La emergencia del COVID-19 puso a prueba la resiliencia de los sistemas educativos frente a situaciones de crisis, revelando y exacerbando desigualdades en el acceso a una educación de calidad. Tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el big data y la computación en la nube ofrecen herramientas fundamentales para reforzar la capacidad de respuesta de las instituciones educativas ante estos retos. En particular, las analíticas de aprendizaje basadas en datos completos, confiables y sensibles a contextos de crisis pueden proporcionar información clave sobre los efectos de la pandemia y las necesidades de estudiantes, docentes e instituciones, contribuyendo a mitigar desigualdades y promover la equidad educativa. No obstante, la falta de un enfoque humanista en los algoritmos empleados, junto con su opacidad, plantea desafíos significativos en términos de ética, privacidad y objetividad. Este proyecto enfrentó estos desafíos a través de tres enfoques complementarios: investigación interdisciplinaria, formación y aplicación práctica. En el ámbito de la investigación, se priorizó el desarrollo de técnicas transparentes e inclusivas para el análisis de datos, asegurando que los actores educativos comprendan el propósito, funcionamiento y uso de los algoritmos. Además, se promovió la formación docente mediante la incorporación de temas sobre IA y analíticas del aprendizaje en los planes de estudio, fomentando su aplicación ética y efectiva. Por último, los avances se implementaron en estudios de caso con datos reales en Uruguay y Brasil, estableciendo un marco que puede guiar futuros desarrollos en educación inclusiva y adaptativa

Abstract

La emergencia del COVID-19 puso a prueba la resiliencia de los sistemas educativos frente a situaciones de crisis, revelando y exacerbando desigualdades en el acceso a una educación de calidad. Tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el big data y la computación en la nube ofrecen herramientas fundamentales para reforzar la capacidad de respuesta de las instituciones educativas ante estos retos. En particular, las analíticas de aprendizaje basadas en datos completos, confiables y sensibles a contextos de crisis pueden proporcionar información clave sobre los efectos de la pandemia y las necesidades de estudiantes, docentes e instituciones, contribuyendo a mitigar desigualdades y promover la equidad educativa. No obstante, la falta de un enfoque humanista en los algoritmos empleados, junto con su opacidad, plantea desafíos significativos en términos de ética, privacidad y objetividad. Este proyecto enfrentó estos desafíos a través de tres enfoques complementarios: investigación interdisciplinaria, formación y aplicación práctica. En el ámbito de la investigación, se priorizó el desarrollo de técnicas transparentes e inclusivas para el análisis de datos, asegurando que los actores educativos comprendan el propósito, funcionamiento y uso de los algoritmos. Además, se promovió la formación docente mediante la incorporación de temas sobre IA y analíticas del aprendizaje en los planes de estudio, fomentando su aplicación ética y efectiva. Por último, los avances se implementaron en estudios de caso con datos reales en Uruguay y Brasil, estableciendo un marco que puede guiar futuros desarrollos en educación inclusiva y adaptativa.