Artificial intelligence to optimize the implementation of UDL in university classrooms

Authors

  • Jackeline Vanessa Fuentes Rentería Universidad Peruana Cayetano Heredia. Lima, Perú

DOI:

https://doi.org/10.20453/spirat.v3i1.6469

Keywords:

Artificial intelligence, universal design for learning, neurodiversity, educational inclusion, technological tools, educational equity

Abstract

Objective: This study analyzes how artificial intelligence (AI) becomes a key tool to ensure the effective implementation of universal design for learning (UDL) in universities, optimizing accessibility, personalized learning, and educational inclusion. In addition, tools are described that provide a broader view of how AI complements and strengthens the principles of UDL, promoting more inclusive and adaptable learning environments. Analysis: UDL bases its curricular approach on three principles: multiple means of representation, various means of expression and action, and multiple ways of engagement. From its origin, it proposed integrating concepts of neuroscience applied to learning with the use of technologies, aiming to create accessible and equitable educational environments. Although its implementation has progressed in the university setting, more information and tools are still needed to ensure its effective application. In turn, AI, through adaptive learning platforms, has proven to improve the educational experience by personalizing it according to each student’s needs. This technology allows for the evaluation of individual progress and suggests adjustments that the teacher can incorporate into their pedagogical practice. Conclusion: The personalization of learning, based on process flexibility and its stages, is essential for UDL. AI, thanks to its real-time adaptability and data analysis capabilities, stands out as a strategic resource for effectively implementing UDL, ensuring a more inclusive, equitable, and tailored environment for students in higher education, thus optimizing the impact of UDL in higher education.

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Author Biography

Jackeline Vanessa Fuentes Rentería, Universidad Peruana Cayetano Heredia. Lima, Perú

Licenciada en Educación con Maestría en Neurociencias por la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH). Especializada en Docencia Universitaria por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM) y con diplomados en Psicoterapia Cognitivo-Conductual y Terapia de Lenguaje por la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión (UNDAC). Ha cursado formación en gestión del acompañamiento pedagógico y planificación educativa en la UPCH. Capacitada en atención a estudiantes con necesidades educativas especiales asociadas a discapacidad y superdotación por la Dirección General de Educación Básica Especial (Digebe). Ha sido reconocida por el Colegio de Profesores del Perú con los “Laureles al Aporte Profesional y Científico a la Educación” y los “Laureles a la Excelencia de la Educación Inicial y Primaria en el Grado de Gran Educadora” en 2018. Destacada en la tutoría del programa Pronabec y “Prepárate 2024” del Centro de Estudios Preuniversitarios Pre Cayetano. Es docente universitaria, miembro del equipo de tutoría e instructora de Pre Cayetano, y dirige el centro CEDEANNEE Happy Days en Lima, promoviendo metodologías inclusivas e innovadoras.

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Published

2025-12-20

How to Cite

Fuentes Rentería, J. V. (2025). Artificial intelligence to optimize the implementation of UDL in university classrooms. Spirat. Revista Académica De Docencia Y Gestión Universitaria, 3(1), 57–63. https://doi.org/10.20453/spirat.v3i1.6469

Issue

Section

Artículos de revisión