VOLVER

Share

Una aplicación móvil mejora el lenguaje y habilidades sociales de los niños autistas


15 de noviembre de 2012

Fuente: Universidad de Granada

Investigadores de la Universidad de Granada han desarrollado una aplicación para dispositivos móviles, disponible en el App Store de forma gratuita, que permite mejorar las competencias básicas (matemáticas, lenguaje, conocimiento del entorno, autonomía y habilidades sociales) de niños con Trastorno de Espectro Autista y con síndrome de Down.

Esta aplicación, denominada Picaa, puede utilizarse en los dispositivos electrónicos iPhone, iPad y iPod touch, y ha sido traducida a varios idiomas, entre ellos el inglés, el gallego y el árabe. La aplicación ha superado ya las 20.000 descargas desde el App Store, procedentes principalmente de España y EE.UU.

Picaa es un sistema diseñado para la creación de actividades de aprendizaje y de comunicación para su uso como herramienta de apoyo en las aulas. Como explica el desarrollador principal de esta aplicación, Álvaro Fernández, esta plataforma está dirigida principalmente a niños y adolescentes con discapacidad cognitiva, visual o auditiva, “y plantea una serie de actividades que fomentan la percepción, la adquisición de vocabulario, la mejora de la fonética y sintaxis, el desarrollo de la memoria y la coordinación ocular-manual”.

Estudio con 39 alumnos

La aplicación Picaa ha sido diseñada gracias a un estudio realizado con 39 alumnos con necesidades educativas especiales pertenecientes a 14 centros educativos de Andalucía, Murcia, Comunidad Valenciana, Madrid y Galicia. Todos ellos estuvieron empleando el sistema durante cuatro meses y, a través de un esquema pre-test/post-test, los investigadores de la Universidad de Granada compararon las evaluaciones del desarrollo de las competencias básicas (matemáticas, lenguaje, conocimiento del entorno, autonomía y habilidades sociales), y descubrieron que los chavales habían mejorado significativamente en todos estos aspectos. “Esto nos permitió asociar el uso de la herramienta con una mejora en el desarrollo y aprendizaje de este tipo de alumnos”, destaca Fernández.

Los resultados de este trabajo de investigación han sido publicados recientemente en la revista internacional Computers & Education, en un artículo denominado «Mobile learning technology based on iOS devices to support students with special education needs», accesible desde la URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2012.09.014.

En la actualidad, los científicos de la UGR que han desarrollado esta aplicación están trabajando para transferir a la sociedad los resultados de su investigación a través de la spin-off de la UGR “Everyware Technologies” (http://www.everywaretech.es).

Se adjuntan imágenes de la aplicación Picaa.

Contacto:

Álvaro Fernández López.

Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Granada.

Móvil: 635 404 407.

Correo electrónico: alvarofernandez@ugr.es

Web de la aplicación Picaa: http://asistic.ugr.es/picaa/?page_id=229


Share

Últimas publicaciones

Analizan la ‘cadena alimentaria’ de los lagos de Sierra Nevada para anticipar su respuesta al cambio climático
Sevilla | 05 de febrero de 2026

Un equipo de investigación de la Universidad de Sevilla ha definido cómo son las relaciones alimentarias de los organismos de tres lagos alpinos de esta reserva de la biosfera andaluza, un paso para entender mejor qué ocurriría en estos ecosistemas de alta montaña frente a perturbaciones ambientales.

Sigue leyendo
Las lluvias de 2025 dan un respiro a Doñana, pero persisten retos estructurales a largo plazo
Huelva | 05 de febrero de 2026

El informe sobre la biodiversidad de Doñana presentado hoy en Sevilla muestra que la inundación excepcional de la marisma durante el año pasado benefició a la vegetación y la reproducción de aves, anfibios e insectos acuáticos.

Sigue leyendo
Investigadores andaluces detectan un ‘código oculto’ en la sangre que predice con gran exactitud el cáncer colorrectal
Málaga | 04 de febrero de 2026

El equipo de científicos logró una efectividad para diferenciar entre personas sanas y pacientes del 92%, una precisión muy superior a la de los métodos actuales de detección temprana.

Sigue leyendo

#CienciaDirecta

Tu fuente de noticias sobre ciencia andaluza

Más información Suscríbete

Ir al contenido