Se realizó una búsqueda de las publicaciones científicas indexadas en las bases de datos Scopus, Web of Science, PubMed, ERIC, IEEE Xplore y ACM Digital Library, siguiendo los criterios establecidos en la declaración PRISMA.

La búsqueda se realizó combinando los términos (autism OR autism spectrum disorder OR ASD) AND (technology* OR tablet OR iPad OR iPod OR smartphone OR mobile device OR apple watch OR google glass OR virtual reality OR augmented reality OR computer OR robot* OR avatar OR kinect OR eye tracker) AND (social* OR emotional* OR imitation OR joint attention).

Se incluyeron artículos publicados en revistas o actas de conferencias revisadas por pares cuyo objetivo fuera demostrar la eficacia de la tecnología digital en la mejora de la comprensión emocional de niños y adolescentes con TEA. Solo se incluyeron estudios primarios y se consideraron todos los diseños (p. ej., de control aleatorizados, inter- o intrasujetos, informes de casos) sin restricción idiomática. Se incluyeron revisiones desde el año 2000 hasta el año 2023 con el fin de que la intervención hubiera podido ser replicada un número suficiente de veces por investigadores independientes como para justificar su eficacia.

Se excluyeron revisiones sistemáticas y metaanálisis; artículos cuya muestra no incluyera niños o adolescentes con un diagnóstico de TEA o no informara de los resultados de estos por separado, y aquellos centrados en el entrenamiento de habilidades generales de interacción y comunicación social cuyos resultados no presentaran datos concretos sobre el reconocimiento emocional de manera independiente. Además, se excluyeron aquellos estudios cuya tecnología fuera inviable, en términos de implementación, en el contexto educativo actual, como entornos virtuales inmersivos CAVE (Cave Assisted Virtual Environment) o Blue Room, entrenamiento a través de audio encubierto o neurofeedback.

Se identificaron 1607 resultados que fueron importados a Covidence. Tras la eliminación de los artículos duplicados quedaron 904 artículos que fueron examinados en función del contenido reflejado a través del título y el resumen. Se excluyeron aquellos artículos no relacionados con los objetivos de este trabajo. Los 289 artículos restantes pasaron a una segunda revisión de texto completo donde se analizó la calidad metodológica de las intervenciones. La selección final estuvo compuesta por 38 artículos.

Para determinar la calidad de las intervenciones en términos de efectividad dos investigadores expertos en programas de entrenamiento para niños y adolescentes con TEA analizaron por separado características metodológicas importantes como la confirmación del diagnóstico, la idoneidad de las condiciones/grupos de control y los tamaños de la muestra, la definición de las variables, la coherencia de las técnicas de análisis de datos con las preguntas e hipótesis de investigación y la validez y fiabilidad de las medidas clave tanto en el caso de los diseños de grupo como en el de los estudios de caso único.

Como es frecuente en el campo de la ingeniería de sistemas y software los datos se complementaron con otras fuentes de evidencia empírica que informaron sobre la confiabilidad y el compromiso en la práctica; para ello se utilizaron las pautas de la Organización Internacional de Normalización/Comisión Electrotécnica Internacional (ISO) para el diseño centrado en el ser humano (https://ww.iso.org/standard/52075.html) y en el rol del usuario infantil en el proceso de diseño.

Además, se realizó una evaluación de la validez interna de cada artículo haciendo énfasis en el riesgo de sesgo respecto a la asignación de las intervenciones, cegamiento de los participantes y del personal, cegamiento de los evaluadores del resultado, datos de resultado incompletos y notificación selectiva de los resultados, entre otros.

La Fiabilidad de Acuerdo Interjueces (IRA) en cuanto a la efectividad, la confiabilidad, el compromiso y la validez interna fue del 100 %.

