Selección de app como herramientas de diagnóstico contextual de la competencia comunicativa en alumnado con TEA

• López-Bouzas, Nerea ^[1] ; Del Moral Pérez, M.ª Esther ^[1]
  1. [1] Universidad de Oviedo

     Universidad de Oviedo

     Oviedo, España

     
• Localización: Revista de Educación Inclusiva, ISSN-e 1889-4208, Vol. 15, Nº. 2, 2022, págs. 206-219
• Idioma: español
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• Resumen

  • El alumnado con Trastorno del Espectro Autista (TEA) posee ciertas dificultades ligadas a su competencia comunicativa –habilidades lingüísticas y socio-emocionales– que afectan a sus relaciones interpersonales. A menudo, la utilización de aplicaciones digitales (app) se orienta principalmente a la estimulación de esta competencia. Sin embargo, no se debería desaprovechar su potencial como herramientas diagnósticas, pues permiten realizar una evaluación del alumnado contextual, dinámica y flexible –en escenarios lúdicos e interactivos– que se adapta a los ritmos madurativos y características individuales. Concretamente, esta investigación pretende seleccionar aquellas app que permitan diagnosticar la competencia comunicativa en alumnado con TEA. Para ello, se estimó la potencialidad diagnóstica de 10 app comerciales –diseñadas por equipos interdisciplinares especializados– utilizando el instrumento TEApp, integrado por 20 indicadores referidos a las dimensiones lingüística y socio-emocional –inferidos, entre otros, del DSM-5™–, y a los aspectos técnico-estéticos de su diseño. Así, se constató que aunque todas permitían recabar información sobre esta competencia, tres destacaron por su versatilidad para el diagnóstico. Finalmente, se seleccionó una app Picaa por contribuir a la medición de las habilidades lingüísticas y AutisMind para las socio-emocionales. Los aspectos técnico-narrativos como la estética de la interfaz y su intuitiva navegación fueron determinantes en su elección. Ambas pueden ser útiles para los docentes al permitir la detección de las dificultades comunicativas de este alumnado, al incluir elementos motivadores como imágenes, vídeos, locuciones, códigos y recursos adaptados que favorecen el engagement con las tareas presentadas en las app y su ejecución.