Aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa en la Atención a la Diversidad y la Personalización del Aprendizaje

Identificar y analizar las potencialidades de la IA generativa (IAG) es un objetivo fundamental para que, como profesores, tutores, e investigadores podamos optimizar los procesos educativos y mejorar la atención a la creciente diversidad de nuestras aulas.
La propuesta se enmarca en las líneas de actuación de la línea TEL (Technology Enhanced Learning) del grupo HER las cuales buscan investigar sobre procesos de mejora en la atención a la diversidad del estudiante a partir del uso tanto a nivel organizativo como académico de herramientas tecnológicas y variantes metodológicas, como el uso de la IA Generativa y su combinación con métodos activos y el seguimiento tutorial.
En especial, el proyecto busca caracterizar perfiles y usos de ámbitos tan heterogéneos como la Animación, las Artes Digitales, el Managment o la Arquitectura, donde el esfuerzo tecnológico y metodológico de adaptación a los perfiles de entrada para reducir el abandono está suponiendo un reto ligado a la investigación del grupo. Creemos que es necesario focalizar cómo el uso de la IAG se puede adaptar a cualquier entorno y necesidad educativa, incluso en ámbitos preuniversitarios, donde proyectos como CreaSTEAM.eu, o Divintech.es son la punta de lanza del grupo y muestran del interés de la línea de investigación.
OBJETIVOS:
Nos focalizamos en obtener resultados en tres objetivos principales de investigación:
1.- CREACIÓN de contenidos: Analizar las propuestas de adaptación de contenidos y enunciados en función de los trastornos de aprendizaje más presentes en las aulas que nos crean las IAG, sin olvidar la necesidad de ajustar el proceso de creación a los contenidos y enfoque metodológico de cada materia.

OUTPUT: Recomendaciones de “prompts” y procesos de entreno que permitan obtener enunciados ajustados en función del ámbito de estudios y tipo de materia.

2.- EVALUACIÓN: Analizar propuestas de evaluación y creación de rúbricas adaptadas en función de las necesidades de aprendizaje por perfil de estudiante, ámbito de estudios y materia.
OUTPUT: Recomendaciones de “prompts” y rúrbricas generales y específicas adaptadas a los perfiles educativos identificados, por área de estudio y tipología de materia y actividad.

3.- MAPEADO Y RELACIONES: A partir de un mapeado de la diversidad en función de perfiles de usuarios, ámbitos, centros, analizar la adecuación y el proceso de entrenamiento de la IAG para la creación de etiquetas que definan perfiles, respuestas, soluciones y crear un modelo relacional entre ellas que permita establecer conexiones entre realidades de atención a la diversidad, para en una capa posterior establecer un protocolo de intercambio de buenas prácticas.
OUTPUT: Generación mediante IAG de etiquetas y relaciones entre actividades que permitan compartir buenas prácticas.