Para valorar el efecto de las intervenciones se recogieron en una tabla los resultados extraídos por los artículos analizados. En aquellos estudios que no informaron sobre el tamaño del efecto se halló una estimación aproximada de la magnitud del cambio a través del porcentaje de datos no superpuestos en los estudios de caso único y a través de la d de Cohen en los diseños de grupo (grupo experimental y control o el mismo grupo antes y después de la intervención). Se descartaron los artículos que carecían de datos suficientes para hallar el tamaño medio del efecto. Además, se consideró la heterogeneidad (I²), considerando un umbral del 0 % al 25 % como baja heterogeneidad, del 26 % al 50 % moderada, del 51 % al 75 % alta y muy alta para una puntuación mayor del 75 %.

Se extrajeron datos relevantes de la selección final como el tipo de diseño, el tamaño de la muestra, la edad de los participantes, la gravedad del diagnóstico, las variables independientes y dependientes, los resultados y los datos sobre el tamaño del efecto, el mantenimiento y la generalización de los resultados.

Las investigaciones fueron clasificadas en aplicaciones de software, seguimiento ocular contingente y robots sociales antropomórficos

Los niños con TEA tienen dificultades para reconocer las expresiones faciales, estas dificultades aumentan con el tiempo y están relacionadas con niveles más altos de rasgos autistas (Atherton y Cross, 2022), lo que, a su vez, está relacionado con mayores dificultades en situaciones sociales (Wall et al., 2021). La mayoría de las aplicaciones en ordenadores o tableta digital para niños con TEA trabajan el reconocimiento de las emociones. Estas se basan en soportes como fotos, dibujos, grabaciones de audio, videos o personajes en 3D. Se ha demostrado que, aunque los adolescentes con TEA muestran un desempeño deficiente en el reconocimiento emocional de rostros humanos, cuando se trata de interpretar las emociones de estímulos antropomórficos (dibujos animados) presentados a través del ordenador muestran un reconocimiento significativamente mejor, pudiendo mejorar, incluso, al desempeño de adolescentes neurotípicos (Atherton y Cross, 2022).

Algunos autores han sugerido que el peor desempeño en el reconocimiento emocional de rostros humanos puede ser debido a las características fenotípicas del TEA (Gómez-León, 2019b). La investigación ha mostrado que tanto los comportamientos de fijación de la mirada como la búsqueda visual difiere entre participantes con TEA y neurotípicos. Los adolescentes con TEA muestran una modulación más débil de los movimientos oculares y dedican menos tiempo a mirar las caras, lo que correlaciona con el reconocimiento emocional facial (Elkin et al., 2022; Grynszpan et al., 2012). Además, mientras que los adolescentes neurotípicos parecen mostrar una codificación más holística para los ojos que para la boca en rostros expresivos, los adolescentes con TEA exhiben el patrón inverso. Lo que ha llevado a sugerir que las dificultades para generalizar el aprendizaje pueden estar relacionadas con el tipo de estrategias analíticas y holísticas de procesamiento facial que utilizan los adolescentes con TEA (Tanaka et al., 2012).

Tanto los comportamientos de fijación de la mirada y búsqueda visual como las estrategias de procesamiento emocional muestran una fuerte correlación con la severidad de los síntomas de los estudiantes con TEA (Elkin et al., 2022) y el CI (Tanaka et al., 2012). Así, aunque los estudios de seguimiento ocular, electrofisiológicos y de imágenes cerebrales muestren patrones de mirada atípicos, componentes de potenciales evocados retrasados y una actividad anómala en los circuitos de procesamiento emocional, los estudiantes con TEA de AF podrían presentar un desempeño conductual adecuado (Narzisi et al., 2023). Sin embargo, algunos autores han encontrado que cuando el agente que se está evaluando es antropomórfico el desempeño es similar al de los participantes neurotípicos independientemente de la severidad de los síntomas y el CI (Cross et al., 2019). Es más, algunos autores señalan que, en este caso, las características fenotípicas de las personas con TEA evitan el sesgo hacia lo puramente humano de las personas neurotípicas y pueden suponer una fortaleza (Atherton y Cross, 2022).

