Contenido
Introducción
Esta Guía de Uso Aplicado proporciona directrices y ejemplos para el uso responsable de la IA en la educación K-12, ayudando a los profesores a personalizar lecciones, identificar las necesidades de los estudiantes y enriquecer el aprendizaje mientras se protege la privacidad y el bienestar de los menores.
Razón
La IA puede ser un cambio de paradigma al crear trayectorias de aprendizaje adaptativas, ofrecer retroalimentación instantánea y atender a diversos niveles de habilidad. No obstante, los educadores deben garantizar que estas herramientas no comprometan la equidad (por ejemplo, penalizando ciertos contextos) ni infrinjan los derechos sobre los datos de los estudiantes. Una IA ética fomenta un entorno inclusivo que beneficia a todos los estudiantes, en lugar de agravar las disparidades existentes.
Principios Clave
- Transparencia: Comunicar a los estudiantes y padres cómo se utilizan las herramientas de IA, qué datos recopilan y cómo se protegen esos datos.
- Equidad: Asegurarse de que los algoritmos no etiqueten o clasifiquen a los estudiantes de manera que perpetúen estereotipos o perjudiquen a ningún grupo.
- Privacidad: Proteger los datos de los estudiantes para cumplir con las normativas de protección infantil (como COPPA) y las leyes locales de privacidad.
- Inclusividad: Desarrollar herramientas de IA que tengan en cuenta los diferentes estilos de aprendizaje, contextos lingüísticos y necesidades de accesibilidad.
- Centrado en las personas: Los profesores y consejeros siguen siendo esenciales. Los conocimientos generados por la IA deben guiar, no sustituir, el cuidado y el juicio humano.
Mejores Prácticas
- Divulgar el Uso de la IA: Informar a los padres, tutores y estudiantes sobre qué sistemas de IA se están utilizando y con qué propósitos.
- Proteger los Datos de los Estudiantes: Implementar la anonimización o el acceso restringido a datos sensibles de los estudiantes, y cumplir con las normativas locales sobre la información de los menores.
- Supervisar y Mitigar el Sesgo: Realizar verificaciones periódicas para asegurarse de que la IA no clasifique de manera desproporcionada a ciertos grupos demográficos de estudiantes como 'de alto riesgo' o 'de bajo rendimiento'.
- Mejorar la Colaboración Humano-IA: Los profesores deben interpretar los análisis impulsados por la IA, adaptando los planes de lecciones con empatía y conocimiento personal del contexto de cada estudiante.
- Ofrecer Alternativas: En casos en los que las familias no se sientan cómodas con las herramientas basadas en IA o los estudiantes tengan dificultades con la interfaz digital, proporcionar recursos tradicionales o intervenciones manuales.
Técnicas Específicas
Técnica 1: Trayectorias de Aprendizaje Adaptativas
Prompt por Defecto: Crea trayectorias de aprendizaje personalizadas para los estudiantes en la clase de matemáticas.
Prompt Actualizado: Crea trayectorias de aprendizaje adaptativas en matemáticas para los estudiantes, centrándote en la equidad y la inclusividad. Explica qué datos se recopilan para personalizar las lecciones, cómo garantizas que ningún grupo sea pasado por alto y cómo los profesores pueden revisar o modificar los niveles de dificultad sugeridos por la IA.
Técnica 2: Seguimiento del Progreso del Estudiante
Prompt por Defecto: Sigue el progreso de los estudiantes en la comprensión lectora.
Prompt Actualizado: Sigue el progreso en la comprensión lectora respetando la privacidad individual. Destaca cómo el sistema identifica áreas de mejora y qué medidas de protección están en marcha para evitar etiquetar a los estudiantes de manera injusta. Indica cómo los profesores pueden ajustar manualmente o añadir contexto a estos conocimientos derivados de la IA.
Técnica 3: Recursos Educativos Personalizados
Prompt por Defecto: Recomienda recursos educativos para proyectos de ciencias.
Prompt Actualizado: Recomienda recursos de ciencias para diferentes estilos de aprendizaje y grupos de edad. Aclara cómo las recomendaciones tienen en cuenta diversos contextos, necesidades lingüísticas o requisitos de educación especial, y cómo la IA garantiza el cumplimiento del consentimiento paterno para estudiantes más jóvenes.
Técnica 4: Análisis Predictivo para Apoyo a Estudiantes
Prompt por Defecto: Predice qué estudiantes podrían necesitar apoyo adicional en los próximos exámenes.
Prompt Actualizado: Predice qué estudiantes podrían necesitar apoyo adicional en los próximos exámenes, explicando los puntos de datos utilizados. Resalta que estas predicciones son provisionales, animando a los profesores y consejeros a investigar más a fondo y proporcionar intervenciones personalizadas sin estigmatización.
