INCLUSIÓN Y DIVERSIDAD: PERSONALIZACIÓN CON IAG PARA NO DEJAR A NADIE ATRÁS
La promesa de no dejar a nadie de la Agenda 2030 adquiere nueva relevancia en un escenario marcado por la expansión de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG). La capacidad de estos sistemas para producir contenidos y respuestas adaptativas en tiempo real alimenta expectativas de personalización a gran escala, asociadas a mejoras en acceso, la accesibilidad y la diferenciación pedagógica (Holmes et al., 2022; Luckin et al., 2016). Sin embargo, la trayectoria de las políticas de inclusión y la evidencia sobre sesgos algorítmicos, hegemonías culturales y nuevas brechas digitales (Slee, 2018; Selwyn, 2019; Williamson, 2021) muestran que la personalización no es, por sí misma, sinónimo de equidad. Este capítulo propone el concepto de personalización para la equidad, entendido como un enfoque pedagógico-tecnológico que articula la adaptabilidad de la IAG con principios de justicia social, reconocimiento cultural y accesibilidad universal. A diferencia de una personalización centrada exclusivamente en rendimiento o eficiencia, se plantea la necesidad de garantizar igualdad sustantiva de participación y agencia en contextos educativos diversos. El análisis se organiza en ocho apartados que abordan la evolución de la inclusión hacia la equidad, los fundamentos y límites de la IAG en educación, sus implicancias en contextos de NEE, diversidad lingüística y accesibilidad digital, los riesgos de nuevas brechas y subjetivaciones algorítmicas, y un marco orientador para la Formación Inicial Docente (FID) en la era de la convergencia tecnológica avanzada. La tesis central sostiene que la IAG solo contribuirá a no dejar a nadie atrás si su implementación se inscribe en una ética de la equidad; sin este anclaje, la personalización tecnológica puede devenir en una forma renovada de estandarización invisible.
INCLUSIÓN Y DIVERSIDAD: PERSONALIZACIÓN CON IAG PARA NO DEJAR A NADIE ATRÁS
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DOI: 10.37572/EdArt_1505269707
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Palavras-chave: inclusión académica; equidad digital; accesibilidad.
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Keywords: inclusión académica; 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 expansión de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG). La capacidad de estos sistemas para producir contenidos y respuestas adaptativas en tiempo real alimenta expectativas de personalización a gran escala, asociadas a mejoras en acceso, la accesibilidad y la diferenciación pedagógica (Holmes et al., 2022; Luckin et al., 2016). Sin embargo, la trayectoria de las políticas de inclusión y la evidencia sobre sesgos algorítmicos, hegemonías culturales y nuevas brechas digitales (Slee, 2018; Selwyn, 2019; Williamson, 2021) muestran que la personalización no es, por sí misma, sinónimo de equidad. Este capítulo propone el concepto de personalización para la equidad, entendido como un enfoque pedagógico-tecnológico que articula la adaptabilidad de la IAG con principios de justicia social, reconocimiento cultural y accesibilidad universal. A diferencia de una personalización centrada exclusivamente en rendimiento o eficiencia, se plantea la necesidad de garantizar igualdad sustantiva de participación y agencia en contextos educativos diversos. El análisis se organiza en ocho apartados que abordan la evolución de la inclusión hacia la equidad, los fundamentos y límites de la IAG en educación, sus implicancias en contextos de NEE, diversidad lingüística y accesibilidad digital, los riesgos de nuevas brechas y subjetivaciones algorítmicas, y un marco orientador para la Formación Inicial Docente (FID) en la era de la convergencia tecnológica avanzada. La tesis central sostiene que la IAG solo contribuirá a no dejar a nadie atrás si su implementación se inscribe en una ética de la equidad; sin este anclaje, la personalización tecnológica puede devenir en una forma renovada de estandarización invisible.
- Andrés Seguel-Arriagada