Sistemas de recomendación en educación intercultural: desafíos y caminos para la etnoeducación en América Latina - Barbosa Aguiar , Janderson Jason (Voces y Silencios. Revista Latinoamericana de Educación, 2025)
Los sistemas de recomendación basados en inteligencia artificial (IA) tienen el potencial de transformar las experiencias educativas al sugerir contenidos personalizados según las realidades de los usuarios. Sin embargo, los sesgos culturales en estos sistemas pueden comprometer su eficacia en la promoción de una educación más inclusiva e intercultural. Este artículo analiza críticamente el impacto de los sistemas de recomendación en la etnoeducación universitaria en América Latina, considerando tanto su potencial para fortalecer la diversidad cultural como los desafíos éticos y técnicos asociados a la reproducción de desigualdades. Se argumenta que la adopción de estas tecnologías en la formación docente depende de la implementación de principios éticos y estrategias que aseguren la representación de las comunidades étnicas y lingüísticas. Con este fin, se proponen directrices para el desarrollo de sistemas de recomendación culturalmente responsivos, incluyendo la integración de bases de datos multiculturales, el involucramiento de las comunidades en el diseño de herramientas y la aplicación de mecanismos para mitigar los sesgos algorítmicos. Se concluye que la convergencia entre IA y etnoeducación puede contribuir al diseño de políticas públicas más equitativas. Este estudio contribuye al debate sobre la implementación de tecnologías educativas basadas en IA que respeten y promuevan la justicia social y la pluralidad cultural.