Ciberseguridad en centros educativos, #TeachTokers e implicaciones legales, e inteligencia artificial para analizar el rendimiento académico: la vuelta al cole en el 114º consultorio de Maldita Tecnología

Queridos malditos y malditas, ¿cómo ha ido el verano? Seguramente corto y, como canta el grupo murciano M-Clan en su mítica versión de Rod Stewart, Maggie despierta, “llegó septiembre y creo que me tengo que ir”. Pero en Maldita Tecnología no nos vamos y, en nuestra particular vuelta al cole, vamos a resolver dudas digitales con motivo del nuevo año académico porque, como sigue la canción, “el curso ha empezado ya y mis libros no sé donde están”.

Así que buscamos en los apuntes y llamamos a los mejores expertos para hablarte de ciberseguridad en centros educativos: ¿cómo se protegen los datos de los alumnos y qué medidas hay que tomar para que no haya riesgos digitales? También os explicamos qué son los #TeachTokers, esos profesores que se han subido a las redes sociales para usarlas como herramienta educativa y abordamos situaciones legales: ¿pueden publicar imágenes de sus alumnos, trabajos y exámenes?

Por último, no podía faltar una parte más tecnológica, en este caso relacionada con la inteligencia artificial, ese desarrollo transversal sobre el que tantas preguntas nos hacemos. Hoy averiguamos si puede utilizarse para analizar y predecir el rendimiento académico de los alumnos, y qué implicaciones pedagógicas tendría esto.

Esperamos aclarar vuestras dudas tecnológicas, pero la semana que viene tendremos una nueva cita digital, así que recordad que podéis mandarnos todas vuestras preguntas a nuestro Twitter o a nuestro chatbot de WhatsApp (+34 644 229 319), en este formulario o mandando un mensaje al correo [email protected]. ¡Feliz septiembre, arrancamos!

¿Qué medidas de ciberseguridad se deben tomar en los centros educativos y cómo se protegen los datos de los estudiantes?

Hace años que en el sector educativo la digitalización está más presente que nunca: en los procesos internos, en la propia metodología de enseñanza y en los sistemas de comunicación, tanto de puertas para adentro como entre los alumnos. Por eso, tener la ciberseguridad en mente es clave, así que vamos a recorrer algunos aspectos fundamentales sobre cómo podemos proteger los datos en colegios, institutos o universidades, ya seas docente, estudiante, padre, madre o tutor.

Empecemos por la seguridad más básica: la de la conexión a internet. Desde INCIBE recuerdan que el primer paso hacia un entorno seguro es proteger la red privada de la organización y los routers, estableciendo una contraseña robusta y desactivando la función WPS (que permite conectarse al wifi escribiendo solo un PIN de ocho dígitos en lugar de la contraseña completa). Tampoco hay que olvidarse de las tomas que dan acceso a la red por medio de cable Ethernet (ese que conectamos directamente del aparato al ordenador). Estas también se deberán proteger, y no deberán estar en lugares públicos o con poco control, al alcance de cualquiera. Unido a esto, los dispositivos que vayan a utilizarse (ordenadores, tablets) también deberán estar configurados correctamente con las medidas correspondientes de ciberseguridad: sistemas operativos y antivirus actualizados, contraseñas fuertes y almacenadas de forma segura, y copias de seguridad.

Ya está la ciberseguridad fundamental preparada y se abren las puertas del centro educativo un septiembre más. Con el comienzo de un nuevo curso, llegan alumnos nuevos, y esto se traduce en montones de nuevos datos que añadir a los sistemas digitales del centro educativo. Datos que, junto a los del resto de estudiantes del colegio, instituto o universidad, y de los propios profesores y empleados, tendrán que ser almacenados a lo largo de todo el año escolar.

¿Qué medidas se deben tomar para proteger los datos? En primer lugar, es necesario cumplir con las leyes vigentes de protección de datos. “Es básico que todos los centros educativos que tengan un sistema de datos digitalizado cumplan con la LOPD [Ley Orgánica de Protección de Datos] y el RGPD [Reglamento General de Protección de Datos] para proteger la privacidad y garantizar la adecuada protección y tratamiento de los datos personales”, indica Sílvia Fernández, Content Manager de Classlife, una plataforma educativa que integra todos los servicios en uno. Además, al principio habrá que recoger el consentimiento expreso de alumnos y trabajadores del centro.

En INCIBE señalan que mantener la privacidad y accesibilidad es un derecho de los alumnos y algo fundamental para asegurar la continuidad del centro educativo, y añaden tres recomendaciones: tener identificados todos los procesos en los que intervienen este tipo de datos, verificar quién los puede tratar y cifrar los archivos cuando sea necesario.

