Filosofía · 1° Bachillerato

Ideas de aprendizaje activo

Ética de la Inteligencia Artificial

La ética de la inteligencia artificial requiere un aprendizaje activo porque los conceptos son abstractos y se comprenden mejor cuando se discuten con ejemplos concretos. Las actividades propuestas conectan dilemas reales con el marco teórico, permitiendo a los alumnos transferir su conocimiento a situaciones cotidianas donde la tecnología ya influye en decisiones sociales.

• Competencias Clave LOMLOE
• LOMLOE: Bachillerato - Ciudadanía digital
• LOMLOE: Bachillerato - Impacto tecnológico

• 35–50 min
• Parejas → Toda la clase
• 4 actividades

Actividad 01

• Debate formal
• 45 min · Parejas

Debate en Parejas: Autonomía vs. Control Humano

Divide la clase en parejas para preparar argumentos a favor y en contra de dar autonomía total a la IA en decisiones médicas. Cada pareja debate durante 5 minutos ante el grupo, registrando contraargumentos en una tabla compartida. Concluye con una votación clase y reflexión individual.

Analiza los dilemas éticos que surgen cuando las máquinas toman decisiones con impacto humano.

Consejo de facilitación

Durante el Debate en Parejas: Autonomía vs. Control Humano, asigna roles claros (por ejemplo, defensor de la autonomía y defensor del control humano) para evitar que las discusiones se desvíen hacia generalidades.

Qué observar

Presenta a los alumnos un caso hipotético: 'Una IA se utiliza para asignar recursos sanitarios limitados. ¿Cómo nos aseguramos de que sea justa y no discrimine a ciertos grupos?' Pide a los estudiantes que debatan en pequeños grupos y presenten tres principios éticos clave que debería seguir esta IA.

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

Actividad 02

• Debate formal
• 50 min · Grupos pequeños

Análisis de Casos: Sesgo Algorítmico

En pequeños grupos, asigna casos reales como el sesgo en algoritmos de contratación. Los alumnos identifican el sesgo, sus impactos sociales y proponen soluciones éticas. Presentan hallazgos en un póster y discuten en plenario.

Critica el problema del sesgo algorítmico y sus implicaciones para la justicia social.

Consejo de facilitación

En el Análisis de Casos: Sesgo Algorítmico, proporciona a cada grupo una tabla con criterios específicos para evaluar los sesgos, como el origen de los datos o el impacto en grupos vulnerables.

Qué observar

Entrega a cada estudiante una tarjeta con la pregunta: '¿Cuál es el mayor riesgo ético de la IA para la sociedad y por qué?'. Pide que respondan en una frase y que propongan una medida concreta para mitigar ese riesgo.

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

Actividad 03

• Debate formal
• 40 min · Toda la clase

Diseño Colectivo: Código Ético IA

La clase entera brainstormea principios éticos para IA en una pizarra digital. Votan por los más relevantes y redactan un manifiesto grupal. Cada alumno contribuye con un ejemplo práctico de aplicación.

Diseña principios éticos para el desarrollo y uso responsable de la inteligencia artificial.

Consejo de facilitación

Para el Diseño Colectivo: Código Ético IA, usa una pizarra colaborativa donde los estudiantes construyan colectivamente una lista de principios, destacando en tiempo real cómo cada aportación se relaciona con los anteriores.

Qué observar

Muestra a los alumnos dos ejemplos de titulares sobre IA (uno positivo, otro negativo). Pide que identifiquen qué principio ético (privacidad, sesgo, autonomía, etc.) se ve más afectado en cada titular y que lo expliquen brevemente.

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

Actividad 04

• Debate formal
• 35 min · Individual

Simulación Individual: Dilema Ético

Cada alumno recibe un escenario de privacidad en IA y escribe una decisión justificada. Luego, en círculo, comparten y debaten alternativas, ajustando sus posiciones basados en retroalimentación.

Analiza los dilemas éticos que surgen cuando las máquinas toman decisiones con impacto humano.

Consejo de facilitación

En la Simulación Individual: Dilema Ético, entrega a cada alumno un escenario con variables ocultas que deberá descubrir durante la reflexión guiada para profundizar en su análisis.

Qué observar

Presenta a los alumnos un caso hipotético: 'Una IA se utiliza para asignar recursos sanitarios limitados. ¿Cómo nos aseguramos de que sea justa y no discrimine a ciertos grupos?' Pide a los estudiantes que debatan en pequeños grupos y presenten tres principios éticos clave que debería seguir esta IA.

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

Algunas notas para enseñar esta unidad

La enseñanza de este tema funciona mejor con un enfoque basado en problemas y la pedagogía del conflicto sociocognitivo. Evita presentar la ética de la IA como un conjunto de normas abstractas: en su lugar, trabaja con controversias reales donde los alumnos deban asumir roles y defender posturas opuestas. La investigación muestra que este método mejora la argumentación y reduce la simplificación de dilemas complejos.

Al finalizar la unidad, los estudiantes podrán identificar sesgos en algoritmos, argumentar sobre autonomía versus control humano y proponer principios éticos para el diseño de IA. El éxito se medirá por su capacidad para fundamentar sus posturas con ejemplos y contraejemplos durante los debates, análisis y simulaciones.

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Atención a estas ideas erróneas

• Durante el Análisis de Casos: Sesgo Algorítmico, algunos alumnos pueden creer que la IA es neutral.

  Usa los casos proporcionados para que identifiquen cómo los datos de entrenamiento reflejan desigualdades sociales. Pide que señalen ejemplos concretos de sesgo en los conjuntos de datos y discutan cómo estos afectan a grupos específicos.

• Durante el Debate en Parejas: Autonomía vs. Control Humano, algunos pueden argumentar que las máquinas no plantean dilemas éticos.

  En el debate, pide a los estudiantes que se enfoquen en las consecuencias humanas de las decisiones automatizadas. Usa ejemplos como sistemas de contratación o evaluación de riesgos para que identifiquen cómo la falta de supervisión humana puede perpetuar errores.

• Durante la Simulación Individual: Dilema Ético, algunos pueden asumir que la privacidad se protege automáticamente.

  En la simulación, incluye un escenario donde la IA recopila datos sensibles sin consentimiento. Pide a los estudiantes que propongan salvaguardas concretas y evalúen su viabilidad en contextos reales.

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Metodologías usadas en este resumen

• Debate formal