{"id":2028,"date":"2020-08-14T23:07:24","date_gmt":"2020-08-15T04:07:24","guid":{"rendered":"https:\/\/medialab.unmsm.edu.pe\/chiqaqnews\/?p=2028"},"modified":"2020-08-18T18:59:17","modified_gmt":"2020-08-18T23:59:17","slug":"educacion-y-vigilancia-los-sesgos-al-detectar-plagios-en-la-educacion-a-distancia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medialab.unmsm.edu.pe\/chiqaqnews\/educacion-y-vigilancia-los-sesgos-al-detectar-plagios-en-la-educacion-a-distancia\/","title":{"rendered":"Educaci\u00f3n y vigilancia: los sesgos al detectar plagios en la educaci\u00f3n a distancia"},"content":{"rendered":"\n<p>Ante las nuevas normas que la pandemia ha impuesto en nuestras vidas, muchas actividades finalmente han migrado al terreno digital y perfeccionado sus herramientas para funcionar con \u00e9xito. Un gran ejemplo es la educaci\u00f3n a distancia que en varios pa\u00edses se ha implementado, y con ello la dif\u00edcil tarea de evaluar desde el ordenador. Pero una pregunta no deja tranquilo a los docentes <strong>\u00bfc\u00f3mo se puede saber si un alumno desde su hogar est\u00e1 copiando durante un examen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La respuesta a esta cuesti\u00f3n ya la tienen pa\u00edses como Estados Unidos: inteligencia artificial y an\u00e1lisis biom\u00e9trico. Entre el repertorio de programas que ofrecen ese servicio en internet est\u00e1n HonorLock, Proctorio y Respondus, solo por mencionar algunos. <a class=\"ek-link ek-link\" href=\"https:\/\/www.technologyreview.es\/s\/12498\/el-lado-oscuro-del-software-que-vigila-los-alumnos-para-que-no-copien\">Seg\u00fan un informe del MIT Technology Review, estos algoritmos facilitan al docente el acceso moment\u00e1neo a la pantalla y la c\u00e1mara web del estudiante para que el programa le advierte de alg\u00fan posible caso de plagio. Algunos indicios de plagio son la distracci\u00f3n visual, movimiento inusual y monitoreo remoto de las pesta\u00f1as en el navegador.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p style=\"text-align:left\">No obstante, otros indicios pueden parecer espeluznantes. Como todas las AI son entrenadas a partir de su aplicaci\u00f3n en una poblaci\u00f3n supuestamente representativa, las actitudes que se desprenden de ellas son consideradas \u00abnormales\u00bb. Sin embargo, muchas presentan sesgos al no considerar las distintas situaciones que se pueden presentar durante la evaluaci\u00f3n. En ese sentido, por ejemplo, aquellos alumnos que padecen de un trastorno de d\u00e9ficit de atenci\u00f3n, problemas m\u00e9dicos o cr\u00edan ni\u00f1os en sus hogares y deben atenderlos, siempre estar\u00e1n en la mira del programa.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, no solo se trata de la sanci\u00f3n y la sospecha, sino tambi\u00e9n de un tema de privacidad. El moderador puede tener acceso a trav\u00e9s de la c\u00e1mara no solo a la ubicaci\u00f3n del estudiante, sino a su mismo hogar.<\/p>\n\n\n\n<p>Por las condiciones actuales, parece no haber otra soluci\u00f3n temporal que aplicar esta modalidad de ex\u00e1menes. Sin embargo, el problema se agudiza cuando se tratan de evaluaciones importantes como un examen de ingreso a la universidad o una evaluaci\u00f3n final escolar. Por lo tanto, se enfatiza que las soluciones sean m\u00e1s equitativas, justas y transparentes al momento de ser calificados. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seg\u00fan un informe del MIT Technology Review, estos algoritmos facilitan al docente el acceso moment\u00e1neo a la pantalla y la c\u00e1mara web del estudiante para que el programa le advierte de alg\u00fan posible caso de plagio. 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