Propuesta de una plataforma de aprendizaje asistida por la inteligencia artificial y el DUA para estudiantes con discapacidad auditiva

Desde las organizaciones gubernamentales se ha impulsado el uso de tecnologías como medio para garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad, que favorezca el aprendizaje autónomo y permanente. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) ha sido valorada como una herramienta con alto potencial para mejorar los procesos educativos, gracias a su capacidad para personalizar contenidos, adaptar el ritmo de enseñanza y automatizar la retroalimentación. No obstante, su adopción en Colombia aún es incipiente debido a la falta de dominio técnico y pedagógico por parte de los docentes, y a la limitada infraestructura tecnológica en muchas instituciones. Esta situación se agrava en el caso de estudiantes sordos, quienes requieren recursos especializados para acceder a los contenidos educativos. Ante este panorama, la presente propuesta doctoral plantea una caracterización de plataformas de aprendizaje asistidas por IA dirigidas a población sorda, mediante una revisión sistemática de literatura bajo el enfoque de Kitchenham. En la extracción de datos se definieron tres categorías de análisis: herramientas y técnicas de IA, sustentos teórico-pedagógicos, y plataformas que integren IA con el Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA). Los resultados evidencian el uso predominante de técnicas de Deep Learning y herramientas como MediaPipe para el reconocimiento visual. Sin embargo, pocas plataformas se enfocan en estudiantes de primaria o secundaria, privilegiando intereses comerciales. Además, no se logra una autonomía real del usuario sordo, lo que evidencia la necesidad de integrar la IA con principios de accesibilidad y DUA, para garantizar plataformas más inclusivas, flexibles y adaptadas a la diversidad de sus usuarios.