{"id":95,"date":"2024-02-28T21:41:19","date_gmt":"2024-02-28T21:41:19","guid":{"rendered":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/spanishwithchatgpt\/chapter\/what-not-to-do-with-data-issues-of-personal-identity-bias-and-fairness\/"},"modified":"2025-06-19T08:47:19","modified_gmt":"2025-06-19T08:47:19","slug":"what-not-to-do-with-data-issues-of-personal-identity-bias-and-fairness","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/chapter\/what-not-to-do-with-data-issues-of-personal-identity-bias-and-fairness\/","title":{"raw":"Problemas con los datos: identidad personal","rendered":"Problemas con los datos: identidad personal"},"content":{"raw":"<p class=\"no-indent\">Los datos sobre nosotros se registran constantemente a trav\u00e9s de nuestros tel\u00e9fonos y computadoras. Estos datos se interpretan en funci\u00f3n de qui\u00e9n los registra y qui\u00e9n los mira. Para dar solo un ejemplo, Google crea su versi\u00f3n digital de nosotros, <em>la identidad digital<\/em>, basada en lo que hacemos en sus plataformas. Procede a etiquetarnos bas\u00e1ndose en estos datos y luego reorganiza lo que vemos en sus motores de b\u00fasqueda y aplicaciones en consecuencia. Nos comercializa a empresas que podr\u00edan querer comercial\u00edzanos.<\/p>\r\n\r\n<div class=\"textbox textbox--exercises\"><header class=\"textbox__header\">\r\n<p class=\"textbox__title\"><strong>Actividad<\/strong><\/p>\r\n\r\n<\/header>\r\n<div class=\"textbox__content\">\r\n\r\nAccede a tu perfil de \"Configuraci\u00f3n de anuncios\" en Google, Facebook o Instagram. Si usas regularmente otra plataforma, intenta averiguar si tienen configuraciones de anuncios y si puedes acceder a ellas. Estas son parte de nuestra identidad digital.\r\n\r\nPreguntas para discusi\u00f3n:\r\n<ul>\r\n \t<li>\u00bfC\u00f3mo luce tu \"identidad digital\"? \u00bfRefleja tus demograf\u00edas e intereses? \u00bfEst\u00e1s de acuerdo con esta identidad?<\/li>\r\n \t<li>\u00bfC\u00f3mo crees que Google decidi\u00f3 cada uno de estos intereses? \u00bfQu\u00e9 datos podr\u00edan haberse tenido en cuenta? Estas categor\u00edas de inter\u00e9s cambian frecuentemente y son recursivas: un inter\u00e9s publicitario con el que est\u00e1s asociado puede determinar con qu\u00e9 inter\u00e9s publicitario ser\u00e1s categorizado a continuaci\u00f3n. \u00bfQu\u00e9 nos puede decir esto sobre el perfilado?<\/li>\r\n \t<li>\u00bfEst\u00e1s de acuerdo con acad\u00e9micos como Cheney-Lippold y Bassett en que aqu\u00ed hay una sobre-reducci\u00f3n de la identidad? \u00bfPor qu\u00e9 esto es una preocupaci\u00f3n \u00e9tica?<\/li>\r\n \t<li>\u00c9ticamente, \u00bfimporta m\u00e1s si estos perfiles aciertan o fallan en tus intereses?<\/li>\r\n \t<li>\u00bfTu g\u00e9nero y raza juegan un papel en c\u00f3mo te etiquetan? \u00bfC\u00f3mo te hace sentir eso?<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<p class=\"no-indent\">Esta actividad ha sido adaptada de <em><a href=\"https:\/\/scalar.usc.edu\/works\/artificial-intelligence-for-teachers\/ https:\/\/mit-serc.pubpub.org\/pub\/identity-advertising-and-algorithmic-targeting\" data-cke-saved-href=\"https:\/\/scalar.usc.edu\/works\/artificial-intelligence-for-teachers\/ https:\/\/mit-serc.pubpub.org\/pub\/identity-advertising-and-algorithmic-targeting\">Identidad, Publicidad y Segmentaci\u00f3n Algor\u00edtmica: O C\u00f3mo (No) Dirigirse a tu \"Usuario Ideal\".