{"id":12719,"date":"2026-10-02T19:18:27","date_gmt":"2026-10-02T22:18:27","guid":{"rendered":"https:\/\/solvefortomorrowlatam.com\/?post_type=pratica&p=12719"},"modified":"2026-10-02T23:36:05","modified_gmt":"2026-10-03T02:36:05","slug":"inteligencia-artificial-criada-pelos-jovens-visa-apoiar-a-educacao-inclusiva","status":"publish","type":"pratica","link":"https:\/\/solvefortomorrowlatam.com\/es\/practica\/inteligencia-artificial-criada-pelos-jovens-visa-apoiar-a-educacao-inclusiva\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial creada por j\u00f3venes busca apoyar la educaci\u00f3n inclusiva"},"content":{"rendered":"\n

La inteligencia artificial ya forma parte de las conversaciones diarias en las escuelas. Mientras docentes y estudiantes exploran c\u00f3mo incorporar esta tecnolog\u00eda al aprendizaje, de forma responsable, un grupo de j\u00f3venes del estado mexicano de Guanajuato decidi\u00f3 usarla para resolver un problema relacionado con la educaci\u00f3n inclusiva<\/a> que viv\u00edan dentro de su propia comunidad escolar: la falta de herramientas para acompa\u00f1ar a estudiantes con condiciones neurodivergentes o problemas de salud mental.<\/p>\n\n\n\n

De esa inquietud naci\u00f3 “Kris Learning IA”, una herramienta de inteligencia artificial<\/a> creada por estudiantes del Colegio de Estudios Cient\u00edficos y Tecnol\u00f3gicos de Guanajuato (CECyTE), Plantel Coroneo. El proyecto obtuvo el segundo lugar en Solve for Tomorrow<\/em> M\u00e9xico 2025.<\/p>\n\n\n\n

Los integrantes del equipo ten\u00edan entre 16 y 18 a\u00f1os y cursaban el \u00faltimo grado de la escolaridad obligatoria cuando desarrollaron el prototipo<\/a>. La idea era utilizar la tecnolog\u00eda para apoyar a estudiantes con ansiedad, trastorno de d\u00e9ficit de atenci\u00f3n (TDAH), autismo o depresi\u00f3n que ya cuentan con un diagn\u00f3stico realizado por especialistas.<\/p>\n\n\n\n

La herramienta es una aplicaci\u00f3n que utiliza inteligencia artificial para adaptar la experiencia de aprendizaje seg\u00fan las necesidades de cada usuario<\/a> y ofrecer recomendaciones tanto para estudiantes como para docentes. El funcionamiento parte de tres perfiles distintos. El \u00e1rea de orientaci\u00f3n educativa administra la informaci\u00f3n del sistema; los docentes reciben sugerencias sobre c\u00f3mo comunicarse y acompa\u00f1ar a cada estudiante dentro del aula; y los alumnos acceden a contenidos y actividades adaptados a su proceso de aprendizaje.<\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial propone diferentes estrategias pedag\u00f3gicas, ajusta el ritmo de las actividades y utiliza recursos de gamificaci\u00f3n<\/a> para favorecer la concentraci\u00f3n y la autonom\u00eda. Adem\u00e1s, incorpora un chatbot<\/em> que acompa\u00f1a al estudiante durante el estudio y permite identificar se\u00f1ales que puedan requerir seguimiento por parte de especialistas.<\/p>\n\n\n\n

En la pr\u00e1ctica, el estudiante ingresa a la app<\/em> con su usuario de \u201cestudiante”, selecciona la asignatura que desea repasar y accede a las gu\u00edas de estudio organizadas por semana. Desde all\u00ed, revisa contenidos como lecturas y videos, y ante cualquier duda puede apoyarse en el asistente de inteligencia artificial (KrisBot) para resolver ejercicios, resumir apuntes o pedir explicaciones puntuales. A medida que realiza las actividades e interact\u00faa con la plataforma, el estudiante completa quizzes<\/em>, gana puntos e insignias por su esfuerzo y consulta su calendario o reporte para mantener al d\u00eda la entrega de sus tareas.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, el profesor mediador<\/a> del proyecto, Ignacio Tinajero, recalca que el objetivo nunca fue reemplazar el trabajo psicol\u00f3gico o psicopedag\u00f3gico. \u201cLa aplicaci\u00f3n es un aliado. Ser\u00eda irresponsable decir que hace el trabajo de un especialista. Trabaja junto con ellos\u201d, explica.<\/p>\n\n\n\n

