La rápida expansión de plataformas de aprendizaje digital ha creado oportunidades educativas sin precedentes; sin embargo, la mayoría de estas plataformas siguen siendo inaccesibles para los 253 millones de individuos con discapacidad visual en todo el mundo, particularmente estudiantes en entornos K-12 inclusivos. Las tecnologías asistivas existentes, como los lectores de pantalla y las pantallas en Braille, funcionan como herramientas de acceso en lugar de entornos de aprendizaje diseñados pedagógicamente, dejando una brecha crítica en la tecnología educativa inclusiva. Este documento presenta BlindLearn, un marco de aprendizaje basado en voz potenciado por IA, desarrollado y evaluado utilizando la metodología de Investigación en Ciencia del Diseño (DSR). Fundado en el Diseño Universal para el Aprendizaje (UDL) y la Teoría de la Carga Cognitiva (CLT), BlindLearn introduce el Modelo Pedagógico de Voz Primero (VFPM) — un ciclo de aprendizaje novedoso de cinco etapas (Activación de Audio, Entrada Narrativa, Elaboración Conversacional, Práctica de Voz, Retroalimentación Adaptativa) diseñado para aprendices de tipo auditivo. El marco fue desarrollado a través de una revisión sistemática de la literatura (47 artículos, 2015–2024), un análisis de necesidades estructurado (n = 23), validación por múltiples expertos utilizando el Ratio de Validez de Contenido (CVR, n = 8) y evaluación de usabilidad utilizando la Escala de Usabilidad del Sistema (SUS, n = 15). La validación por expertos arrojó un CVR medio de 0.89 (p < .05), y la evaluación de usabilidad produjo un puntaje medio de SUS de 84.3 (Grado: Excelente). Se aportaron tres artefactos originales: el modelo teórico VFPM, una arquitectura de sistema de IA validada de cuatro capas y doce directrices de diseño inclusivo basadas en evidencia, avanzando en los campos de la tecnología educativa y el diseño de sistemas de IA inclusivos.
Rizky Rinaldi (Miércoles,) estudió esta cuestión.
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