Un curso para proteger tu criterio frente a titulares, rumores, datos incompletos, promesas exageradas, redes sociales e inteligencia artificial. Aprenderás a verificar información, interpretar señales básicas de evidencia y decidir cuándo creer, investigar o detenerte.
El usuario aprende a frenar la reacción digital y verificar lo mínimo: qué se afirma, quién lo dice, qué intención puede haber y qué otras fuentes lo confirman.
Reconocer que la popularidad de una afirmación no demuestra su verdad.
Aprender a no formar una opinión completa solo con titulares, capturas o frases recortadas.
Evaluar quién produce una información, qué autoridad tiene y qué incentivos podrían influir en su mensaje.
Aplicar una verificación lateral básica: contrastar lo que una fuente dice sobre sí misma con lo que otras fuentes confiables dicen de ella o del reclamo.
El usuario aprende a no dejarse impresionar por números, gráficos, porcentajes, promedios o historias que parecen demostrar más de lo que realmente demuestran.
Reconocer cuándo una narrativa emocionante hace que una evidencia débil parezca suficiente.
Identificar elementos básicos de gráficos que pueden exagerar, ocultar o distorsionar una comparación.
Interpretar porcentajes revisando base, tamaño de muestra y comparación real.
Evitar concluir causalidad solo porque dos variables parecen moverse al mismo tiempo.
El usuario identifica cómo las promesas, los gurús, los algoritmos, el miedo y la urgencia pueden empujar su juicio antes de que revise la información.
Detectar promesas que simplifican problemas complejos para vender una solución rápida.
Reconocer cuándo una persona usa fama, cargo, títulos o apariencia profesional como sustituto de evidencia.
Entender que las plataformas priorizan señales de interacción, no necesariamente calidad, verdad o equilibrio.
Detectar presión emocional diseñada para acelerar una creencia o decisión.
El usuario aprende a usar IA como apoyo, no como reemplazo del juicio, y cierra con un protocolo integrador para evaluar información real.
Entender que una respuesta generada por IA puede sonar segura aunque necesite verificación externa.
Aplicar una revisión práctica a respuestas de IA: fuentes, fecha, supuestos, omisiones y nivel de riesgo.
Reconocer señales básicas de cautela ante imágenes, audios o videos sintéticos o manipulados.
Integrar las herramientas del curso en una lista práctica para decidir si creer, investigar, compartir o detenerse.
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