Valeria Odetti
FLACSO – Sede Argentina
Resumen:
Este artículo propone el concepto de sesgo pedagógico para referirse a las configuraciones implícitas sobre enseñanza y aprendizaje incorporadas en las herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG). A diferencia de enfoques que se concentran en los efectos de estas tecnologías, se argumenta la necesidad de interrogar las concepciones pedagógicas que anteceden y determinan sus producciones. El análisis revela que las IAG tienden a reproducir modelos tradicionales de enseñanza, privilegiando actividades basadas en memorización e instrucción directa, con temporalidades fragmentadas y ausencia de metarreflexión. Esta situación se agudiza en educación superior, donde la formación pedagógica del profesorado es históricamente deficitaria. La proliferación de guías técnicas sobre prompting sin acompañamiento didáctico reproduce la lógica algorítmica que reduce la práctica pedagógica a fórmulas universales. El artículo concluye proponiendo la necesidad de formación pedagógica previa, desarrollo de criterios de análisis crítico y contextualización situada para una integración pedagógicamente fundamentada de la IAG en educación superior.
Palabras clave: Inteligencia artificial generativa – Sesgo pedagógico – Educación superior – Formación docente
Abstract:
This article proposes the concept of pedagogical bias to refer to implicit configurations about teaching and learning embedded in generative artificial intelligence (GAI) tools. Unlike approaches that focus on the effects of these technologies, it argues for the need to interrogate the pedagogical conceptions that precede and determine their productions. The analysis reveals that GAI tends to reproduce traditional teaching models, prioritizing activities based on memorization and direct instruction, with fragmented temporalities and absence of meta-reflection. This situation is exacerbated in higher education, where faculty pedagogical training is historically deficient. The proliferation of technical prompting guides without didactic accompaniment reproduces the algorithmic logic that reduces pedagogical practice to universal formulas. The article concludes by proposing the need for prior pedagogical training, development of critical analysis criteria, and situated contextualization for a pedagogically grounded integration of GAI in higher education.
Keywords: Generative Artificial Intelligence – Pedagogical Bias – Higher Education – Teacher Training
