Dossier Internacional
Inteligencia artificial y educación: abordajes críticos, tensiones y alternativas
Editores invitados: Adilson Citelli y Roseli Figaro (por Comunicação & Educação); Graciana Zarauza y Mariano Zukerfeld (por Hipertextos)
Las revistas Comunicação & Educação (CCA/ECA/USP) e Hipertextos (Universidad de Buenos Aires, Universidad Nacional de La Plata y Universidad Maimónides) publicarán conjuntamente el dossier Inteligencia artificial y educación: abordajes críticos, tensiones y alternativas. Para ello, invitan a investigadoras e investigadores de todas las áreas que aborden críticamente la relación entre inteligencia artificial y educación a enviar sus contribuciones.
La pregunta que orienta el dossier refiere a los desafíos que plantea la llamada inteligencia artificial en el ámbito educativo, entendido en sentido amplio. Interesan especialmente trabajos que, desde perspectivas críticas, permitan reflexionar, profundizar discusiones, dar visibilidad a investigaciones y proponer alternativas que arrojen luz sobre las tensiones que atraviesan la presencia de las IA en los procesos educativos, dentro y fuera de las instituciones educativas.
Con el fin de ofrecer referencias que orienten a quienes deseen participar, indicamos a continuación cinco ejes temáticos, algunos de ellos organizados en subejes. No se trata de una lista cerrada: son bienvenidas las propuestas que articulen más de un eje.
Eje 1. Perspectivas teóricas críticas sobre la inteligencia artificial
1.1. Críticas a los discursos dominantes sobre la tecnología en educación
Abordajes críticos del aceleracionismo, el tecnosolucionismo, el tecnodeterminismo, el transhumanismo, el cognitivismo y otras concepciones que orientan el desarrollo y la difusión de las IA.
Análisis de las narrativas de la inevitabilidad, la innovación y la “revolución educativa” que acompañan la llegada de las IA a la educación: ¿qué supuestos sobre el conocimiento, el aprendizaje y lo humano movilizan? ¿Cómo contribuyen a legitimar su introducción acelerada —y poco discutida— en las instituciones educativas?
1.2. Propuestas teóricas críticas sobre la IA, en la educación y más allá
Efectos de las IA sobre el pensamiento crítico: ¿favorecen, debilitan o transforman las capacidades de análisis, argumentación, evaluación de fuentes y juicio autónomo? ¿Cómo pensar la relación entre pensamiento crítico y delegación de tareas intelectuales en sistemas automatizados?
Otros efectos cognitivos de las IA: atención, memoria, lectura y escritura, delegación cognitiva, dependencia, homogeneización discursiva. ¿Qué transformaciones en los modos de pensar, aprender y producir conocimiento pueden conceptualizarse?
Relaciones entre las IA y los rasgos del capitalismo contemporáneo: capitalismo de plataformas y de vigilancia, extractivismo y colonialismo de datos, concentración en las big tech y oligopolios del conocimiento, trabajo invisibilizado de entrenamiento y etiquetado, costos materiales y ambientales.
Redefiniciones de nociones como autoría, saber, verdad, lenguaje e inteligencia, y aportes de tradiciones teóricas latinoamericanas y del Sur global para pensar las IA.
Eje 2. Regulación, políticas públicas y ética
2.1. Regulación y políticas públicas
Marcos regulatorios nacionales, regionales e internacionales sobre IA y su alcance en el ámbito educativo. ¿Es imperioso regular las IA o dejarlas autorregularse? ¿Qué operaciones retóricas sobre el concepto de libertad de expresión atraviesan hoy este debate, y qué disputas políticas, ideológicas y económicas expresan?
Políticas educativas frente a la IA: debates sobre su prohibición, restricción, regulación o estímulo en las instituciones educativas; diseño, implementación y evaluación de esas políticas. Papel de los organismos internacionales y de las corporaciones tecnológicas en la formulación de políticas, y sus consecuencias para la autonomía de las instituciones educativas y del trabajo docente.
Protección de datos de estudiantes y docentes, compras públicas de plataformas, soberanía tecnológica y educativa.
2.2. Ética
Cuestiones éticas, de riesgo y de responsabilidad en el uso de IA generativas en la educación: sesgos, transparencia, privacidad, integridad académica, equidad.
Análisis críticos de los propios marcos éticos: ¿en qué medida los códigos y principios de “IA responsable” funcionan como alternativa a la regulación o como forma de autorregulación corporativa?