Estos resultados podrían explicar que la intervención más replicada para mejorar la capacidad de reconocer expresiones faciales en prescolares sea el DVD interactivo The Transporters, el cual ha utilizado con éxito el antropomorfismo de los rostros transponiéndolos a vehículos (tren, tranvía, autobús) (Gev et al., 2017; Golán et al., 2010; Yan et al., 2018; Young y Posselt, 2012). En estos estudios se encontró una mejoría significativa en el reconocimiento emocional que, además, se transfirió a personajes humanos reales. Sin embargo, Gev et al. (2017) encontraron que la gravedad de los síntomas del TEA correlacionaba negativamente con la mejora del reconocimiento emocional. En línea con estos resultados el único estudio que utilizó una muestra de niños con TEA de BF (Williams et al., 2012) encontró que los participantes solo fueron capaces de reconocer la ira, es más, este resultado no se generalizó ni se mantuvo con el tiempo.

Moore et al. (2005) encontraron que los niños y los adolescentes con TEA de AF asignaban el estado emocional apropiado al avatar a un nivel superior al del azar, sin embargo, aquellos participantes con TEA de BF presentaban dificultades para comprender las emociones de los avatares. Resultados similares se encontraron con el juego serio FaceSay, donde practicar con asistentes de avatar interactivos y realistas mejoró el reconocimiento de las emociones en escolares con TEA de AF (Rice et al., 2015). Es más, estas mejoras se observaron en dominios más amplios de habilidades cognitivas y sociales. Sin embargo, cuando se probó la aplicación con escolares y adolescentes con perfiles de rasgos autistas diferentes, solo el grupo clasificado como TEA de AF mejoró significativamente en el reconocimiento facial (Hopkins et al., 2011). Los autores señalan que las diferencias intelectuales podrían estar mediando en la dificultad para generalizar el reconocimiento emocional presentado en fotos a dibujos. Por otra parte, plantean la posibilidad de que los niños con TEA de BF no entendieran completamente los conceptos o instrucciones en el juego. También es importante señalar que la intervención tuvo un impacto diferente para ambos grupos en los comportamientos sociales mostrados en el entorno natural. Mientras que los niños con TEA de AF mejoraron en sus interacciones sociales, aquellos con BF mejoraron su autocontrol y disminuyeron comportamientos negativos.

A pesar de que el reconocimiento de las emociones es de naturaleza multimodal, la mayoría de las veces se ha utilizado el aprendizaje unimodal visual. En las intervenciones anteriores los tipos de estímulos más utilizados variaban e incluían dibujos lineales, rostros esquemáticos y fotos de personas reales en imágenes estáticas de patrones expresivos prototípicos. Estas imágenes se presentan a menudo aisladas del contexto y, por lo tanto, no se proporcionan pistas que puedan contribuir a la comprensión de las emociones. Algunos autores (Mantziou et al., 2015) han señalado que este tipo de intervenciones no pueden replicar una situación real a menos que se use la imaginación, algo que es difícil para los niños con TEA y que puede verse agravado por la severidad de los síntomas. En un estudio de caso, Mantziou et al. (2015) encontraron que, mientras que el niño con autismo de AF mostraba interés y producciones gestuales con el docente en todas las modalidades (cara a cara, a través de videoconferencia o de avatares), el niño con autismo de BF solo interactuó con la persona real, no involucrándose en las interacciones a través de videoconferencias o avatares. En estos casos los autores señalan la necesidad de una orientación personalizada, restringida y dirigida por el docente, quien guía al niño a hacer contacto visual y centrar la atención en determinadas claves sociales, lo que resulta extremadamente difícil cuando se realiza a través de un tutor por ordenador.

