Titulación DCC

Esta memoria se centra en el co-diseño, prototipado y evaluación de mecanismos de transparencia en IA predictiva educativa, con foco en sistemas de predicción de deserción universitaria.

El objetivo general es desarrollar, junto a estudiantes, un prototipo de interfaz que informe sobre su puntaje de riesgo de deserción y promueva su capacidad de agencia frente a estos sistemas.

Las fases de la memoria incluirán el proceso habitual de diseño centrado en personas, basado en una fase de exploración y problematización ya realizada. La memoria comenzará con una fase de codiseño de prototipos, mediante un trabajo participativo con estudiantes para definir qué significa “transparencia algorítmica” y cómo podría operacionalizarse en una interfaz. Luego, se prototipará una interfaz y se diseñará y ejecutará una evaluación con personas para validar el prototipo y discutir recomendaciones basadas en evidencia para prácticas de transparencia más robustas, que habiliten la agencia de las personas afectadas por sistemas de IA.  

Resultados esperados
El proyecto de memoria busca producir un prototipo funcional y generar evidencia sobre cómo la transparencia algorítmica, entendida en sus dimensiones informacional, relacional e institucional, puede contribuir a que los estudiantes no sean meros sujetos de predicción, sino actores con capacidad de comprensión y agencia frente a la IA educativa.

Bibliografía relevante

Correa, T, Luco, F, Hernández-Estrada, Y., Oyarzun-Merino, I., López, C. (2026). A three-layered transparency framework for communicating algorithmic systems in the public sector: Exploring participatory prototype design with end users. International Journal of Human-Computer Studies (IJHCS), accepted in 2026. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2026.103769

López, C., Davidoff, A., Luco, F, Humeres, M., Correa, T. (2024). Users’ Experiences of Algorithm-Mediated Public Services: Folk theories, trust, and strategies in the Global South. International Journal of Human-Computer Interaction, 1–18. https://doi.org/10.1080/10447318.2024.2356910