Nuestra Red de Colegios Asociados reflexionó sobre los desafíos del futuro
El pasado 28 de agosto, más de 70 representantes del mundo educativo, legislativo y universitario se reunieron en el Colegio San Gabriel convocados por la Red de Colegios Asociados (RCA).
La jornada abordó dos grandes desafíos para el futuro: la baja natalidad y la escasez de docentes, reafirmando al mismo tiempo los principios que guían a nuestra red: la libertad de educación y el derecho de los padres a elegir el proyecto educativo.
Nos acompañaron en esta reunión, organizaciones como ASEDUCH, Escuelas Abiertas Chile, Elige Educar, Absch, FIDE y Mi Derecho a Educar, este encuentro fortaleció nuestro compromiso de seguir creando espacios de diálogo y colaboración para anticiparnos a los cambios que impactan a nuestras comunidades educativas.
Comité ejecutivo Red Colegios Asociados
No dejen de visitar nuestras RRSS y ver detalles de nuestra reunión presencial.
https://www.instagram.com/p/DN9SNvujGnB/?igsh=MTBlbnJycmZmanoyZg==
¡Bienvenidos Colegio Hebreo Dr. Jaim Weitzman de Viña del Mar!
Nos llena de alegría anunciar la incorporación del Colegio Hebreo Dr. Jaim Weitzman a nuestra Red de Colegios Asociados (RCA). Con más de 75 años de trayectoria en la Región de Valparaíso y un compromiso profundo con la educación valórica, cultural y académica de excelencia, esta comunidad educativa enriquecerá sin duda nuestra red con su experiencia y visión. Estamos encantados de darles la más cálida bienvenida y mirar juntos hacia un futuro educativo lleno de colaboración, innovación y compromiso.
Implicancias del uso de la inteligencia artificial (IA) en el campo educativo
Oportunidades y beneficios
Personalización del aprendizaje: La IA permite diseñar trayectorias de aprendizaje adaptadas al ritmo, estilo y nivel de cada estudiante, mejorando su motivación y efectividad.
Optimización del rol docente: Al automatizar tareas administrativas —como programación, evaluación preliminar o registro de datos— los docentes pueden dedicar más tiempo a actividades creativas, interactivas y reflexivas.
Evaluación automatizada y retroalimentación inmediata: Herramientas basadas en IA permiten puntajes rápidos, análisis de contenido y retroalimentación personalizada, apoyando el aprendizaje constante.
Avances hacia una Educación 5.0: Modelos educativos centrados en el estudiante, mediados por IA, favorecen un aprendizaje más justo, eficiente y adaptado al futuro.
Innovación docente y creatividad: En niveles iniciales, se están explorando usos lúdicos y creativos de la IA. En educación superior, existen proyectos que enseñan el uso crítico y profesional de estas herramientas.
Riesgos y desafíos éticos
Fraude académico y pérdida de integridad: El uso de IA facilita trampas como generación automática de ensayos o respuestas. Universidades en Escocia reportan un aumento del 700 % en casos de fraude, y en Dinamarca se discute cambiar los exámenes tradicionales.
Sesgos, inequidad y exclusión: Algoritmos pueden reforzar desigualdades existentes si se entrenan con datos parcializados o de acceso limitado.
Reducción de la interacción social y compromiso humano: Un enfoque excesivo en aprendizaje personalizado puede debilitar la colaboración, el pensamiento crítico y el vínculo entre docentes y alumnos.
Problemas de privacidad y dependencia tecnológica: La protección de datos estudiantiles es una prioridad. Además, tanto estudiantes como profesores pueden volverse dependientes de la tecnología, impactando la creatividad y la autonomía.
Marcos éticos y regulaciones
UNESCO y otros organismos: Se han desarrollado marcos como la Recomendación sobre ética de la IA (UNESCO, 2021) y el Consenso de Beijing, que promueven principios como equidad, transparencia, protección de datos, supervisión humana y rendición de cuentas.