Una mejora en el reconocimiento de emociones en rostros y voces por separado no garantiza ganancias en tareas holísticas que involucran la integración de señales faciales, vocales y contextuales. Esto plantea la necesidad de evaluar esta capacidad para las personas con TEA. Por lo que algunos autores han integrado rostros, voces y lenguaje corporal dentro de un contexto (Chen et al., 2016; Fridenson-Hayo et al., 2017; LaCava et al., 2007; Serret et al., 2014; Thomer et al., 2015) e instrucciones de software interactivo (Thomer et al., 2015). Además, la combinación de elementos reales y virtuales puede favorecer la generalización del aprendizaje al mundo real. Algunas de estas aplicaciones utilizan personajes tridimensionales (Alharbi y Huang, 2020), pero también incluyen la representación del propio cuerpo (Chen et al., 2016), lo que puede ayudar al desarrollo de la conciencia corporal de los estudiantes con TEA. En estos estudios se han encontrado mejoras significativas en el reconocimiento de emociones faciales, vocales y corporales de los estudiantes con TEA, es más, se observaron ganancias generalizadas en la socialización con sus compañeros neurotípicos. Sin embargo, los tamaños del efecto solo fueron grandes en el reconocimiento de emociones en rostros. Además, todos los estudios se han centrado en niños con TEA de AF y algunos autores (Frolli et al., 2022) han encontrado que la intervención con realidad virtual (vs. terapeuta) en estos niños únicamente supone una ventaja en la producción de emociones secundarias. Solo el estudio de Serret et al. (2014) incluyó en la muestra niños con TEA de BF. Para adaptar el diseño a la heterogeneidad del grupo los autores posibilitaron personalizar la aplicación en función del perfil sensorial y de aprendizaje del niño. Los resultados sugirieron que los niños podían aprender nuevas asociaciones rápidamente y sin necesidad de repetición cuando se les daba la oportunidad de usar sus fortalezas cognitivas para compensar sus dificultades en áreas específicas como el procesamiento de emociones. Sin embargo, no se especifica el número de niños que presentaban síntomas de AF y BF o qué características presentaban el 20 % de los niños que no pudieron interactuar con los juegos adaptados. Estos datos son importantes ya que los abandonos pueden informar sobre eventuales problemas de usabilidad o aceptabilidad con la tecnología lo que cuestiona su eficacia como método de intervención.

Adicionalmente, Tanaka et al. (2012) señalaron que las diferencias en la capacidad de reconocimiento emocional de los adolescentes con TEA dependían de la demanda de la tarea (p. ej., perceptual vs. memoria) y las características de la respuesta (p. ej., denominación libre vs. reconocimiento). En su estudio, las demandas de respuesta se minimizaron al presentar etiquetas de emociones básicas en forma escrita y auditiva y al permitir que las caras de estudio permanecieran en la pantalla hasta que se diera una respuesta, lo que permitió un mejor rendimiento. Los adolescentes con TEA que presentaron mayores déficits en el funcionamiento social en la prueba de ADOS mostraron un mayor deterioro en su capacidad para etiquetar emociones faciales y reconocer expresiones. Sin embargo, cuando se emparejó el grupo de adolescentes con TEA con el grupo de adolescentes neurotípicos por edad y CI no se encontraron diferencias significativas en el etiquetado de las emociones básicas (con la excepción de la expresión de enojo). Los autores sugieren que los adolescentes con TEA de AF podrían estar utilizando procesos intelectuales de alto nivel que implican métodos más deliberados de resolución de problemas para el reconocimiento de emociones, mientras que los adolescentes neurotípicos podrían estar empleando habilidades emocionales en lugar de estrategias cognitivas, alcanzando los mismos resultados.