Por supuesto, para conseguir todo esto es imprescindible que las herramientas digitales y plataformas de gestión garanticen la seguridad a lo largo de todo el ciclo de vida de cada alumno, porque este “incluye muchos procesos y gestiones: matriculación, evaluaciones, actas y documentación oficial”, ejemplifica Fernández. Así que otra clave es elegir herramientas adecuadas y seguras.

En todos esos procesos por los que pasa cada alumno podría haber riesgos digitales si su información personal queda expuesta. Ante esto, Fernández cree que el riesgo puede aumentar si se utilizan distintas herramientas en cada proceso, “ya que el traspaso de datos siempre implica cierto riesgo (también de error humano)”.

Por eso, la experta recuerda que es necesario formar al personal del centro que vaya a gestionar los datos y a utilizar estas herramientas digitales “para que tengan un buen nivel de conocimiento digital, hagan un buen uso y conozcan los riesgos y protocolos de cada caso”. En INCIBE hay manuales para ir un paso por delante, estar alerta y aprender a cuidarse y proteger los datos.

Pero esto no solo aplica a los docentes y administrativos del colegio, instituto o universidad. También hay que enseñar al resto de usuarios del campus virtual o de cualquier otra herramienta que se vaya a usar para la comunicación, añade Fernández: “Profesores y alumnos deben entender la importancia de la confidencialidad de los datos personales (como email, número de teléfono o dirección) y por qué no se deben compartir en ciertos espacios de comunicación, ya que todo puede ser susceptible de un mal uso o, incluso, de ciberbullying”.

Recordamos que la exposición de los datos no es el único riesgo: en un año escolar hay más momentos en los que hay que tener en cuenta la ciberseguridad, como por ejemplo cuando se hacen pagos. “Se realizan constantemente para matriculaciones, material escolar y actividades, y es obligatorio contar con pasarelas de pago seguras”, dice Fernández.

¿Puede un profesor grabar a sus alumnos bailando, como vemos en TikTok? ¿Y sacar fotos de sus notas y exámenes?

No es raro encontrarnos en redes sociales publicaciones de profesores que comparten algún trabajo o dedicatoria de sus alumnos. A nadie le tiene por qué chirriar leer de vez en cuando respuestas graciosas en exámenes, dibujos hechos por niños pequeños, mensajes con faltas de ortografía que se comparten con cariño… Sin embargo, con la entrada de TikTok en el panorama tecnológico y social, se han popularizado otro tipo de contenidos, en los que se graba directamente al alumno bailando o realizando algún trend, por ejemplo, incluso aunque no estén en el centro educativo. O al contrario, alumnos que graban a escondidas a sus profesores mientras dan clase. ¿Os suena?

Por ahí van los tiros con algunas preguntas que nos habéis hecho sobre estas acciones y que hemos intentado resumir en si puede o no un profesor grabar contenidos de sus alumnos o a ellos mismos bailando, tanto mientras están en clase como si no, y viceversa. Y para todo eso, malditos y malditas, vamos a hablar de la figura del llamado #TeachToker, que, traducido al idioma del común de los mortales, significa un profesor que, a su vez, tiene una cuenta en TikTok en la que publica activamente.

El hashtag #TeachToker se lleva utilizando mucho tiempo en la plataforma, normalmente por docentes de cualquier país que comparten contenido relacionado con lo que hacen en las aulas. Divulgación, estrategias de docencia, contenido cómico… Nos podemos encontrar vídeos educativos y entretenidos si buceamos en esta etiqueta. Sin embargo, detrás de ella también se esconde una práctica un tanto arriesgada para los alumnos, que se convierten en un instrumento usado por los profesores para ganar seguidores y popularidad en TikTok.

En España, comenzamos a conocer más sobre el contexto detrás de esta práctica gracias a la labor divulgativa del perito informático Pablo Duchement, especializado en casos de acoso y ciberbullying a menores. Define a los #TeachToker como profesores “con alma de influencer que, en su búsqueda de aumentar el alcance en su segunda actividad, explota en cuentas personales de RRSS a los alumnos a los que, simultáneamente, impartía clase como desempeño de su primera actividad”.

¿Cómo se puede “explotar” a un alumno en esta situación? Básicamente, aprovechando su presencia y la emoción que puede generar en las personas que ven los vídeos para ganar seguidores y sacar provecho de la plataforma: “Esta explotación requiere siempre de una exposición de los estudiantes (ya sea de su imagen, de su voz, de sus respuestas, de sus datos, de sus resultados académicos, de sus outputs, de su intimidad o incluso de su participación emulada) mientras sigue siendo su profesor. Además, la actividad de influencer les produce una retribución extra, ya sea medida en likes o en euros”, explica Duchement.

