Mobile Apps for Teaching Preschool Children with Autism: Evaluation and Quality
DOI:
https://doi.org/10.65598/rps.6258Palabras clave:
Autism, Preschool, Educational mobile apps MARS, Inclusive educationResumen
El Trastorno del Espectro Autista (TEA) es un trastorno del neurodesarrollo que afecta la comunicación, la interacción social y la conducta desde edades tempranas, haciendo necesaria una intervención educativa y terapéutica oportuna, especialmente en la etapa preescolar. En este contexto, las aplicaciones móviles se han consolidado como herramientas complementarias con gran potencial para apoyar el desarrollo de habilidades cognitivas, comunicativas y socioemocionales. Diversos estudios resaltan su utilidad en la enseñanza estructurada y la motivación de los niños; sin embargo, también evidencian una considerable variabilidad en su calidad técnica, estética y pedagógica. El presente estudio llevó a cabo una revisión sistemática de aplicaciones disponibles en Google Play® (marca registrada de Google LLC), seleccionando diez aplicaciones educativas gratuitas dirigidas a niños con TEA. La calidad de dichas aplicaciones fue evaluada mediante la Mobile App Rating Scale (MARS), instrumento ampliamente utilizado para valorar recursos digitales de salud y educación. Los resultados muestran que la muestra analizada se ubica en un nivel de calidad “buena”, con una puntuación promedio de 4.0 sobre 5, destacando especialmente las dimensiones de funcionalidad y estética. Entre las aplicaciones mejor valoradas se encuentran Smile & Learn, PictoDroid Lite, SymboTalk – AAC Talker y AutiSpark, las cuales incorporan funcionalidades adaptativas, pictogramas, sistemas de Comunicación Aumentativa y Alternativa y opciones de personalización. Se concluye que estas herramientas pueden ser un apoyo efectivo si se integran en programas individualizados y con supervisión profesional especializada.
Descargas
Citas
Al-Rashaida, M., Amayra, I., López-Paz, J. F., Martínez, O., Lázaro, E., Berrocoso, S., ... & Caballero, P. (2022). Studying the effects of mobile devices on young children with autism spectrum disorder: A systematic literature review. Review Journal of Autism and Developmental Disorders, 9(3), 400-415. https://doi.org/10.1007/s40489-021-00264-9
American Psychiatric Association. (2022). Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales (5ª ed., texto revisado). APA Publishing. https://doi.org/10.1176/appi.books.9780890425787
Cano, S., Cubillos, C., Alfaro, R., Romo, A., García, M., & Moreira, F. (2024). Wearable Solutions Using Physiological Signals for Stress Monitoring on Individuals with Autism Spectrum Disorder (ASD): A Systematic Literature Review. Sensors, 24(24), 8137. https://doi.org/10.3390/s24248137
Dahiya, A. V., DeLucia, E., McDonnell, C. G., & Scarpa, A. (2021). A systematic review of technological approaches for autism spectrum disorder assessment in children: Implications for the COVID-19 pandemic. Research in Developmental Disabilities, 109, 103852. https://doi.org/10.1016/j.ridd.2021.103852
Fuentes, J., Hervás, A., Howlin, P., & (ESCAP ASD Working Party). (2021). ESCAP practice guidance for autism: a summary of evidence-based recommendations for diagnosis and treatment. European child & adolescent psychiatry, 30(6), 961-984. https://doi.org/10.1007/s00787-020-01587-4
Grynszpan, O., Weiss, P. L., Perez-Diaz, F., & Gal, E. (2014). Innovative technology-based interventions for autism spectrum disorders: A meta-analysis. Autism, 18(4), 346–361. https://doi.org/10.1177/1362361313476767
Hajjar, M. F., Alharbi, S. T., & Ghabban, F. M. (2021). Usability Evaluation and User Acceptance of Mobile Applications for Saudi Autistic Children. International Journal of Interactive Mobile Technologies, 15(7). https://doi.org/10.3991/ijim.v15i07.19881
Higgins, J. P. T., Thomas, J., Chandler, J., Cumpston, M., Li, T., Page, M. J., & Welch, V. A. (Eds.). (2022). Cochrane handbook for systematic reviews of interventions (Version 6.3). Cochrane. https://doi.org/10.1002/9781119536604
Koo, T. K., & Li, M. Y. (2016). A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. Journal of Chiropractic Medicine, 15(2), 155–163. https://doi.org/10.1016/j.jcm.2016.02.012
Landowska, A., Karpus, A., Zawadzka, T., Robins, B., Erol Barkana, D., Kose, H., ... & Cummins, N. (2022). Automatic emotion recognition in children with autism: a systematic literature review. Sensors, 22(4), 1649. https://doi.org/10.3390/s22041649
