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En grupos, los y las estudiantes identificarán las partes interesadas en el algoritmo de su completo y sus objetivos particulares. Posteriormente, trabajarán matrices éticas para un almuerzo escolar, en donde representarán los valores de diferentes actores interesados en su composición. Junto con la guía de trabajo, los grupos de estudiantes deben contar con papel kraft (2 o 3 pliegos) y hojas autoadhesivas tipo Post-it.

Comience la clase con la presentación de diapositivas, que retoma y refuerza algunas de las definiciones entregadas en la actividad anterior, para introducir la actividad. Use la misma presentación para entregar las instrucciones y fomentar la reflexión en torno a la actividad. Las láminas incluyen preguntas que se pueden ir haciendo a los y las estudiantes para profundizar la reflexión o abrir nuevas aristas de la conversación, entregando detalles y sugerencias para el o la docente en los comentarios.

Por su carácter introductorio y densidad teórica, sugerimos estudiar el material anexo que se incluye al final de la actividad, en donde encontrará las explicaciones necesarias para comprender lo señalado y profundizar en lo que considere más pertinente. Una vez revisado el material, dispóngase a preparar su clase, considerando entre 40 y 60 minutos para la parte expositiva. Para ello, se ha elaborado una presentación de diapositivas con una síntesis de los conceptos revisados en el material de estudio (puede utilizar los ejemplos y planteamientos sugeridos en el mismo). Revise las recomendaciones de interacción pedagógica en la guía de la actividad y las notas a pie de página de las láminas.

Esta es una actividad larga que puede tomar dos o tres clases. Las y los estudiantes aprenderán varios conceptos ligados con los sistemas de IA, tales como aprendizaje automatizado supervisado, clasificación, predicción y sesgo algorítmico. Se espera que las y los alumnos aprendan sobre el aprendizaje automatizado supervisado (supervised machine learning), experimentando por primera vez con una plataforma que permite entrenar y probar algoritmos de IA. Esto les permitirá conocer en la práctica los principios básicos del funcionamiento de muchos sistemas de IA y reflexionar sobre las consecuencias éticas de un entrenamiento sesgado.

Esta es la primera actividad del programa relacionada con análisis de casos. En esta oportunidad, las y los estudiantes conocerán cómo la realidad, mediante el uso de algunos sistemas de IA, puede ser imitada y/o falsificada. Para acompañar la explicación, la actividad cuenta con una presentación de diapositivas de apoyo, donde encontrará todos los elementos necesarios. Puede utilizar los textos a continuación para contextualizar el caso o leerlos en voz alta.

En la primera parte de esta actividad, las y los estudiantes reflexionaron acerca de las implicancias éticas de estos sistemas de IA. El objetivo de esta segunda parte será que puedan conocer nuevos elementos y experimentar el fenómeno del engaño por sus propios medios.