Todo comenz\u00f3 cuando un estudiante con autismo expres\u00f3 que estaba considerando abandonar sus estudios porque sent\u00eda que no recib\u00eda el acompa\u00f1amiento que necesitaba en la escuela. Ese momento llev\u00f3 al docente de programaci\u00f3n<\/a> a preguntarse c\u00f3mo pod\u00eda ayudar  con  el conocimiento que ten\u00eda. \u201cYo ven\u00eda de una formaci\u00f3n en ingenier\u00eda. No ten\u00eda herramientas pedag\u00f3gicas para atender ese tipo de situaciones\u201d, recuerda.<\/p>\n\n\n\n

Su primera respuesta fue desarrollar un modelo de c\u00f3digo abierto<\/a> que utilizara inteligencia artificial para ofrecer recomendaciones a docentes sobre c\u00f3mo interactuar con estudiantes con distintas condiciones. La idea era que la app<\/em> organizara los par\u00e1metros del ciclo escolar, para que el profesor visualizara el avance de sus grupos. A trav\u00e9s del sistema, podr\u00eda consultar el porcentaje de progreso general de cada estudiante, ver sus tareas pendientes y revisar los diagn\u00f3sticos acad\u00e9micos o de necesidades educativas espec\u00edficas subidos a la plataforma. <\/p>\n\n\n\n

Convoc\u00f3 a un peque\u00f1o grupo de estudiantes con habilidades en programaci\u00f3n y comenzaron a construir un prototipo. Kris fue el primer estudiante que se interes\u00f3  por la iniciativa. El equipo decidi\u00f3 ponerle su nombre al proyecto porque buscaba que la herramienta transmitiera cercan\u00eda e identificaci\u00f3n con quienes la utilizar\u00edan.<\/p>\n\n\n\n

\n
\n \u00a1Momento Eureka! <\/h5>\n

El proyecto cambi\u00f3 de rumbo cuando el equipo ya participaba en <\/span>Solve for Tomorrow <\/span><\/i>M\u00e9xico. Antes de eso, “Kris Learning IA” hab\u00eda sido presentada en un hackat\u00f3n como una plataforma dirigida principalmente a docentes. Incluso el primer prototipo fue probado con dos profesores del colegio, con resultados positivos que mejoraron el acompa\u00f1amiento en clase. Sin embargo, durante las capacitaciones de <\/span>Design Thinking <\/span><\/i><\/a>ofrecidas por <\/span>Solve for Tomorrow<\/span><\/i>, el equipo comenz\u00f3 a cuestionar qui\u00e9n era realmente el usuario principal de la soluci\u00f3n. \u201cNos dimos cuenta de que la herramienta no deb\u00eda estar centrada en el maestro, sino en el estudiante, que mejor se utilizar\u00e1 del prototipo, ya que el que hab\u00eda la mejor necesidad de sentirse acompa\u00f1ado\u201d, explica el maestro.<\/span><\/p>\n<\/div>\n\n\n

A partir de esa reflexi\u00f3n, redise\u00f1aron el prototipo. Incorporaron elementos de gamificaci\u00f3n y ampliaron el enfoque a fin de incluir estrategias espec\u00edficas para otras necesidades de los estudiantes. Funciona como una app<\/em> de actividades y gesti\u00f3n escolar, donde los profesores y los estudiantes monitorean el progreso de los cursos, la entrega de tareas y los logros obtenidos mediante puntos e insignias. Cuando hay un retraso, la app<\/em> puede generar \u201cAlertas Tempranas\u201d autom\u00e1ticas en el panel del maestro.<\/p>\n\n\n\n

