Más allá del resultado. Reflexión didáctica para identificar y mitigar sesgos algorítmicos

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DOI :

https://doi.org/10.31207/colloquia.v12i1.179

Mots-clés :

Inteligencia artificial generativa, sesgos algorítmicos, ética educativa, pedagogía crítica, docencia universitaria

Résumé

La incorporación acelerada de herramientas de inteligencia artificial generativa (IAGen) en la educación superior plantea diversos desafíos éticos, epistémicos y pedagógicos que exigen una respuesta crítica para y desde la docencia. Este artículo presenta una reflexión didáctica orientada a fortalecer las habilidades y capacidad del profesorado para identificar, analizar y mitigar los sesgos algorítmicos presentes en sistemas de IAGen aplicados a la práctica educativa. Inspirada en los planteamientos de la pedagogía crítica de Freire y en lecturas de la Escuela de Frankfurt, la propuesta busca advertir los riesgos de una neutralidad aparente que encubre dinámicas de exclusión epistémica. A través de tres núcleos articuladores —análisis empírico, categorización crítica de sesgos y diseño de estrategias didácticas— se plantea un modelo que puede ser replicable en distintos contextos educativos.

Para apoyar este enfoque, se propone una tabla que organiza estos núcleos a partir de sus características principales, actividades de identificación y resultados posibles.

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Publié

2025-12-20

Numéro

Rubrique

Dossier: Artificial Intelligence: Convergences, Challenges, and Transformations in the Contemporary World