<\/a>\",\u00a0\u00a0licenciado bajo <a href=\"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-nc\/4.0\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-cke-saved-href=\"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-nc\/4.0\/\">CC BY NC 4.0<\/a>. <sup>1<\/sup><\/em><\/p>\r\n<p class=\"indent\">Las etiquetas que Google nos da -masculino, femenino, joven o anciano, no tienen nada que ver con nuestras identidades, necesidades o valores. Alguien puede ser masculino si mira ciertos sitios web (digamos, tiendas de hardware) y compra ciertos art\u00edculos<sup>2<\/sup>. Ma\u00f1ana, un masculino puede convertirse en femenino si su actividad o las actividades de un mill\u00f3n de otros humanos que contribuyeron a lo que es comportamiento masculino cambian. Diferentes empresas nos dan identidades completamente diferentes basadas en lo que les interesa.<\/p>\r\n<p class=\"indent\">Lo mismo le hace a nuestros estudiantes cuando interact\u00faan con software de aprendizaje personalizado y est\u00e1n sujetos a an\u00e1lisis de aprendizaje. Su identidad digital, su rendimiento, compromiso y satisfacci\u00f3n, seg\u00fan lo ven estos sistemas, se utiliza entonces para evaluar no solo su rendimiento sino tambi\u00e9n el rendimiento de sus compa\u00f1eros, profesores, instituciones educativas y el sistema educativo en s\u00ed<sup>3<\/sup>.<\/p>\r\n&nbsp;\r\n<p class=\"indent\">\u00bfPor qu\u00e9 es esto un problema?<\/p>\r\n\r\n<ol>\r\n \t<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">Estos perfiles a menudo se componen en base a datos ruidosos e incorrectos de varias fuentes y pueden ser muy enga\u00f1osos<sup>4;<\/sup><\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">Estas identidades digitales pueden cambiar c\u00f3mo un estudiante se ve a s\u00ed mismo y a los dem\u00e1s, c\u00f3mo los profesores ven a cada estudiante, c\u00f3mo el sistema ve a cada profesor, c\u00f3mo la sociedad ve la educaci\u00f3n y la pedagog\u00eda, y c\u00f3mo todos reaccionan a decisiones y retroalimentaci\u00f3n<sup>3;<\/sup><\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">Sin embargo, estos juicios sobre qui\u00e9n es alguien se hacen sin su conocimiento y consentimiento -por cajas negras a las que nadie tiene acceso. A menudo, no hay control sobre qu\u00e9 datos se registran, d\u00f3nde y cu\u00e1ndo se registran y c\u00f3mo se toman decisiones basadas en ellos<sup>4,<\/sup><sup>1<\/sup>.\u00a0 Los estudiantes y profesores pierden su poder expresivo y <a href=\"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/spanishwithchatgpt\/chapter\/ai-aied-and-human-agency\/\">agencia humana<\/a>;<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">Estos datos y juicios tienden a persistir como datos almacenados mucho tiempo despu\u00e9s de que tuvo lugar el evento registrado<sup>4;<\/sup><\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">El \u00e9nfasis en m\u00e9tricas, donde los estudiantes, profesores y personal son constantemente evaluados, comparados y clasificados, puede inducir reacciones como ansiedad y competencia en lugar de motivaci\u00f3n y crecimiento<sup>3<\/sup>.<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">Aspectos de la educaci\u00f3n que pueden ser capturados y analizados autom\u00e1ticamente se les da m\u00e1s importancia; nos empujan hacia resultados y pr\u00e1cticas que son diferentes de lo que de otro modo nos preocupar\u00eda.<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">Las organizaciones que hacen la \"dataficaci\u00f3n\" tienen el poder de definir \"qu\u00e9 'cuenta' como educaci\u00f3n de calidad, un buen estudiante o un profesor efectivo<sup>3<\/sup>.\"<\/li>\r\n<\/ol>\r\n<p class=\"no-indent\">Aqu\u00ed est\u00e1n las contramedidas que los expertos sugieren que tomen los profesores:<\/p>\r\n\r\n<ol>\r\n \t<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\"><strong>Considerar a las personas, su identidad, integridad y dignidad.