Libro de Actas del III Congreso Latinoamericano y del Caribe e Investigación en Educación Superior- LatinSoTL- 2025

1327 4. Sesgos algorítmicos y dimensiones éticas Uno de los hallazgos más transversales fue la preocupación por los sesgos algorítmicos presentes en las tecnologías de IA utilizadas en el aula. Se ejemplificó cómo sistemas automatizados de corrección y clasificación pueden reproducir estereotipos de género, raza o nivel socioeconómico, afectando la equidad en la evaluación y la retroalimentación. Estos sesgos no son solo problemas técnicos, sino también pedagógicos y políticos, pues tensionan los principios de justicia educativa y reconocimiento de la diversidad (Noble, 2018). Además, se remarcó la necesidad de capacitar al cuerpo docente en pensamiento crítico sobre IA, más allá del uso instrumental, incorporando perspectivas interseccionales y epistemologías críticas que cuestionen los marcos ideológicos de los sistemas tecnológicos predominantes. 5. Gobernanza institucional y políticas de integración de IA Varios equipos coincidieron en que muchas instituciones de educación superior no cuentan con marcos normativos actualizados ni políticas claras respecto al uso ético, formativo y académico de la IA. Esto genera incertidumbre en el profesorado y desconfianza en el estudiantado. En una encuesta aplicada a 324 personas (71% docentes en ejercicio y 29% estudiantes en formación), se evidenció que el 70% del profesorado en formación usaba IA regularmente, frente a un 29% del profesorado en ejercicio, lo que evidencia una brecha generacional significativa. Los relatos docentes incluyeron frases como: "Nos piden innovar, pero no tenemos lineamientos institucionales sobre qué se espera de nuestro rol con IA". Este hallazgo refuerza la importancia de construir marcos participativos de gobernanza tecnológica, integrando al cuerpo académico, al estudiantado y a las autoridades en procesos deliberativos y normativos. 6. Condiciones institucionales y formación docente Finalmente, se identificó una ausencia casi generalizada de formación sistemática sobre IA en los programas de pedagogía y en la capacitación docente continua. Aunque varias iniciativas fueron impulsadas de forma autónoma o experimental por equipos docentes, la mayoría carece de apoyo institucional sostenido, financiamiento y evaluación. Esto limita la posibilidad de una apropiación crítica de estas tecnologías y refuerza la precariedad de las condiciones laborales y formativas en el campo docente. Desde la perspectiva del SoTL, este resultado es especialmente relevante, pues evidencia la necesidad de que los sistemas de aseguramiento de la calidad y desarrollo profesional docente incluyan la alfabetización digital crítica como un componente estructural y transversal, que reconozca el carácter transformador de las tecnologías cuando son integradas desde prácticas reflexivas, éticas y colaborativas. La figura 1 sintetiza un modelo articulado de integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior (ES), destacando seis dimensiones interdependientes que configuran un enfoque formativo, ético y situado del uso de tecnologías emergentes. En el centro se ubica la idea de una Integración reflexiva de la IA en la docencia universitaria , que reconoce el carácter sociotécnico de estas herramientas y su potencial transformador cuando se enmarcan en prácticas pedagógicas crítica.