Detectives de Algoritmos: La Verdad Detrás del Chatbot

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).

INFOGRAFÍA DIDÁCTICA: ARQUITECTOS DE LA FUTURIDAd

Situación de Aprendizaje (SA): Diseño de Ecosistemas Urbanos Sostenibles Asistido por IA

Elemento	Contenido	Icono Visual
TÍTULO SUGERENTE	ARQUITECTOS DE LA FUTURIDAD: Diseñando Ciudades Inteligentes y Resilientes con IA. Un desafío de co-creación hombre-máquina.
ALUMNADO & MATERIAS	Etapa: 4.º ESO y Bachillerato (16-18 años). Materias: Tecnología, Programación y Robótica; Geografía; Economía; Educación Plástica y Audiovisual.
DESCRIPCIÓN Y FINALIDAD	Necesidad: Abordar la crisis climática y la urbanización mediante el pensamiento sistémico. Finalidad: Integrar la IA generativa y predictiva como herramienta de innovación. Desarrollo de la alfabetización digital avanzada y la ética tecnológica, en línea con el ODS 11 (Ciudades Sostenibles).
METODOLOGÍA	Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) con enfoque de Design Thinking. Trabajo en Aprendizaje Cooperativo (equipos multidisciplinares) y uso de la Clase Invertida para la asimilación de contenidos teóricos.
ACTIVIDAD Y PROCESO (Fases Clave)	1. Inmersión (IA Investigadora): Análisis de tendencias urbanas y síntesis de informes mediante LLMs (Gemini, ChatGPT). 2. Ideación y Prototipado (IA Co-creadora): Generación de conceptos de ciudad mediante prompts avanzados. Refinado de diseños con IA generativa (texto-a-modelo 3D). 3. Simulación y Verificación (IA Predictiva): Uso de Digital Twin para modelar y predecir métricas críticas (flujo energético, movilidad, gestión hídrica).
RECURSOS NECESARIOS	Tecnológicos: Plataformas de IA generativa (Gemini), Software de simulación 3D (p. ej., CityEngine Trial), Datasets abiertos de datos urbanos. Materiales: Equipos informáticos de alto rendimiento, hardware para visualización (pantallas interactivas).
PRODUCTOS EVALUABLES	1. Portafolio Digital (Incluye prompts y reflexiones). 2. Maqueta Virtual 3D o Render Fotorrealista del diseño. 3. Informe de Viabilidad (Validado con análisis predictivo de la IA). 4. Presentación Oral de Pitch ante un "Consejo Urbano" simulado.
INSTRUMENTOS DE EVALUACIÓN	Rúbricas Detalladas (Énfasis en el rigor técnico y el uso ético/creativo de la IA). Escala de Observación Directa. Autoevaluación y Coevaluación (para valorar la contribución individual y la sinergia grupal). Heteroevaluación por parte del docente.

 

Decálogo contra el acoso escolar.

 

Cartas de juego de malaware

¿Qué es el malware?

Malware o “software malicioso” es un término amplio que describe cualquier programa o código malicioso que es dañino para los sistemas.

El malware hostil, intrusivo e intencionadamente desagradable intenta invadir, dañar o deshabilitar ordenadores, sistemas informáticos, redes, tabletas y dispositivos móviles, a menudo asumiendo el control parcial de las operaciones de un dispositivo. Al igual que la gripe, interfiere en el funcionamiento normal.

La intención del malware es sacarle dinero al usuario ilícitamente. Aunque el malware no puede dañar el hardware de los sistemas o el equipo de red —con una excepción que se conozca (vea la sección Android de Google)—, sí puede robar, cifrar o borrar sus datos, alterar o secuestrar funciones básicas del ordenador y espiar su actividad en el ordenador sin su conocimiento o permiso.

mis cartas son

¿Cuáles son los tipos más comunes de malware?

Estos son los malhechores más comunes en la galería de la deshonestidad del malware:

• El adware es un software no deseado diseñado para mostrar anuncios en su pantalla, normalmente en un explorador. Suele recurrir a un método subrepticio: bien se hace pasar por legítimo, o bien se adosa a otro programa para engañar al usuario e instalarse en su PC, tableta o dispositivo móvil.
• El spyware es malware que observa las actividades del usuario en el ordenador en secreto y sin permiso, y se las comunica al autor del software.
• Un virus es malware que se adjunta a otro programa y, cuando se ejecuta —normalmente sin que lo advierta 
• el usuario—, se replica modificando otros programas del ordenador e infectándolos con sus propios bits de código.
• Los gusanos son un tipo de malware similar a los virus, que se replica por sí solo con el fin de diseminarse por otros ordenadores en una red, normalmente provocando daños y destruyendo datos y archivos.
• Un troyano, o caballo de Troya, es uno de los tipos de malware más peligrosos. Normalmente se presenta como algo útil para engañar al usuario. Una vez que está en el sistema, los atacantes que se ocultan tras el troyano obtienen acceso no autorizado al ordenador infectado. Desde allí, los troyanos se pueden 
• utilizar para robar información financiera o instalar amenazas como virus y ransomware.
• El ransomware es un tipo de malware que bloquea el acceso del usuario al dispositivo o cifra sus archivos y después lo fuerza a pagar un rescate para devolvérselos. El ransomware se ha reconocido como el arma preferida de los delincuentes informáticos porque exige un pago rápido y provechoso en criptomoneda de difícil seguimiento. El código que subyace en el ransomware es fácil de obtener a través de mercados ilegales en línea y defenderse contra él es muy difícil.