<\/strong>\u00a0\"Acercarse a las personas con respeto de su valor intr\u00ednseco y no como un objeto de datos o un medio para un fin\"<sup>5<\/sup>. Las personas no son solo los datos; que la etiqueta que un software podr\u00eda dar a los estudiantes para personalizar caminos de aprendizaje o para dividirlos en grupos no es su verdadera identidad<sup>5;<\/sup><\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\"><strong>Ser alfabetizado en datos.<\/strong> Aprender a manejar datos correctamente. Aprender qu\u00e9 hacen los diferentes sistemas basados en datos, c\u00f3mo lo hacen, cu\u00e1l es su uso recomendado y c\u00f3mo interpretar la informaci\u00f3n que generan y las decisiones que toman;<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\"><strong>Mantener una distancia cr\u00edtica de las compa\u00f1\u00edas y software de AIED.<\/strong> Cuestionar sus afirmaciones, pedir evidencias de su validez y fiabilidad, verificar que el sistema sigue las pautas \u00e9ticas de tu instituci\u00f3n y pa\u00eds<sup>3;<\/sup><\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\"><strong>Monitorear los efectos que estos sistemas tienen en ti, tus estudiantes, su aprendizaje y el ambiente del aula<\/strong>.<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\"><strong>Llamar a sistemas abiertos que te den control y el poder de anular decisiones automatizadas<\/strong>. Intervenir, aclarar o anular d\u00f3nde y cu\u00e1ndo sientas la necesidad.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n\r\n<hr \/>\r\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>1 <span class=\"relative -mx-px my-[-0.2rem] rounded px-px py-[0.2rem] transition-colors duration-100 ease-in-out\"><strong data-start=\"0\" data-end=\"12\" data-is-only-node=\"\">Kant, T.<\/strong> (2021). <em data-start=\"21\" data-end=\"114\">Identity, advertising, and algorithmic targeting: Or how (not) to target your \u201cideal user.\u201d<\/em> <em data-start=\"115\" data-end=\"185\">MIT Case Studies in Social and Ethical Responsibilities of Computing<\/em>. MIT SERC. Recuperado de <a href=\"https:\/\/pubpub.xn--mitserc-706c.org\/pub\/identity-advertising-and-algorithmic-targeting\" target=\"_new\" rel=\"noopener noreferrer\" data-start=\"211\" data-end=\"289\" data-is-last-node=\"\">https:\/\/pubpub.mit\u2011serc.org\/pub\/identity-advertising-and-algorithmic-targeting<\/a><\/span><\/sup><\/p>\r\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>2 <strong data-start=\"0\" data-end=\"22\" data-is-only-node=\"\">Cheney\u2011Lippold, J.<\/strong> (2017). <em data-start=\"31\" data-end=\"93\">We are data: Algorithms and the making of our digital selves<\/em>. NYU Press. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1177\/0267323118824876c\" target=\"_new\" rel=\"noopener noreferrer\" data-start=\"106\" data-end=\"147\" data-is-last-node=\"\">https:\/\/doi.org\/10.1177\/0267323118824876c<\/a><\/sup><\/p>\r\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>3 <span class=\"relative -mx-px my-[-0.2rem] rounded px-px py-[0.2rem] transition-colors duration-100 ease-in-out\"><strong data-start=\"0\" data-end=\"41\" data-is-only-node=\"\">Williamson, B., Bayne, S., &amp; Shay, S.<\/strong> (2020). <em data-start=\"50\" data-end=\"134\">The datafication of teaching in Higher Education: Critical issues and perspectives<\/em>. <em data-start=\"136\" data-end=\"170\">Teaching in Higher Education, 25<\/em>(4), 351\u2013365. