Inteligencia artificial en educación musical para el desarrollo autónomo en estudiantes autistas

Abstract

La integración de la inteligencia artificial en la educación musical ofrece nuevas oportunidades para mejorar el aprendizaje de estudiantes autistas. Este artículo de revisión sistemática tuvo como objetivo analizar las herramientas de Inteligencia Artificial que promueven el desarrollo autónomo en estudiantes con Trastorno del Espectro Autista en el contexto de la educación musical. Para ello se analizaron 8 estudios publicados a partir del 2020. Se empleó el método PRISMA para la estructuración del proceso. Los hallazgos indicaron mejoras en el aprendizaje y la autonomía de los alumnos. Las herramientas presentadas como algoritmos especializados, pantalla elástica, árboles de decisión, robots y aplicaciones interactivas, demostraron ser efectivos para adaptar la educación a las necesidades individuales. Sin embargo, se identificaron barreras como la falta de formación docente y la infraestructura tecnológica insuficiente. Se concluye, que es necesario la promoción de herramientas tecnológicas debido a la escasez de investigaciones en este campo.

The integration of artificial intelligence in music education offers new opportunities to improve the learning of autistic students. This systematic review article aimed to analyze the Artificial Intelligence tools that promote autonomous development in students with Autism Spectrum Disorder in the context of music education. To do so, 8 studies published since 2020 were analyzed. The PRISMA method was used to structure the process. The findings indicated improvements in student learning and autonomy. The tools presented as specialized algorithms, elastic display, decision trees, robots and interactive applications, proved to be effective in adapting education to individual needs. However, barriers such as lack of teacher training and insufficient technological infrastructure were identified. It is concluded that the promotion of technological tools is necessary due to the scarcity of research in this field.