidenció que el impacto de la
IA depende principalmente de la planificación docente, el acompañamiento emocional y la
interacción colaborativa entre los estudiantes. Tal como señalan Zawacki-Richter, Marín, Bond
y Gouverneur (2019), la IA por sí sola no transforma el aprendizaje; su efectividad se produce
cuando se articula con la mediación pedagógica y el contexto educativo. Asimismo, la
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1588 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
integración de recursos tecnológicos debe considerar la participación social y el desarrollo de
habilidades cognitivas que permitan al estudiante interactuar activamente con su entorno, como
destacan Zhang y Nouri (2019) en el ámbito del aprendizaje apoyado en tecnologías
educativas.
Participación y Comunicación del Estudiante con TEA en el Aula
La siguiente tabla presenta los resultados observados en el aula sobre la participación,
comunicación y uso de apoyo con IA en estudiantes con TEA de 7.º EGB y 2.º BGU. Se
identificaron comportamientos, interacciones y respuestas ante actividades mediadas por
tecnología educativa.
Tabla 2
Participación y Comunicación del Estudiante con TEA en el Aula
Indicador
Observado
7.º EGB
(n=3)
2.º BGU (n=3)
Interpretación General
Participación en
actividades grupales
Moderada
Baja
La participación disminuye con el
aumento del nivel académico,
posiblemente por mayor demanda
académica y social.
Iniciativa
comunicativa
Baja
Baja
La comunicación espontánea es
limitada en ambos niveles; requiere
mediación constante.
Respuesta a apoyos
visuales y guías
asistidas por IA
Alta
Moderada
La IA favorece comprensión y
seguimiento en 7.º; en 2.º se usa
como apoyo complementario.
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1589 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
Interacción con
compañeros
Moderada
con guía
docente
Limitada y
selectiva
El acompañamiento docente es
clave para estimular interacciones
naturales.
Regulación
emocional durante
actividades
Estable
Inestable en
situaciones
nuevas
Los estudiantes de grados
superiores muestran más ansiedad
ante actividades abiertas.
Los resultados muestran que el uso de IA y apoyos visuales facilita la participación y
comprensión, especialmente en 7.º EGB. Sin embargo, en 2.º BGU se requiere mayor
acompañamiento docente y estrategias socioemocionales, ya que la complejidad académica y
social aumenta.
Percepción Docente sobre el Uso de IA y la Inclusión
La siguiente tabla refleja las respuestas de entrevistas realizadas a docentes de 7.º
EGB y 2.º BGU sobre la inclusión de estudiantes con TEA mediante el uso de herramientas
basadas en IA.
Tabla 3
Percepción Docente sobre el Uso de IA y la Inclusión
Categoría de
Análisis
Respuesta de
Docentes
Evidencia
Recurrente
Interpretación del
Hallazgo
Utilidad de la IA
en el proceso
de aprendizaje
Considerada útil como
apoyo visual y
estructurador de tareas
Uso de aplicaciones
que generan
pictogramas, guías y
secuencias
La IA ayuda a organizar
la información y
disminuir carga
cognitiva.
Dificultades en
la aplicación
Limitaciones de
conectividad y tiempo
para preparación
“La planificación
requiere más tiempo”;
La infraestructura
condiciona la inclusión
efectiva.
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1590 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
“No siempre hay
recursos disponibles”
Rol del docente
Mediador de
interacción y
acompañamiento
emocional
Docente organiza
roles, turnos y apoyos
entre compañeros
La inclusión se sostiene
principalmente en la
acción pedagógica
humana.
Respuesta del
estudiante con
TEA
Mayor respuesta a
actividades
estructuradas y
anticipadas
Estudiantes muestran
calma y mayor
seguridad con rutinas
claras
La estabilidad
emocional mejora
cuando la clase sigue
patrones predecibles.
Los docentes reconocen que la IA no reemplaza su rol, sino que actúa como un recurso
de apoyo estructural y visual, útil para anticipar actividades, organizar pasos y reducir ansiedad.
Sin embargo, la inclusión real depende del vínculo pedagógico, la flexibilidad docente y el
trabajo cooperativo dentro del aula.
