Tecnología · 7o Básico

Ideas de aprendizaje activo

Organización y Limpieza de Datos

Los estudiantes de 7° Básico aprenden mejor cuando conectan conceptos abstractos con acciones concretas. En este tópico, manipular datos reales les permite ver cómo la organización y limpieza impactan directamente en los resultados de análisis posteriores, haciendo tangible lo que de otro modo podría parecer lejano o técnico.

• Objetivos de Aprendizaje (OA)
• OA TEC 7oB: Manejo y Procesamiento de Información Digital

• 45–60 min
• Parejas → Toda la clase
• 3 actividades

Actividad 01

• Debate Formal
• 50 min · Toda la clase

Debate Formal: Algoritmos vs. Humanos

Se plantea un escenario donde una empresa usa un algoritmo para contratar personal. El curso debate: ¿Es más justo un algoritmo que no tiene prejuicios personales o un humano que tiene empatía? Deben usar argumentos sobre sesgos de datos.

¿Por qué es fundamental limpiar los datos antes de analizarlos?

Consejo de Facilitación

Durante el debate estructurado, asigne roles específicos a cada estudiante para asegurar su participación activa y evitar que el intercambio sea unilateral.

Qué observar

Presentar a los estudiantes una pequeña tabla con errores evidentes (ej. nombres de ciudades repetidos, números con comas en lugar de puntos decimales). Preguntarles: '¿Qué errores logran identificar en esta tabla? ¿Cómo proponen corregirlos?'

• Analizar
• Evaluar
• Crear
• Autogestión
• Toma de Decisiones

Actividad 02

• Resolución Colaborativa de Problemas
• 60 min · Grupos pequeños

Investigación Colaborativa: Big Data en Chile

En grupos, investigan cómo se usaron los datos masivos durante la pandemia en Chile (ej: movilidad, predicción de contagios) o cómo se usan en el transporte público (Tarjeta Bip). Presentan un panel con los beneficios y riesgos detectados.

¿Cómo podemos identificar datos duplicados o incorrectos en una tabla?

Consejo de Facilitación

En la investigación colaborativa, limite el tiempo de búsqueda a 15 minutos y pida a los grupos que compartan solo un hallazgo clave cada uno para mantener el enfoque.

Qué observar

Entregar a cada estudiante una tarjeta con una pregunta: 'Imagina que estás organizando una lista de tus compañeros de clase para un proyecto. ¿Qué tipo de información (columnas) incluirías en tu tabla? ¿Qué harías si descubres que dos compañeros tienen el mismo número de teléfono?'

• Aplicar
• Analizar
• Evaluar
• Crear
• Habilidades de Relación
• Toma de Decisiones
• Autogestión

Actividad 03

• Juego de Simulación
• 45 min · Grupos pequeños

Juego de Simulación: La Fábrica de Recomendaciones

Los estudiantes actúan como un 'algoritmo' de una red social. Reciben perfiles de usuarios con sus gustos y deben decidir qué contenido mostrarles para que se queden más tiempo conectados, reflexionando luego sobre las burbujas de información creadas.

¿Qué impacto tiene la organización de datos en la facilidad de su análisis?

Consejo de Facilitación

En la simulación de la fábrica de recomendaciones, entregue a cada equipo una lista de productos con errores de formato para que identifiquen y corrijan antes de procesarlos.

Qué observar

Plantear la siguiente pregunta al grupo: 'Si tuviéramos que analizar los datos de asistencia a eventos escolares, ¿por qué sería más importante tener los datos bien organizados y sin errores que tener muchos datos pero desordenados o incorrectos?' Fomentar la participación y que justifiquen sus respuestas.

• Aplicar
• Analizar
• Evaluar
• Crear
• Conciencia Social
• Toma de Decisiones

Algunas notas para enseñar esta unidad

Enseñar este tema requiere equilibrar lo técnico con lo ético. Empiece con ejemplos cotidianos que los estudiantes reconozcan, como cómo las redes sociales filtran contenido, antes de profundizar en conceptos como sesgos o calidad de datos. Evite usar solo teoría: los estudiantes necesitan manipular datos reales para entender por qué la limpieza importa. La investigación sugiere que cuando los estudiantes trabajan con datos locales o cercanos a su realidad, su compromiso y comprensión aumentan notablemente.

Los estudiantes demuestran dominio al identificar errores en datos, proponer correcciones y justificar sus decisiones basándose en ejemplos reales. Además, participan activamente en debates y simulaciones, mostrando comprensión de los sesgos algorítmicos y la importancia de la calidad de los datos.

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Cuidado con estas ideas erróneas

• Durante la Investigación Colaborativa: Big Data en Chile, algunos podrían pensar que 'el Big Data es solo para grandes empresas tecnológicas'.

  Durante la Investigación Colaborativa, entregue a cada grupo ejemplos concretos de proyectos chilenos de ciencia ciudadana o salud pública que usan Big Data (ej. monitoreo de calidad del aire en Santiago o predicción de brotes de dengue). Pídales que identifiquen qué tipo de datos recolectan y cómo los organizan para que vean su aplicabilidad más allá de lo comercial.

• Durante el debate Algoritmos vs. Humanos, algunos podrían afirmar que 'los algoritmos son siempre objetivos porque son matemáticos'.

  Durante el debate, muestre un caso real de discriminación algorítmica (ej. un sistema de contratación que favorece a ciertos apellidos). Pida a los estudiantes que analicen los datos de entrenamiento usados y discutan cómo los sesgos humanos se introducen en los algoritmos, usando la estructura del debate para guiar la reflexión.

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Metodologías usadas en este resumen

• Debate Formal
• Resolución Colaborativa de Problemas
• Juego de Simulación