Residuos Electrónicos (e-waste) y Reciclaje
Los alumnos investigan el problema de los residuos electrónicos y las soluciones de reciclaje y gestión sostenible.
Preguntas clave
- ¿Es posible diseñar tecnología que sea fácil de reparar y reciclar?
- ¿Qué riesgos para la salud y el medio ambiente plantean los residuos electrónicos?
- ¿Cómo podéis contribuir individualmente a la reducción del e-waste?
Competencias Clave LOMLOE
Sobre este tema
La privacidad y la ética de la Inteligencia Artificial (IA) son fronteras críticas de la ciudadanía digital. Los alumnos exploran el valor de sus datos personales y los riesgos de la vigilancia masiva. Se analiza cómo la IA toma decisiones que nos afectan (desde qué publicidad vemos hasta quién obtiene un crédito) y los posibles sesgos discriminatorios que estos sistemas pueden heredar de sus creadores.
El currículo LOMLOE busca que el alumnado comprenda sus derechos en la red y actúe de forma ética en entornos virtuales. Se debate sobre la responsabilidad de las máquinas y los límites éticos de la automatización. Este tema se aborda mejor mediante dilemas éticos aplicados a la tecnología y simulaciones de diseño de sistemas justos.
Ideas de aprendizaje activo
Dilema Ético: El Algoritmo de Selección
Los alumnos deben 'programar' los criterios de una IA para seleccionar candidatos a una beca. Luego, comparan sus criterios y descubren cómo ciertos sesgos pueden excluir injustamente a colectivos.
Debate formal: ¿Privacidad o Seguridad?
Se plantea el uso de cámaras de reconocimiento facial en el centro escolar. Los alumnos defienden posturas enfrentadas sobre el derecho a la intimidad frente a la prevención de conflictos.
Auditoría de Términos y Condiciones
En parejas, los alumnos analizan los contratos de aplicaciones populares. Deben encontrar qué datos ceden y proponer una versión 'ética' y comprensible de esos contratos.
Atención a estas ideas erróneas
Idea errónea comúnNo me importa la privacidad porque no tengo nada que ocultar.
Qué enseñar en su lugar
La privacidad es un derecho que protege nuestra libertad y autonomía. Los debates en clase ayudan a ver cómo el control de nuestros datos puede usarse para manipular nuestras decisiones futuras.
Idea errónea comúnLa IA es neutral porque se basa en matemáticas.
Qué enseñar en su lugar
La IA aprende de datos que pueden contener prejuicios humanos. El análisis de casos de sesgo algorítmico permite entender que la tecnología nunca es totalmente neutra.
Metodologías sugeridas
¿Estáis listos para enseñar este tema?
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Preguntas frecuentes
¿Qué es la huella digital?
¿Puede una IA ser responsable legalmente?
¿Cómo ayuda el aprendizaje basado en dilemas a entender la ética de la IA?
¿Qué derechos nos otorga el RGPD?
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