El uso de algoritmos en entornos digitales es cada vez más común en la vida cotidiana y en la educación superior. Desde plataformas de gestión académica hasta entornos de aprendizaje adaptativo, la inteligencia artificial y los modelos automatizados comienzan a incidir en cómo se accede a los contenidos, cómo se organiza la información y, en algunos casos, cómo se sugieren decisiones. Sin embargo, estos sistemas no siempre muestran con claridad sus criterios, procesos, ni supuestos. A esta opacidad se la conoce como caja negra algorítmica.
Entender lo que no se ve
Una caja negra algorítmica es un sistema cuyo funcionamiento interno resulta difícil o imposible de comprender para sus usuarios. No se sabe con certeza cómo procesa datos, qué variables prioriza o cómo llega a sus resultados. Esto ocurre con frecuencia en algoritmos complejos, como los utilizados por buscadores, redes sociales o plataformas de evaluación automatizada.
En educación, esta opacidad puede trasladarse a decisiones relevantes: desde la asignación de materiales personalizados hasta la interpretación de patrones de comportamiento de los/as estudiantes. Como advierte O’Neil (2016), los algoritmos tienden a presentarse como neutrales y eficientes, pero en muchos casos reproducen sesgos, consolidan desigualdades o limitan la autonomía sin ofrecer explicaciones.
Una alfabetización que también es ética
Frente a este escenario, las universidades tienen la responsabilidad de formar personas capaces de interactuar críticamente con sistemas automatizados. Esta alfabetización no solo debe incluir habilidades técnicas, sino también el desarrollo de una mirada ética y contextual. Comprender cómo operan los algoritmos, identificar sus límites y reconocer sus impactos sociales es parte de la formación universitaria contemporánea.
Tal como plantean Aparici, Bordignon y Martínez-Pérez (2021), abrir la caja negra algorítmica desde la educación implica leer críticamente el mundo digital para transformarlo. Esto requiere integrar en el aula espacios de reflexión que permitan analizar cómo se diseñan, entrenan y aplican estos sistemas, así como sus efectos en la toma de decisiones, la privacidad y la circulación de conocimiento.
Enseñar lo invisible desde todas las disciplinas
La enseñanza sobre algoritmos no debe estar confinada a áreas técnicas. Todas las carreras están expuestas a decisiones mediadas por modelos automatizados. Estudiantes de psicología, derecho, ingeniería, educación o salud interactúan cotidianamente con plataformas que organizan información, recomiendan acciones o filtran contenidos.
Trabajar con casos reales, comparar resultados de diferentes motores de búsqueda, identificar patrones de personalización en redes sociales o debatir el uso de inteligencia artificial en sistemas de evaluación son estrategias didácticas posibles. Lo pedagógico no está en reemplazar la técnica, sino en contextualizarla y cuestionarla.
Evaluar no es automatizar
Uno de los terrenos más sensibles donde se aplican algoritmos es el de la evaluación educativa. Sistemas de inteligencia artificial pueden sugerir calificaciones, detectar patrones de desempeño o anticipar riesgos de deserción, pero estas herramientas no reemplazan el juicio profesional ni la interpretación docente. Reducir el proceso evaluativo a una estimación probabilística implica desconocer los matices del aprendizaje humano. La alfabetización algorítmica, por tanto, también debe enseñar a discernir cuándo una decisión puede apoyarse en datos, y cuándo exige una mirada pedagógica situada.
Formar para la conciencia digital
La Universidad Continental se ha propuesto integrar esta perspectiva en su modelo educativo, promoviendo un enfoque de alfabetización digital crítica y ética. En sus aulas, los/as estudiantes no solo aprenden a usar herramientas tecnológicas, sino también a analizar cómo están construidas y qué efectos tienen sobre sus procesos de aprendizaje, su participación y su desarrollo profesional.
Enseñar lo invisible no significa revelar una fórmula secreta, sino habilitar espacios para la interpretación, el debate y la toma de decisiones informadas. En un mundo donde los algoritmos toman un papel activo en la vida cotidiana, educar para comprender su lógica interna es una manera de fortalecer la autonomía intelectual y la responsabilidad ciudadana.
Comprender y cuestionar los algoritmos es un paso hacia una educación más consciente y humana; te invitamos a descubrir cómo las carreras de la Universidad Continental forman profesionales preparados para liderar este cambio digital.
Referencias
- O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown Publishing Group.
- Aparici, R., Bordignon, F. R. A., & Martínez-Pérez, J. (2021). Alfabetización algorítmica basada en la metodología de Paulo Freire. Perfiles Educativos, 43(Especial), 140–159. https://perfileseducativos.unam.mx/iisue_pe/index.php/perfiles/article/view/61019
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Fabían Maffei
Magíster en Tecnología Educativa y doctorando en Informática, cuenta con más de 20 años de experiencia en Educación Superior. Ha liderado proyectos de desarrollo curricular e investigaciones centradas en la innovación y aplicación de TIC en contextos educativos. Se desempeña como docente en la Universidad Continental en la cátedra Tecnología Educativa en la carrera de “Educación con Especialidad en Innovación y Aprendizaje Digital”.
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