Sesgos algorítmicos en sistemas educativos con inteligencia artificial: Implicaciones éticas, jurídicas y pedagógicas desde la literatura reciente

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Resumen

Este artículo analiza la literatura reciente sobre sesgos algorítmicos en sistemas educativos con inteligencia artificial (IA), con énfasis en sus implicaciones éticas, jurídicas y pedagógicas. Mediante una revisión crítica de fuentes académicas especializadas y documentos normativos internacionales, se examinan los modos en que los modelos predictivos, la analítica del aprendizaje, la evaluación automatizada, los tutores inteligentes y la supervisión remota pueden reproducir o intensificar desigualdades previas. El argumento central sostiene que el sesgo algorítmico no constituye solo un problema de precisión técnica, sino una cuestión social y jurídica vinculada con derechos humanos, no discriminación, protección de datos, transparencia, rendición de cuentas y justicia educativa. El trabajo identifica vacíos de investigación en contextos iberoamericanos y propone criterios para una gobernanza educativa basada en auditoría, explicabilidad situada, participación de la comunidad y supervisión humana.

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Biografía del autor/a

Albano Torres-Gómez, Universidad Nacional Autónoma de México

Ingeniero en sistemas computacionales por parte de la Universidad de las Américas Puebla, Licenciado en Diseño y Comunicación Visual por parte de la Universidad Nacional Autónoma de México, Maestro en comunicación por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, y Doctor en Educación por la Universidad Autónoma de Tlaxcala. Actualmente realizando una estancia posdoctoral en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).

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Publicado

2026-10-14

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