%0 Journal Article 
%A Díaz Pino, Alejandra Alexia
%A Sánchez-Huete, Juan Carlos
%T Análisis de sesgos en recursos generados por Inteligencia Artificial: estudio de caso con estudiantes de Pedagogía


%D 2026
%@ 2172-7910
%U http://hdl.handle.net/10498/39790
%X Entre las metas de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible se encuentra el
aumento de la población digitalmente competente, para lo que resulta necesario contar con
expertos educativos capacitados para contribuir a esta meta desde un enfoque ético, seguro y
pedagógicamente fundamentado. Esto implica poner especial énfasis en los riegos asociados al
uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para crear recursos educativos. Con este
propósito, se realiza un estudio exploratorio con un enfoque mixto, cuyo objetivo es promover la
identificación y análisis de sesgos en recursos generados por IAG, con 36 estudiantes de
Pedagogía en un centro adscrito a la Universidad Complutense de Madrid, España. Tras la
intervención, los resultados muestran un incremento en la identificación de los sesgos asociados
a las variables representatividad y representación estereotipada de la diversidad, así como de
sesgos más complejos con un carácter interseccional. Los resultados sugieren que el programa
resulta un recurso eficaz para promover los análisis críticos de sesgos en materiales generados
por IAG. Sin embargo, es necesario identificar y profundizar en tipos de diversidades con los que
el estudiante pueda encontrarse menos familiarizado, para lo que la guía del docente sigue siendo
de vital importancia.


%K Inteligencia Artificial Generativa
%K Sesgos
%K Diversidad
%K Inclusión
%K Pedagogía
%K Generative Artificial Intelligence
%K Biases
%K Diversity
%K Inclusion
%K Pedagogy
%K Preconceitos
%K Diversidade
%K Inclusão
%~ Universidad de Cádiz