Agenciamientos Algorítmicos en la Educación del Futuro

 Artículo 5: Inteligencia Artificial y Subjetividad Pedagógica: Agenciamientos Algorithmicos en la Educación del Futuro

Resumen

Este artículo investiga el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la formación de subjetividades educativas, integrando la síntesis Bourdieu-Althusser-Deleuze-Guattari para analizar cómo los algoritmos de IA reconfiguran los espacios de aprendizaje. Basado en un estudio de casos de plataformas adaptativas en España y México (2023-2024), introducimos el concepto de Aparatos Habitogénicos Algorithmicos (AHA) para describir sistemas que no solo personalizan el aprendizaje sino que producen subjetividades predecibles. Demostramos que la IA educativa genera nuevas formas de violencia simbólica algorithmica pero también abre posibilidades para agenciamientos caosmóticos donde docentes y estudiantes co-crean alternativas. Concluimos con principios para una pedagogía algorítmica crítica.

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I. Introducción: La IA como Campo de Batalla Educativo

La IA en educación ha sido estudiada como:

• Herramienta de optimización (Baker, 2016)

• Dispositivo de biopolítica digital (Williamson, 2023)

• Reproductor de desigualdades (Eynon, 2023)

Proponemos que los sistemas de IA son AHA que:

1. Codifican habitus mediante recomendaciones personalizadas (ej.: itinerarios de aprendizaje basados en datos).

2. Producen subjetividades algorithmizadas (ej.: estudiantes clasificados por perfiles de aprendizaje).

3. Generan resistencias imprevistas (ej.: docentes que alteran inputs para sabotear recomendaciones).

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II. Marco Teórico: Algorithmos y Agenciamientos Deseantes

Conceptos Clave

1. Aparatos Habitogénicos Algorithmicos (AHA):

   • Sistemas que traducen prácticas educativas en modelos predictivos (ej.: tutores IA que anticipan respuestas).

   • Efecto: Habitus algorithmizado (internalización de lógicas computacionales).

2. Cuerpo sin Órganos (CsO) dataficado:

   • Superficie de inscripción de patrones algorítmicos (ej.: avatar educativo en entornos VR).

   • La autopoiesis algorithmica ocurre cuando usuarios engañan al sistema (ej.: estudiantes que colaboran para "hackear" ejercicios competitivos).

3. Rizomas de IA:

   • Conexiones entre plataformas, corporaciones tech y políticas educativas (ej.: alianzas Google-Ministerios de Educación).

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III. Metodología: Etnografía Algorithmica en Aulas Digitales

Diseño

• Campos: Escuelas públicas en Barcelona (España) y Guadalajara (México) usando plataformas con IA.

• Técnicas:

  • Cartografía algorithmica: Reverse engineering de recomendaciones de IA.

  • Entrevistas con docentes-algoritmo: Diálogos sobre experiencias de mediación tecnológica.

  • Experimentación etnográfica: Provocar discontinuidades en sistemas adaptativos.

Hallazgos Clave

1. Territorializaciones algorithmicas:

   • AHA dominantes:

     • Sistemas de tutoría IA que refuerzan estilos de aprendizaje predominantes (ej.: privilegiando lógica verbal sobre corporal).

     • Analytics predictivos que etiquetan estudiantes "en riesgo" según métricas occidentales.

   • Efectos: Habitus de dependencia algorithmica (ej.: docentes que confían ciegamente en recomendaciones).

2. Desterritorializaciones digitales:

   • Líneas de fuga:

     • Colectivos que desarrollan IA ética de código abierto para escuelas rurales.

     • Estudiantes que usan GPT-4 para generar contra-narrativas curriculares.

   • Ejemplo: El proyecto "Algoritmos Decoloniales" en México, que entrena modelos con saberes indígenas.

3. Caosmosis algorithmica:

   • Prácticas autopoiéticas:

     • Docentes que diseñan agenciamientos pedagógico-algorítmicos (ej.: usar IA para detectar sesgos de género en materiales).

     • Estudiantes que crean poesía generative crítica con herramientas de IA.

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IV. Discusión: Hacia una Pedagogía Algorithmica Crítica

Principios para educar con/contras/la IA:

1. Cartografiar agenciamientos algorithmicos:

   • Enseñar a docentes y estudiantes a auditar algoritmos educativos.

2. Diseñar pedagogías de la incertidumbre:

   • Usar IA para generar preguntas no respuestas (ej.: sistemas que proponen problemas no lineales).

3. Crear territorios tecnocomunes:

   • Plataformas de IA cooperativas gestionadas por comunidades educativas.

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V. Conclusión: Políticas de la Alegría Algorithmica

La síntesis caosmótica revela que:

• La IA educativa no es destino sino campo de lucha deseante.

• La resistencia es creación de alternativas algorithmicas (ej.: modelos no predictivos).

• La etnografía debe ser práctica especulativa con IA (imaginando pedagogías post-algorítmicas).

Principios para una pedagogía algorithmica deseante:

1. Todo algoritmo educativo debe ser auditable colectivamente.

2. La IA debe servir para amplificar no reducir posibilidades.

3. La alegría algorithmica es experimentación con lo impredecible.

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Citas clave:

• Williamson (2023) sobre biopolítica digital educativa.

• Deleuze & Guattari (1980) sobre agenciamientos maquínicos y deseantes.

• Guattari (1992) sobre caosmosis y technodiversidad.

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Líneas futuras:

• Estudiar agenciamientos en educación con realidad extendida (XR).

• Diseñar prototipos de IA educativa caosmótica.

• Cartografiar resistencias globales a la algorithmización educativa.