Explorando la Inteligencia Artificial y su Impacto en el Criterio Profesional en Ciencias Sociales
Creado por Ada M.
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Descripción
Este plan de clase está diseñado para que estudiantes universitarios de la Licenciatura en Ciencias Sociales comprendan cómo la Inteligencia Artificial (IA) y los algoritmos influyen en la construcción del criterio profesional. A través de un enfoque activo basado en el Aprendizaje Basado en Problemas, los estudiantes analizarán casos reales y reflexionarán sobre las implicaciones éticas, sociales y profesionales de la IA en su futuro desempeño. La relevancia de este tema radica en la creciente presencia de tecnologías inteligentes dentro de los procesos sociales, administrativos y de toma de decisiones, que impactan directamente en las prácticas profesionales. Al finalizar la sesión, serán capaces de identificar los elementos clave de los algoritmos, evaluar sus efectos en la sociedad y construir un criterio fundamentado para la aplicación responsable de estas tecnologías en su campo profesional. Esta experiencia conecta con su vida cotidiana y profesional, preparándolos para enfrentar desafíos emergentes con pensamiento crítico y ético.
Objetivos de Aprendizaje
- Analizar el papel de la Inteligencia Artificial y los algoritmos en contextos sociales y profesionales.
- Evaluar críticamente casos reales donde la IA influye en la toma de decisiones sociales.
- Argumentar con fundamentos éticos y profesionales sobre el uso responsable de la IA en ciencias sociales.
- Construir un criterio profesional fundamentado para aplicar tecnologías basadas en IA en su futuro laboral.
Recursos Necesarios
- Proyector y computadora con acceso a internet.
- Presentación digital con resumen y casos breves (PowerPoint o PDF).
- Lectura previa enviada digitalmente (artículo breve sobre IA y ética profesional).
- Hojas impresas con casos de estudio para discusión grupal (una por grupo).
- Cuaderno o dispositivo para tomar notas.
- Herramienta digital para encuestas rápidas en vivo (Kahoot o Mentimeter).
Requisitos Previos
- Conocimiento básico sobre conceptos generales de tecnología e informática.
- Habilidad para análisis crítico y argumentación.
- Experiencia previa en lectura y discusión de textos académicos.
- Familiaridad con problemáticas sociales contemporáneas.
Actividades
Fase de Inicio
Tiempo estimado: 10 minutos
Propósito de la sesión:
El docente explica que el objetivo es comprender cómo la Inteligencia Artificial y los algoritmos afectan la construcción del criterio profesional en ciencias sociales, destacando la importancia del pensamiento crítico para interactuar con estas tecnologías.
Activación de conocimientos previos:
- Docente: "Para comenzar, reflexionemos sobre esta pregunta: ¿Han interactuado alguna vez con sistemas que usan Inteligencia Artificial sin darse cuenta? Por ejemplo, recomendaciones en redes sociales, filtros de spam en correos, o asistentes virtuales."
- Estudiantes: Responden compartiendo brevemente alguna experiencia personal con tecnologías de IA.
Motivación y enganche:
- Docente: Presenta un dato curioso: "Actualmente, más del 70% de las decisiones en ámbitos sociales y administrativos en grandes organizaciones están influenciadas directa o indirectamente por algoritmos." Pregunta: "¿Cómo creen que esto puede afectar nuestro juicio profesional?"
- Estudiantes: Reflexionan y expresan ideas iniciales en voz alta.
Contextualización:
- Docente: Enlaza la temática con la vida profesional de los estudiantes: "Como futuros profesionales en ciencias sociales, es vital que comprendan y cuestionen cómo estas tecnologías moldean las decisiones que impactan a comunidades y políticas públicas."
- Estudiantes: Escuchan y toman notas para conectar el tema con su trayectoria y expectativas.
Fase de Desarrollo
Tiempo estimado: 40 minutos
Presentación del contenido:
El docente introduce brevemente los conceptos básicos de IA y algoritmos, evitando una exposición magistral extensa, para luego presentar casos reales que evidencian su impacto social y profesional. Se fomenta la discusión crítica y el análisis colaborativo.
Actividad 1: Análisis de Caso Real
- Objetivo: Analizar el papel de la IA y algoritmos en contextos sociales y profesionales.