En general, los resultados obtenidos evidencian que la integración de la Inteligencia
Artificial como recurso psicopedagógico puede favorecer la inclusión educativa de estudiantes
con Trastorno del Espectro Autista, siempre que su implementación esté acompañada de
estrategias de mediación docente, apoyo emocional y adaptaciones sensoriales. La IA facilita
escenarios de aprendizaje personalizados, permitiendo ajustar el ritmo, los estímulos y los
modos de interacción para responder a las particularidades de cada estudiante. Desde la
perspectiva del desarrollo neuromotriz y la variabilidad del movimiento, Torres y Donnellan
(2015) sostienen que los estudiantes con autismo aprenden mejor en entornos donde se
respeta su propia forma de percibir y actuar en el mundo, evitando presiones para “normalizar”
su comportamiento. Además, es fundamental que las herramientas y estrategias empleadas
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1591 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
consideren la diversidad cultural y educativa, ya que la eficacia de los recursos depende en
gran medida de su adecuación al contexto escolar. En este sentido, Al-Nasa’h et al. (2023)
subrayan que los instrumentos utilizados deben demostrar validez y confiabilidad en los
entornos donde se aplican, lo que refuerza la necesidad de diseños pedagógicos flexibles e
inclusivos. Por tanto, la IA no debe reemplazar el vínculo humano, sino convertirse en una
herramienta complementaria que fortalezca la comunicación, la participación y el bienestar
emocional dentro de la comunidad educativa.
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos evidencian que la incorporación de herramientas de
Inteligencia Artificial (IA) como apoyo psicopedagógico contribuye de manera significativa a la
inclusión de estudiantes con Trastorno del Espectro Autista (TEA) en el contexto educativo. Se
observó que la IA favorece principalmente los procesos de comunicación, expresión emocional
y participación social dentro del aula. Esto coincide con investigaciones donde la mediación
tecnológica permite crear entornos de aprendizaje más estructurados, visuales y predecibles, lo
que disminuye la ansiedad y facilita la comprensión de consignas (Lin, Chu, Chang y Lo, 2025).
Asimismo, los hallazgos reflejan que la IA debe ser entendida como un recurso
complementario al trabajo docente, y no como sustituto del acompañamiento humano. Su
efectividad se potencia cuando es integrada dentro de estrategias pedagógicas inclusivas, lo
que exige la participación activa del docente en la planificación, seguimiento y adaptación de la
experiencia educativa. Garzón, Patiño y Marulanda (2025) subrayan que la IA es eficaz solo
cuando se implementa desde una perspectiva pedagógica crítica, orientada a fortalecer la
autonomía y la participación del estudiante.
Del mismo modo, el uso de tecnologías inmersivas como la realidad virtual demostró
favorecer el desarrollo de habilidades sociales en estudiantes con TEA, permitiendo practicar
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1592 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
interacciones en ambientes controlados y seguros antes de trasladarlas a situaciones reales.
Yeh y Meng (2025) destacan que estas experiencias pueden mejorar la empatía, el
reconocimiento emocional y la interacción cooperativa cuando se aplican de manera gradual y
guiada.
En términos de procesamiento y análisis de información, la IA también ofrece
instrumentos efectivos para identificar patrones de comportamiento y necesidades de apoyo, lo
cual permite personalizar las actividades según el perfil de cada estudiante. Shen y Chi (2023)
señalan que los modelos computacionales avanzados contribuyen a interpretar datos
educativos de forma más precisa, favoreciendo la toma de decisiones pedagógicas
contextualizadas.
Por otro lado, se identificó que la implementación de sistemas de tutoría inteligente en la
educación básica puede aportar beneficios en la retroalimentación inmediata, el aprendizaje
autónomo y el seguimiento personalizado. Létourneau et al. (2025) sostienen que estos
sistemas incrementan la motivación cuando se integran con actividades colaborativas y
mediación docente. De manera complementaria, Song et al. (2024) enfatizan que el diseño de
experiencias educativas con IA debe ser inclusivo y considerar la diversidad de estilos de
aprendizaje, asegurando que la tecnología se adapte a las necesidades del estudiante y no a la
inversa. Esto reafirma que la tecnología por sí sola no garantiza inclusión si no existe
acompañamiento humano intencional y sensible.
CONCLUSIONES
• La integración de herramientas de Inteligencia Artificial como recurso psicopedagógico
contribuye a fortalecer la inclusión educativa de estudiantes con Trastorno del Espectro
Autista, al facilitar entornos de aprendizaje estructurados, accesibles y adaptados a sus
necesidades comunicativas y sociales.
