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  Matriz de Saberes Previos: Dilemas Éticos en el Uso de la IA en la Educación Sup

  Posted by PAOLA ANDREA on 27 septiembre, 2024 at 1:00 pm

  Para abordar este tema, se construyo la siguiente matriz que se centra en los dilemas éticos que se presentan en el uso de la IA dentro del campo de la Matemáticas, desde la perspectiva del aprendizaje y la enseñanza como en la evaluación.

  Dilema Ético

  Dependencia para resolver problemas: Los estudiantes utilizan la IA para resolver problemas matemáticos
  complejos como en materias de cálculo integral o diferencial, llegando a tal
  punto en generar dependencia de la misma, y no desarrollar pensamiento crítico
  y habilidades para su desarrollo. Ejemplo: Mathway, WolframAlpha photomath y
  Symbolab, son algunas herramientas que los estudiantes emplean para desarrollar
  actividades complejas sin intentar poner en practica los conocimientos
  adquiridos durante la clase, para luego presentarlos como de su propia autoría
  sin entender cómo se desarrolló.

  <i style=””>Impacto en la Teoría y practica Teóricamente, el desarrollo del pensamiento crítico y analítico se ve perjudicado porque los estudiantes no se involucran en la construcción del conocimiento. En la práctica, los profesores tienen dificultades para evaluar si los estudiantes realmente entienden los procesos matemáticos o si simplemente están utilizando la herramienta para encontrar respuestas.<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>

  Dilema Ético<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>

  Evaluación Automatizada: Podemos emplear la IA para automatizar la calificación de ejercicios de
  matemáticas, centrándose solo en el resultado final y no en el procedimiento. Ejemplo: Un estudiante desarrolla una evaluación y con la automatización se marca
  como incorrecta una respuesta, sin tener en cuenta que el procedimiento esta
  bien desarrollado. El estudiante pierde la oportunidad de retroalimentación y
  aprender de los errores, puesto que no hay un control humano.<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>

  Impacto en la Teoría y practica: Es de vital importancia el rol del docente en la evaluación y
  retroalimentación, para que el estudiante no se sienta desmotivado con el
  razonamiento planteado. Por tal motivo los docentes debemos equilibrar el uso
  de estas herramientas para que complementen, en lugar de reemplazar la retroalimentación
  humana.

  Dilema Ético
  

  Desigualdad de Acceso a Recursos Computacionales: La IA, puede ayudar a resolver problemas matemáticos sencillos y otros
  más especializados, para los cuales se necesitará de software especializado, el
  cual, generará desigualdad entre los estudiantes que pueden acceder a ellos y
  los que no. Ejemplos: Los estudiantes con recursos limitados no tienen acceso a plataformas
  como Mathway, WolframAlpha , MatLab, entre otras, para dar respuesta a
  problemas más avanzados, mientras que los demás compañeros podrán dar respuesta
  con más detalles y ser mucho más precisos.
  

  Impacto en la Teoría y practica: La equidad en el acceso a las herramientas de aprendizaje es un tema teórico importante. En la práctica, hay disparidades en el aprendizaje y el desempeño de los estudiantes, lo que podría afectar sus calificaciones y oportunidades académicas futuras.<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>

  Dilema Ético

  Generación de pruebas automáticas: Plataformas como ChatGPT, Gemini, Copilot, entre otras pueden crear
  actividades y pruebas de forma automática, a arriesgándose que los ejercicios
  no estén alineados con los objetivos de aprendizaje y presenten errores en su
  formulación. Ejemplo: un docente realiza una evaluación automática de algebra, y durante su
  desarrollo se da cuenta que las preguntas tienen errores y el nivel de
  dificultad no es el indicado. Se genera confusión por parte de los estudiantes,
  y se ve afectada la validez de la evaluación.

  Impacto en la Teoría y practica: En teoría, surge un dilema con la calidad y precisión del contenido creado por la inteligencia artificial. En la práctica, el uso de estas herramientas debe revisarse y complementarse con el criterio profesional de los docentes para garantizar que los materiales preparados cumplan con los objetivos educativos establecidos.

  
  

  Podemos concluir que, al implementar IA en el proceso de enseñanza de las matemáticas, genera oportunidades y desafíos. La IA facilita el aprendizaje, automatiza procesos, y proporciona nuevas alternativas o formas de resolver problemas. Por consiguiente, el uso excesivo de esta tecnología puede causar dependencia y deshumanización en el proceso de evaluación y desigualdad de acceso. Es fundamental que los docentes sean mediadores ente las IA y los estudiantes, fomentando el entendimiento de los procesos matemáticos y no en la respuesta del problema. Además, es de vital importancia, enseñar a los estudiantes a utilizar esta tecnología de forma ética, critica y moral, asegurándose de que puedan complementar sus actividades y no reemplacen las habilidades matemáticas que desarrollan a nivel académico y profesional.

  Un desafío ético clave es equilibrar el uso de la inteligencia artificial para mejorar el aprendizaje sin comprometer la integridad y la equidad educativas. Sólo así se podrán integrar de forma responsable y eficaz las herramientas de inteligencia artificial en los entornos educativos.

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  PAOLA ANDREA replied hace 1 día, 6 horas 1 Member · 0 Replies
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