- Instrucciones:
- Docente: Divide a los estudiantes en grupos de 3-4, entrega un caso impreso que describe un escenario donde un algoritmo influye en decisiones sociales (por ejemplo, un sistema de asignación de recursos sociales o selección de candidatos a un empleo público).
- Solicita que identifiquen los elementos clave del algoritmo, sus posibles sesgos y consecuencias sociales.
- Organización: Grupos de 3-4 estudiantes.
- Producto: Listado breve de elementos identificados y posibles implicaciones éticas.
- Tiempo: 15 minutos.
- Rol docente: Observa, formula preguntas guía como: "¿Qué criterios usa el algoritmo? ¿Quiénes podrían verse afectados positiva o negativamente? ¿Qué evidencia hay de sesgos?"
Actividad 2: Debate Crítico
- Objetivo: Evaluar críticamente casos reales donde la IA influye en la toma de decisiones sociales y argumentar sobre su uso responsable.
- Instrucciones:
- Docente: Propone la pregunta: "¿Deberían los profesionales de ciencias sociales confiar ciegamente en los resultados de sistemas automatizados? ¿Por qué sí o por qué no?"
- Organiza un debate estructurado con dos posturas: confianza en IA vs. necesidad de juicio crítico profesional.
- Los estudiantes preparan argumentos en grupos y luego exponen en plenaria.
- Organización: Plenaria con preparación en grupos pequeños.
- Producto: Argumentos fundamentados expuestos oralmente.
- Tiempo: 15 minutos.
- Rol docente: Modera, plantea preguntas para profundizar y asegura participación equitativa.
Actividad 3: Construcción Individual del Criterio Profesional
- Objetivo: Construir un criterio profesional fundamentado para la aplicación responsable de IA.
- Instrucciones:
- Docente: Solicita que cada estudiante redacte un breve texto (máximo 150 palabras) respondiendo: "¿Cómo integraré mi criterio profesional para enfrentar los retos éticos y sociales planteados por la IA en mi campo?"
- Organización: Individual.
- Producto: Texto escrito individual.
- Tiempo: 10 minutos.
- Rol docente: Apoya con orientación y retroalimentación inmediata a quienes lo soliciten.
Diferenciación:
- Estudiantes que terminan antes: Se les invita a ampliar su texto con ejemplos concretos de tecnologías IA actuales o a preparar preguntas para el debate.
- Estudiantes que necesitan apoyo: Se ofrece guía individual para comprender mejor los casos y preguntas simplificadas para facilitar la reflexión.
Transiciones:
Tras cada actividad, el docente resume brevemente los hallazgos y conecta el aprendizaje con la siguiente actividad, por ejemplo: "Habiendo identificado los riesgos y beneficios en el caso, ahora debatiremos sobre la confianza profesional en estos sistemas para profundizar nuestro criterio."
Fase de Cierre
Tiempo estimado: 10 minutos
Síntesis:
- Docente: Propone a los estudiantes elaborar un "ticket de salida" donde escriban tres ideas clave que aprendieron y una pregunta que aún tengan sobre IA y criterio profesional.
- Estudiantes: Escriben en hojas o dispositivo y entregan al docente.
Reflexión metacognitiva:
- ¿De qué manera la IA puede influir en las decisiones sociales que tomaré en mi carrera?
- ¿Qué aspectos éticos debo considerar para construir un criterio profesional sólido respecto a la IA?
- ¿Cómo puedo continuar formándome para enfrentar los retos tecnológicos en ciencias sociales?
Retroalimentación:
Docente: Lee varios tickets en voz alta, comenta aciertos y plantea desafíos futuros, reforzando el aprendizaje y aclarando dudas.
Transferencia:
Docente: Conecta la sesión con temas posteriores de ética profesional y análisis crítico de tecnologías emergentes, motivando la aplicación de estos conocimientos en prácticas profesionales y proyectos académicos.
Tarea o reto:
Invita a los estudiantes a buscar un ejemplo actual de aplicación de IA en ciencias sociales y preparar un breve informe para la próxima clase, donde identifiquen beneficios, riesgos y cómo aplicarían un criterio profesional responsable.
Evaluación
Tipo de evaluación:
- Diagnóstica: Activación de conocimientos previos en la fase de inicio.
- Formativa: Observación y retroalimentación durante las actividades del desarrollo (análisis de casos, debate, construcción individual).