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1593 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
• La IA resulta efectiva únicamente cuando se aplica como apoyo complementario a la labor
docente, pues el acompañamiento humano, la guía pedagógica y la interacción entre pares
siguen siendo componentes esenciales para promover vínculos sociales y la participación
activa del estudiante.
• Las tecnologías interactivas, como la realidad virtual y los sistemas de tutoría inteligente,
favorecen el desarrollo gradual de habilidades socioemocionales y académicas, siempre
que se implementen de forma planificada, progresiva y contextualizada en la dinámica de
aula.
• Para garantizar el impacto positivo de la IA en procesos inclusivos, es necesario promover
la capacitación docente, la sensibilización de la comunidad educativa y la generación de
prácticas colaborativas que permitan consolidar experiencias de aprendizaje significativas y
humanizadas.
•
Declaración de conflicto de interés
Los autores declaran que no existe ningún conflicto de interés que haya influido en el
desarrollo de la presente investigación. Todas las opiniones, análisis e interpretaciones
expuestas en este estudio son resultado del trabajo académico autónomo de los
investigadores. Asimismo, se certifica que no se recibió financiamiento externo, apoyo
institucional adicional ni patrocinio que pudiera condicionar el diseño metodológico, la ejecución
del estudio, los resultados obtenidos o su interpretación.
Declaración de contribución a la autoría
Todos los autores participaron activamente en el desarrollo de la investigación y en la
elaboración del presente artículo, cumpliendo con los criterios de autoría establecidos por las
normas académicas internacionales:
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1594 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
• Yadira Rocío Ordóñez Lapo: Coordinó el diseño metodológico, gestionó los permisos
institucionales y supervisó el proceso de recolección de datos.
• Virginia Mariela Briones Silva: Colaboró en la revisión bibliográfica, la construcción
del marco teórico y el análisis conceptual del estudio.
• María Isabel Sabando Guerrero: Participó en la aplicación de los instrumentos,
sistematización de la información y elaboración de matrices de resultados.
• Jefferson Steeven Tandazo Ullauri: Contribuyó en el procesamiento de los datos, el
análisis interpretativo y la estructuración de las tablas y figuras.
• Carlos Adolfo Rivas Redrován: Apoyó en la redacción de la discusión, formulación de
conclusiones y revisión crítica del manuscrito para su versión final.
Todos los autores han leído y aprobado la versión final del artículo, asumiendo
responsabilidad conjunta por la veracidad, originalidad y coherencia del contenido presentado.
Declaración de uso de inteligencia artificial
Los autores declaran que en la elaboración del presente artículo se emplearon
herramientas de inteligencia artificial exclusivamente como apoyo complementario para la
redacción, reformulación textual y mejora de la claridad lingüística. Estas herramientas no
sustituyeron el trabajo intelectual, crítico ni analítico de los investigadores en ninguna de las
fases del estudio, tales como la formulación del problema, diseño metodológico, recolección y
análisis de datos, interpretación de resultados y elaboración de conclusiones. La
responsabilidad total sobre el contenido, validez y rigor académico del manuscrito recae
íntegramente en los autores.
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1595 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
REFERENCIAS
Al-Nasa’h, M., Asner-Self, K., Al Omari, H., Qashmer, A., & Alkhawaldeh, M.
