Ética algorítmica en la educación: un marco integrado para la formación ética de estudiantes mediante sistemas de inteligencia artificial

Algorithmic Ethics in Education: An Integrated Framework for Student Ethics Training Using Artificial Intelligence Systems

Resumo

La creciente integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior ha generado preocupaciones éticas, particularmente en términos de equidad y autonomía estudiantil. Este estudio introduce el Marco Integrado de Ética Algorítmica Educativa (MIEE), un modelo diseñado para mitigar los riesgos asociados con el uso de IA en entornos educativos. El MIEE se estructura en tres pilares fundamentales: el Módulo de Evaluación Ética Continua (MEC), el Sistema de Retroalimentación Ética Adaptativa (SREA) y la Plataforma de Colaboración Ética Multistakeholder (PCEM), los cuales facilitan la supervisión, el ajuste y la gobernanza participativa de los algoritmos educativos.

Para evaluar su impacto, se realizó un estudio piloto en cinco universidades, con la participación de 120 docentes y 450 estudiantes, empleando un diseño de métodos mixtos. Los resultados indican un incremento en la equidad algorítmica del 65% al 85% y en la autonomía estudiantil del 48% al 78%, lo que representa mejoras del 20% y 30% respectivamente (Validación MIEE Discusión, 2024). Estos hallazgos demuestran que el MIEE contribuye a un uso más ético de la IA, reduciendo los sesgos algorítmicos y promoviendo un aprendizaje más transparente y justo.

Se concluye que el MIEE es un modelo adaptable y viable para distintos contextos educativos, aunque futuras investigaciones deben explorar su aplicación en instituciones con menor grado de digitalización (Validación MIEE Discusión, 2024).