📘 Alfabetización de Datos en Contexto Educativo
La alfabetización de datos es la capacidad de comprender, evaluar y usar de forma crítica los datos generados por sistemas de inteligencia artificial en la educación. Para docentes y estudiantes, esta competencia es esencial en una era donde cada interacción digital produce información.
🔹 ¿Por qué es importante?
- Comprender qué son los datos: desde respuestas en evaluaciones hasta patrones de participación en foros.
- Identificar sesgos: los datos reflejan decisiones humanas (qué medir, cómo clasificar, a quién incluir).
- Evaluar la calidad de las fuentes: distinguir entre información confiable y datos incompletos o manipulados.
- Garantizar privacidad: saber qué datos pueden compartirse y cuáles deben protegerse.
🎯 Ejemplos educativos
- Un estudiante recibe recomendaciones de lecturas basadas en su actividad en un LMS.
- El docente revisa un informe de participación y observa que ciertos grupos participan menos: ¿es un sesgo del sistema o un patrón real?
- Un chatbot académico almacena preguntas frecuentes: ¿qué riesgos implica para la privacidad de los alumnos?
⚠️ Riesgos
- Opacidad: no siempre sabemos cómo se procesan los datos.
- Sobrecarga de información: dashboards con demasiadas métricas pueden confundir en lugar de ayudar.
- Manipulación algorítmica: decisiones automáticas que afectan el aprendizaje sin revisión docente.
📌 Actividad sugerida
Organiza un taller de “Caza de Sesgos”:
- Revisa con la clase un informe generado por IA.
- Identifica posibles sesgos o lagunas en los datos.
- Discute cómo mejorar la calidad y el uso de la información.
🌍 Referencias externas
- Marco de competencias para docentes en materia de IA – UNESCO
- Context Engineering: Why Context is the Real AI Differentiator – ClearPeople