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NeurekaLAB

Educación, Salud y Sanidad, spinout
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Última actualización:
30
/
01
/
2026
Publicado:
09
/
02
/
2026

Descripción

NeurekaLAB desarrolla tecnologías digitales que permiten a los profesionales de la salud y de la educación detectar e intervenir en las dificultades de aprendizaje utilizando metodologías científicamente validadas.

Barcelona
,
España
https://www.neurekalab.com

Áreas de servicio

Provisión de servicios

Tecnologías

Artificial Intelligence, Inteligencia Artificial

Sectores de la administración

Educación, Salud y Sanidad

Contratos con el sector público

Valor total de los contratos ganados

Clientes públicos destacados

Ayuntamientos, Departamento de Educación Comunidad Autonoma, Gobierno de Andorra

Canales (UTE y Subcontratación)

Información general

Nombre comercial:
NeurekaLAB
Razón social:
NEUREKALAB S.L.
Año de creación:
2019
NIF / CIF:
B67514497
Tipo de empresa:
Startup / Scaleup
Tipo de oferta:

Acelerada por:

Ship2B Health&Care, Unicef Lab y SEK Lab. The Cellnex Foundation, University of Barcelona

Certificaciones

Todavía no dispone de certificaciones.

Premios

Premio Emprendeduría social (Barcelona Activa), Premios Internet 2022 al proyecto social, Premio GrausTIC a la innovación mediante las tecnologías móviles 2023 (Mobile World Capital), Premio Innovacat empresa joven 2022, Finalistas Santander X Education.

Tipo de oferta

Datos de la empresa

Datos de la empresa

Año
Ventas
Empleados
EBITDA
Clientes
Ronda
Inversión
Inversores
Todavía no se han publicado datos de la empresa.
Caso de uso

Plataforma de intervención educativa personalizada para alumnado con dificultades.

Contexto

Las políticas educativas priorizan cada vez más la inclusión, la equidad y la reducción del abandono escolar temprano. Al mismo tiempo, los sistemas educativos afrontan aulas heterogéneas y recursos limitados para ofrecer apoyos personalizados de forma sostenida. La digitalización educativa abre la posibilidad de adaptar el aprendizaje al ritmo y necesidades de cada alumno sin aumentar la carga docente. En este escenario, las plataformas de intervención personalizada se consolidan como herramientas clave para reforzar la atención a la diversidad desde la escuela pública.

Problema

Las intervenciones educativas tradicionales suelen ser homogéneas y poco flexibles, lo que limita su eficacia para alumnado con perfiles de aprendizaje diversos. La falta de tiempo y recursos impide ofrecer apoyos individualizados de forma continuada dentro del aula ordinaria. Además, el seguimiento del progreso suele basarse en observaciones puntuales, dificultando ajustes rápidos cuando una estrategia no funciona. Esta situación provoca que muchas dificultades se cronifiquen, incrementando el riesgo de bajo rendimiento, desmotivación y fracaso escolar.

Solución propuesta

Itinerarios de aprendizaje personalizados: permitió adaptar automáticamente las actividades al nivel y evolución de cada alumno, ajustando la dificultad y el ritmo de intervención.

Actividades gamificadas orientadas a funciones cognitivas clave: facilitó el trabajo específico de habilidades como cálculo, lectura, memoria y atención de forma motivadora y accesible.

Motor adaptativo basado en desempeño real: automatizó la toma de decisiones pedagógicas ajustando contenidos según aciertos, errores y tiempos de respuesta.

Seguimiento continuo del progreso: permitió visualizar la evolución individual y grupal mediante indicadores claros para docentes y equipos de apoyo.

Integración en la dinámica del aula: garantizó que las intervenciones se realicen en tiempos acotados y compatibles con la planificación escolar.

Impacto

Mejora de la personalización educativa: incrementó la adecuación de los apoyos al perfil real del alumnado mediante ajustes automáticos basados en desempeño.

Prevención del fracaso escolar: permitió intervenir de forma temprana y sostenida, reduciendo la probabilidad de que las dificultades se consoliden en etapas posteriores.