- Sumativa: Evaluación del criterio profesional construido en la actividad individual y síntesis final (ticket de salida).
Criterios de evaluación:
- Capacidad para identificar elementos clave de la IA y algoritmos en contextos sociales (Objetivo 1).
- Habilidad para evaluar críticamente las implicaciones éticas y sociales de la IA (Objetivo 2).
- Calidad y fundamentación de argumentos en debates y textos escritos (Objetivo 3).
- Construcción reflexiva y fundamentada de un criterio profesional sobre IA (Objetivo 4).
Instrumentos sugeridos:
- Lista de cotejo para participación en actividades grupales y debate.
- Rúbrica para evaluar el texto individual sobre criterio profesional (claridad, argumentación, ética).
- Observación directa y notas del docente durante las actividades.
- Revisión de tickets de salida para síntesis y reflexión metacognitiva.
Evidencias de aprendizaje:
- Productos escritos de análisis de casos y textos individuales.
- Participación y calidad de aportes en debate.
- Respuestas en ticket de salida que evidencian comprensión y reflexión.
Actividades Enriquecidas con IA
Contextualización para la fase de inicio
En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) está transformando rápidamente muchos aspectos de nuestra vida diaria, desde las recomendaciones personalizadas en plataformas de streaming hasta la automatización de procesos en el ámbito laboral y social. Como estudiantes universitarios en Ciencias Sociales, es fundamental comprender cómo estas tecnologías influyen no solo en la sociedad en general, sino también en la construcción del criterio profesional que ustedes desarrollan para analizar y tomar decisiones fundamentadas.
Por ejemplo, aplicaciones basadas en algoritmos están presentes en redes sociales, motores de búsqueda y sistemas de selección de información, lo que impacta en la manera en que recibimos y procesamos datos. Este fenómeno no solo plantea desafíos técnicos, sino también éticos y sociales, que requieren un análisis crítico desde su disciplina. Durante esta sesión, exploraremos cómo la IA y los algoritmos moldean la percepción y el juicio profesional en ciencias sociales, conectando con situaciones cotidianas que ustedes mismos experimentan al interactuar con estas tecnologías.
Al iniciar, los invito a reflexionar sobre preguntas como: ¿qué tan conscientes son del papel que juegan los algoritmos en la información que reciben? ¿De qué manera creen que esto puede afectar su formación y práctica profesional? Este espacio está diseñado para que juntos podamos identificar problemas reales y construir un criterio profesional sólido y crítico frente a la inteligencia artificial.
Actividad para Activar Conocimientos Previos: "Mapa Conceptual Colaborativo sobre Inteligencia Artificial y Criterio Profesional"
Duración: 8 minutos
Objetivo de la actividad: Conectar y visualizar los conocimientos previos de los estudiantes sobre inteligencia artificial, algoritmos y su relación con la construcción del criterio profesional en ciencias sociales, preparando el terreno para el análisis crítico del tema durante la sesión.
Procedimiento:
- Dividir brevemente al grupo en equipos de 3-4 estudiantes.
- Entregar a cada equipo una hoja grande o utilizar una pizarra digital compartida para elaborar un mapa conceptual.
- Indicar que durante 5 minutos, cada equipo debe identificar y anotar palabras clave, conceptos, ideas o experiencias que relacionen la inteligencia artificial, los algoritmos y el criterio profesional en ciencias sociales.
- Después de los 5 minutos, cada equipo compartirá brevemente (1 minuto por equipo) las ideas principales que anotaron, mientras el docente va consolidando un mapa conceptual general en la pizarra o plataforma digital para toda la clase.
Alineación con los objetivos de aprendizaje:
- Estimula la reflexión inicial sobre los conceptos clave para construir una base común.
- Permite identificar preconcepciones y conocimientos previos que orientarán el desarrollo del problema a resolver.
- Fomenta la colaboración y el diálogo crítico desde el inicio, de acuerdo con la metodología de Aprendizaje Basado en Problemas.
