Inteligencia Artificial y género en la educación : perspectivas de la psicología social

Autores
Travnik, Cecilia; Mandelbaum, Matías
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión aceptada
Descripción
La transformación digital ha revolucionado diversos ámbitos, incluida la educación, promoviendo nuevas formas de enseñanza y aprendizaje a través de la tecnología. En el marco de las jornadas institucionales de innovación educativa, este trabajo explora cómo la integración de herramientas de inteligencia artificial (IA) puede influir en la producción académica, particularmente en relación con los sesgos de género. Desde la perspectiva de la psicología social, se examinan los procesos automáticos y las dinámicas subyacentes que contribuyen a la perpetuación de sesgos de género. Estudios empíricos recientes indican que los sesgos continúan afectando la equidad de género en el ámbito académico. Este escrito presenta avances de un estudio exploratorio sobre el sesgo de género en los algoritmos,realizado por docentes de la Maestría en Psicología Social, y las implicaciones éticas y retos señalados por la UNESCO (2023) en la educación superior. En particular, se destaca la falta de participación femenina en temas relacionados con la IA y el poder de la IA generativa para producir y difundir contenidos que discriminan o refuerzan estereotipos de género y de otro tipo. El respeto por la equidad de género y la diversidad interpela a docentes, quienes deben fomentar el uso crítico de ChatGPT y otras formas de IA, evitando sesgos frecuentes. Los algoritmos, entrenados con datos históricos, pueden perpetuar y amplificar prejuicios existentes. Ciertos grupos sociales, históricamente subrepresentados o mal representados, pueden ver replicadas estas inequidades en los sistemas digitales. La intersección entre la transformación digital, la psicología social y la equidad de género se presenta como una propuesta para analizar las prácticas educativas actuales y facilitar una educación más equitativa reconociendo los sesgos de género en la tecnología.
Fil: Travnik, Cecilia. Universidad de Flores; Argentina.
Fil: Mandelbaum, Matías. Universidad de Flores; Argentina.
Materia
ENSEÑANZA SUPERIOR
SESGO DE GENERO
PSICOLOGIA SOCIAL
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional de la Universidad de Flores
Institución
Universidad de Flores
OAI Identificador
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