Actividad 01
Debate en Parejas: Ética vs. Eficiencia
Divide la clase en parejas para debatir si priorizar la eficiencia de la IA justifica riesgos éticos, usando ejemplos como reconocimiento facial. Cada pareja prepara argumentos a favor y en contra en 10 minutos. Luego, presentan y votan como clase.
Explica los principios éticos que deben guiar el desarrollo y uso de la inteligencia artificial.
Consejo de facilitaciónDurante el debate en parejas, asegúrate de que cada alumno tenga tiempo para preparar argumentos basados en datos antes de discutir con su compañero.
Qué observarPresenta a los alumnos un titular de noticia sobre un caso de IA que ha generado controversia (ej. un algoritmo de contratación sesgado). Pregunta: ¿Qué principio ético se ha vulnerado? ¿Cómo podría haberse evitado? ¿Qué responsabilidad tienen los desarrolladores y los usuarios?
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Actividad 02
Análisis de Casos: Small Groups
Asigna a cada grupo pequeño un caso real de IA, como sesgos en algoritmos de contratación. Investigan impactos sociales con dispositivos y crean un informe visual. Comparten hallazgos en una galería ambulante.
Analiza el impacto de la IA en el mercado laboral y la toma de decisiones.
Consejo de facilitaciónEn el análisis de casos en grupos pequeños, proporciona fuentes con diferentes posturas para que los alumnos comparen perspectivas antes de llegar a conclusiones.
Qué observarPide a los estudiantes que escriban en una tarjeta: 1) Una ventaja de la IA en la sociedad actual, 2) Un riesgo ético asociado a su uso, y 3) Una pregunta que aún tengan sobre el tema.
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Actividad 03
Simulación Whole Class: Toma de Decisiones
La clase simula un consejo municipal decidiendo sobre el uso de IA en vigilancia. Votan opciones, discuten pros y contras en plenario y redactan una resolución ética colectiva.
Evalúa los desafíos y oportunidades que la IA presenta para el futuro de la sociedad.
Consejo de facilitaciónEn la simulación de toma de decisiones, asigna roles específicos a cada alumno (ej. desarrollador, usuario, afectado) para que la discusión sea más estructurada y realista.
Qué observarDurante la clase, muestra ejemplos de aplicaciones de IA (ej. un chatbot, un sistema de reconocimiento facial). Pide a los alumnos que levanten la mano si creen que la aplicación presenta un riesgo de sesgo algorítmico, y que expliquen brevemente por qué.
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Actividad 04
Mapa Conceptual Individual: Oportunidades y Riesgos
Cada alumno crea un mapa mental conectando impactos laborales y éticos de la IA con ejemplos personales. Lo revisan en parejas y comparten uno por mesa.
Explica los principios éticos que deben guiar el desarrollo y uso de la inteligencia artificial.
Consejo de facilitaciónPara el mapa conceptual individual, pide a los alumnos que usen colores para diferenciar oportunidades y riesgos, facilitando la identificación de patrones.
Qué observarPresenta a los alumnos un titular de noticia sobre un caso de IA que ha generado controversia (ej. un algoritmo de contratación sesgado). Pregunta: ¿Qué principio ético se ha vulnerado? ¿Cómo podría haberse evitado? ¿Qué responsabilidad tienen los desarrolladores y los usuarios?
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Generar clase completa→Algunas notas para enseñar esta unidad
Este tema se enseña mejor cuando se parte de ejemplos cercanos a los alumnos, como aplicaciones de IA que ya usan (redes sociales, asistentes virtuales). Es clave evitar un enfoque tecnocentrista; en su lugar, prioriza el análisis crítico de cómo estas herramientas impactan en la vida de las personas. La investigación sugiere que combinar debates con simulaciones mejora la retención de conceptos éticos y fomenta la empatía hacia los grupos afectados por sesgos algorítmicos.
Al finalizar las actividades, los alumnos deberían ser capaces de identificar sesgos en ejemplos reales de IA, argumentar equilibradamente sobre su impacto laboral y social, y proponer medidas éticas para su desarrollo. La participación activa en debates, simulaciones y mapas conceptuales demostrará su capacidad para transferir estos conocimientos a contextos cotidianos.
Atención a estas ideas erróneas
Durante el Debate en Parejas: Ética vs. Eficiencia, algunos alumnos pueden asumir que la IA es neutral.
Durante el debate, usa ejemplos concretos de sistemas de IA con sesgos conocidos (como algoritmos de contratación o reconocimiento facial) y pide a las parejas que identifiquen qué datos podrían haber causado esos sesgos antes de discutir su impacto ético.
Durante el Análisis de Casos: Small Groups, algunos alumnos pueden creer que la IA eliminará todos los empleos.
En el análisis de casos, proporciona datos del mercado laboral español o europeo que muestren la creación de nuevos puestos (ej. técnicos en ética digital o supervisores de IA) y pide a los grupos que comparen estas cifras con las tareas que se automatizan.
Durante la Simulación Whole Class: Toma de Decisiones, algunos alumnos pueden pensar que solo las grandes empresas se benefician de la IA.
En la simulación, incluye ejemplos de PYMES o ONGs que usan IA para mejorar servicios (ej. chatbots en salud pública o herramientas de accesibilidad) y asigna roles que representen a estos actores para que los alumnos vean su utilidad inclusiva.
Metodologías usadas en este resumen