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1080\/13562517.2020.1748811\" target=\"_new\" rel=\"noopener noreferrer\" data-start=\"184\" data-end=\"229\" data-is-last-node=\"\">https:\/\/doi.org\/10.1080\/13562517.2020.1748811<\/a><\/span><\/sup><\/p>\r\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>4 <span class=\"relative -mx-px my-[-0.2rem] rounded px-px py-[0.2rem] transition-colors duration-100 ease-in-out\"><strong data-start=\"0\" data-end=\"34\" data-is-only-node=\"\">Kelleher, J. D., &amp; Tierney, B.<\/strong> (2018). <em data-start=\"43\" data-end=\"57\">Data science<\/em>. MIT Press. <a href=\"https:\/\/mitpress.mit.edu\/9780262535434\/data-science\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener noreferrer\" data-start=\"70\" data-end=\"122\" data-is-last-node=\"\">https:\/\/mitpress.mit.edu\/9780262535434\/data-science\/<\/a><\/span><\/sup><\/p>\r\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>5 <span class=\"relative -mx-px my-[-0.2rem] rounded px-px py-[0.2rem] transition-colors duration-100 ease-in-out\"><strong data-start=\"0\" data-end=\"24\" data-is-only-node=\"\">European Commission.<\/strong> (2022, October). <em data-start=\"42\" data-end=\"148\">Ethical guidelines on the use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators<\/em>. Publications Office of the European Union. <a href=\"https:\/\/education.ec.europa.eu\/document\/ethical-guidelines-on-the-use-of-ai-and-data-in-teaching-and-learning-for-educators\" target=\"_new\" rel=\"noopener noreferrer\" data-start=\"193\" data-end=\"316\" data-is-last-node=\"\">https:\/\/education.ec.europa.eu\/document\/ethical-guidelines-on-the-use-of-ai-and-data-in-teaching-and-learning-for-educators<\/a><\/span><\/sup><\/p>\r\n<p class=\"hanging-indent\"><\/p>","rendered":"<p class=\"no-indent\">Los datos sobre nosotros se registran constantemente a trav\u00e9s de nuestros tel\u00e9fonos y computadoras. Estos datos se interpretan en funci\u00f3n de qui\u00e9n los registra y qui\u00e9n los mira. Para dar solo un ejemplo, Google crea su versi\u00f3n digital de nosotros, <em>la identidad digital<\/em>, basada en lo que hacemos en sus plataformas. Procede a etiquetarnos bas\u00e1ndose en estos datos y luego reorganiza lo que vemos en sus motores de b\u00fasqueda y aplicaciones en consecuencia. Nos comercializa a empresas que podr\u00edan querer comercial\u00edzanos.<\/p>\n<div class=\"textbox textbox--exercises\">\n<header class=\"textbox__header\">\n<p class=\"textbox__title\"><strong>Actividad<\/strong><\/p>\n<\/header>\n<div class=\"textbox__content\">\n<p>Accede a tu perfil de \u00abConfiguraci\u00f3n de anuncios\u00bb en Google, Facebook o Instagram. Si usas regularmente otra plataforma, intenta averiguar si tienen configuraciones de anuncios y si puedes acceder a ellas. Estas son parte de nuestra identidad digital.<\/p>\n<p>Preguntas para discusi\u00f3n:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfC\u00f3mo luce tu \u00abidentidad digital\u00bb? \u00bfRefleja tus demograf\u00edas e intereses? \u00bfEst\u00e1s de acuerdo con esta identidad?<\/li>\n<li>\u00bfC\u00f3mo crees que Google decidi\u00f3 cada uno de estos intereses? \u00bfQu\u00e9 datos podr\u00edan haberse tenido en cuenta? Estas categor\u00edas de inter\u00e9s cambian frecuentemente y son recursivas: un inter\u00e9s publicitario con el que est\u00e1s asociado puede determinar con qu\u00e9 inter\u00e9s publicitario ser\u00e1s categorizado a continuaci\u00f3n. \u00bfQu\u00e9 nos puede decir esto sobre el perfilado?<\/li>\n<li>\u00bfEst\u00e1s de acuerdo con acad\u00e9micos como Cheney-Lippold y Bassett en que aqu\u00ed hay una sobre-reducci\u00f3n de la identidad? \u00bfPor qu\u00e9 esto es una preocupaci\u00f3n \u00e9tica?<\/li>\n<li>\u00c9ticamente, \u00bfimporta m\u00e1s si estos perfiles aciertan o fallan en tus intereses?