Lengua de señas, tendencias globales de investigación y desafíos para la reducción de desigualdades
DOI:
https://doi.org/10.29057/escs.v12iEspecial3.16261Palabras clave:
Lenguaje de señas, Inclusión, Objetivos de desarrollo sostenibleResumen
El presente artículo analiza la producción científica internacional sobre la lengua de señas a partir de registros indexados en Scopus, con especial atención a su relación con la inclusión educativa y social en el marco del ODS 10 (Reducción de las desigualdades). Se realizó un estudio bibliométrico a partir de la búsqueda de la palabra clave sign language, que arrojó un total de 4,340 artículos. El análisis, complementado con mapas de coocurrencia y redes de coautoría elaborados con VOSviewer, permitió identificar las principales tendencias de investigación, autores más influyentes y países líderes. Los resultados evidencian una concentración de la producción en Estados Unidos, Reino Unido, China y Brasil, mientras que México, con 128 publicaciones, presenta un rezago significativo frente a sus socios regionales de América del Norte. Se concluye que fortalecer la investigación en lengua de señas en México es esencial para consolidar políticas de inclusión educativa y social alineadas con los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
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Alotaibi, S., Alamri, S. S., Alsaleh, A., & Meyer, G. F. (2025). Neural adaptations in short-term learning of sign language revealed by fMRI and DTI. Scientific Reports, 15(1), 5345. https://doi.org/10.1038/s41598-024-84468-zAshfaq, U., Wang, Q.,
Merabet, B., & Zhang, J. (2026). SignViT: An enhanced vision transformer framework for attention-based sign language hand gesture recognition. Biomedical Signal Processing and Control, 112, 108602. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2025.108602
Ashfaq, U., Wang, Q., Merabet, B., & Zhang, J. (2026). SignViT: An enhanced vision transformer framework for attention-based sign language hand gesture recognition. Biomedical Signal Processing and Control, 112, 108602. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2025.108602
Coldham, Y., Haluts, N., Elbaz, E., Ben-David, T., Racabi, N., Gal, S., Bernstein-Eliav, M., Friedmann, N., & Tavor, I. (2025). Distinct neural representations of different linguistic components following sign language learning. Communications Biology, 8(1), 353. https://doi.org/10.1038/s42003-025-07793-7
Cruz, M. (2017). Manos a la obra: lengua de señas, comunidad sorda y educación. Revista de ciencias sociales y humanidades. 83(38). https://doi.org/10.28928/revistaiztapalapa/832017/rl2/munguiazataraini
Damdoo, R., & Kumar, P. (2025). SignEdgeLVM transformer model for enhanced sign language translation on edge devices. Discover Computing, 28(1), 15. https://doi.org/10.1007/s10791-025-09509-1
García-Méndez, S., de Arriba-Pérez, F., Leal, F., Veloso, B. M., Malheiro, B., & Burguillo-Rial, J. C. (2025). An explainable machine learning framework for railway predictive maintenance using data streams from the metro operator of Portugal. Scientific Reports, 15(1), 27495. https://doi.org/10.1038/s41598-025-08084-1
Gili Diez, V., Bonavitta, P., Andrieu, J., Johnson, C., Trad Malmod, G., Gastiazoro, M. E., Menoyo, S., & Muñoz Rodríguez, L. F. (2023). Educación feminista y Objetivos de Desarrollo Sostenible 4, 5 y 10. Apuntes de Economía y Sociedad, 4(2), 123-133. https://doi.org/10.5377/aes.v4i2.16543
Goel, R. K., Bansal, S. R., & Gupta, K. (2025). Improved feature reduction framework for sign language recognition using autoencoders and adaptive Grey Wolf Optimization. Scientific Reports, 15(1), 2300. https://doi.org/10.1038/s41598-024-82785-x
Hernández-Sampieri, R., Fernández-Collado, C., & Baptista-Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill Education.
Hugar, G., Kagalkar, R. M., & Das, A. (2025). Comparative study of hybrid deep learning models for Kannada sign language recognition. International Journal of Computational Intelligence Systems, 18(1), 191. https://doi.org/10.1007/s44196-025-00922-4
Qin, J., & Wang, M. (2025). Sign language recognition based on dual-channel star-attention convolutional neural network. Scientific Reports, 15(1), 27685. https://doi.org/10.1038/s41598-025-13625-9
Maashi, M. S., Iskandar, H. G., & Rizwanullah, M. (2025). IoT-driven smart assistive communication system for the hearing impaired with hybrid deep learning models for sign language recognition. Scientific Reports, 15(1), 6192. https://doi.org/10.1038/s41598-025-89975-1
Marzo, A., Rodríguez, X., Fresquet, M., M. (2022). La lengua de señas. Su importancia en la educación de sordos. Varona. 75. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=360673304006
Pečnik, K., Juvan, Ž., Dolinar, G., & Pogačnik, M. (2025). User experience questionnaire in sign language for native users of Slovenian sign language. Scientific Reports, 15(1), 5802. https://doi.org/10.1038/s41598-025-89954-6
Peña-Aparicio, C. D., Heredia-Carroza, J., de Sancha Navarro, J. M., & Stoica, R. (2024). El papel de la competencia financiera del Programa PISA respecto del Objetivo de Desarrollo Sostenible 10: reducción de las desigualdades. Revista Iberoamericana de Educación Osuna Journal, 3(6), 65–85. https://doi.org/10.58989/rieoj.v3i6.629
Souto Galván, B. (2022). La educación en valores en España. Discrepancias sobre la consecución de las metas del Objetivo de Desarrollo Sostenible 4 de la Agenda 2030. Revista de Educación y Derecho, (26), 1–22. https://doi.org/10.1344/REYD2022.26.38083
Takyi, K., Gyening, R. M. O. M., Gueuwou, S. M., Nyarko, M. S., Adade, R., Borkor, R. N., Boadu-Acheampong, S. I., & Tabari, L. (2025). AfriSign: African sign languages machine translation. Discover Artificial Intelligence, 5(1), 6. https://doi.org/10.1007/s44163-025-00227-7
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