Eje 3. Inteligencia artificial y escenarios educativos
Este eje abarca la educación formal en sus distintos niveles (inicial, primario, secundario, superior, formación docente y posgrado), así como la educación no formal (organizaciones sociales, educación popular, formación profesional y laboral, entre otras) y la educación informal (los aprendizajes cotidianos mediados por chatbots, plataformas y redes). Se privilegian análisis de experiencias y trabajos empíricos basados en fuentes primarias (entrevistas, observaciones, encuestas, documentos institucionales) y secundarias (estadísticas, documentos de política, informes). Entre otros temas:
Proyectos de introducción de IA en instituciones educativas y los cruces de intereses con organismos estatales. Presiones de las big tech en la venta de materiales y plataformas llamadas educativas: ¿estamos ante un modelo de negocios implantado bajo el manto de la modernización educativa?
Desafíos para la docencia y para los procesos de enseñanza y aprendizaje; transformaciones en la evaluación, en la planificación y en las condiciones del trabajo docente.
Metodologías y propuestas didácticas que incorporan IA generativas: ¿cuáles son y qué alcances y límites tienen?
Usos y apropiaciones de las IA por parte de estudiantes y docentes; desigualdades de acceso y de uso.
Eje 4. Alfabetización mediática, algorítmica y formación crítica
¿Cómo problematizar lo que la UNESCO denominó alfabetización mediática e informacional (Media and Information Literacy, MIL)? ¿Se trata de un imperativo formativo crítico o puede derivar en perspectivas meramente instrumentales y funcionales de la educación? ¿Los estudios e investigaciones desarrollados en el ámbito de la educomunicación ofrecen posibilidades para ir más allá del concepto de alfabetización algorítmica y mediática?
¿Pueden verse comprometidas la formación crítica y la emancipación de los estudiantes con la introducción irreflexiva de las IA en las escuelas? ¿ChatGPT y sistemas similares están adquiriendo una presencia excesiva en la vida de estudiantes y docentes? ¿Puede el acceso indiscriminado y acrítico a los sistemas generativos generar dependencia cognitiva e incluso homogeneización discursiva? ¿Existen estrategias de reducción de daños frente a las tecnologías, en particular frente a las IA? ¿El tiempo en el que operan los sistemas algorítmicos es el mismo que necesitan los estudiantes para su maduración reflexiva y emocional?
El diálogo y la perspectiva interaccionista, presentes en distintas tradiciones teóricas y prácticas —como las de Mijaíl Bajtín, Paulo Freire y Célestin Freinet—, que con distintos énfasis se dedican a comprender y promover una educación crítica, la autonomía intelectual de los estudiantes y la participación ciudadana, ¿son compatibles con los modelos de IA generativa en los procesos escolares de enseñanza y aprendizaje? ¿En qué condiciones los sistemas generativos, al simular interacciones dialógicas, favorecen o comprometen los procesos de producción de conocimiento crítico y emancipador? ¿Cuáles son las posibilidades, los límites y las contradicciones de esta aproximación?
Eje 5. Usos alternativos de la inteligencia artificial
5.1. Usos contrahegemónicos de las IA comerciales
Apropiaciones críticas, tácticas y resistencias frente a las IA comerciales en contextos educativos: prácticas docentes, estudiantiles, de movimientos sociales y de educación popular que tensionan o subvierten las lógicas de las plataformas.
La negativa, la objeción y la desconexión como prácticas pedagógicas y políticas.
5.2. IA no comerciales y más allá de los grandes modelos de lenguaje
Modelos abiertos, públicos, comunitarios o desarrollados por universidades; IA de pequeña escala y locales; sistemas que no se basan en grandes modelos de lenguaje (LLM); desarrollos en lenguas originarias y locales; infraestructuras públicas y software libre.
¿Qué condiciones técnicas, económicas e institucionales requieren estas alternativas? ¿Qué otros imaginarios de la IA, y de su lugar en la educación, hacen posibles?
Envío de artículos
Los artículos pueden escribirse en español, portugués o inglés, y se reciben exclusivamente a través del sistema de envíos de la revista Comunicação & Educação: https://revistas.usp.br/comueduc/pt_BR/about/submissions
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Calendario
Fecha límite de envío de los artículos: 28 de febrero de 2027.
Comunicación de los artículos seleccionados: 30 de julio de 2027.
Publicación del dossier: finales de noviembre de 2027.
Los equipos editoriales de Comunicação & Educação e Hipertextos
