De igual forma que hay beneficios, se pueden observar desafíos, tales como:
- Sesgos Algorítmicos: Los algoritmos de IA pueden reflejar y amplificar sesgos presentes en los datos utilizados, llevando a desigualdades en el acceso a la educación y resultados injustos. Es necesario asegurar la transparencia y la equidad en el diseño e implementación de sistemas de IA en la educación.
- Privacidad y Seguridad de Datos: La recopilación y el uso de datos de estudiantes requieren un enfoque cuidadoso para proteger su privacidad y seguridad. Es fundamental cumplir con las regulaciones de protección de datos y obtener el consentimiento informado de los padres o tutores.
- Formación Docente: La integración efectiva de la IA en la educación requiere formación adecuada para los docentes en el uso de las herramientas de IA, la interpretación de datos generados y la gestión de desafíos éticos asociados.
- Dependencia Tecnológica: Es importante evitar una dependencia excesiva de la tecnología. La IA debe ser una herramienta para mejorar el aprendizaje, no para reemplazar la interacción humana y la enseñanza personalizada por parte del docente.
- Acceso Equitativo: Se debe asegurar el acceso equitativo a las herramientas y recursos de IA para todos los estudiantes.