Metodologías activas e Inteligencia Artificial para fortalecer el pensamiento matemático y la inclusión de estudiantes con necesidades educativas especiales en Educación Básica y Bachillerato: una revisión sistemática de la literatura
DOI:
https://doi.org/10.70577/s.e.v4i3.135Palabras clave:
Inteligencia Artificial; metodologías activas; pensamiento matemático; necesidades educativas especiales; educación inclusiva.Resumen
La integración de metodologías activas e Inteligencia Artificial (IA) ofrece nuevas posibilidades para fortalecer el aprendizaje matemático y responder a la diversidad presente en Educación Básica y Bachillerato. El objetivo de esta investigación fue analizar sistemáticamente la evidencia científica publicada entre 2021 y 2025 sobre la aplicación de metodologías activas y herramientas de IA para fortalecer el pensamiento matemático y favorecer la inclusión de estudiantes con necesidades educativas especiales (NEE). Se realizó una revisión sistemática siguiendo las directrices PRISMA 2020. La búsqueda se efectuó en ERIC y Google Académico mediante términos relacionados con metodologías activas, IA, educación matemática y NEE. Se identificaron 112 registros o posiciones; después de eliminar 15 duplicados, se cribaron 97 registros. Se buscaron 20 informes a texto completo, tres no pudieron recuperarse y 17 fueron evaluados para determinar su elegibilidad. Finalmente, siete estudios conformaron la síntesis primaria. Los resultados muestran la utilización de estrategias como resolución de problemas, aprendizaje basado en problemas, gamificación y robótica educativa, junto con aplicaciones de IA generativa y tecnologías adaptativas. La evidencia sugiere resultados favorables relacionados con resolución de problemas, comprensión, desempeño matemático, participación, motivación, confianza y personalización del aprendizaje. Sin embargo, se encontró escasa evidencia que integre simultáneamente metodologías activas, IA, matemáticas y NEE, además de una considerable heterogeneidad entre poblaciones, intervenciones y variables evaluadas. Se concluye que la IA presenta potencial para apoyar una educación matemática activa e inclusiva cuando se integra dentro de diseños pedagógicos adaptados y bajo mediación docente; no obstante, se requieren investigaciones con muestras más amplias, diseños comparativos y mediciones específicas del pensamiento matemático para establecer con mayor solidez su efectividad.
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