Los resultados de algunas investigaciones revelan que los adolescentes con TEA muestran un rendimiento más bajo en las interfaces multimedia más ricas (Grynszpan et al., 2008). Los autores señalan la influencia de los déficits observados en las funciones ejecutivas de las personas con TEA como posibles inconvenientes para interactuar con estas interfaces. Las dificultades aparecían cuando los adolescentes debían desviar la atención de una fuente multimedia a otra o cuando se enfrentaban a tareas “abiertas” donde tenían que imaginar posibles alternativas para encontrar una solución. Estos datos concuerdan con los de otras investigaciones donde se ha encontrado que las funciones ejecutivas son un fuerte predictor de la capacidad de comprensión emocional en personas con rasgos de autismo de diferente severidad (Green et al., 2020). En concreto, la interpretación de las emociones sociales se predice mejor mediante las funciones ejecutivas mediadas por el lenguaje, incluida la generatividad verbal, la memoria de trabajo, la inhibición cognitiva y la flexibilidad mental. Con base en estos resultados Grynszpan et al. (2022) diseñaron un sistema de seguimiento ocular cuyo objetivo era simplificar la interfaz reduciendo los estímulos distractores. El sistema presentaba una pantalla completamente borrosa excepto por una ventana de visión; los movimientos de los ojos movían la ventana de visión, que servía de retroalimentación para poder controlar la mirada. Los resultados mostraron un interés significativamente mayor en las expresiones faciales durante el diálogo, aunque solo se evaluó con adolescentes con TEA de AF.

Otro posible inconveniente es que la mayoría de las intervenciones han propuesto trabajar el reconocimiento de emociones con avatares y contextos preconstruidos, por lo que hay una falta de comunicación en tiempo real entre niños y tutores. Recientes investigaciones han mostrado que el reconocimiento emocional puede mejorar cuando se combinan en el videojuego técnicas de análisis de comportamiento aplicadas (ABA) y seguimiento ocular contingente de la mirada (Sosnowski et al., 2022). Estos videojuegos capturan datos en tiempo real para adaptarse a la experiencia del juego, utilizan indicaciones auditivas y visuales para guiar al niño, adaptan el nivel de dificultad en función de su rendimiento y proporcionan refuerzo diferencial e inmediato. En su intervención, Sosnowski et al. (2022) pudieron llevar a cabo unos 600 ensayos de aprendizaje discretos (que incluyeron la presentación de un promedio de más de 2.000 caras), lo que permitió una adquisición más rápida de las habilidades de reconocimiento emocional cuando se utilizó como refuerzo suplementario a las técnicas ABA, donde el número de oportunidades de aprendizaje es limitado. Se encontraron mejoras significativas en el reconocimiento de emociones con un tamaño de efecto grande. Los autores sugieren que esta intervención podría adaptarse a las necesidades personales de cada estudiante con TEA. Sin embargo, la muestra fue seleccionada a través del DSM5; no se realizó ninguna evaluación adicional para confirmar el diagnóstico de TEA (p. ej., ADOS-2, ADI-R); y, aunque se administró el PPVT-4 como sustituto del CI verbal, no se realizaron más pruebas de aptitudes intelectuales, por lo tanto, los resultados no ofrecen datos sobre la eficacia de la intervención en diferentes perfiles de niños con TEA.

La tecnología portátil, como gafas inteligentes, supone un avance novedoso capaz de proporcionar estrategias potencialmente más discretas, naturalistas y en tiempo real mediante las cuales apoyar a los estudiantes con TEA. Recientes investigaciones han utilizado el hardware de Google Glass para dirigir la atención de los niños con TEA hacia las claves que les pueden guiar a una mejor comprensión de las expresiones faciales (Liu et al., 2017; Voss et al., 2019). A través de una aplicación móvil el instructor puede controlar las actividades de participación a distancia y en tiempo real. El sistema rastrea rostros, clasifica las emociones de los compañeros, ofrece pistas auditivas y verbales y proporciona señales sociales de refuerzo inmediatas. Liu et al. (2017) hallaron mejoras en el reconocimiento emocional a través de dos aplicaciones diseñadas para ayudar a los niños a dirigir la mirada a la cara y los ojos y reconocer la emoción facial: Face Game y Emotion Game, aunque en el estudio no se especifica el perfil de los participantes. Cuando se ha probado una aplicación similar (Superpower Glass) en una muestra de niños con TEA de diferentes perfiles de severidad los resultados no han sido significativos (Voss et al., 2019). Además, diferentes autores han desatacado la importancia de la tolerabilidad en los niños con TEA, encontrando tasas de abandono de casi la mitad de los niños al usar un dispositivo mínimamente invasivo como una gorra LED (Bekele et al., 2014) o unas gafas inteligentes (Voss et al., 2019). Lo que evidencia la necesidad de registrar la sensibilidad táctil del niño antes de iniciar la intervención.

