Cuando una respuesta convincente no basta: IA, sesgos y pensamiento crítico

Esta charla explica, de forma accesible, cómo los modelos generan respuestas plausibles a partir de patrones aprendidos, sin garantizar verdad, comprensión ni evidencia. Aborda alucinaciones, sesgos, complacencia, personalización y seguridad de datos. Propone usar la IA como apoyo para pensar, no como autoridad: verificar fuentes, revisar procedimientos, buscar contraejemplos y preservar el juicio profesional docente y la autonomía intelectual de los estudiantes y el profesor

1 | 24 de octubre de 2026 | Foro EMAD 2026

Autor

  • Mariana Ramírez

    Mariana es matemática y cuenta con una maestría en Educación Matemática de la Universidad de los Andes. Forma parte del equipo de la UED – Centro de Formación e Investigación en Educación Matemática, donde participa en proyectos de formación docente, investigación y diseño de recursos educativos en Educación Matemática.

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