Ciberacoso y Uso Responsable de Redes
Los alumnos identifican las formas de ciberacoso y ciberdelincuencia, desarrollando estrategias para un uso seguro, respetuoso y ético de las redes sociales.
Preguntas clave
- Diferencia entre ciberacoso, ciberbullying y otros delitos en la red.
- Analiza las consecuencias del ciberacoso para las víctimas y los agresores.
- Diseña un decálogo de buenas prácticas para un uso responsable de las redes sociales.
Competencias Clave LOMLOE
Sobre este tema
La Inteligencia Artificial (IA) está transformando nuestra sociedad y plantea dilemas éticos inéditos. En este tema, el alumnado de 1º de ESO se introduce en la reflexión sobre la responsabilidad de las máquinas y los sesgos algorítmicos. Según la LOMLOE, es fundamental que los estudiantes comprendan el impacto de la tecnología en los derechos humanos.
Analizamos cuestiones como: ¿puede una IA ser injusta? ¿Quién es responsable si un sistema automatizado comete un error? También exploramos qué capacidades humanas son insustituibles. Este contenido resulta fascinante para los alumnos cuando pueden experimentar con herramientas de IA y debatir sobre sus límites morales en situaciones cotidianas.
Ideas de aprendizaje activo
Debate Estructurado: El coche autónomo
Se presenta el dilema del tranvía aplicado a un coche sin conductor. Los alumnos deben debatir cómo debería programarse el coche ante un accidente inevitable y quién sería el responsable legal.
Investigación Colaborativa: Sesgos en la máquina
Los alumnos prueban generadores de imágenes o texto con profesiones (ej. 'médico', 'limpiador') y analizan si la IA reproduce estereotipos de género o raza, proponiendo formas de corregirlo.
Piensa-pareja-comparte: ¿Qué nos hace humanos?
Los alumnos listan tareas que hace la IA y tareas que creen que nunca debería hacer una máquina (ej. cuidar bebés, juzgar a alguien), compartiendo sus razones éticas.
Atención a estas ideas erróneas
Idea errónea comúnLa IA es neutral y objetiva porque es una máquina.
Qué enseñar en su lugar
Es fundamental explicar que la IA aprende de datos humanos que contienen prejuicios. El análisis de ejemplos de sesgos algorítmicos ayuda a entender que la tecnología refleja los valores de sus creadores.
Idea errónea comúnLa IA es mágica y puede pensar como una persona.
Qué enseñar en su lugar
Se debe aclarar que es matemática y estadística avanzada, no conciencia. Las simulaciones sobre cómo 'aprende' una IA ayudan a desmitificar su funcionamiento y a entender sus límites.
Metodologías sugeridas
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Preguntas frecuentes
¿Cómo ayuda el aprendizaje basado en dilemas a entender la IA?
¿Qué es un sesgo algorítmico?
¿Puede la IA sustituir a los profesores?
¿Por qué es importante la ética en la ingeniería de IA?
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