De este modo, los docentes y el equipo de orientaci\u00f3n pueden intervenir a tiempo, ofrecer un acompa\u00f1amiento cercano y canalizar al estudiante hacia redes de apoyo profesional cuando sea necesario.<\/p>\n\n\n\n

El proyecto tambi\u00e9n incluye la parte del bot interactivo (KrisBot<\/em>) con el que los estudiantes van conversando d\u00eda a d\u00eda, para resolver cualquier duda sobre los contenidos escolares.  Adem\u00e1s, es un espacio donde pueden desahogarse en momentos de ansiedad o crisis de depresi\u00f3n. La IA no est\u00e1 dise\u00f1ada para sustituir el papel de un psic\u00f3logo o psiquiatra, pero en esos momentos interviene con mensajes para tranquilizar al estudiante y orientarlo a buscar ayuda profesional. <\/p>\n\n\n\n

Esta nueva versi\u00f3n de Kris Learning fue probada con tres estudiantes con diferentes condiciones: autismo, Trastorno por d\u00e9ficit de atenci\u00f3n con hiperactividad (TDAH) y depresi\u00f3n, para observar c\u00f3mo respond\u00eda la plataforma a necesidades distintas. Estos ensayos permitieron incorporar recursos espec\u00edficos, como tareas m\u00e1s breves y con mayor gamificaci\u00f3n para el estudiante con TDAH, adem\u00e1s de estrategias de reconocimiento de avances para el estudiante con depresi\u00f3n, como una forma de motivarlo a seguir adelante y a reconocer por s\u00ed mismo sus logros.<\/p>\n\n\n\n

Programar fue solo una parte del desaf\u00edo<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El mayor reto surgi\u00f3 cuando descubrieron que sab\u00edan desarrollar software, pero no sab\u00edan hablar sobre neurodivergencias ni sobre salud mental. El profesor y los estudiantes tuvieron que aprender, en pocos meses, conceptos de psicolog\u00eda, psicopedagog\u00eda y educaci\u00f3n inclusiva.<\/p>\n\n\n\n

\u201cNo sab\u00edamos que exist\u00edan diferentes tipos de autismo. No conoc\u00edamos la terminolog\u00eda correcta ni c\u00f3mo dirigirnos a una persona con alguna condici\u00f3n\u201d, explica el profesor Ignacio Tinajero. El proceso implic\u00f3 estudiar diagn\u00f3sticos, conversar con expertos y comprender diferencias entre trastornos, revisar lenguaje t\u00e9cnico y aprender c\u00f3mo construir una herramienta que fuera respetuosa y emp\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n

Por la complejidad del desaf\u00edo y la diversidad de necesidades que busca atender, \u201cKris Learning IA\u201d todav\u00eda necesita m\u00e1s validaci\u00f3n antes de estar listo para una implementaci\u00f3n m\u00e1s amplia. Sin embargo, las pruebas realizadas ya permitieron demostrar que es posible construir una herramienta capaz de adaptar el aprendizaje a diferentes perfiles y necesidades. <\/p>\n\n\n\n

Aunque hay limitaciones, la experiencia ya transform\u00f3 a los propios estudiantes del equipo. \u201cUna alumna, que todav\u00eda no sab\u00eda qu\u00e9 carrera estudiar, decidi\u00f3 orientarse hacia el \u00e1rea de la salud para seguir trabajando con personas neurodivergentes”, a\u00f1ade, orgulloso, el maestro.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed entrenaron la inteligencia artificial<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El desarrollo de “Kris Learning IA” no consisti\u00f3 \u00fanicamente en integrar ChatGPT<\/em> dentro de una aplicaci\u00f3n. El equipo construy\u00f3 un proceso de entrenamiento espec\u00edfico para que la inteligencia artificial generara recomendaciones contextualizadas.<\/p>\n\n\n\n

