INCLUSI脫N Y DIVERSIDAD: PERSONALIZACI脫N CON IAG PARA NO DEJAR A NADIE ATR脕S
La promesa de no dejar a nadie de la Agenda 2030 adquiere nueva relevancia en un escenario marcado por la expansi贸n de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG). La capacidad de estos sistemas para producir contenidos y respuestas adaptativas en tiempo real alimenta expectativas de personalizaci贸n a gran escala, asociadas a mejoras en acceso, la accesibilidad y la diferenciaci贸n pedag贸gica (Holmes et al., 2022; Luckin et al., 2016). Sin embargo, la trayectoria de las pol铆ticas de inclusi贸n y la evidencia sobre sesgos algor铆tmicos, hegemon铆as culturales y nuevas brechas digitales (Slee, 2018; Selwyn, 2019; Williamson, 2021) muestran que la personalizaci贸n no es, por s铆 misma, sin贸nimo de equidad. Este cap铆tulo propone el concepto de personalizaci贸n para la equidad, entendido como un enfoque pedag贸gico-tecnol贸gico que articula la adaptabilidad de la IAG con principios de justicia social, reconocimiento cultural y accesibilidad universal. A diferencia de una personalizaci贸n centrada exclusivamente en rendimiento o eficiencia, se plantea la necesidad de garantizar igualdad sustantiva de participaci贸n y agencia en contextos educativos diversos. El an谩lisis se organiza en ocho apartados que abordan la evoluci贸n de la inclusi贸n hacia la equidad, los fundamentos y l铆mites de la IAG en educaci贸n, sus implicancias en contextos de NEE, diversidad ling眉铆stica y accesibilidad digital, los riesgos de nuevas brechas y subjetivaciones algor铆tmicas, y un marco orientador para la Formaci贸n Inicial Docente (FID) en la era de la convergencia tecnol贸gica avanzada. La tesis central sostiene que la IAG solo contribuir谩 a no dejar a nadie atr谩s si su implementaci贸n se inscribe en una 茅tica de la equidad; sin este anclaje, la personalizaci贸n tecnol贸gica puede devenir en una forma renovada de estandarizaci贸n invisible.
INCLUSI脫N Y DIVERSIDAD: PERSONALIZACI脫N CON IAG PARA NO DEJAR A NADIE ATR脕S
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DOI: 10.37572/EdArt_1505269707
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Palavras-chave: inclusi贸n acad茅mica; equidad digital; accesibilidad.
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Keywords: inclusi贸n acad茅mica; equidad digital; accesibilidad.
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Abstract:
La promesa de no dejar a nadie de la Agenda 2030 adquiere nueva relevancia en un escenario marcado por la expansi贸n de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG). La capacidad de estos sistemas para producir contenidos y respuestas adaptativas en tiempo real alimenta expectativas de personalizaci贸n a gran escala, asociadas a mejoras en acceso, la accesibilidad y la diferenciaci贸n pedag贸gica (Holmes et al., 2022; Luckin et al., 2016). Sin embargo, la trayectoria de las pol铆ticas de inclusi贸n y la evidencia sobre sesgos algor铆tmicos, hegemon铆as culturales y nuevas brechas digitales (Slee, 2018; Selwyn, 2019; Williamson, 2021) muestran que la personalizaci贸n no es, por s铆 misma, sin贸nimo de equidad. Este cap铆tulo propone el concepto de personalizaci贸n para la equidad, entendido como un enfoque pedag贸gico-tecnol贸gico que articula la adaptabilidad de la IAG con principios de justicia social, reconocimiento cultural y accesibilidad universal. A diferencia de una personalizaci贸n centrada exclusivamente en rendimiento o eficiencia, se plantea la necesidad de garantizar igualdad sustantiva de participaci贸n y agencia en contextos educativos diversos. El an谩lisis se organiza en ocho apartados que abordan la evoluci贸n de la inclusi贸n hacia la equidad, los fundamentos y l铆mites de la IAG en educaci贸n, sus implicancias en contextos de NEE, diversidad ling眉铆stica y accesibilidad digital, los riesgos de nuevas brechas y subjetivaciones algor铆tmicas, y un marco orientador para la Formaci贸n Inicial Docente (FID) en la era de la convergencia tecnol贸gica avanzada. La tesis central sostiene que la IAG solo contribuir谩 a no dejar a nadie atr谩s si su implementaci贸n se inscribe en una 茅tica de la equidad; sin este anclaje, la personalizaci贸n tecnol贸gica puede devenir en una forma renovada de estandarizaci贸n invisible.
- Andr茅s Seguel-Arriagada