Descarga gratuitamente guías de clase, protocolos de aula, dinámicas de debate y fichas de activismo bajo licencia Creative Commons.
Materiales diseñados para ser aplicados inmediatamente en tu comunidad.
5 secuencias didácticas completas de 45 minutos diseñadas para docentes de secundaria. Incluye dinámicas desconectadas (sin pantalla) para entender algoritmos y ejercicios de análisis de sesgos.
Manual para dinamizar talleres participativos en espacios comunitarios, asambleas barriales y comedores. Incluye dinámicas de rol sobre vigilancia predictiva y derechos de acceso.
Documento base editable con cláusulas de transparencia, consentimiento informado parental y salvaguardas para no usar datos de menores para entrenar modelos comerciales.
Más de 40 conceptos explicados en lenguaje coloquial: qué es un LLM, qué significa 'alucinación', cómo se audita un algoritmo y qué derechos te asisten frente a decisiones automáticas.
Por una educación digital basada en la justicia, la equidad y los derechos humanos.
"La inteligencia artificial no es un fenómeno meteorológico inevitable ante el cual debamos resignarnos; es una creación humana, sujeta a decisiones políticas, económicas y éticas."
1. La educación no se terceriza a un algoritmo: Creemos que el vínculo pedagógico entre docentes, estudiantes y comunidades es irremplazable. Las herramientas automatizadas deben asistir, nunca sustituir el pensamiento crítico ni la relación humana.
2. Infancias y adolescencias protegidas: Rechazamos la explotación comercial y el perfilamiento masivo de datos de niñas, niños y jóvenes en entornos escolares. La escuela debe seguir siendo un refugio seguro para aprender y equivocarse sin quedar archivado para siempre.
3. Soberanía comunitaria: Los colectivos sociales y las organizaciones de voluntariado tienen derecho a entender las tecnologías que afectan sus territorios, exigiendo transparencia algorítmica y cuentas claras a empresas y gobiernos.
4. No discriminación y sesgos: Combatimos activamente los sesgos de género, raciales, lingüísticos y socioeconómicos codificados en los sistemas de IA, promoviendo tecnologías que respeten la diversidad cultural.
Conceptos clave explicados con claridad para escuelas y comunidades.
Ocurre cuando un sistema de IA produce resultados sistemáticamente desfavorables para ciertos grupos de personas debido a prejuicios históricos en los datos con los que fue entrenado.
El derecho que tiene toda persona a comprender cómo un sistema automatizado llegó a una conclusión que le afecta (por ejemplo, rechazar una beca o evaluar una tarea).
Término que describe modelos matemáticos tan complejos que ni sus propios creadores pueden detallar paso a paso por qué tomaron una decisión específica.
Principio que establece que un ser humano competente debe tener siempre la capacidad real de revisar, modificar o anular el veredicto de una máquina.
Cuando una IA generativa inventa información, citas o hechos con total convicción y apariencia formal, a pesar de ser completamente falsa.
El control que comunidades, escuelas y naciones deben tener sobre su propia información, evitando que sea transferida o monetizada sin su permiso expreso.
