Simulador de dilemas éticos en IA educativa

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Dilemas éticos en IA (educación)

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Rocio Moreno

España

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Simulador de dilemas éticos en IA educativa


Simulador de dilemas éticos en IA educativaVersión en línea Dilemas éticos en IA (educación) por Rocio Moreno 1 ¿Cuál es la práctica ética básica al usar IA para monitorear el progreso de estudiantes? a Informar de uso y propósitos a estudiantes y familias b Tomar decisiones sin revisión humana c Ocultar las métricas para evitar preocupaciones d Usar datos sin avisar a nadie 2 ¿Qué deben hacer las instituciones antes de implementar IA para evaluación? a Recopilar datos sin límites b Ignorar la seguridad de datos c Establecer políticas de consentimiento, datos y revisión humana d Usar IA como único juez de todo 3 Si la IA comete un error en la calificación, ¿qué es lo correcto? a Ignorar el error b Revisar la calificación y corregirla manualmente c Recalcular automáticamente sin verificación d Culpar al sistema del estudiante 4 ¿Cuál es un riesgo ético clave de IA en educación? a Mejora automática de memorización b Aumento de la claridad de instrucciones c Sesgos en datos que afecten a grupos de estudiantes d Reducción del tiempo de clase 5 ¿Qué implica transparencia en IA educativa? a Requerir solo consentimiento verbal b Explicar cómo funciona la IA y qué datos usa c Usar IA sin dejar rastro de datos d Mantener en secreto el algoritmo 6 ¿Qué hacer con datos sensibles de estudiantes? a Protección, minimización y acceso limitado b Usar sin consentimiento explícito c Compartir con anunciantes d Mantener abiertos todos los datos 7 ¿Qué rol debe tener el docente frente a una IA educativa? a Eliminar intervención humana b Confiar ciegamente en la IA c Tomar decisiones finales y revisar resultados d Ignorar las sugerencias de la IA 8 Si se detecta sesgo en la IA, ¿qué acción prioritaria? a Ignorar para no interrumpir clase b Ajustar solo las notas finales c Detener y corregir el sesgo antes de seguir d Cambiar de proveedor sin informar 9 ¿Qué se entiende por uso responsable de IA en educación? a Equilibrar beneficio educativo con derechos y privacidad b Operar sin supervisión c Maximizar métricas sin límites d Recolectar todos los datos posibles 10 ¿Qué implica la equidad algorítmica en IA educativa? a Usar siempre el mismo modelo b Esforzarse por no discriminar por origen, género o condición c Ignorar diferencias culturales d Priorizar rendimiento alto en todos Explicación 1 Informar promueve transparencia; las otras opciones reducen la confianza y pueden vulnerar derechos. 2 Las políticas y revisión humana limitan sesgos y protegen derechos. 3 La revisión humana corrige sesgos y garantiza justicia. 4 Sesgos pueden reproducir desigualdades; la mitigación es esencial. 5 Explicar procesos y datos aumenta confianza y rendición de cuentas. 6 Protección y minimización reducen riesgos y cumplen derechos. 7 La supervisión humana evita errores y sesgos. 8 Corregir sesgos protege derechos y equidad. 9 El equilibrio es clave para ética y privacidad. 10 La equidad busca no amplificar desigualdades.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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¿Cuál es la práctica ética básica al usar IA para monitorear el progreso de estudiantes?

¿Qué deben hacer las instituciones antes de implementar IA para evaluación?

Si la IA comete un error en la calificación, ¿qué es lo correcto?

¿Cuál es un riesgo ético clave de IA en educación?

¿Qué implica transparencia en IA educativa?

¿Qué hacer con datos sensibles de estudiantes?

¿Qué rol debe tener el docente frente a una IA educativa?

Si se detecta sesgo en la IA, ¿qué acción prioritaria?

¿Qué se entiende por uso responsable de IA en educación?

¿Qué implica la equidad algorítmica en IA educativa?

Explicación