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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: Dataísmo y gobernanza algorítmica

Video 2: Analítica del aprendizaje

Video 3: Tecnologías entre bastidores

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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 1: IA ética y de confianza

Video 2: Equidad y justicia algorítmica

Video 3: Confianza en los sistemas de IA

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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”

Video 1: Extracción de recursos y condiciones laborales

Video 2: Datos, información y sesgos

Video 3: Datos y cultura educativa

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Nodo Complementario

Lecturas y recursos complementarios

Dos lecturas literarias y filosóficas que iluminan el problema de los datos, la memoria y la desaparición de lo material, un artículo periodístico sobre la experiencia real de una escuela impulsada por IA — y siete videos que profundizan en big data, ética algorítmica y vigilancia educativa.

Lecturas recomendadas

Ogawa, Yoko. La policía de la memoria — Una novela sobre un mundo donde las cosas desaparecen progresivamente y una policía secreta vigila que nadie conserve recuerdos prohibidos. Una metáfora inquietante sobre la pérdida de datos, la vigilancia y el control de la información.

Han, Byung-Chul. No cosas — Un ensayo filosófico que analiza cómo la digitalización transforma nuestra relación con el mundo material, reemplazando las cosas por datos e información, y las consecuencias de esta desmaterialización para la experiencia humana.

Wired en Español«Los papás se enamoraron de esta escuela impulsada con IA. Resultó ser una pesadilla». Un reportaje que documenta la experiencia real de familias que apostaron por un modelo educativo basado en IA y se encontraron con promesas incumplidas, falta de transparencia y consecuencias inesperadas sobre el aprendizaje de sus hijos.

Leer el artículo en Wired
Video 1 de 7

La máquina de Skinner y la enseñanza programada

Video 2 de 7

Introductory to Squirrel AI Learning

Video 3 de 7

A teaching assistant named Jill Watson | Ashok Goel | TEDx

Video 4 de 7

The Last 6 Decades of AI — and What Comes Next | Ray Kurzweil | TED

Video 5 de 7

Aging will be cured within 20 years — here’s why | Prof. Derya Unutmaz

Video 6 de 7

The Thinking Game | Full documentary | Tribeca Film Festival

Video 7 de 7

¿Escuelas sin maestros? El rol de la IA en la educación, según Andrés Oppenheimer

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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 Ir al Padlet

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 Ir al Padlet

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.

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