En la evaluación objetiva del comportamiento (BR), los perros son calificados por su comportamiento en función de las observaciones realizadas durante una prueba de comportamiento. Sin embargo, las definiciones de comportamiento pueden diferir entre los evaluadores, y las definiciones propuestas por la inteligencia artificial (IA) pueden ayudar a estandarizar las medidas aplicadas. El objetivo de este estudio fue proponer un nuevo enfoque para evaluar la idoneidad de los perros para la educación asistida por animales (AAE) utilizando el método BR y las definiciones de comportamiento canino propuestas por la IA. El análisis se basó en grabaciones de video de 25 perros que participaron en pruebas que evaluaban la idoneidad de los animales para la AAE. Los perros fueron calificados por cinco observadores independientes. La fiabilidad entre evaluadores fue satisfactoria en 7 de 9 subpruebas (0.715-0.856) y baja en las 2 subpruebas restantes (0.667 en la Subprueba 2 y 0.617 en la Subprueba 5). Los resultados indican que el método BR basado en definiciones de IA produjo una fiabilidad interevaluador satisfactoria en una prueba que evalúa el comportamiento canino. Una comparación de las puntuaciones de las subpruebas en el método BR y el método de calificación subjetiva no reveló diferencias significativas. Por lo tanto, se puede concluir que el enfoque propuesto ofrece resultados prometedores y puede ser utilizado para desarrollar nuevas pruebas para evaluar la idoneidad de los perros para la AAE y, quizás, otros tipos de trabajo.