Ejemplos Prácticos y Casos de Estudio para el Plan de Clase
Para una sesión de 1 hora con estudiantes universitarios en Ciencias de la Educación con enfoque en Ciencias Sociales, los ejemplos y casos de estudio deben facilitar la reflexión crítica sobre la inteligencia artificial (IA), los algoritmos y cómo impactan en la construcción del criterio profesional. Usando la metodología Aprendizaje Basado en Problemas (ABP), se proponen los siguientes casos prácticos y ejemplos:
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Caso de Estudio 1: Algoritmos y sesgo en la selección de información educativa
Presentar a los estudiantes un escenario donde un sistema de recomendación basado en IA selecciona lecturas y materiales educativos para estudiantes universitarios. El problema radica en que el algoritmo prioriza fuentes con ciertos sesgos culturales o ideológicos, limitando la diversidad de perspectivas.
Problema a resolver: ¿Cómo identificar y mitigar los sesgos algorítmicos para asegurar una formación crítica y plural en las Ciencias Sociales?
Objetivo de aprendizaje vinculado: Analizar cómo los algoritmos pueden influir en la construcción del criterio profesional y proponer estrategias para su evaluación crítica.
-
Caso de Estudio 2: Uso de IA para evaluar trabajos académicos en Ciencias Sociales
Se plantea que una universidad implementa un sistema de IA para evaluar ensayos de estudiantes, pero el sistema no reconoce adecuadamente la argumentación basada en teorías sociales críticas o enfoques alternativos.
Problema a resolver: ¿Qué limitaciones presenta la IA en la evaluación de criterios profesionales y cómo deberían los profesionales de la educación abordar estas limitaciones?
Objetivo de aprendizaje vinculado: Reflexionar sobre las limitaciones de la IA en procesos de evaluación y su impacto en el criterio profesional.
-
Ejemplo Práctico: Análisis crítico de un chatbot educativo basado en IA
Mostrar a los estudiantes un chatbot diseñado para apoyar el aprendizaje en Ciencias Sociales. Se les pide identificar qué tipo de respuestas ofrece, posibles sesgos o limitaciones en su capacidad para promover un pensamiento crítico.
Problema a resolver: ¿De qué manera puede un chatbot influir en la formación del criterio profesional y qué aspectos deben considerarse para su uso responsable?
Objetivo de aprendizaje vinculado: Evaluar herramientas de IA desde una perspectiva crítica y profesional.
Implementación en la Sesión ABP (1 hora)
| Tiempo | Actividad | Descripción |
|---|---|---|
| 10 min | Presentación del problema | Introducir uno de los casos de estudio o ejemplo práctico seleccionado, contextualizando el impacto de la IA en el criterio profesional. |
| 30 min | Trabajo en grupos pequeños | Los estudiantes discuten el problema, identifican desafíos, sesgos o limitaciones, y proponen soluciones o reflexiones críticas. |
| 15 min | Puesta en común | Cada grupo presenta sus conclusiones y el docente facilita la reflexión integradora vinculando con los objetivos de aprendizaje. |
| 5 min | Cierre | El docente sintetiza aprendizajes clave y plantea interrogantes para la continuidad del tema. |
Estos casos y ejemplos fomentan la aplicación práctica y crítica de conceptos sobre IA y criterio profesional en Ciencias Sociales, respetando el nivel universitario y la metodología basada en problemas.
Elementos de Gamificación para la Fase de Desarrollo
Para una sesión de 1 hora con metodología de Aprendizaje Basado en Problemas (ABP) sobre Inteligencia Artificial, algoritmos y construcción del criterio profesional, se proponen las siguientes mecánicas de gamificación diseñadas para motivar, incentivar la participación activa y reforzar los objetivos de aprendizaje sin distraer del contenido académico.
- Desafío de Decisiones Críticas (Role Play por Equipos)
- Descripción: Los estudiantes se dividen en equipos pequeños y reciben un escenario problematizado donde deben tomar decisiones sobre el uso ético de algoritmos en ciencias sociales.
- Mecánica: Cada equipo debate y elige una opción entre varias propuestas, justificando su elección con base en criterios profesionales y éticos. Se les otorgan puntos por la calidad y fundamentación de sus decisiones.
- Objetivo: Promover la construcción crítica del criterio profesional ante situaciones reales relacionadas con IA.
- Duración: 25 minutos.
- Quiz Interactivo en Tiempo Real
- Descripción: Utilizando herramientas como Kahoot o Quizizz, se realiza un cuestionario con preguntas clave sobre conceptos de IA, algoritmos y ética profesional.