Liang, Z., Chen, Q., & Liang, S. (2025). A literature review of single-case studies utilizing aided augmentative and alternative communication intervention for students on the autism spectrum who have limited speech in elementary school. International Journal of Developmental Disabilities, 1-15. https://doi.org/10.1080/20473869.2025.2486431
Lian, X., & Sunar, M. S. (2021). Mobile augmented reality technologies for autism spectrum disorder interventions: A systematic literature review. Applied Sciences, 11(10), 4550. https://doi.org/10.3390/app11104550
López-Díaz, J. M., Camarena, I. G., & Custodio, N. F. (2024). Analysis of the impact of ICT through apps on students with autism spectrum disorder: a systematic review of the literature. Int J Inf Educ Technol, 14, 785-790. https://doi.org/10.18178/ijiet.2024.14.6.2103
Ntalindwa, T., Nduwingoma, M., Karangwa, E., Soron, T. R., Uworwabayeho, A., & Uwineza, A. (2021). Development of a mobile app to improve numeracy skills of children with autism spectrum disorder: participatory design and usability study. JMIR pediatrics and parenting, 4(3), e21471. https://doi.org/10.2196/21471
OMS (Organización Mundial de la Salud). (2023). Autism spectrum disorders: Key facts. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/autism-spectrum-disorders
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., ... & Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Park, C., Rouzi, M. D., Atique, M. M. U., Finco, M. G., Mishra, R. K., Barba-Villalobos, G., ... & Najafi, B. (2023). Machine learning-based aggression detection in children with ADHD using sensor-based physical activity monitoring. Sensors, 23(10), 4949. https://doi.org/10.3390/s23104949
Rogers, S. J., & Dawson, G. (2010). Early Start Denver Model for young children with autism: Promoting language, learning, and engagement. Guilford Press.
Salazar, A., de Sola, H., Failde, I., & Moral-Muñoz, J. A. (2018). Measuring the quality of mobile apps for the management of pain: Systematic search and evaluation using the Mobile App Rating Scale. JMIR mHealth and uHealth, 6(10), e10718. https://doi.org/10.2196/10718
Scarcella, I., Marino, F., Failla, C., Doria, G., Chilà, P., Minutoli, R., ... & Pioggia, G. (2023). Information and communication technologies-based interventions for children with autism spectrum conditions: a systematic review of randomized control trials from a positive technology perspective. Frontiers in Psychiatry, 14, 1212522. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2023.1212522
Schreibelmayr, S., & Mara, M. (2022). Robot voices in daily life: Vocal human-likeness and application context as determinants of user acceptance. Frontiers in psychology, 13, 787499. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.787499
Stoyanov, S. R., Hides, L., Kavanagh, D. J., Zelenko, O., Tjondronegoro, D., & Mani, M. (2015). Mobile app rating scale: A new tool for assessing the quality of health mobile apps. JMIR mHealth and uHealth, 3(1), e27. https://doi.org/10.2196/mhealth.3422
Yakubova, G., Chen, B. B., & Defayette, M. A. (2024). The use of technology-based interventions in teaching STEM skills to autistic students in K-12 settings: A systematic review. Review Journal of Autism and Developmental Disorders, 11(3), 525-544. https://doi.org/10.1007/s40489-022-00351-5
Zwaigenbaum, L., Bauman, M. L., Choueiri, R., Kasari, C., Carter, A., Granpeesheh, D., ... & Wagner, S. (2015). Early intervention for children with autism spectrum disorder under 3 years of age: Recommendations for practice and research. Pediatrics, 136(Supplement_1), S60–S81. https://doi.org/10.1542/peds.2014-366
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Los autores/as conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación y el derecho de edición
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
- Los autores/as conservan los derechos de autor.
- Los autores/as ceden a la revista el derecho de la primera publicación. La revista también posee los derechos de edición.
- Todos los contenidos publicados se regulan mediante una Licencia Atribución/Reconocimiento-SinDerivados 4.0 Internacional. Acceda a la versión informativa y texto legal de la licencia. En virtud de ello, se permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista. Si transforma el material, no podrá distribuir el trabajo modificado.
- Los autores/as pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as a publicar su trabajo en Internet (por ejemplo en páginas institucionales o personales), una vez publicado en la revista y citando a la misma ya que puede conducir a intercambios productivos y a una mayor y más rápida difusión del trabajo publicado (vea The Effect of Open Access).