(2023). Psychometric properties of the Arabic version of the post-traumatic growth
inventory with university students in Jordan. Heliyon, 9(3),
e14211. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e14211
Araujo, A., Papadopoulos, P. M., McKenney, S., & de Jong, T. (2023). Automated coding of
student chats, a trans-topic and language approach. Computers and Education: Artificial
Intelligence, 4, 100123. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100123
Birt, L., Scott, S., Cavers, D., Campbell, C., & Walter, F. M. (2016). Member checking: A tool to
enhance trustworthiness in qualitative research. Qualitative Health Research, 26(13),
1802–1811. https://doi.org/10.1177/1049732316654870
Carter, N., Bryant-Lukosius, D., DiCenso, A., Blythe, J., & Neville, A. J. (2014). The use of
triangulation in qualitative research. Oncology Nursing Forum, 41(5), 545–
547. https://doi.org/10.1188/14.ONF.545-547
Chang, Y.-C., & Locke, J. (2016). A systematic review of peer-mediated interventions for
children with autism spectrum disorder. Research in Autism Spectrum Disorders, 27, 1–
10. https://doi.org/10.1016/j.rasd.2016.03.010
Dignath, C., Creemers, M., & McElvany, N. (2022). Teachers’ beliefs about inclusive education
and insights from 20 years of research: A meta-analysis. Educational Psychology
Review, 35, 7. https://doi.org/10.1007/s10648-022-09695-0
Garzón, J., Patiño, E., & Marulanda, C. (2025). Revisión sistemática de la inteligencia artificial
en la educación: tendencias, beneficios y desafíos. Multimodal Technologies and
Interaction, 9(8), 84. https://doi.org/10.3390/mti9080084
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1596 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
Hardaker, G., & Glenn, L. E. (2025). Artificial intelligence for personalized learning: A systematic
literature review. International Journal of Information and Learning Technology, 42(1), 1–
14. https://doi.org/10.1108/IJILT-07-2024-0160
Holmes, W., Porayska-Pomsta, K., & Holmes, C. (2024). Artificial intelligence in inclusive
education: Opportunities, limitations and responsible use guidelines. Computers y
Education, 205,
105452. https://www.researchgate.net/publication/362734496_The_Ethics_of_Artificial_I
ntelligence_in_Education_Practices_Challenges_and_Debates
Huijnen, C. A. G. J., Verhoeven, T., & van der Putte, E. (2023). Social robots for children with
autism spectrum disorder: A systematic review of effects and application
contexts. Autism Research, 16(4), 793–812. https://doi.org/10.1002/aur.2934
Kaiser, K. (2009). Protecting confidentiality in qualitative research. Qualitative Health Research,
19(11), 1632–1641. https://doi.org/10.1177/1049732309350879
Létourneau, A., Deslandes Martineau, M., Charland, P., Karran, J. A., Boasen, J., & Léger, P.
M. (2025). A systematic review of AI-driven intelligent tutoring systems (ITS) in K–12
education. NPJ Science of Learning, 10, 29. https://doi.org/10.1038/s41539-025-00320-7
Lewis, S., Papadopoulos, N., Mantilla, A., Hiscock, H., Whelan, M., McGillivray, J., & Rinehart,
N. (2023). The impact of COVID-19 on sleep for autistic children: A systematic
review. Research in Autism Spectrum Disorders, 102,
102110. https://doi.org/10.1016/j.rasd.2023.102110
Lin, H.-M., Chu, S.-Y., Chang, W.-H., & Lo, I. (2025). Promoting peer interaction and
acceptance among students with special needs through an experiential learning
program. Children, 12(5), 543. https://doi.org/10.3390/children12050543
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1597 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
Shen, D. S., & Chi, M. (2023). TC-DTW: Accelerating multivariate dynamic time warping through
triangle inequality and point clustering. Information Sciences, 621, 611–
626. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.11.082
Song, Y., Weisberg, L. R., Zhang, S., Tian, X., Boyer, K. E., & Israel, M. (2024). A framework for
inclusive AI learning design for diverse learners. Computers and Education: Artificial
Intelligence, 6, 100212. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100212
Torres, E. B., & Donnellan, A. M. (2015). Editorial for research topic “Autism: the movement
perspective”. Frontiers in Integrative Neuroscience, 9, 1–
4. https://doi.org/10.3389/fnint.2015.00012
Wang, S., Wang, F., Zhu, Z., Wang, J., Tran, T., & Du, Z. (2024). Artificial intelligence in
education: A systematic literature review. Expert Systems with Applications, 252,
124167. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167
World Health Organization. (2024). Autism spectrum disorder: Fact
sheet. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/autism-spectrum-disorders
Yang, Y.-T., Chu, J.-S., Tang, K.-P., & Hsu, Y.-H. E. (2020). Una tarea innovadora que mejora
la empatía, la comunicación y la habilidad de detección de la demencia. Medical
Education, 54(5), 455–456. https://doi.org/10.1111/medu.14116
Yeh, C.-C., & Meng, Y.-R. (2025). Eficacia del entrenamiento en habilidades sociales de
realidad virtual para estudiantes con autismo y dificultades sociales observada a través
del comportamiento y las ondas cerebrales. Applied Sciences, 15(9),
4600. https://doi.org/10.3390/app15094600
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of
research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of
Educational Technology in Higher Education, 16, 39. https://doi.org/10.1186/s41239-
019-0171-0
DOI: https://doi.org/10.71112/ff95pr29
1598 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 2, Núm. 4, 2025, octubre-diciembre
Zhang, L., & Nouri, J. (2019). A systematic review of learning computational thinking through
Scratch in K–9. Computers y Education, 141,
103607. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103607
