Uso de la Inteligencia Artificial Generativa en la Evaluación Psicoeducativa de Factores Asociados al TDAH: Propuesta de Automatización y Registro Digital del EDAH
EQUIPO DE TRABAJO
- Mgtr. Sheyla Verónica Morales Palma
- Mgtr. Julia Yadira Alvarez Infantas
- Lic. Azucena de María Arredondo Pérez
RESUMO
Introducción
Este estudio se centra en la propuesta de uso de un instrumento digital, codificado en HTML, diseñado para permitir que docentes y otros agentes educativos afines puedan observar con objetividad, de modo ágil y automatizado, a estudiantes que muestran indicadores de TDAH, logrando la administración y almacenamiento sistemático de los resultados de la Escala de Déficit de Atención e Hiperactividad (EDAH).
Objetivo
Proveer a docentes y psicólogos educativos de un recurso que facilite la observación objetiva y metódica, así como el seguimiento longitudinal del TDAH mediante evaluaciones periódicas. Su autonomía en la red garantiza portabilidad, accesibilidad y seguridad de los datos en cualquier entorno educativo.
Metodología
El instrumento se basa en un diseño que archiva cada aplicación de la EDAH dentro del mismo fichero para facilitar el análisis longitudinal. Se potencia con la integración de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), que automatiza la calificación, sentando bases para la personalización de informes y la adaptación a otras escalas.
Resultado
Esta herramienta proporciona un historial documentado crucial para respaldar la toma de decisiones pedagógicas o clínicas, constituyendo un avance significativo en la modernización de la evaluación psicoeducativa.
Conclusión
El instrumento constituye una solución eficiente, confiable y autónoma que fusiona la innovación tecnológica con la necesidad práctica de contar con registros objetivos para la detección y seguimiento del TDAH en el ámbito escolar.
Palabras clave:Inteligencia artificial generativa (IAG), Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH), Escala de Déficit de Atención e Hiperactividad (EDAH).