📝 Evaluación de Impacto en Entornos Educativos

La evaluación ética del impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación requiere un marco que considere lo que las personas son capaces de ser y hacer, más allá de resultados cuantitativos.
El Enfoque de Capacidades (Capabilities Approach), propuesto por Amartya Sen y desarrollado por Martha Nussbaum, ofrece una perspectiva centrada en el desarrollo integral de capacidades humanas.

Este enfoque se orienta a determinar si la actividad fomenta las capacidades humanas centrales necesarias para una vida digna, como el pensamiento crítico, la autonomía, la afiliación social y el bienestar emocional.

📚 Capacidades clave a evaluar

Consulta también la explicación detallada de cada capacidad y su interpretación en contextos educativos con IA generativa.

Sentidos, Imaginación y Pensamiento
Considerar si la IA estimula o limita las facultades cognitivas. El trabajo repetitivo o simplificado puede mermar la creatividad y la complejidad intelectual.
Razón Práctica
Analizar si la IA fomenta la reflexión crítica y la autonomía para construir una concepción de buena vida.
Emociones y Afiliación
Evaluar el impacto en la autoestima, la interacción social y el respeto mutuo.
Desarrollo de Habilidades y Calidad del Trabajo
Observar si hay deskilling (pérdida de habilidades) o si la IA fortalece competencias como el juicio, la deliberación ética y la autonomía.
Sesgos y Brecha Digital Lingüística
Revisar cómo los sesgos y la predominancia del inglés afectan a comunidades lingüísticas y culturales diversas.
Acceso Equitativo
Garantizar que la distribución de beneficios de la IA sea inclusiva, especialmente para poblaciones vulnerables.

🧑‍🏫 Preguntas para el docente

Pensamiento crítico y creativo

¿La actividad evita el deskilling y promueve habilidades de alto valor?
¿Se enseña a identificar y evaluar la veracidad y sesgos en el contenido generado por IA?

Emociones y relaciones

¿Se fomenta el sentido de pertenencia y la colaboración?
¿Se abordan sesgos culturales, de género o raciales en la tecnología utilizada?

Calidad del trabajo y autonomía

¿Los estudiantes completan tareas significativas de principio a fin?
¿Tienen autonomía real sobre el uso de la IA?

Equidad y acceso global

¿Se considera la brecha digital lingüística?
¿Se promueve la alfabetización en IA con perspectiva de justicia global?

📏 Métodos de evaluación

Rúbricas de capacidades centrales
Medir pensamiento crítico, creatividad, autonomía y bienestar emocional.
Calidad del compromiso
Observar la profundidad y diversidad de habilidades desarrolladas, y el nivel de autonomía en decisiones.
Conciencia crítica y justicia global
Evaluar si se comprende el impacto global de la IA en desigualdad, sesgos y sostenibilidad.

💬 Caso: Debate filosófico con IA

Un debate con IA puede evaluarse en base a:

Sentidos, Imaginación y Pensamiento: estimulación del pensamiento original y la exploración conceptual.
Razón Práctica: desarrollo de autonomía intelectual y reflexión ética.
Afiliación: respeto mutuo y diversidad de perspectivas.
Control sobre el entorno: participación equitativa y libertad de expresión.

📌 Principios del Enfoque de Capacidades aplicados a la IA

Capacidades por encima del funcionamiento: garantizar libertad real de elección.
Cada persona como fin: evitar uso instrumental de los participantes.
Nivel mínimo de capacidades: asegurar que todos desarrollen pensamiento crítico básico.
Evitar preferencias adaptativas: no limitar aspiraciones por contextos injustos.
Innovación Responsable: incorporar valores humanos desde el diseño tecnológico.

🔗 Enlaces relacionados

📖 Referencias sobre Enfoque de Capacidades (en inglés)

Sen, A. (1979). Equality of what? Tanner Lecture on Human Values. Stanford University.
Nussbaum, M. (2000). Women’s Capabilities and Social Justice. Journal of Human Development, 1(2), 219–247. https://doi.org/10.1080/713678045
Sen, A. (1993). Capability and Well-being. En M. Nussbaum & A. Sen (Eds.), The Quality of Life. OUP.
Nussbaum, M. (2003). Capabilities as Fundamental Entitlements. Feminist Economics, 9(2–3), 33–59. https://doi.org/10.1080/1354570022000077926
Nussbaum, M. (2004). Beyond the Social Contract. Oxford Development Studies, 32(1), 3–18.
Guo, S., Lin, X., Coicaud, J. M., et al. (2019). Conceptualizing and Measuring Global Justice. Fudan Journal of the Humanities and Social Sciences, 12(4), 511–546. https://doi.org/10.1007/s40647-019-00267-1
De Sio, S., Almeida, F. T., & Van Den Hoven, J. (2024). The Future of Work. Critical Review of International Social and Political Philosophy, 27(5), 659–683. https://doi.org/10.1080/13698230.2021.2008204