Ideas de aprendizaje activo
El estudio de los sesgos en los algoritmos invita a los estudiantes de III Medio a reflexionar sobre la neutralidad de la tecnología. En un mundo cada vez más automatizado, es vital entender que los algoritmos pueden heredar y amplificar prejuicios humanos, afectando la justicia social y la equidad, en línea con el OA 6. Este tema conecta la computación con la formación ciudadana y la ética.
Actividad 01
Se presenta un caso ficticio de un algoritmo que otorga becas basándose en datos históricos sesgados. Los estudiantes deben debatir desde diferentes roles (programador, afectado, legislador) sobre la responsabilidad ética involucrada.
¿Pueden los algoritmos ser injustos o discriminatorios?
Actividad 02
Los grupos prueban herramientas de IA generativa de imágenes o texto buscando sesgos de género o etnia en los resultados. Deben documentar sus hallazgos y proponer formas de mitigar estos sesgos.
¿Cómo influyen los datos de entrenamiento en las decisiones de una IA?
Actividad 03
En parejas, los alumnos analizan qué pasaría si entrenamos un algoritmo de salud solo con datos de personas de una zona urbana acomodada. Deben identificar quiénes quedarían excluidos y por qué.
¿Qué responsabilidad tienen los programadores sobre sus creaciones?
Algunas notas para enseñar esta unidad
Cuidado con estas ideas erróneas
Creer que las computadoras son totalmente objetivas porque solo usan matemáticas.
Las matemáticas se aplican sobre datos recolectados por humanos, que pueden tener prejuicios; el análisis de casos históricos ayuda a desmitificar la 'objetividad' algorítmica.
Pensar que el sesgo es siempre intencional por parte del programador.
A menudo el sesgo es inconsciente o proviene de la estructura de la sociedad; el debate ético ayuda a entender la complejidad sistémica del problema.
Metodologías usadas en este resumen
Privacidad y Seguridad de la Información
Comprender los riesgos asociados al manejo de datos personales en aplicaciones digitales y redes sociales.
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Sostenibilidad y Tecnología
Evaluar el impacto ambiental del desarrollo tecnológico y el consumo de recursos computacionales a nivel global.
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