Eficiencia en el uso de recursos educativos: optimizó el tiempo docente al automatizar la adaptación de contenidos y el seguimiento del progreso.

Mayor motivación y adherencia del alumnado: favoreció la participación activa gracias a actividades gamificadas y retos ajustados al nivel individual.

Trazabilidad del impacto educativo: facilitó a la administración disponer de datos agregados sobre evolución, cobertura y efectividad de las intervenciones.

Requisitos de integración

Aplicaciones destacadas

Caso de uso

Detección temprana y evaluación cognitiva automatizada en escuelas públicas.

Contexto

Los sistemas educativos están priorizando la prevención y la personalización para reducir el fracaso escolar y mejorar la inclusión desde etapas tempranas. A la vez, la digitalización educativa habilita evaluaciones más frecuentes y comparables sin aumentar la carga docente. En este marco, enfoques como RTI promueven la evaluación universal y el apoyo escalonado según necesidad, reforzando la toma de decisiones basada en evidencia. La intervención temprana gana urgencia porque esperar “a que madure” puede implicar años perdidos con impacto académico y emocional.

Problema

La identificación de dificultades de aprendizaje suele depender de señales tardías, criterios heterogéneos y recursos limitados de orientación, lo que introduce inequidad entre centros y territorios. Las evaluaciones tradicionales consumen tiempo y no permiten un seguimiento sistemático de todo el alumnado varias veces al año sin sobrecargar al profesorado. Además, sin medidas objetivas comparables por edad/curso, es difícil diferenciar retrasos puntuales de perfiles con riesgo real y priorizar apoyos. La falta de datos longitudinales complica coordinar decisiones entre aula, orientación y familias, y retrasa derivaciones cuando son necesarias. En paralelo, el alumnado puede sentirse señalado si la evaluación no se integra de forma natural en la dinámica del aula.

Solución propuesta

Evaluación digital de funciones básicas del aprendizaje: permitió medir de forma estandarizada lectura, cálculo, memoria de trabajo y atención sostenida, incorporando también la detección de signos asociados (p. ej., TDAH) como señal orientativa.

Corrección automatizada y baremos por edad/curso: facilitó situar el desempeño en percentiles frente a lo esperado para la edad, reduciendo subjetividad y acelerando la interpretación.

Informes individuales y grupales para el centro: automatizó reportes de seguimiento a nivel aula y estudiante para orientar decisiones de apoyo y priorización.

Protocolo basado en RTI para cribado y seguimiento: agilizó un esquema de evaluación universal (nivel 1) y seguimiento más frecuente para alumnado con resultados inesperados (niveles 2–3).

Integración en el día a día del aula: permitió aplicar actividades digitales sin alterar la planificación docente ni “etiquetar” al alumno como evaluado, favoreciendo aceptación e implementación.

Medición de variables adicionales de desempeño: facilitó capturar no solo aciertos, sino también tiempos de reacción, útil para perfilar señales tempranas.

Impacto

Accesibilidad / eficiencia / sostenibilidad: Redujo carga operativa al generar corrección e informes automáticamente, habilitando evaluaciones universales sin procesos manuales intensivos.

Agilidad / resiliencia / reducción de fricción: Aceleró la toma de decisiones porque el centro dispone de datos comparables (percentiles y seguimiento documentado), y puede activar alertas de derivación cuando no hay mejora tras un periodo de intervención.

Trazabilidad / confianza: Mejoró la transparencia del proceso al mantener registros e informes de evolución a nivel individual y de grupo, facilitando coordinación entre docentes, apoyo educativo y familias con evidencia compartida.

Eficacia educativa (proyectada/operativa): Habilitó intervenciones en ventanas tempranas mediante rutinas de uso breve (p. ej., actividades de 15 minutos/día) y seguimiento escalonado, lo que busca evitar que dificultades leves se consoliden en fracaso sostenido.

Requisitos de integración

Aplicaciones destacadas

Todavía no se han publicado los casos de uso.