Detección temprana de dificultades en la lectoescritura y la inteligencia artificial

Abstract

El presente trabajo de investigación titulado Detección temprana de dificultades en la lectoescritura y la inteligencia artificial aborda la relevancia de identificar a tiempo las posibles dificultades que presentan los estudiantes al momento de adquirir la lectura y escritura. Este estudio tuvo como objetivo determinar cómo la inteligencia artificial contribuye a la detección temprana de dificultades de lectoescritura, mediante la aplicación de prueba digital de cribado Dytective en estudiantes de tercer grado de la Escuela de Educación Básica Aurelio Carrera Calvo. La investigación se desarrolló desde un enfoque cuantitativo, con un diseño descriptivo no experimental y transversal, lo que permite analizar el nivel de riesgo lector y escritor sin manipular variables. Para la recolección de datos se aplicó la prueba Dytective, herramienta basada en inteligencia artificial que realiza análisis automático del desempeño estudiantil. Los resultados evidenciaron que el 31% de los estudiantes presentan riesgo de dificultades de lectoescritura, mientras que el 69% no mostró riesgo. Así mismo, se identificó que el curso con mayor nivel de riesgo fue Tercero B. Estos hallazgos confirman la necesidad de contar con herramientas oportunas y objetivas que permitan detectar y atender tempranamente las dificultades lectoras y escritoras. Finalmente, se concluye que la inteligencia artificial, aplicada mediante plataformas como Dytective, facilita la identificación temprana de dificultades, mejora los procesos de evaluación y fortalece la planificación personalizada.