Análisis de sesgos en recursos generados por Inteligencia Artificial: estudio de caso con estudiantes de Pedagogía
DOI
https://doi.org/10.25267/Hachetetepe.2026.i32.1205Información
Resumen
Entre las metas de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible se encuentra el aumento de la población digitalmente competente, para lo que resulta necesario contar con expertos educativos capacitados para contribuir a esta meta desde un enfoque ético, seguro y pedagógicamente fundamentado. Esto implica poner especial énfasis en los riegos asociados al uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para crear recursos educativos. Con este propósito, se realiza un estudio exploratorio con un enfoque mixto, cuyo objetivo es promover la identificación y análisis de sesgos en recursos generados por IAG, con 36 estudiantes de Pedagogía en un centro adscrito a la Universidad Complutense de Madrid, España. Tras la intervención, los resultados muestran un incremento en la identificación de los sesgos asociados a las variables representatividad y representación estereotipada de la diversidad, así como de sesgos más complejos con un carácter interseccional. Los resultados sugieren que el programa resulta un recurso eficaz para promover los análisis críticos de sesgos en materiales generados por IAG. Sin embargo, es necesario identificar y profundizar en tipos de diversidades con los que el estudiante pueda encontrarse menos familiarizado, para lo que la guía del docente sigue siendo de vital importancia
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Derechos de autor 2026 Alejandra Alexia Díaz, Juan Carlos Sánchez Huete

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