Educación matemática inclusiva e inteligencia artificial: Riesgos de sesgo y propuestas desde el modelo social - José Iván López-Flores; Carolina Carrillo García (Revista Venezolana de Investigación en Educación Matemática, 2025)
Este artículo presenta una reflexión crítica de carácter teórico-documental sobre el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la Educación Matemática Inclusiva. Desde el modelo social de la discapacidad, se analizan los riesgos de incorporar tecnologías inteligentes sin criterios de equidad, accesibilidad y justicia algorítmica. Se examinan los principales sesgos presentes en los sistemas de IA —como los sesgos de datos, diseño e interacción— y sus efectos sobre estudiantes con discapacidad en entornos educativos mediados por tecnología. Dada la estructura visual y simbólica de la matemática escolar, se argumenta que muchos sistemas refuerzan exclusiones históricas al no considerar trayectorias no normativas. A partir de este análisis, se proponen seis líneas de acción: diseño inclusivo desde el origen, auditoría algorítmica con criterios de justicia, formación docente crítica, desarrollo de recursos accesibles, participación activa de personas con discapacidad en la creación tecnológica, y reconocimiento de la especificidad epistémica de la matemática. Se concluye que una IA verdaderamente inclusiva requiere mediación docente informada, participación activa de colectivos históricamente excluidos y una comprensión crítica de las desigualdades sociotécnicas que atraviesan los entornos escolares.