Más allá del resultado. Reflexión didáctica para identificar y mitigar sesgos algorítmicos
DOI:
https://doi.org/10.31207/colloquia.v12i1.179Palabras clave:
Inteligencia artificial generativa, sesgos algorítmicos, ética educativa, pedagogía crítica, docencia universitariaResumen
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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