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Big data, analítica del aprendizaje y ética educativa

Comprender de qué manera los datos constituyen la fuente primaria de los sistemas de IA y cómo intervienen en los usos educativos, desde la vigilancia hasta la gobernanza algorítmica.

Semanas 5-6 Experimentación
Nodo Pedagógico

Tecnologías entre bastidores: dataísmo y gobernanza algorítmica Selwyn Cap. IV

Selwyn revela cómo las tecnologías de datos operan «entre bastidores» en educación, configurando decisiones pedagógicas sin transparencia ni participación de la comunidad educativa.

Lectura asignada

Selwyn, N. — Capítulo IV: “Tecnologías entre bastidores: dataísmo y gobernanza algorítmica”

Video 1: Presentación del nodo

Video 2: Conceptos clave

Nodo Técnico

Sobre una IA ética y de confianza Mitchell Cap. 7

Mitchell aborda las dimensiones éticas de la IA, explorando qué significa construir sistemas confiables y los desafíos inherentes a definir «equidad» y «justicia» algorítmica.

Lectura asignada

Mitchell, M. — Capítulo 7: “Sobre una IA ética y de confianza”

Video en construcción

Video 1: Presentación del nodo

Video en construcción

Video 2: Conceptos clave

Nodo Sociopolítico

Los datos. La clasificación Crawford Cap. III y IV

Crawford examina cómo se construyen los conjuntos de datos de entrenamiento y cómo los sistemas de clasificación de la IA reproducen y amplifican desigualdades sociales preexistentes.

Lectura asignada

Crawford, K. — Capítulos III y IV: “Los datos” y “La clasificación”

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Video 1: Presentación del nodo

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Video 2: Conceptos clave

Nodo Complementario

Incansable. Falible Harari, Y. (2024) — Nexus, Cap. 7-8

Harari reflexiona sobre la naturaleza incansable pero falible de las redes de información, incluyendo la IA, y sus implicaciones para la toma de decisiones a gran escala.

Lectura asignada

Harari, Y. (2024). Nexus, Capítulos 7-8: “Incansable” y “Falible”

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Video 1: Presentación del nodo

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Video 2: Conceptos clave

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Análisis Crítico y Reflexión Pedagógica

Ejercicio de auditoría: analiza qué datos generas en plataformas académicas, cómo podrían usarse y qué decisiones podrían derivarse de ellos. Acompaña con una discusión ética colectiva.

Análisis

Experimentación

Realizar un «audit de sesgo» con una IA generativa: hacer las mismas preguntas pedagógicas desde diferentes contextos culturales/socioeconómicos y documentar las diferencias en las respuestas.

Experimentación

Buenas Prácticas

Elaborar una política de datos para un curso o programa educativo, definiendo qué datos se recogen, con qué propósito, quién tiene acceso, y cómo se protege la privacidad estudiantil.

Buenas Prácticas