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Matriz de Saberes Previos: Dilemas Éticos con el Uso de la IA en la Educación Su
1. DILEMA ÉTICO: Privacidad y seguridad de datos:
Descripción: Uso de datos estudiantiles por IA sin consentimiento claro o finalidades ambiguas.
Ejemplo específico: Plataformas de aprendizaje (LMS) que analizan comportamientos sin consentimiento explícito.
Impacto en la teoría: Cuestiona teorías pedagógicas centradas en el alumno, como el constructivismo.
Impacto en la práctica profesional:
Obliga a instituciones a diseñar políticas de privacidad estrictas y capacitación en protección de datos.
2. DILEMA ÉTICO: Sesgos algorítmicos en evaluación:
Descripción: Algoritmos que reproducen estereotipos o discriminan a grupos vulnerables.
Ejemplo específico: Herramienta de calificación automática que favorece a estudiantes nativos de inglés.
Impacto en la teoría: Desafía la equidad en la evaluación educativa y la meritocracia.
Impacto en la práctica profesional:
Exige auditorías periódicas de algoritmos y capacitación docente en interpretación crítica de resultados.
3. DILEMA ÉTICO: Integridad académica y plagio.
Descripción: Uso de IA para generar trabajos o exámenes, falseando el aprendizaje auténtico.
Ejemplo específico: Estudiantes que utilizan ChatGPT para redactar ensayos sin citar la fuente.
Impacto en la teoría: Erosiona la teoría del aprendizaje significativo y la autonomía intelectual.
Impacto en la práctica profesional:
Instituciones deben redefinir políticas de evaluación y promover herramientas anti plagió basadas en IA.
4. DILEMA ÉTICO: Falta de transparencia (Caja Negra)
Descripción: Decisiones automatizadas sin explicación clara de sus criterios.
Ejemplo específico: Sistema de admisión que selecciona estudiantes sin revelar cómo pondera méritos.
Impacto en la teoría: Debilita la confianza en modelos pedagógicos basados en evidencia y justicia.
Impacto en la práctica profesional:
Profesores y administrativos deben exigir transparencia en algoritmos y diseñar protocolos de revisión.
5. DILEMA ÉTICO: Brecha de acceso a tecnología IA
Descripción: Desigualdad en el acceso a herramientas IA por recursos económicos o geográficos
Ejemplo específico: Estudiantes sin internet no pueden usar IA para tareas o investigaciones.
Impacto en la teoría: Contradice teorías de democratización educativa y justicia social.
Impacto en la práctica profesional:
Instituciones deben invertir en infraestructura y programas de inclusión digital.
6. DILEMA ÉTICO: Deshumanización del aprendizaje
Descripción: Sustitución de interacción humana por IA en tutorías o retroalimentación.
Ejemplo específico: Chatbots reemplazan a tutores en cursos en línea, limitando el diálogo crítico.
Impacto en la teoría: Desafía teorías socio constructivistas que priorizan la interacción humana en el aprendizaje.
Impacto en la práctica profesional:
Profesores deben equilibrar el uso de IA con espacios para el debate y la mentoría personalizada.
7. DILEMA ÉTICO: Propiedad intelectual y derechos de autor
Descripción: IA que replica contenido sin reconocer fuentes o autores originales.
Ejemplo específico: Generación de textos académicos basados en artículos sin citar a los investigadores.
Impacto en la teoría: Cuestiona nociones tradicionales de autoría y originalidad en la producción científica.
Impacto en la práctica profesional:
Universidades deben actualizar normas de propiedad intelectual y fomentar el uso ético de IA en investigación.
8. DILEMA ÉTICO: Impacto social a largo plazo.
Descripción: Automatización de roles docentes y administrativos, generando desempleo.
Ejemplo específico: IA que gestiona matrículas y reemplaza a personal administrativo en universidades.
Impacto en la teoría: Replantea teorías sobre el papel de la educación en la formación integral y ciudadana.
Impacto en la práctica profesional:
Profesionales deben adaptarse a nuevas competencias y liderar procesos de transformación ética.
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2 Replies
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Con respecto a la integridad y el plagio, nos lleva a los profesores a repensar nuevas actividades que permitan a los estudiantes redactar textos desde su propia iniciativa, aplicando los conocimientos previos, de tal manera, que se puedan motivar a escribir y crear sus propios análisis basados en retos, casos o proyectos aplicados al espacio académico.
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¡Hola!
Me parece muy pertinente el dilema que planteas sobre el uso de datos estudiantiles por plataformas de aprendizaje con IA. Me gustaría añadir que este dilema también pone sobre la mesa el principio de autonomía del estudiante, especialmente en niveles educativos superiores. Cuando los sistemas recopilan datos sin consentimiento informado o sin transparencia sobre su uso, se está vulnerando ese principio. A nivel ético, incluso si los datos se usan con fines positivos (como mejorar la experiencia de aprendizaje), el fin no justifica los medios si se compromete la libertad de decisión del estudiante.
Algo que me llamó la atención es que muchas veces se asume que la recolección de datos por parte de las plataformas LMS es neutra o inevitable, cuando en realidad hay alternativas. Por ejemplo, ¿por qué no desarrollar algoritmos que funcionen con datos anonimizados o con un modelo de recopilación mínima?. También cuestiono la idea de que basta con diseñar “políticas de privacidad estrictas”. Muchas veces esas políticas existen, pero los estudiantes no las comprenden o no se les da opción real de aceptarlas de forma informada. Creo que además de políticas, se necesita una educación digital ética, donde los estudiantes entiendan qué implicaciones tiene el uso de sus datos. ¿No sería esa también una forma de empoderamiento pedagógico coherente con el enfoque constructivista?
Gracias por tus aportes
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This reply was modified hace 1 month, 3 semanas by YULIANA.
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This reply was modified hace 1 month, 3 semanas by
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