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Ángela María señala un dilema ético clave: la manipulación de datos demográficos y cómo los algoritmos de IA pueden perpetuar sesgos históricos y discriminación. Este es un tema ampliamente documentado en la investigación de IA, donde se reconoce que los algoritmos no son neutrales. Como docente en ciencias sociales, es fundamental que fomentemos la alfabetización algorítmica entre los estudiantes, algo que Juan Daniel también menciona. Los estudiantes deben aprender no solo a usar estas herramientas, sino a cuestionar los datos que generan y a analizar críticamente las fuentes para evitar caer en la aceptación ciega de la información producida por IA. En el curso, se aborda la importancia de supervisar los algoritmos y eliminar sesgos en las herramientas utilizadas, lo cual podría ser un buen recurso para integrar en tu enseñanza.
Manipulación de imágenes satelitales:
Este es un punto de preocupación especialmente relevante en disciplinas como la geografía. La manipulación de imágenes para resaltar o esconder ciertas áreas geográficas puede influir en decisiones políticas y territoriales de gran importancia. Juan Daniel sugiere un enfoque basado en alfabetización digital y tecnologías como blockchain para garantizar la autenticidad de los datos geográficos, lo cual es una solución innovadora. La alfabetización mediática es clave en este contexto para que los estudiantes no solo aprendan a consumir datos, sino también a verificar y contrastar múltiples fuentes. Este enfoque puede empoderar a los estudiantes para navegar un mundo digital cada vez más complejo.
Favoritismo político y social:
En cuanto al favoritismo político y social en los algoritmos, es vital que los docentes sean conscientes de que las IA no están exentas de prejuicios ideológicos. Como mencionas, la IA puede influir en el contenido que se presenta a los estudiantes y promover ciertas narrativas sobre otras. Esto se relaciona con el principio de transparencia y explicabilidad en el uso de IA en educación. Crear un ambiente en el aula donde se fomente la diversidad de opiniones es esencial, algo que tú ya haces al buscar un equilibrio entre la IA y la enseñanza crítica. Es importante recordar que la IA no debería ser una fuente incuestionable de información, sino un recurso que se debate y evalúa constantemente desde diferentes perspectivas.
Educación algorítmica y pérdida de humanismo:
Tu preocupación sobre la estandarización del aprendizaje a través de la IA y la pérdida de la personalización en disciplinas como las ciencias sociales es completamente válida. La educación algorítmica tiende a automatizar y homogeneizar los procesos educativos, lo que puede suprimir la creatividad y la interpretación en los estudiantes. Como lo mencionas, las ciencias sociales requieren un enfoque personalizado y crítico, donde la IA debería ser solo una herramienta complementaria para facilitar, pero no reemplazar, la enseñanza personalizada. En tu caso, equilibrar el uso de herramientas automatizadas con una enseñanza humana enfocada en la creatividad y el pensamiento crítico parece ser el enfoque más adecuado.
Evaluación automatizada:
El último punto, sobre la evaluación automatizada en temas sociales complejos, es una preocupación importante que también ha sido debatida en el curso. Las herramientas de IA que evalúan ensayos o trabajos suelen no captar la profundidad de los argumentos, especialmente en áreas que requieren un análisis ético o histórico detallado. Es alentador que en tu práctica complementes estas herramientas con evaluaciones humanas, ya que esto asegura que los estudiantes reciban una retroalimentación adecuada y que se valore el pensamiento crítico por encima de una simple automatización del proceso de calificación. Esto está alineado con las reflexiones sobre el impacto de la IA en la evaluación que se abordan en los materiales del curso.
Muchas gracias por participar: Sigue adelante, ¡estás formando una generación de pensadores críticos que harán la diferencia en el mundo!
Tutor
Hugo Hernando Diaz