- Mecánica: Preguntas con opciones múltiples, donde los estudiantes compiten individualmente o en equipos para responder correctamente y ganar puntos.
- Objetivo: Reforzar conocimientos fundamentales de manera dinámica y fomentar la atención durante la sesión.
- Duración: 10 minutos.
- Mapa Mental Colaborativo con Puntos de Contribución
- Descripción: Los estudiantes colaboran para construir un mapa mental digital (usando herramientas como Miro o Jamboard) que integre conceptos clave sobre IA y su impacto en el criterio profesional.
- Mecánica: Cada contribución relevante y bien fundamentada suma puntos para el equipo. Se premian la creatividad y la calidad de las conexiones entre ideas.
- Objetivo: Fomentar la síntesis de información y el trabajo colaborativo.
- Duración: 15 minutos.
Resumen Temporal de la Fase de Desarrollo
| Actividad | Duración | Objetivo Principal |
|---|---|---|
| Desafío de Decisiones Críticas (Role Play) | 25 minutos | Construcción del criterio profesional mediante análisis ético |
| Quiz Interactivo | 10 minutos | Reforzamiento de conceptos clave |
| Mapa Mental Colaborativo | 15 minutos | Síntesis y trabajo colaborativo |
Esta combinación de mecánicas promueve la participación activa, el pensamiento crítico y el trabajo en equipo, alineándose con los objetivos de aprendizaje y respetando el tiempo disponible de la sesión.
Actividad de Síntesis para la Fase de Cierre
Nombre de la actividad: Debate reflexivo: "La Inteligencia Artificial y el Criterio Profesional en Ciencias Sociales"
Duración: 15-20 minutos
Objetivo de la actividad:
- Consolidar y reflexionar sobre los aprendizajes clave acerca de la inteligencia artificial, algoritmos y su influencia en la construcción del criterio profesional en Ciencias Sociales.
- Verificar la comprensión y el análisis crítico de los estudiantes respecto al impacto y retos éticos que plantea la IA para su futuro profesional.
Descripción:
Al final de la sesión, los estudiantes participarán en un debate estructurado que les permitirá sintetizar los conceptos aprendidos y expresar su postura crítica fundamentada sobre el uso de la inteligencia artificial en su campo profesional.
Desarrollo de la actividad
- Preparación (5 minutos): El docente plantea una pregunta central para el debate, por ejemplo: "¿De qué manera la inteligencia artificial puede transformar el criterio profesional en las Ciencias Sociales, y cuáles son los desafíos éticos más importantes a considerar?" Los estudiantes tienen unos minutos para organizar sus ideas y apuntar argumentos a favor y en contra.
- Debate guiado (10-12 minutos): - Se divide el grupo en dos subgrupos (a favor y en contra o explorando distintos aspectos: beneficios y riesgos). - Cada grupo expone sus argumentos de manera breve (2-3 minutos por grupo). - El docente modera, asegurando que se respeten turnos y se fomente la argumentación basada en los contenidos vistos.
- Conclusión y reflexión final (3-5 minutos): - El docente sintetiza las ideas principales surgidas en el debate. - Se invita a los estudiantes a compartir una reflexión personal sobre cómo integrarán este conocimiento en su criterio profesional.
Recursos necesarios
- Pizarra o rotafolio para anotar puntos clave.
- Materiales o apuntes breves con conceptos relevantes para consulta rápida.
Indicadores de logro
- Participación activa y fundamentada en el debate.
- Demostración clara de comprensión sobre la relación entre IA y construcción del criterio profesional.
- Capacidad para identificar y analizar aspectos éticos y sociales vinculados con el uso de algoritmos en Ciencias Sociales.
- Reflexión crítica personal sobre el impacto de la IA en su formación y práctica profesional.
Preguntas de Reflexión Metacognitiva para el Cierre
- ¿Cómo crees que la inteligencia artificial puede influir en la formación del criterio profesional en ciencias sociales? ¿Puedes dar un ejemplo concreto?
- ¿Qué aspectos de los algoritmos te parecieron más relevantes para entender su impacto en la toma de decisiones profesionales?
- ¿De qué manera el aprendizaje basado en problemas te ayudó a profundizar en la relación entre IA y la construcción del criterio profesional?
- ¿Qué dificultades encontraste al analizar el problema planteado y cómo las superaste?
