Ética y responsabilidad en tecnologías de IA para la comunidad

1. Tema 1: Conceptos clave de ética en IA

   Descripción corta: definiciones de sesgo, privacidad, transparencia y responsabilidad y por qué importan en nuestra vida diaria.

2. Tema 2: Sesgo y decisiones algorítmicas

   Descripción: cómo los datos pueden sesgar resultados y afectar a personas diferentes en la comunidad.

3. Tema 3: Privacidad y datos personales

   Descripción: qué significa proteger datos y qué impactos tiene compartir información.

• Actividad 1: Detectives de ética en IA (aprendizaje activo)

  Analizar ejemplos cotidianos (recomendaciones, anuncios, filtros) para identificar sesgos y prácticas de privacidad. Puntos clave: identificar sesgos, observar transparencia y proponer mejoras. Aprendizajes: comprender sesgo, importancia de la transparencia y de la protección de datos.

• Actividad 2: Debate en clase

  Discusión guiada sobre un caso real de IA en la escuela o en la comunidad, enfatizando diferentes perspectivas y principios éticos.

• Actividad 3: Mapa de decisiones éticas

  En equipos, diseñar un diagrama de decisiones para un proyecto simple de IA en la escuela, considerando transparencia y responsabilidad.

Se evalúan los siguientes objetivos: comprensión de conceptos clave; capacidad para identificar sesgos y privacidad; reflexión sobre roles de usuarios y desarrolladores. Métodos: breve cuestionario, participación en debates y análisis de casos en grupo, y una entrega de mapa de decisiones éticas.

2 semanas

1. Tema 1: ¿Qué es sesgo algorítmico?

   Descripción: diferencias entre datos, modelos y decisiones que pueden favorecer o perjudicar a ciertos grupos.

2. Tema 2: Ejemplos cotidianos de sesgo

   Descripción: casos en recomendaciones, anuncios o filtrados que muestran sesgos inequívocos en la vida diaria.

3. Tema 3: Impacto en comunidades

   Descripción: cómo los sesgos afectan la equidad, la participación y la confianza en la tecnología.

• Actividad 1: Análisis de un sistema simulado

  Analizar un sistema de IA ficticio de la escuela (p. ej., recomendación de actividades) para identificar sesgos y justificar impactos en diferentes grupos. Puntos clave: identificar sesgo, describir impacto y proponer mejoras.

• Actividad 2: Taller de mitigación de sesgos

  En equipos, proponer cambios en datos, diseño o políticas para reducir sesgos en un proyecto hipotético.

• Actividad 3: Presentación de hallazgos

  Compartir en clase los sesgos detectados y las estrategias de mitigación, con ejemplos para una audiencia no técnica.

Se evalúan: comprensión del concepto de sesgo, capacidad de identificar sesgos en ejemplos y propuesta de mitigación. Se utiliza rúbrica de participación, informe corto y presentación de hallazgos.

2 semanas

1. Tema 1: Casos reales en la comunidad

   Descripción: ejemplos de IA en seguridad escolar, servicios públicos o salud comunitaria y sus resultados.

2. Tema 2: Evaluación ética y social

   Descripción: análisis de impactos positivos y negativos en grupos de la comunidad.

3. Tema 3: Preguntas críticas

   Descripción: preguntas guía para evaluar decisiones y políticas de IA en la comunidad.

• Actividad 1: Estudio de caso en grupo

  Investigar un caso real, identificar actores, impactos y dilemas éticos. Puntos clave: contexto, impactos, dilemas y posibles respuestas.

• Actividad 2: Elaboración de preguntas críticas

  Crear una lista de preguntas críticas que guíen decisiones futuras y la comunicación con la comunidad.

• Actividad 3: Comité simulado de ética

  Simular un comité donde se discuten medidas para mitigar impactos negativos y maximizar beneficios para la comunidad.

Evaluación basada en el análisis de casos, calidad de las preguntas críticas y participación en el comité. Se utiliza un informe corto y una breve exposición oral.

2 semanas

1. Tema 1: Principios de diseño ético

   Descripción: igualdad de oportunidades, seguridad, consentimiento y responsabilidad.

2. Tema 2: Equidad y seguridad

   Descripción: cómo evitar sesgos y proteger a usuarios, especialmente a grupos vulnerables.

3. Tema 3: Protección de datos y consentimiento

   Descripción: prácticas de recopilación, almacenamiento y uso responsable de datos en la escuela.

• Actividad 1: Diseño ético de un prototipo

  En equipos, diseñar un prototipo de IA para una tarea escolar (p. ej., recomendación de recursos) incorporando principios de equidad y seguridad.

• Actividad 2: Revisión de privacidad

  Analizar y proponer mejoras de privacidad y consentimiento en el flujo de datos del prototipo.

