Impacto de la inteligencia artificial en la detección temprana de trastornos del aprendizaje

• Espinosa Cevallos, Paola Alejandra ^[1]
  1. [1] Instituto Superior Tecnológico Japón
• Localización: Horizon International Journal, ISSN-e 3091-1753, Vol. 2, Nº. 1, 2024, págs. 18-27
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Impact of artificial intelligence on the early detection of learning disorders
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    El objetivo de este ensayo fue examinar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la detección temprana de trastornos del aprendizaje en el ámbito educativo. La metodología empleada consistió en una revisión sistemática de la literatura académica reciente, analizando 15 fuentes especializadas sobre la implementación de la IA en educación. Los resultados revelaron que la IA ha mejorado significativamente la precisión y eficiencia en la identificación de dificultades de aprendizaje, permitiendo intervenciones más tempranas y personalizadas. Los sistemas de IA demostraron capacidad para analizar grandes volúmenes de datos educativos, reconocer patrones complejos y proporcionar evaluaciones continuas del desempeño estudiantil. Sin embargo, también se identificaron desafíos importantes, como consideraciones éticas sobre privacidad de datos y la necesidad de capacitación docente en el uso de herramientas de IA. Se concluyó que la integración de la IA en la detección de trastornos del aprendizaje ofrece un potencial transformador para la educación inclusiva, pero requiere un equilibrio cuidadoso entre innovación tecnológica y valores educativos fundamentales. El estudio sugirió futuras líneas de investigación sobre la efectividad a largo plazo de las intervenciones basadas en IA y su adaptación a diversos contextos educativos.

  • English

    The objective of this essay was to examine the impact of artificial intelligence (AI) on the early detection of learning disorders in the educational field. The methodology employed consisted of a systematic review of recent academic literature, analyzing 15 specialized sources on the implementation of AI in education. The results revealed that AI has significantly improved the accuracy and efficiency in identifying learning difficulties, allowing for earlier and more personalized interventions. AI systems demonstrated the ability to analyze large volumes of educational data, recognize complex patterns, and provide continuous assessments of student performance. However, significant challenges were also identified, such as ethical considerations regarding data privacy and the need for teacher training in the use of AI tools. It was concluded that the integration of AI in the detection of learning disorders offers transformative potential for inclusive education, but requires a careful balance between technological innovation and fundamental educational values. The study suggested future lines of research on the long-term effectiveness of AI-based interventions and their adaptation to various educational contexts.