- ¿Cómo aplicarías lo aprendido hoy en tu futuro desempeño profesional en ciencias sociales?
- ¿Qué preguntas nuevas te surgieron sobre la inteligencia artificial y su relación con tu campo de estudio?
Actividades de Reflexión Metacognitiva para el Cierre
- Diálogo en parejas: Intercambien respuestas a las preguntas de reflexión y comenten cómo sus perspectivas se complementan o difieren.
- Mapa mental individual: Creen un mapa mental donde integren los conceptos clave sobre IA, algoritmos y criterio profesional, incluyendo sus propias ideas y preguntas surgidas en la sesión.
- Autoevaluación escrita: Redacten brevemente qué aprendieron sobre la influencia de la inteligencia artificial en las ciencias sociales y cómo pueden aplicar este conocimiento en su formación profesional.
- Compromiso personal: Cada estudiante escriba un compromiso concreto para seguir reflexionando y actualizándose sobre la inteligencia artificial en su área profesional.
Estrategias de Retroalimentación para el Cierre
Para cerrar la sesión titulada "Explorando la Inteligencia Artificial y su Impacto en el Criterio Profesional en Ciencias Sociales", se proponen las siguientes estrategias de retroalimentación. Estas son constructivas, específicas, adecuadas para estudiantes universitarios y están orientadas a reforzar el logro de los objetivos de aprendizaje dentro del marco del Aprendizaje Basado en Problemas.
-
Retroalimentación en grupo mediante diálogo guiado
- Descripción: El docente modera una discusión abierta en la que los estudiantes reflexionan sobre las soluciones propuestas al problema planteado, enfatizando cómo la comprensión del impacto de la IA y los algoritmos influye en su criterio profesional.
- Objetivo: Promover la metacognición y la autoevaluación crítica, identificando fortalezas y áreas de mejora en el análisis del problema.
- Ejemplo de preguntas guía:
- ¿Cómo consideran que la IA puede afectar la toma de decisiones en su campo profesional?
- ¿Qué elementos del análisis fueron más sólidos y por qué?
- ¿Qué aspectos podrían profundizarse para fortalecer su criterio profesional?
- Duración: 15 minutos
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Retroalimentación escrita individual con enfoque en el criterio profesional
- Descripción: El docente entrega comentarios específicos y constructivos en las respuestas o productos escritos de los estudiantes, destacando cómo aplicaron conceptos de IA y algoritmos para construir su criterio profesional.
- Objetivo: Brindar orientación personalizada que impulse la profundización del aprendizaje y la reflexión crítica.
- Aspectos a enfatizar:
- Claridad y coherencia en la argumentación
- Comprensión de conceptos clave de IA y su relación con la ética y la responsabilidad profesional
- Capacidad para integrar conocimientos en escenarios reales o hipotéticos
- Duración: Posterior a la sesión, con devolución en la siguiente clase o vía plataforma digital
-
Autoevaluación guiada utilizando rúbrica simplificada
- Descripción: Al finalizar la sesión, los estudiantes completan una breve autoevaluación donde valoran su desempeño en relación a los objetivos de aprendizaje, especialmente en la construcción del criterio profesional frente a la IA.
- Objetivo: Fomentar la auto-reflexión y la responsabilidad sobre el propio aprendizaje.
- Elementos de la rúbrica:
- Identificación y comprensión de conceptos de IA y algoritmos
- Aplicación crítica de esos conceptos al análisis profesional
- Participación activa en la discusión y solución del problema
- Duración: 5-7 minutos
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Feedback entre pares en formato breve
- Descripción: En parejas, los estudiantes intercambian opiniones sobre las propuestas o reflexiones de su compañero, utilizando preguntas específicas para orientar la retroalimentación constructiva.
- Objetivo: Desarrollar habilidades críticas y comunicativas, y enriquecer el análisis mediante la perspectiva del otro.
- Ejemplo de preguntas para guiar la retroalimentación:
- ¿Qué aspecto de tu compañero te pareció más claro o convincente?
- ¿Hay alguna idea que podría ser complementada o profundizada?
- Duración: 10 minutos
Estas estrategias combinan la interacción en grupo, la reflexión individual y el intercambio entre pares, enriqueciendo el proceso de cierre y consolidando el aprendizaje en torno a la Inteligencia Artificial y su impacto en el criterio profesional en Ciencias Sociales.