<\/li>\n<li>\u00bfTu g\u00e9nero y raza juegan un papel en c\u00f3mo te etiquetan? \u00bfC\u00f3mo te hace sentir eso?<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<p class=\"no-indent\">Esta actividad ha sido adaptada de <em><a href=\"https:\/\/scalar.usc.edu\/works\/artificial-intelligence-for-teachers\/ https:\/\/mit-serc.pubpub.org\/pub\/identity-advertising-and-algorithmic-targeting\" data-cke-saved-href=\"https:\/\/scalar.usc.edu\/works\/artificial-intelligence-for-teachers\/ https:\/\/mit-serc.pubpub.org\/pub\/identity-advertising-and-algorithmic-targeting\">Identidad, Publicidad y Segmentaci\u00f3n Algor\u00edtmica: O C\u00f3mo (No) Dirigirse a tu \u00abUsuario Ideal\u00bb.<\/a>\u00ab,\u00a0\u00a0licenciado bajo <a href=\"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-nc\/4.0\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-cke-saved-href=\"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-nc\/4.0\/\">CC BY NC 4.0<\/a>. <sup>1<\/sup><\/em><\/p>\n<p class=\"indent\">Las etiquetas que Google nos da -masculino, femenino, joven o anciano, no tienen nada que ver con nuestras identidades, necesidades o valores. Alguien puede ser masculino si mira ciertos sitios web (digamos, tiendas de hardware) y compra ciertos art\u00edculos<sup>2<\/sup>. Ma\u00f1ana, un masculino puede convertirse en femenino si su actividad o las actividades de un mill\u00f3n de otros humanos que contribuyeron a lo que es comportamiento masculino cambian. Diferentes empresas nos dan identidades completamente diferentes basadas en lo que les interesa.<\/p>\n<p class=\"indent\">Lo mismo le hace a nuestros estudiantes cuando interact\u00faan con software de aprendizaje personalizado y est\u00e1n sujetos a an\u00e1lisis de aprendizaje. Su identidad digital, su rendimiento, compromiso y satisfacci\u00f3n, seg\u00fan lo ven estos sistemas, se utiliza entonces para evaluar no solo su rendimiento sino tambi\u00e9n el rendimiento de sus compa\u00f1eros, profesores, instituciones educativas y el sistema educativo en s\u00ed<sup>3<\/sup>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p class=\"indent\">\u00bfPor qu\u00e9 es esto un problema?<\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">Estos perfiles a menudo se componen en base a datos ruidosos e incorrectos de varias fuentes y pueden ser muy enga\u00f1osos<sup>4;<\/sup><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">Estas identidades digitales pueden cambiar c\u00f3mo un estudiante se ve a s\u00ed mismo y a los dem\u00e1s, c\u00f3mo los profesores ven a cada estudiante, c\u00f3mo el sistema ve a cada profesor, c\u00f3mo la sociedad ve la educaci\u00f3n y la pedagog\u00eda, y c\u00f3mo todos reaccionan a decisiones y retroalimentaci\u00f3n<sup>3;<\/sup><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">Sin embargo, estos juicios sobre qui\u00e9n es alguien se hacen sin su conocimiento y consentimiento -por cajas negras a las que nadie tiene acceso. A menudo, no hay control sobre qu\u00e9 datos se registran, d\u00f3nde y cu\u00e1ndo se registran y c\u00f3mo se toman decisiones basadas en ellos<sup>4,<\/sup><sup>1<\/sup>.\u00a0 Los estudiantes y profesores pierden su poder expresivo y <a href=\"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/spanishwithchatgpt\/chapter\/ai-aied-and-human-agency\/\">agencia humana<\/a>;<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">Estos datos y juicios tienden a persistir como datos almacenados mucho tiempo despu\u00e9s de que tuvo lugar el evento registrado<sup>4;<\/sup><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">El \u00e9nfasis en m\u00e9tricas, donde los estudiantes, profesores y personal son constantemente evaluados, comparados y clasificados, puede inducir reacciones como ansiedad y competencia en lugar de motivaci\u00f3n y crecimiento<sup>3<\/sup>.