El primer insumo fue una serie de documentos elaborados por especialistas que describen diagn\u00f3sticos y recomendaciones de atenci\u00f3n para estudiantes con ansiedad, depresi\u00f3n, TDAH o autismo. A esa informaci\u00f3n se sumaron observaciones realizadas por docentes y por el \u00e1rea de orientaci\u00f3n educativa del colegio sobre c\u00f3mo se comporta cada estudiante en el entorno escolar. Con esos dos puntos de vista, el \u00e1rea cl\u00ednica y el \u00e1rea educativa  comenzaron a alimentar el modelo.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, utilizaron investigaciones desarrolladas por una universidad estadounidense sobre neurodivergencias como base para el entrenamiento inicial de la inteligencia artificial. La idea, sin embargo, es que el sistema aprenda progresivamente del contexto mexicano. <\/p>\n\n\n\n

Para lograrlo, establecieron una alianza con el Sistema Nacional para el Desarrollo Integral de la Familia (DIF), de la ciudad donde viven (Coroneo), cuyos especialistas colaboran proporcionando informaci\u00f3n sobre distintos casos y variables de estudiantes diagnosticados. Esa recopilaci\u00f3n de datos contin\u00faa mientras el proyecto avanza en su fase de incubaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El desaf\u00edo de la gesti\u00f3n del tiempo en proyecto STEM<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Aunque el proyecto utiliz\u00f3 una metodolog\u00eda de trabajo estructurada, la din\u00e1mica diaria fue completamente colaborativa. \u201cNo quer\u00edamos asignar un \u00fanico rol porque todos dise\u00f1amos, todos programamos, todos investigamos y todos prototipamos\u201d, cuenta el docente. <\/p>\n\n\n\n

El profesor tambi\u00e9n particip\u00f3 en todas las etapas del desarrollo, desde la investigaci\u00f3n hasta las pruebas y las presentaciones. Esa organizaci\u00f3n permiti\u00f3 que los estudiantes entendieran el proyecto de manera integral y aprendieran distintas habilidades durante el proceso.<\/p>\n\n\n\n

Uno de los mayores retos fue la gesti\u00f3n del tiempo, pues los estudiantes ya cursaban ocho asignaturas y algunos tardaban hasta dos horas en llegar a casa despu\u00e9s de salir del colegio. Aun as\u00ed, las reuniones del proyecto comenzaban despu\u00e9s de clases. De siete a nueve de la noche, el equipo se conectaba para programar, investigar o repartir tareas. Quien no estaba conectado trabajaba en la actividad que le hab\u00eda correspondido ese d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

El ritmo fue intenso y el profesor decidi\u00f3 hablar con las familias desde el inicio para explicar el nivel de compromiso que implicaba participar en Solve for Tomorrow<\/em>. \u201cLes dije a los padres que, si en alg\u00fan momento ve\u00edan que sus hijos ya no pod\u00edan m\u00e1s, buscar\u00edamos otra estrategia\u201d, dijo. A pesar del estr\u00e9s, el equipo logr\u00f3 mantenerse unido durante todo el proceso del programa.<\/p>\n\n\n\n

Otra transformaci\u00f3n ocurri\u00f3 cuando comenzaron a preparar el <\/em>pitch<\/em><\/a> del proyecto STEM. Muchos estudiantes ten\u00edan miedo de hablar en p\u00fablico. Grabaron varios videos, repitieron presentaciones y entrenaron constantemente la comunicaci\u00f3n<\/a>. \u201cCuando asisten a la evoluci\u00f3n de sus propios videos, ellos mismos se sorprenden y preguntan si realmente hablaban as\u00ed\u201d, afirma el profesor.<\/p>\n\n\n\n

Un proyecto que cambi\u00f3 la escuela<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El reconocimiento en Solve for Tomorrow<\/em> tuvo un efecto inmediato dentro del CECyTE Coroneo. El colegio comenz\u00f3 a recibir invitaciones a eventos de innovaci\u00f3n y convocatorias tecnol\u00f3gicas que antes no llegaban al plantel. Los estudiantes tambi\u00e9n obtuvieron un premio del programa, adem\u00e1s de reconocimientos del gobierno municipal.<\/p>\n\n\n\n

