Secuencia Didáctica con Proyecto Guiado sobre Ética y IA en Programación

Meta de aprendizaje

Comprender críticamente cómo cambia el aprendizaje de la programación en la era de la inteligencia artificial, analizando las implicaciones éticas y sociales del uso de IA en el desarrollo de software, y evaluando la adaptación de modelos pedagógicos tradicionales para incorporar competencias relacionadas con IA.

Duración total

4 horas, distribuidas en una semana, divididas en 3 actividades secuenciadas y un cierre integrador.

Contexto y metodología

Dirigida a estudiantes universitarios de Ingeniería de Sistemas con experiencia previa en IA aplicada a programación, pero con dificultades para el análisis crítico de fuentes académicas y éticas. Se emplea un enfoque de Aprendizaje Basado en Retos (ABR) y Aprendizaje Invertido para fomentar la autonomía, el trabajo colaborativo y el pensamiento crítico.

Materiales y recursos

• Acceso a biblioteca digital o bases de datos académicas (IEEE Xplore, Google Scholar, JSTOR, etc.).
• Computadoras con acceso a internet (opcional, pero recomendable).
• Plataforma de colaboración en línea (Google Docs, Microsoft Teams o similar) para trabajo en equipo.
• Material impreso con pautas para análisis crítico de fuentes académicas y ética en IA.
• Pizarra o rotafolio para síntesis grupal.

Actividades

Actividad 1: Exploración y análisis crítico de fuentes académicas sobre IA en programación (1 hora)

• Objetivo parcial: Desarrollar habilidades para identificar, seleccionar y analizar críticamente fuentes académicas sobre el impacto de la IA en el aprendizaje de la programación.
• Materiales: Pautas impresas para análisis crítico, acceso a bases de datos académicas, computadora o dispositivos de consulta.
• Procedimiento:
  1. Docente: Introduce brevemente el desafío: “¿Cómo la IA está transformando la forma en que aprendemos a programar?”, enfatizando la importancia de evaluar críticamente la información. (10 min)
  2. Estudiantes: En equipos de 3-4, buscan y seleccionan 2-3 artículos académicos recientes (últimos 5 años) que aborden el cambio en el aprendizaje de la programación por IA. Aplican pautas para evaluar rigor, relevancia y sesgos. (30 min)
  3. Docente: Monitorea, orienta y responde dudas, promoviendo reflexión sobre criterios de calidad y ética en las fuentes. (10 min)
  4. Estudiantes: Preparan un resumen crítico breve con aspectos clave y posibles limitaciones de las fuentes. (10 min)

Transición:

Antes de pasar a la siguiente actividad, verifica que cada equipo haya identificado los aspectos éticos y sociales discutidos en las fuentes y comprendan las herramientas para el análisis crítico.

Actividad 2: Análisis de casos reales y debate sobre implicaciones éticas y sociales (1.5 horas)

• Objetivo parcial: Examinar casos reales de uso de IA en programación, evaluando sus implicaciones éticas y sociales mediante un debate estructurado.
• Materiales: Descripciones de casos reales (preparadas por el docente), espacio para debate, pizarra o rotafolio.
• Procedimiento:
  1. Docente: Presenta 2-3 casos reales (por ejemplo, uso de IA para generar código, detección automática de errores, o sistemas con sesgos en software). Explica el contexto y los dilemas éticos involucrados. (20 min)
  2. Estudiantes: En equipos, analizan uno de los casos asignados, identificando riesgos, beneficios y responsabilidades éticas. Preparan argumentos para debate. (30 min)
  3. Docente: Facilita un debate estructurado donde cada equipo expone su análisis y responde preguntas críticas de otros estudiantes. (30 min)
  4. Estudiantes: Reflexionan sobre cómo estos dilemas impactan el aprendizaje y la práctica profesional en programación con IA. (10 min)

Transición:

Antes de avanzar, confirma que los estudiantes puedan articular claramente las implicaciones éticas y sociales, y relacionarlas con el proceso de aprendizaje y enseñanza de la programación.

Actividad 3: Proyecto guiado — Propuesta para adaptar modelos pedagógicos tradicionales integrando competencias en IA (1.5 horas)

• Objetivo parcial: Diseñar propuestas fundamentadas para adaptar modelos pedagógicos en programación que incorporen competencias relacionadas con IA y reflexión ética.
• Materiales: Plantilla para propuesta pedagógica, dispositivos para consulta (opcional), pizarra o rotafolio.
• Procedimiento:
  1. Docente: Presenta brevemente los modelos pedagógicos tradicionales en programación y plantea el reto de integrarlos con competencias en IA y ética. (15 min)
  2. Estudiantes: En equipos, elaboran una propuesta que incluya:
     • Competencias específicas en IA para el aprendizaje de programación.
     • Actividades y recursos didácticos sugeridos.
     • Consideraciones éticas y sociales a integrar.
     Utilizan los insumos de actividades previas. (60 min)
  3. Docente: Supervisa, orienta y fomenta la argumentación basada en evidencias académicas y éticas. (15 min)

Transición:

Antes del cierre, asegúrate que los equipos tengan propuestas coherentes, con fundamentos claros y vinculación con los aprendizajes previos.

Cierre integrador y evaluación formativa (30 minutos)

• Objetivo parcial: Sintetizar aprendizajes y evaluar la comprensión crítica sobre el cambio en el aprendizaje de la programación en la era de la IA.
• Procedimiento:
  1. Estudiantes: Cada equipo presenta brevemente su propuesta pedagógica (5 minutos por equipo, dependiendo del número de grupos). (15-20 min)
  2. Docente: Facilita una sesión de preguntas y respuestas, promoviendo reflexión crítica y retroalimentación constructiva. (10 min)
  3. Estudiantes y docente: Realizan una metacognición colectiva sobre los aprendizajes, retos y posibles aplicaciones futuras. (5 min)

Criterios de evaluación alineados a la meta de aprendizaje