Desarrollo de un asistente robótico para personas con discapacidad intelectual leve entre 8 y 12 años que promueva el aprendizaje dentro de su entorno utilizando inteligencia artificial - Cuadrado Castillo, Carla Paola (2025)
En Ecuador, según el Ministerio de Salud Pública, se registraron 487.542 personas con discapacidad certificada. Para el caso de discapacidad intelectual leve, se reportaron tres niños y niñas entre 8 y 12 años. Este proyecto se enfocó en el diseño y desarrollo de un asistente robótico dirigido a este grupo, con el objetivo de fomentar su aprendizaje y autonomía en su entorno cotidiano. La iniciativa surgió como respuesta a la necesidad de herramientas innovadoras que apoyaran el desarrollo cognitivo y social de este grupo, buscando reducir las barreras que dificultaban su integración en ambientes escolares. El asistente robótico fue concebido como una herramienta inclusiva, adaptable y personalizable, capaz de interactuar efectivamente con los usuarios y estimular habilidades cognitivas, emocionales y sociales. El desarrollo se basó en tecnologías de inteligencia artificial como el procesamiento de lenguaje natural con redes neuronales y el aprendizaje automático, permitiendo una interacción intuitiva y adaptativa, se diseñó para reconocer las necesidades individuales de cada niño y ofrecer respuestas ajustadas a su nivel de desarrollo. El asistente se implementó utilizando una Raspberry Pi 4 modelo B, una pantalla LCD, un ESP32, un sensor ultrasónico de proximidad, dos motores reductores 48:1, dos llantas de goma, un micrófono y un parlante. En las pruebas realizadas con intervalos de 1, 3 y 5 segundos, se observó que a 1 segundo la precisión fue de solo 26.66%, a los 3 segundos mejoró, pero mantuvo un 50% de probabilidad de error, mientras que a los 5 segundos alcanzó una precisión del 90%. Esto indicó que el sistema necesitaba más de 5 segundos para responder correctamente. El proyecto representó una innovación en educación especial, con una aceptación del 90% entre docentes, padres, profesionales de salud mental y el usuario, basado en criterios de análisis de datos de percepción tipo Likert.