Alumnado

· Etapa educativa: Educación Secundaria Obligatoria (ESO).

· Curso y edad: 4º de la ESO (15-16 años).

Área, materia, asignatura o ámbito

· Materia principal: Tecnología y Digitalización.

· Ámbitos transversales: Lengua Castellana y Literatura (análisis de textos y redacción) y Educación en Valores Cívicos y Éticos (pensamiento crítico y ética tecnológica).

Descripción y finalidad de los aprendizajes

Vivimos en una era donde los estudiantes conviven diariamente con sistemas de Inteligencia Artificial Generativa (como ChatGPT, Gemini o Claude). El problema de partida es que muchos jóvenes utilizan estas herramientas como "oráculos absolutos", asumiendo que toda la información que proporcionan es veraz, neutral y objetiva.

Esta situación de aprendizaje responde a la necesidad urgente de alfabetizar en IA a nuestro alumnado. Nos centraremos en tres dimensiones de la alfabetización en IA: saber interactuar (comunicarse efectivamente con la máquina), moldear (diseñar prompts o instrucciones precisas) y gestionar (detectar sesgos, "alucinaciones" y comprender las implicaciones éticas).

A través de esta propuesta, se trabajarán saberes básicos como la identidad y huella digital, la búsqueda y curación crítica de información, el funcionamiento básico de los modelos de lenguaje, y el uso ético y responsable de la tecnología. La finalidad es pasar de ser "consumidores pasivos" de IA a "auditores críticos" de la misma.

Metodología

Se utilizará un enfoque híbrido que combina:

· Aprendizaje Basado en Retos (ABR): El alumnado debe resolver un problema real: demostrar que la IA se equivoca y aprender a guiarla para que no lo haga.

· Aprendizaje Cooperativo: Trabajo en "Agencias de Detectives" (grupos base de 3-4 personas) donde cada miembro tiene un rol (ingeniero de prompts, verificador de datos, analista de sesgos, portavoz).

· Aprender Haciendo (Learning by doing): Experimentación directa y controlada con herramientas de IA en el aula.

Actividad

Descripción de la actividad o proceso

La actividad, de unas 5 sesiones de duración, se divide en las siguientes fases:

1. Fase de Contratación (El Cebo - 1 sesión): El docente presenta a la clase dos artículos periodísticos sobre un tema polémico o histórico (ej. el descubrimiento de América o las causas del cambio climático). Uno está escrito por un humano y otro generado por una IA con un sesgo intencionado. Se debate en clase: ¿Cuál es el de la máquina? ¿Por qué? Se introducen los conceptos de "Alucinación de la IA" y "Sesgo algorítmico".

2. Fase de Interrogatorio (Interactuar y Moldear - 2 sesiones): Cada grupo (Agencia de Detectives) elige un tema de investigación. Tendrán que "interrogar" a la IA utilizando la técnica de Prompt Engineering. Primero harán preguntas muy vagas y registrarán los resultados (generalmente mediocres o sesgados). Luego, aplicarán técnicas de moldeado (asignar un rol a la IA, definir el tono, pedir contraargumentos) y compararán cómo mejora y cambia la respuesta.

3. Fase de Autopsia (Gestionar - 1 sesión): Los grupos realizan un fact-checking (verificación de datos) exhaustivo de los textos generados por la IA en la fase anterior. Deben buscar fuentes primarias reales que confirmen o desmientan lo que la IA ha afirmado, subrayando en rojo las alucinaciones y en amarillo los sesgos de género, raza o ideología.

4. Fase de Veredicto (1 sesión): Cada agencia presenta sus hallazgos al resto de la clase y publican su producto final.

Recursos

· Tecnológicos: Ordenadores o tabletas con conexión a internet. Proyector / Pizarra digital.

· Software: Acceso a herramientas de IA generativa de texto (Gemini, ChatGPT o Copilot). Nota: El docente puede proyectar su propia cuenta si hay restricciones de edad, o usar plataformas educativas que integran IA de forma segura. Herramientas de diseño (Canva, Genially).

· Espacios: Aula de informática o aula ordinaria con dispositivos móviles/portátiles.

Productos evaluables

1. Informe de Autopsia Digital: Un documento (o presentación visual) donde se compare el texto original de la IA frente a la investigación humana, evidenciando los sesgos, errores y alucinaciones encontradas.

2. El "Decálogo del Susurrador de IA": Una infografía (creada en Canva o similar) elaborada por cada grupo con 10 reglas de oro para interactuar con la IA de forma ética, crítica y eficiente (Prompt Engineering básico para estudiantes).

3. Diario de Sesiones (Portfolio individual): Breves anotaciones reflexivas al final de cada sesión sobre lo que les ha sorprendido del comportamiento de la IA.

Instrumentos de evaluación

· Heteroevaluación: Rúbrica analítica para evaluar la infografía (Decálogo) valorando el diseño, la claridad, la originalidad de los prompts y la profundidad ética. Observación directa del trabajo cooperativo mediante una lista de cotejo (implicación, asunción de roles).

· Coevaluación: Al finalizar las exposiciones, los grupos evaluarán el "Informe de Autopsia" de sus compañeros mediante una Diana de Evaluación (valorando claridad expositiva, calidad del fact-checking y originalidad).

· Autoevaluación: Un Cuestionario de Metacognición (Escala de Likert y dos preguntas abiertas) integrado en el Diario de Sesiones, donde el alumno reflexiona sobre cómo ha cambiado su percepción de la IA antes y después del proyecto.

Anexos

1. Anexo I: Guía Básica de Prompt Engineering para Alumnado. (Documento con fórmulas como: Actúa como [ROL] + Tarea [ACCIÓN] + Formato [TABLA/TEXTO] + Contexto [DETALLES]).

2. Anexo II: Plantilla del "Informe de Autopsia Digital". (Documento estructurado con tablas para comparar: Afirmación de la IA / Fuente Real / Tipo de Error (Alucinación/Sesgo/Preciso)).

3. Anexo III: Rúbrica de Evaluación del Decálogo. (Enlace a rúbrica con descriptores de Excelente a Insuficiente).

4. Anexo IV: Diana de Coevaluación. (Plantilla visual para evaluar las presentaciones de los compañeros).

5. Anexo V: Material audiovisual de apoyo. Enlace al vídeo "Coded Bias" (fragmentos en YouTube) o vídeos explicativos cortos sobre cómo funciona un modelo de lenguaje (LLM).