Accesibilidad algorítmica e inclusión de estudiantes con discapacidad en la educación superior iberoamericana
DOI:
https://doi.org/10.15517/z6tdct87Palabras clave:
accesibilidad algorítmica, inteligencia artificial, discapacidad, enseñanza superiorResumen
La expansión de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior iberoamericana promete personalizar el aprendizaje, pero encierra una paradoja: los algoritmos diseñados para adaptar la enseñanza pueden reproducir, e incluso profundizar, las barreras que enfrenta el estudiantado con discapacidad. Este ensayo, derivado de un proyecto de investigación concluido en un programa de posgrado en educación, tiene como propósito construir un marco conceptual para nombrar, diagnosticar y transformar esa forma de exclusión, denominada aquí exclusión algorítmica. Desde un análisis crítico integrativo que articula los Disability Studies, el Diseño Universal para el Aprendizaje y los Critical AI Studies, se propone el Marco de Accesibilidad Algorítmica en Educación Superior (MAES-3D), con tres dimensiones interdependientes: Diseño Universal Algorítmico, Equidad Epistémica Computacional y Agencia Digital Autodeterminada. Para cada dimensión se identifican mecanismos de exclusión, diferenciados según perfiles de discapacidad sensorial, física, intelectual, psicosocial y neurodivergente, y se proponen doce indicadores preliminares de operacionalización. Se sostiene que la accesibilidad algorítmica no puede añadirse a posteriori a los sistemas de IA, sino que debe constituir una condición estructurante de su diseño, gobernanza y evaluación. El aporte original reside en integrar en un mismo instrumento analítico el diseño del sistema, la definición del conocimiento legítimo y la distribución del control sobre las decisiones algorítmicas. Dada la escasez de evidencia empírica iberoamericana, el MAES-3D se presenta como hipótesis de trabajo; se discuten sus implicaciones institucionales y de política, y se señala su validación empírica como tarea prioritaria.
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