RT journal article
T1 Análisis de sesgos en recursos generados por Inteligencia Artificial: estudio de caso con estudiantes de Pedagogía
T2 Analysis of bias in Artificial Intelligence-generated resources: a case study involving education students
A1 Díaz Pino, Alejandra Alexia
A1 Sánchez-Huete, Juan Carlos
K1 Inteligencia Artificial Generativa
K1 Sesgos
K1 Diversidad
K1 Inclusión
K1 Pedagogía
K1 Generative Artificial Intelligence
K1 Biases
K1 Diversity
K1 Inclusion
K1 Pedagogy
K1 Preconceitos
K1 Diversidade
K1 Inclusão
AB Entre las metas de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible se encuentra elaumento de la población digitalmente competente, para lo que resulta necesario contar conexpertos educativos capacitados para contribuir a esta meta desde un enfoque ético, seguro ypedagógicamente fundamentado. Esto implica poner especial énfasis en los riegos asociados aluso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para crear recursos educativos. Con estepropósito, se realiza un estudio exploratorio con un enfoque mixto, cuyo objetivo es promover laidentificación y análisis de sesgos en recursos generados por IAG, con 36 estudiantes dePedagogía en un centro adscrito a la Universidad Complutense de Madrid, España. Tras laintervención, los resultados muestran un incremento en la identificación de los sesgos asociadosa las variables representatividad y representación estereotipada de la diversidad, así como desesgos más complejos con un carácter interseccional. Los resultados sugieren que el programaresulta un recurso eficaz para promover los análisis críticos de sesgos en materiales generadospor IAG. Sin embargo, es necesario identificar y profundizar en tipos de diversidades con los queel estudiante pueda encontrarse menos familiarizado, para lo que la guía del docente sigue siendode vital importancia.
PB Editorial UCA
SN 2172-7910
YR 2026
FD 2026-03
LK http://hdl.handle.net/10498/39790
UL http://hdl.handle.net/10498/39790
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Cádiz
RD 07-nov-2026