• Actividad 3: Presentación del diseño ético

  Explicar las decisiones de diseño y justificar su enfoque ético ante la clase.

Evaluación de la capacidad de identificar y aplicar principios éticos, evaluación de riesgos y calidad de la presentación de diseño. Se utiliza rubrica de diseño y revisión por pares.

2 semanas

1. Tema 1: Riesgos comunes de IA en la vida diaria

   Descripción: privacidad, seguridad, dependencia, desinformación, entre otros.

2. Tema 2: Medidas simples de mitigación

   Descripción: acciones cotidianas para reducir riesgos (verificación de fuentes, contraseñas, control de datos).

3. Tema 3: Aplicación en la escuela

   Descripción: cómo llevar estas medidas al entorno escolar y comunitario.

• Actividad 1: Inventario de riesgos en la escuela

  Lista de usos de IA en la escuela y posibles riesgos; discusión en grupo sobre prioridades de mitigación.

• Actividad 2: Diseño de dos medidas

  Proponer dos medidas simples y prácticas para implementar en la escuela (p. ej., verificación de fuentes de información y políticas básicas de datos).

• Actividad 3: Plan de implementación

  Crear un plan básico de implementación de las medidas, con responsables, recursos y cronograma.

Evaluación de la capacidad para identificar riesgos y proponer medidas viables. Se valorará la claridad del plan de implementación y la capacidad de comunicarlo a una audiencia no técnica.

2 semanas

1. Tema 1: Contenidos esenciales de la guía

   Descripción: definiciones simples, límites y ejemplos prácticos para usuarios no técnicos.

2. Tema 2: Privacidad y seguridad para usuarios no técnicos

   Descripción: recomendaciones fáciles de seguir para proteger datos personales.

3. Tema 3: Responsabilidad y uso ético

   Descripción: pautas de comportamiento y toma de decisiones responsables frente a IA.

• Actividad 1: Redacción de la guía

  Crear un borrador de guía en lenguaje claro, con ejemplos ilustrativos y secciones fácilmente navegables.

• Actividad 2: Revisión entre pares

  Intercambio de guías entre equipos para verificar claridad, comprensión y utilidad práctica.

• Actividad 3: Presentación de la guía

  Compartir la versión final con la clase y proponer un plan de difusión en la escuela o comunidad.

Evaluación basada en claridad del lenguaje, cobertura de temas clave y viabilidad de difusión. Se utilizan rúbricas de claridad, relevancia y aplicabilidad práctica.

2 semanas

1. Tema 1: Lenguaje claro y ejemplos sencillos

   Descripción: evitar jerga, usar analogías y ejemplos cotidianos para explicar IA y ética.

2. Tema 2: Recursos visuales

   Descripción: uso de gráficos, infografías y videos para apoyar la comprensión.

3. Tema 3: Plan de comunicación

   Descripción: diseñar un plan para presentar consideraciones éticas a una audiencia no técnica.

• Actividad 1: Taller de lenguaje sencillo

  Crear explicaciones simples de conceptos complejos y practicar con compañeros de otras áreas.

• Actividad 2: Creación de materiales educativos

  Desarrollar un cartel, póster o video corto que comunique una idea ética clave de IA.

• Actividad 3: Presentación a la comunidad

  Realizar una breve exposición para padres o compañeros, respondiendo preguntas de forma clara y respetuosa.

Evaluación basada en claridad del lenguaje, calidad de los materiales creados y habilidad para responder preguntas. Se utilizan rúbricas de comunicación y comprensión del público no técnico.

2 semanas

1. Tema 1: Identificación de necesidades comunitarias

   Descripción: análisis de problemas locales que podrían abordarse con IA de forma responsable.

2. Tema 2: Diseño ético del proyecto

   Descripción: criterios de equidad, seguridad, consentimiento y protección de datos incorporados desde el inicio.

3. Tema 3: Plan de implementación y evaluación

   Descripción: cronograma, roles, recursos y indicadores para medir impacto y sostenibilidad.

• Actividad 1: Lluvia de ideas y selección de proyecto

  Proponer varias ideas y elegir una que cumpla criterios éticos y tenga impacto positivo en la comunidad.

• Actividad 2: Diseño de prototipo básico

  Elaborar un prototipo sencillo (p. ej., un flujo de interacción o una simulación) mostrando cómo funcionaría la IA y dónde se protegen datos y se garantiza equidad.

• Actividad 3: Presentación del plan

  Presentar el proyecto y el plan de implementación ante la clase y un público no técnico, resaltando consideraciones éticas y posibles riesgos.

Evaluación integral del proceso de diseño, claridad del plan de implementación y la capacidad de comunicar consideraciones éticas a la comunidad. Se utiliza una rúbrica que valora el diseño, la viabilidad y la reflexión ética.

2 semanas