Nos acercamos al final del recorrido, y esta semana nos detenemos a mirar con atención uno de los temas más importantes del curso: la dimensión ética y humana de las analíticas de aprendizaje.
Después de haber explorado cómo los datos pueden ayudarnos a comprender, mejorar y personalizar los procesos educativos, llega el momento de plantearnos preguntas esenciales:
-¿Podemos confiar en los modelos que usamos?
-¿Son justas las decisiones que tomamos con ellos?
-¿Protegemos adecuadamente la privacidad y los derechos de nuestro alumnado?
La unidad 5 nos invita a reflexionar sobre la justicia, la equidad y la confiabilidad en el uso de la inteligencia artificial y las analíticas de aprendizaje.
Exploraremos el marco normativo que las regula, los riesgos de los sesgos algorítmicos y las recomendaciones internacionales para avanzar hacia una IA educativa responsable.
Más allá de los datos, este bloque trata sobre valores, responsabilidad y confianza.
El reto de esta semana será completar el cuestionario final evaluable, una de las dos actividades obligatorias del curso junto al taller de coevaluación de la Unidad 2.
Para conseguir la insignia digital INTEF, será necesario superar al menos el 50% del plan de actividades, es decir:
-Haber completado y evaluado la tarea del taller de coevaluación (unidad 2).
-Y superar el cuestionario final de esta unidad 5.
Además, recuerda que hoy, 28 de octubre, se abrirá la fase de evaluación entre iguales, en la que podrás revisar y valorar los trabajos de tres compañeros/as. Esta fase permanecerá abierta hasta el 5 de noviembre a las 23:55 h (hora peninsular).
Si aún no lo has hecho, te animamos también a:
–Ver la grabación de la mesa redonda sobre analítica de datos e inteligencia artificial en educación, con Tíscar Lara y Carlos Magro, disponible en la pestaña Eventos semanales.
-Y seguir participando en el Padlet colaborativo de fuentes de datos educativos, que continúa abierto y recibiendo nuevas aportaciones.
Entramos en la etapa en la que la técnica y la ética se dan la mano.
Mirar los datos con responsabilidad significa reconocer que detrás de cada número hay una historia, una persona, una oportunidad de mejora.
Este es el momento de pensar cómo queremos que la analítica sirva a la educación, y no al revés.