\u201cAhora ya no soy yo quien busca equipos. Son los estudiantes quienes buscan la oportunidad de participar”, observa el maestro. El equipo de \u201cKris Learning IA\u201d tambi\u00e9n visita escuelas secundarias para compartir su experiencia y mostrar que es posible desarrollar proyectos tecnol\u00f3gicos desde una comunidad peque\u00f1a y competir a nivel de pa\u00eds.<\/p>\n\n\n\n

Despu\u00e9s del reconocimiento nacional, el proyecto entr\u00f3 en una etapa de incubaci\u00f3n para convertirse en una soluci\u00f3n sostenible. El proyecto est\u00e1 siendo registrado ante el Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial (IMPI), mientras el equipo desarrolla un modelo de negocio que permita mantener activo el prototipo y cubrir los costos de las licencias de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

La primera meta es realizar una prueba piloto en 15 de los 56 planteles del CECyTE Guanajuato, trabajando inicialmente con cinco estudiantes por escuela. Con esos resultados esperan expandir la innovaci\u00f3n al resto de los planteles del estado y, posteriormente, llevarla a los CECyTE de otras entidades de M\u00e9xico.<\/p>\n\n\n\n

\u201cQueremos seguir alimentando a nuestra inteligencia artificial para que aprenda c\u00f3mo se presentan las distintas neurodivergencias en diferentes regiones y pueda acompa\u00f1ar a m\u00e1s estudiantes\u201d, vislumbra el docente.<\/p>\n\n\n\n

La visi\u00f3n tambi\u00e9n incluye adaptar la herramienta para primaria y preescolar, donde muchas condiciones comienzan a identificarse.  La intervenci\u00f3n temprana puede tener un impacto decisivo en la trayectoria educativa de las ni\u00f1as y los ni\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

\n
\n \u00a1Explicando! <\/h5>\n

Para el desarrollo de “Kris Learning IA”, el profesor Ignacio Tinajero utiliz\u00f3 como <\/span>propuesta pedag\u00f3gica<\/span><\/a> el \u201c<\/span>Scrum<\/i><\/b>\u201d<\/span><\/i>, una metodolog\u00eda \u00e1gil ampliamente utilizada en proyectos de tecnolog\u00eda y desarrollo de software. En lugar de trabajar durante meses en una \u00fanica versi\u00f3n del producto, este abordaje se enfoca en que el equipo divida el proyecto en ciclos cortos de planificaci\u00f3n, desarrollo, pruebas y mejoras continuas.<\/span><\/p>\n

Esa din\u00e1mica permiti\u00f3 que estudiantes y profesor revisaran constantemente el prototipo, incorporaran retroalimentaci\u00f3n de especialistas y ajustaran el prototipo a medida que descubr\u00edan nuevas necesidades de los usuarios.<\/span><\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Con Design Thinking y Scrum, estudiantes transformaron una idea para docentes en una herramienta inclusiva y aprendieron programaci\u00f3n, trabajo colaborativo y algunos conceptos de psicolog\u00eda.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":12722,"template":"","tags":[],"eixo_tematico":[205],"area_stem":[168,170],"ano_projeto":[2485],"posicao_projeto":[229],"pais_projeto":[189],"area_conhecimento":[257,924],"class_list":["post-12719","pratica","type-pratica","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","eixo_tematico-educacao-es","area_stem-engenharia-es","area_stem-tecnologia-es","ano_projeto-2485","posicao_projeto-finalista-es","pais_projeto-mexico-es","area_conhecimento-linguagens-es","area_conhecimento-sociologia-es"],"acf":[],"yoast_head":"\nInteligencia artificial para apoyar la educaci\u00f3n inclusiva<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Conoce Kris Learning IA, un proyecto creado por estudiantes mexicanos que usa inteligencia artificial para apoyar la 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