Exploring the Potential Benefits of Artificial Intelligence in Supporting Reading Comprehension for Students with Special Educational Needs in Secondary Education

This thirty-week classroom-based longitudinal pilot examines the transparent and teacher-mediated use of ChatGPT as a digital reading-comprehension scaffold for students with specific educational support needs (necesidad específica de apoyo educativo [NEAE]/alumnado con necesidad específica de apoyo educativo [ACNEAE]) in a 3.º ESO curricular diversification group (n = 15) in Spanish compulsory secondary education. Four focal cases (attention deficit hyperactivity disorder [ADHD] in foster care, attention deficit disorder [ADD], late entry with a language barrier, and dyslexia) used teacher-validated prompts to segment texts, build bilingual glossaries, follow sequenced reading plans, and complete short comprehension checks aligned with English-class learning indicators. A non-artificial intelligence (AI) subgroup engaged in cooperative reading stations and choice-board comprehension projects to mirror strategy practice. Continuous-assessment marks (0–10) showed nominal, profile-dependent gains: only the ADHD foster-care case consolidated above the passing threshold (Δ = +0.6; final = 5.3), while ADD (Δ = +0.7), language-barrier (Δ = +0.8), and dyslexia (Δ = +0.7) approached the threshold without stable cross-disciplinary consolidation. Outcomes indicate that generative AI scaffolds reduce initial processing load and increase task accessibility when teacher AI literacy, semantic oversight, procedural transparency, and digital-equity safeguards are sustained. The study frames AI as a complement to teacher expertise and calls for scaled longitudinal, cross-school crossover trials, and policy investment in infrastructure and protected strategy-practice time to prevent new digital exclusion vectors.[Este estudio piloto longitudinal de treinta semanas examina el uso transparente y mediado por el docente de ChatGPT como andamiaje digital para la comprensión lectora en un grupo de diversificación curricular de 3.º ESO (n = 15) en la educación secundaria obligatoria española, enfocado en alumnado con NEAE/ACNEAE (necesidad específica de apoyo educativo / alumnado con necesidad específica de apoyo educativo). Cuatro casos focales (TDAH en acogimiento, trastorno por déficit de atención, incorporación tardía con barrera lingüística y dislexia) emplearon prompts validados por la profesora para segmentar textos, crear glosarios bilingües, seguir planes de lectura secuenciados y completar comprobaciones breves de comprensión alineadas con los indicadores de la clase de inglés. El subgrupo sin IA trabajó estrategias equivalentes mediante estaciones cooperativas de lectura y proyectos con tableros de elección. Las notas (0–10) mostraron mejoras nominales, dependientes del perfil: solo el caso TDAH en acogimiento consolidó el aprobado de forma estable (Δ=+0.6; final=5.3), mientras que TDA (Δ=+0.7), barrera lingüística (Δ=+0.8) y dislexia (Δ=+0.7) se acercaron al umbral sin consolidación estable entre asignaturas. Los resultados indican que la IA generativa reduce la carga cognitiva inicial e incrementa la accesibilidad de las tareas cuando se sostienen mediación docente, supervisión semántica, transparencia procedimental y salvaguardas de equidad digital. El estudio enmarca la IA como complemento a la experticia docente y propone ensayos longitudinales cruzados entre centros e inversión en infraestructura y tiempo protegido de práctica estratégica para evitar nuevas barreras de exclusión digital].