Profesores y algoritmos
Un espacio para reflexionar sobre el rol docente frente a los sistemas algorítmicos y su impacto en el aula.
Visualización del curso: construyendo mediaciones críticas.
Motivación y postura del docente
Encuadre afectivo e ideológico.
La digitalización de los sistemas socioeconómicos y la IA concentran poder económico, político y simbólico; ante ello, la invitación como profesores es no ignorarlas sino apropiárselas críticamente.
No se trata de adoptar la tecnología de forma acrítica ni de rechazarla por completo, sino de forjar en el aula una postura activa de resistencia, entendimiento e imaginación sociotécnica.
¿De qué hablamos cuando hablamos de IA?
Se proponen tres capas de análisis indispensables para desmitificar la inteligencia artificial desde el aula:
Cómputo
Infraestructura & Hardware
Hardware físico: Análisis del cómputo y componentes de silicio (como tarjetas gráficas GPUs de Nvidia) como objetos reales de disputa geopolítica, comercial y territorial global.
Datos
Recopilación & Materialidad
Soberanía e Información: Una narrativa en tensión permanente entre el extractivismo de recursos, la contaminación ecológica producida por infraestructuras de enfriamiento, y el robo y uso no autorizado de información personal y colectiva.
Algoritmos
Lógica & Consecuencias
Lógica de poder: Entendidos como espacios de inteligencia matemática pero también como reproductores de injusticia, sesgo, asimetría y desigualdad social, que deben ser enfrentados con conocimiento y apropiación crítica en el aula.
La IA aprende, no se programa
Un momento conceptual clave del curso. Sirve como bisagra fundamental para pasar de una visión puramente intuitiva del docente hacia una comprensión mucho más técnica del fenómeno algorítmico:
Programación Clásica
El sistema ejecuta de manera estricta instrucciones explícitas y lógicas predefinidas por un programador humano. El comportamiento de la máquina es completamente predecible y acotado de antemano.
Aprendizaje Automático
El sistema infiere y extrae patrones probabilísticos a partir de grandes volúmenes de datos. Su comportamiento final y sus deducciones intermedias no están especificadas de manera explícita ni detallada de antemano por el programador.
¿Qué son los LLMs?
Es el núcleo técnico-conceptual del curso. Introduce y ejercita un vocabulario operativo diseñado específicamente para el contexto pedagógico y docente:
Este glosario permite a los docentes desmitificar las tecnologías conversacionales y liderar con conocimiento técnico real en sus salones de clases.