Participación y comunicación en la 1ª Conferencia Internacional de Enfoques Basados en Corpus sobre Lenguaje Escolar (CASLL 2026) La incorporación tardía de alumnado inmigrante al sistema educativo plantea el reto de acelerar el aprendizaje de la lengua de escolarización sin desvincularlo de la participación curricular. Esta revisión de alcance en curso analiza qué estrategias didácticas, basadas en producciones reales del alumnado, muestran evidencias de progreso lingüístico transferibles al aprendizaje intensivo del español L2. La revisión sigue la metodología JBI y las orientaciones PRISMA-ScR, de acuerdo con un protocolo previamente definido, centrado en corpus escolares, métricas lingüísticas e inteligencia artificial como dimensión complementaria. Se han identificado 152 registros en Scopus, ERIC vía ProQuest y Dialnet Plus. Tras eliminar duplicados y realizar el cribado por título, resumen y palabras clave, se evaluaron 56 textos completos, de los cuales 29 fueron incluidos. Los resultados preliminares muestran una presencia relevante de corpus orales, escritos, multimodales y digitales, con métricas de fluidez, precisión, complejidad, léxico, errores, cohesión, ortografía y calidad textual. Las estrategias más frecuentes incluyen repetición de tareas, role play, escritura colaborativa, feedback correctivo, translanguaging, CLIL, gamificación y aprendizaje basado en proyectos. La IA aparece de forma todavía limitada, principalmente vinculada al análisis automático de corpus y al apoyo tecnológico. Palabras clave: español L2; corpus escolar; alumnado inmigrante; revisión de alcance; inteligencia artificial. Keywords: Spanish L2; school corpus; immigrant students; scoping review; artificial intelligence.