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A partir de la lectura y análisis de los textos centrales y complementarios de esta capa, te proponemos desarrollar un ejercicio de auditoría crítica de los datos que produces en entornos digitales, con el fin de comprender cómo operan los sistemas de analítica del aprendizaje y cuáles son sus implicaciones pedagógicas, éticas y políticas.

Esta actividad busca que transites de una mirada instrumental sobre los datos a una comprensión sobre sus efectos pedagógicos, éticos y políticos en la educación.

Para ello te sugerimos una ruta:

1. Realiza un inventario de los datos que generas en distintos entornos, por ejemplo:

Plataformas académicas (LMS, aulas virtuales, repositorios, foros)

Herramientas de uso educativo (Google Docs, Drive, IA generativa, etc.)

Plataformas no académicas que también producen datos relevantes (redes sociales, buscadores, apps)

Con base en ello describe:

¿Qué datos produces? (tiempo de conexión, participación, clics, textos, interacciones, etc.)

¿En qué momentos del proceso de aprendizaje se generan?

¿Qué aspectos de tu actividad quedan registrados y cuáles no?

2. Analiza esos datos desde una perspectiva crítica:

¿Qué podrían “decir” esos datos sobre ti como profe, estudiante o investigador?

¿Qué aspectos de tu experiencia como sujeto de aprendizaje quedan reducidos o simplificados en esos datos?

¿Qué tipo de estudiante construyen esos datos?

¿Qué decisiones podrían tomarse a partir de ellos?
(evaluación, seguimiento, alertas, clasificación, intervención docente)

3.  A la luz de los textos de la capa, problematiza y toma una postura. Para ello te proponemos algunos asuntos que podrían ayudarte:

los supuestos pedagógicos que sustentan la analítica

los criterios de clasificación

las implicaciones éticas del uso de datos

condiciones bajo las cuales la analítica podría ser pedagógicamente pertinentes

límites que deberían establecerse

Recuerda los criterios evaluativos que están presente en todas las actividades:

1. Recuperación de autores de la capa (Citación directa o indirecta).

2. Comprensión teórica desde tu voz (posicionamiento).

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AUDITORIA CRÍTICA DE SESGOS EN SISTEMAS DE IA GENERATIVA

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AUDITORIA CRÍTICA DE SESGOS EN SISTEMAS DE IA GENERATIVA

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A partir de la lectura y análisis de los textos centrales y complementarios de esta capa, te proponemos desarrollar un ejercicio de experimentación crítica con sistemas de IA generativa, con el fin de identificar cómo operan los sesgos en la producción de respuestas y cuáles son sus implicaciones pedagógicas (sin descartar las éticas y sociales). Te dejamos una ruta que podría ayudarte en este ejercicio:

1. Elabora una o dos preguntas de carácter pedagógico, de acuerdo con tu contexto educativo/laboral/personal. Ejemplos de poca complejidad podrían ser:

¿Cómo enseñar matemáticas en primaria?

¿Qué estrategias usar para mejorar la comprensión lectora?

¿Cómo evaluar el aprendizaje de los estudiantes?

Luego, formula esa misma pregunta introduciendo variaciones de contexto, tales como:

Diferentes contextos socioeconómicos (rural, urbano, alta vulnerabilidad, etc.)

Diferentes países o regiones

Diferentes tipos de instituciones (pública, privada, élite, periferia)

Diferentes perfiles de estudiantes

2. Realiza las consultas en una herramienta de IA generativa y registra los prompts utilizados, guardando las respuestas obtenidas. Si ajustas las preguntas, documenta también esos cambios (Recuerda que para ello disponemos de la Bitácora de Vuelo).

3. Compara las respuestas obtenidas y analiza, podrías pensar en:

¿Qué diferencias aparecen entre los contextos?

¿Qué elementos se repiten independientemente del contexto?

¿Qué supuestos sobre educación, aprendizaje o enseñanza se evidencian?

¿Qué tipo de soluciones propone la IA para cada contexto?

¿Se identifican estereotipos, simplificaciones o generalizaciones?

Lleva a otro nivel este análisis a partir de los textos de la capa, reflexiona críticamente sobre los resultados del experimento. Podría ayudarte el que pienses en los criterios de clasificación que parecen operar en las respuestas; los sesgos presentes en la construcción de recomendaciones pedagógicas (si los hay); las implicaciones de estos sesgos en contextos educativos diversos; los riesgos de asumir estas respuestas como neutrales o universales.

Nota adicional: Si has identificado cambios en la manera en que estás interactúando con la IA (precisión o refinación de prompts) a partir de los aprendizajes construidos, cuéntanos para aprender contigo. Y comparte estos aprendizajes en las cápsulas de uso pedagógico que dejamos en la página de inicio del curso.

¡Éxitos!

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Esta actividad se centra en el diseño de una política de datos para un curso o programa educativo, con el fin de comprender cómo se toman decisiones sobre la recolección, uso y gestión de datos en educación, y cuáles son sus implicaciones pedagógicas, éticas y políticas.

Considera que tu política tenga los siguientes elementos.

1. Delimitación del contexto: corresponde al escenario para el cual diseñarás la política:

- Tipo de curso o programa (pregrado, posgrado, educación básica, virtual, presencial, etc.)

- Características del contexto (institución, población estudiantil, condiciones tecnológicas)

- Propósito formativo del curso o programa

2. Definición de los datos a recolectar: para ello ten presente estas preguntas: ¿Qué datos se recogerán? (participación, entregas, tiempos de conexión, interacciones, producciones, etc.) ¿En qué momentos del proceso educativo se generan? ¿Qué datos decides no recoger y por qué?

3. Propósito pedagógico de los datos: esto brindará cierto direccionamiento, necesario para delinear las intencionalidades. Piensa en preguntas como:

¿Para qué se recogen esos datos? (seguimiento, acompañamiento, evaluación, mejora del curso, etc.) ¿Qué decisiones pedagógicas se tomarán a partir de ellos? ¿Qué tipo de aprendizaje se privilegia al recoger esos datos?

Otros asuntos que podrías considerar, vinculados con principios éticos y de gobernanza y son:

¿Quién tiene acceso a los datos?
(docentes, estudiantes, institución, terceros)

¿Cómo se utilizan esos datos?

¿Qué límites se establecen en su uso?

¿Cómo se protege la privacidad de los estudiantes?

¿Qué riesgos éticos identificas?

¿Qué tipo de vigilancia podría derivarse del uso de estos datos?

¿Qué límites estableces para evitar usos indebidos o reduccionistas?

Finalmente será importante el que incorpores, para efectos de este seminario, una reflexión final en la que plantees tu posición frente al uso de datos en educación, de acuerdo con el autor central del nodo pedagógico (y/o nodos complementarios).