Varios estudios han explorado la eficacia de los robots sociales en el aprendizaje del reconocimiento emocional. Los robots sociales se rigen por una serie de reglas y se comportan de una manera personalizada y más simplificada que un humano, lo que permite a los niños predecir su comportamiento, acostumbrarse a esas reglas e ir adaptando gradualmente la complejidad de su comportamiento. Marino et al. (2020) y So et al. (2018b) mostraron que los niños con TEA de AF que habían interactuado con un robot mejoraron significativamente en el reconocimiento y la producción emocional con respecto al grupo control. Es más, So et al. (2018b) hallaron que los niños con TEA superaron significativamente a los niños neurotípicos en el postest inmediato de entrenamiento. Los autores explican este resultado por el hecho de que los gestos objetivo se presentaron visualmente y los niños con TEA pueden tener una memoria visual a corto plazo superior, por lo que se beneficiaron de esta característica fenotípica.

Los mismos autores encontraron resultados similares en una muestra de niños con un perfil de BF (So et al., 2018a). Sin embargo, en un estudio reciente hallaron que los niños con TEA de BF mostraban la misma probabilidad de reconocer y producir gestos con el robot que con el humano (So et al., 2019). Estos hallazgos son consistentes con los de Karakosta et al. (2019), quienes encontraron que la severidad de los síntomas tenía un impacto importante en el compromiso del niño con el robot. En los casos en que los niños tenían un funcionamiento más bajo, las sesiones eran mucho más difíciles de realizar y se necesitaba mucho más tiempo para alcanzar los objetivos de los juegos. De manera que, mientras que para los niños con TEA de BF la capacidad para reconocer e imitar las expresiones faciales del robot mejoró levemente, para los niños con TEA de AF el efecto fue grande. Este resultado es congruente con el reportado por Carter et al. (2014), quienes hallaron que solo los niños con TEA que presentaban un mayor desarrollo del lenguaje lograron interactuar con éxito con la tecnología, sin embargo, aquellos con una baja puntuación verbal, aunque prestaron más atención a los agentes animados que a los humanos, no lograron interactuar eficazmente con ellos. Zheng et al. (2020) investigaron más a fondo si había alguna diferencia entre aquellos niños con TEA cuyos síntomas, medidos a través de STAT (Screening Tool for Autism in Toddlers and Young Children) mejoraron después de la intervención y aquellos que no lo hicieron o incluso empeoraron. Los niños que mejoraron tenían, en el momento del diagnóstico, puntuaciones en el ADOS-2 significativamente más bajas y puntuaciones de CI más altas en un nivel que se acercaba a la significación estadística (p = 0.06). Este resultado es consistente con algunos otros estudios sobre los resultados de la intervención temprana intensiva en niños pequeños con autismo (la edad media era de 2.5 años), donde se ha hallado que la severidad de los síntomas iniciales predice mejores resultados después de la intervención (Narzisi et al., 2023). Además, los niños más pequeños tendieron a mostrar un mejor desempeño con el robot. Por lo tanto, las características clínicas basales relacionadas con las habilidades y los síntomas del autismo, así como el momento del desarrollo, parecen ser predictivos de los cambios observados tras las interacciones con los agentes artificiales.