Ver en: “Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial
https://www.unesco.org/en/articles/recommendation-ethics-artificial-intelligence?utm_source=chatgpt.com”
Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education (UNESCO, 2019)
Resultado de la conferencia internacional celebrada en mayo de 2019, este consenso ofrece orientaciones sobre cómo aprovechar la IA en la educación. Puedes acceder al documento a través de la Biblioteca Digital de la UNESCO:
Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education
https://unesdoc.unesco.org/ark%3A/48223/pf0000368303?utm_source=chatgpt.com
Normativas educativas: Se enfatiza que las decisiones basadas en IA deben ser explicables, que los docentes estén capacitados, y que el enfoque siempre sea complementario, no sustituto, del juicio humano.
Inteligencia Artificial en Educación
Marco institucional ejemplar en Chile. La Universidad de Las Américas (UDLA) lanzó un conjunto de lineamientos para el uso responsable de la IA en docencia, investigación y vinculación con el medio. Ellos destacan valores como transparencia, equidad, protección de datos e integridad académica. Ofrecen orientaciones concretas para docentes, directivos y estudiantes, fortaleciendo competencias digitales avanzadas y el pensamiento crítico.
Política nacional de IA
Chile cuenta con una Política Nacional de Inteligencia Artificial, cuyo primer principio es el enfoque ético y responsable centrado en las personas, apuntando a un desarrollo sostenible e inclusivo.
Página oficial – Política Nacional de Inteligencia Artificial (MinCiencia).
Resumen institucional y ejes (Factores habilitantes ; Desarrollo y adopción; Gobernanza y ética).
ver en.”Documento oficial (PDF) – Política Nacional de Inteligencia Artificial (2021).
Recomendaciones concretas para colegios privados:
Definir políticas explícitas de uso de IA en la escuela (por ejemplo: asistencia virtual, generación de contenidos, evaluaciones) basadas en principios de transparencia, equidad, supervisión humana y protección de datos
Capacitar a docentes y directivos en alfabetización digital con enfoque ético: cómo funciona la IA, sus límites, riesgos y oportunidades.
Evaluar constantemente las herramientas de IA utilizadas (tipo “Evaluación del impacto ético” de la Unesco), verificando qué tan efectivas son y si respetan los valores de la comunidad educativa.
Recomendaciones prácticas para diseñar un programa escolar de formación en ética de IA
1) Objetivos de aprendizaje (explícitos y evaluables)
- Identificar sesgos y desigualdades en sistemas de IA; explicar privacidad, consentimiento, explicabilidad y responsabilidad con ejemplos escolares.
- Demostrar habilidades de evaluación crítica (p. ej., auditar un chatbot/tutor o un sistema de recomendación de recursos).
2) Currículo en espiral (técnico → sociotécnico → ético aplicado)
- Módulos técnicos básicos (datos, modelos sencillos).
- Módulos socio técnicos (impactos en grupos, estudio de casos).
- Proyectos auténticos: mini-auditorías de equidad, análisis de términos de uso, construcción de “tarjetas de sistema” para herramientas que la escuela ya usa.
3) Metodologías activas
- Aprendizaje basado en casos y vignettes (como en el estudio multi-actor) para tensionar agencia de la IA, transparencia y privacidad.
- Debates estructurados y simulaciones de comité ético escolar.
4) Evaluación del aprendizaje ético
- Rúbricas para: detección de sesgo, calidad de argumentos éticos, propuesta de mitigaciones y comunicación a públicos no técnicos (familias, compañeros).
- Pre/post tests de actitudes y conocimiento ético; portafolio con informes de auditoría.
5) Salvaguardar y gobernanza institucional
- Política de datos estudiantiles (minimización, retención, acceso), registro de proveedores y de modelos; auditorías por subgrupos cuando haya decisiones automatizadas (p. ej., alertas de riesgo).
- Mecanismo de rendición de cuentas: quién aprueba herramientas, cómo se documentan riesgos, cómo se retira una tecnología.
6) Formación docente y materiales
- Talleres para traducir principios éticos a diseño de tareas y retroalimentación con IA (evitar dependencia, promover metacognición).
- Plantillas de consentimiento informado y guías de explicabilidad para estudiantes/familias.
7) Participación de la comunidad
- Involucrar a estudiantes, familias y docentes en la definición de límites de uso y en pruebas piloto; medir confianza y justicia percibida antes/después.
8) Enfoque de equidad
- Monitoreo continuo de brechas (acceso, resultados, trato) y publicación de informes de equidad del parque de herramientas digitales del colegio.