En la era de la inteligencia artificial y las redes sociales, la capacidad de evaluar la veracidad de la información es una habilidad de supervivencia democrática. Este manual está diseñado para orientar a educadores y bibliotecarios en la implementación de talleres de pensamiento crítico y literacidad mediática. La guía propone una serie de dinámicas grupales para analizar noticias falsas, entender los sesgos de los algoritmos de recomendación y verificar fuentes de manera autónoma. A través de casos prácticos y ejercicios de «lectura lateral», los estudiantes desarrollan un escepticismo saludable y las competencias necesarias para navegar en entornos digitales saturados. Este documento busca empoderar a las comunidades escolares para que se conviertan en consumidores y productores de información responsables y éticos.
Este estudio investiga la capacidad de las redes neuronales recurrentes (RNN), específicamente arquitecturas LSTM, para predecir estados de sobrecarga cognitiva en estudiantes de secundaria que utilizan interfaces de realidad extendida. Mediante la recolección de datos de conductancia cutánea y seguimiento ocular, se desarrolló un algoritmo capaz de identificar el momento exacto en que la complejidad lingüística de un texto digital supera la capacidad de procesamiento del usuario. Los resultados demuestran que el ajuste dinámico del contenido, basado en estas predicciones en tiempo real, mejora la retención de información a largo plazo en un 35% en comparación con entornos de aprendizaje estáticos.
