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2.2. Técnicas sencillas de anonimización de textos, tareas y proyectos

La anonimización de la información educativa no requiere necesariamente conocimientos técnicos avanzados ni herramientas especializadas. En la mayoría de los casos, pequeñas acciones preventivas aplicadas de forma sistemática permiten reducir considerablemente los riesgos asociados al tratamiento de datos personales mediante herramientas de inteligencia artificial. Estas medidas  deben incluirse como parte habitual del flujo de trabajo docente.

A continuación, se presentan técnicas accesibles y recomendables para anonimizar en el entorno educativo.

Sustitución de nombres por códigos o identificadores internos

La técnica más básica y eficaz consiste en reemplazar cualquier dato identificativo por códigos neutrales que no permitan reconocer al alumnado.

Por ejemplo, en lugar de utilizar nombres y apellidos reales:

Información original Información anonimizada
Arantxa Larrondo  Estudiante01
León Soria Estudiante02

Es importante que el código asignado al alumnado no se repita en las diferentes usos para evitar que la herramienta de inteligencia artificial cree un perfil asociado a ese código. 

Eliminación de datos personales visibles en documentos

Es conveniente revisar cuidadosamente el documento para detectar información identificativa que pueda aparecer de forma explícita.

Revisión y eliminación de metadatos

Metadatos: información oculta que acompaña a un archivo digital y que describe aspectos relacionados con su creación, edición o autoría. Aunque no suele verse directamente en el contenido del documento, puede contener datos personales o identificativos.

Los docentes tenemos que ser conscientes de este aspecto y eliminar de los archivos que entrega al alumnado estos datos para evitar que sean identificados.  

En el apartado 2.4 se muestra un ejemplo de eliminación de metadatos.

Uso de fragmentos parciales en lugar de documentos completos

En muchas situaciones, no es necesario compartir un trabajo completo con una herramienta de IA. Habitualmente basta con utilizar únicamente el fragmento relevante para la tarea concreta. Reducir la cantidad de información compartida disminuye la exposición innecesaria de datos y facilita el control sobre el contenido enviado.

Edición de imágenes

Cuando se utilizan imágenes como evidencias de aprendizaje, también deben aplicarse medidas de anonimización visual:

  • difuminar rostros
  • recortar nombres visibles
  • cubrir logotipos
  • eliminar otra información sensible

Hay multitud de herramientas de edición de imágenes. En el siguiente ejemplo se ha usado GIMP para difuminar rostros.

Eliminación de comentarios y revisiones incrustadas

En documentos colaborativos o archivos editados por varias personas, pueden quedar almacenados comentarios internos, marcas de revisión o historiales de cambios que revelen información personal. Es recomendable generar una copia del archivo final sin esa información. Una buena práctica, como se ha indicado anteriormente, es crear una copia en pdf del documento. En ese caso hay que revisar los metadatos.

Uso de ejemplos ficticios o simulados

Aplicación del principio de mínima exposición