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">Aspectos de la educaci\u00f3n que pueden ser capturados y analizados autom\u00e1ticamente se les da m\u00e1s importancia; nos empujan hacia resultados y pr\u00e1cticas que son diferentes de lo que de otro modo nos preocupar\u00eda.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\">Las organizaciones que hacen la \u00abdataficaci\u00f3n\u00bb tienen el poder de definir \u00abqu\u00e9 &#8216;cuenta&#8217; como educaci\u00f3n de calidad, un buen estudiante o un profesor efectivo<sup>3<\/sup>.\u00bb<\/li>\n<\/ol>\n<p class=\"no-indent\">Aqu\u00ed est\u00e1n las contramedidas que los expertos sugieren que tomen los profesores:<\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\"><strong>Considerar a las personas, su identidad, integridad y dignidad.<\/strong>\u00a0\u00abAcercarse a las personas con respeto de su valor intr\u00ednseco y no como un objeto de datos o un medio para un fin\u00bb<sup>5<\/sup>. Las personas no son solo los datos; que la etiqueta que un software podr\u00eda dar a los estudiantes para personalizar caminos de aprendizaje o para dividirlos en grupos no es su verdadera identidad<sup>5;<\/sup><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\"><strong>Ser alfabetizado en datos.<\/strong> Aprender a manejar datos correctamente. Aprender qu\u00e9 hacen los diferentes sistemas basados en datos, c\u00f3mo lo hacen, cu\u00e1l es su uso recomendado y c\u00f3mo interpretar la informaci\u00f3n que generan y las decisiones que toman;<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\"><strong>Mantener una distancia cr\u00edtica de las compa\u00f1\u00edas y software de AIED.<\/strong> Cuestionar sus afirmaciones, pedir evidencias de su validez y fiabilidad, verificar que el sistema sigue las pautas \u00e9ticas de tu instituci\u00f3n y pa\u00eds<sup>3;<\/sup><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\"><strong>Monitorear los efectos que estos sistemas tienen en ti, tus estudiantes, su aprendizaje y el ambiente del aula<\/strong>.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;text-align: justify\"><strong>Llamar a sistemas abiertos que te den control y el poder de anular decisiones automatizadas<\/strong>. Intervenir, aclarar o anular d\u00f3nde y cu\u00e1ndo sientas la necesidad.<\/li>\n<\/ol>\n<hr \/>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>1 <span class=\"relative -mx-px my-[-0.2rem] rounded px-px py-[0.2rem] transition-colors duration-100 ease-in-out\"><strong data-start=\"0\" data-end=\"12\" data-is-only-node=\"\">Kant, T.<\/strong> (2021). <em data-start=\"21\" data-end=\"114\">Identity, advertising, and algorithmic targeting: Or how (not) to target your \u201cideal user.\u201d<\/em> <em data-start=\"115\" data-end=\"185\">MIT Case Studies in Social and Ethical Responsibilities of Computing<\/em>. MIT SERC. Recuperado de <a href=\"https:\/\/pubpub.xn--mitserc-706c.org\/pub\/identity-advertising-and-algorithmic-targeting\" target=\"_new\" rel=\"noopener noreferrer\" data-start=\"211\" data-end=\"289\" data-is-last-node=\"\">https:\/\/pubpub.mit\u2011serc.org\/pub\/identity-advertising-and-algorithmic-targeting<\/a><\/span><\/sup><\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>2 <strong data-start=\"0\" data-end=\"22\" data-is-only-node=\"\">Cheney\u2011Lippold, J.<\/strong> (2017). <em data-start=\"31\" data-end=\"93\">We are data: Algorithms and the making of our digital selves<\/em>. NYU Press. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1177\/0267323118824876c\" target=\"_new\" rel=\"noopener noreferrer\" data-start=\"106\" data-end=\"147\" data-is-last-node=\"\">https:\/\/doi.org\/10.1177\/0267323118824876c<\/a><\/sup><\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>3 <span class=\"relative -mx-px my-[-0.2rem] rounded px-px py-[0.2rem] transition-colors duration-100 ease-in-out\"><strong data-start=\"0\" data-end=\"41\" data-is-only-node=\"\">Williamson, B., Bayne, S., &amp; Shay, S.<\/strong> (2020). <em data-start=\"50\" data-end=\"134\">The datafication of teaching in Higher Education: Critical issues and perspectives<\/em>. <em data-start=\"136\" data-end=\"170\">Teaching in Higher Education, 25<\/em>(4), 351\u2013365. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1080\/13562517.2020.1748811\" target=\"_new\" rel=\"noopener noreferrer\" data-start=\"184\" data-end=\"229\" data-is-last-node=\"\">https:\/\/doi.org\/10.1080\/13562517.2020.1748811<\/a><\/span><\/sup><\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>4 <span class=\"relative -mx-px my-[-0.2rem] rounded px-px py-[0.2rem] transition-colors duration-100 ease-in-out\"><strong data-start=\"0\" data-end=\"34\" data-is-only-node=\"\">Kelleher, J. D., &amp; Tierney, B.<\/strong> (2018). <em data-start=\"43\" data-end=\"57\">Data science<\/em>. MIT Press. <a href=\"https:\/\/mitpress.mit.edu\/9780262535434\/data-science\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener noreferrer\" data-start=\"70\" data-end=\"122\" data-is-last-node=\"\">https:\/\/mitpress.mit.edu\/9780262535434\/data-science\/<\/a><\/span><\/sup><\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>5 <span class=\"relative -mx-px my-[-0.2rem] rounded px-px py-[0.2rem] transition-colors duration-100 ease-in-out\"><strong data-start=\"0\" data-end=\"24\" data-is-only-node=\"\">European Commission.<\/strong> (2022, October). <em data-start=\"42\" data-end=\"148\">Ethical guidelines on the use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators<\/em>. Publications Office of the European Union. <a href=\"https:\/\/education.ec.europa.eu\/document\/ethical-guidelines-on-the-use-of-ai-and-data-in-teaching-and-learning-for-educators\" target=\"_new\" rel=\"noopener noreferrer\" data-start=\"193\" data-end=\"316\" data-is-last-node=\"\">https:\/\/education.ec.europa.eu\/document\/ethical-guidelines-on-the-use-of-ai-and-data-in-teaching-and-learning-for-educators<\/a><\/span><\/sup><\/p>\n<p class=\"hanging-indent\">\n","protected":false},"author":3,"menu_order":5,"template":"","meta":{"pb_show_title":"on","pb_short_title":"","pb_subtitle":"","pb_authors":[],"pb_section_license":""},"chapter-type":[],"contributor":[],"license":[],"part":76,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/95"}],"collection":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters"}],"about":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/types\/chapter"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/95\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":713,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/95\/revisions\/713"}],"part":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/parts\/76"}],"metadata":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/95\/metadata\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=95"}],"wp:term":[{"taxonomy":"chapter-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapter-type?post=95"},{"taxonomy":"contributor","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/contributor?post=95"},{"taxonomy":"license","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/license?post=95"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}