¿Un ejemplo? Docentes que participan en bailes y trends de TikTok con canciones y movimientos “sexualizados” junto a menores de edad. En estos casos, puede que el profe o la profe en cuestión puedan incluso monetizar su vídeo y ganar dinero a partir de él, pero lo hacen a costa de que aparezcan menores de edad que no son conscientes de lo que significa que haya ese tipo de imágenes colgadas en Internet (y que quedan al alcance de cualquiera, incluidas personas que puedan hacer un mal uso de ellas).

María Lázaro, directora de Desarrollo y Marketing de Adigital y autora de ‘Redes sociales y menores. Guía práctica’, ve varios riesgos potenciales, entre ellos “el acceso a contenidos inapropiados para su edad, la posibilidad de contactar con extraños cuya identidad real desconocen y que podrían no ser quienes dicen o el riesgo que al compartir datos e información sobre ellos mismos”. Todo ello puede llevar a que suplanten su identidad en el entorno online o que se vean expuestos a acoso cibernético.

Ojo, no todos los profesores tienen que entrar en ese saco: hay docentes que también se dedican a la divulgación y aprovechan las plataformas digitales para ello, incluida TikTok. Es más, tanto Lázaro como Duchement inciden en que dentro del gremio este tipo de contenido divulgativo es mayoritario, frente al porcentaje de #TeachTokers y sus malas prácticas. “En TikTok, Instagram y redes sociales hay una comunidad de profesores muy activa y útil, que comparte recursos educativos que sirven de ayuda e inspiración a otros profesores, o de ayuda a sus alumnos. Basta con echar un vistazo, por ejemplo, al hashtag #ClaustroVirtual”, nos recomienda Lázaro.

La especialista nos da ejemplos y recomendaciones de cuentas divulgativas en TikTok, como la del profe de matemáticas Carlos Maxi, que en su canal @aprende_mates plantea retos matemáticos o enseña cómo resolver problemas (con más de 250.000 seguidores), o el de Juan Jesús Pleguezuelos, que en su canal @elprofesorinquieto explica historia y refuerza contenidos de selectividad.

Tras esta explicación, llegamos al quid de otras de las cuestiones planteadas: más allá de las implicaciones éticas y deontológicas que supone que un profesor pueda explotar la imagen de sus alumnos, ¿qué pasa con las grabaciones? ¿Son legales?

“En este caso hay que diferenciar entre los menores de 14 y los mayores, y también si son actividades que se realizan desde el propio colegio y se van a publicar en sus redes sociales”, expone a Maldita.es Jorge Campanillas, abogado especializado en protección de datos en centros educativos. “Si son menores de 14, está claro que hace falta el consentimiento de los padres”, apunta. Esta es la edad que marca la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD) a partir de la cual los menores pueden gestionar todo lo relacionado con sus datos personales.

En los colegios, según Campanillas, se suele formalizar a principios de año que se pueda grabar a un alumno o publicar fotos en las redes sociales del centro, al hacer la matrícula. Aquí hace una llamada de atención, ya que no es lo mismo que en un acto del cole o del instituto se tomen fotos y se cuelguen en redes sociales, a que lo haga un profesor a nivel individual y en su cuenta personal: “A priori no pueden publicar nada a no ser que lo esté realizando como profesor del centro, tendría que comprobarlo con este y antes de publicar nada tener el consentimiento de los padres”.

El tema del consentimiento tiene truco: ¿saben siempre los chavales de 14 o 16 años lo que implica? Recordamos que el que hayan nacido rodeados de dispositivos y que se les considere nativos digitales no significa que conozcan las reglas y las implicaciones del funcionamiento de Internet.

En esta línea se posiciona Lázaro: “Si estamos intentando explicar a los menores que deben proteger y cuidar su huella y su identidad digital, que no deben medir su autoestima en función del número de likes o de reproducción de un vídeo, que su importancia como personas no depende del número de seguidores, ¿qué ejemplo se les da si precisamente la persona que ejerce (o debería ejercer) de autoridad ante ellos, y enseñarles un uso adecuado y ‘emocionalmente saludable’ de la tecnología, es quien utiliza su imagen para sumar reproducciones, likes y reproducciones a su perfil como profesor?”.

Campanillas pone el ejemplo de los exámenes: ¿podría pedirle un profesor a un alumno su permiso para colgar su examen en redes o sus notas? Sí, pero en este caso el consentimiento está “viciado”: “Existe una posición de poder del profesor que lo pide y un menor expuesto a su nota: ¿si un profesor te pide algo, te estás jugando que te suspenda o te coja manía?”.

“Si una profesora, por ejemplo, decidiera felicitar o incentivar a sus alumnos acompañando las calificaciones de sus exámenes con sellos de tinta motivacionales, eso no sería cuestionable. Grabarlo en vídeo (calificaciones incluidas), y publicarlo en su cuenta personal (y monetizada) de TikTok, sí”, señala Duchement.

Esto también aplica al revés: los alumnos tampoco pueden grabar a los profesores sin su consentimiento y subir las imágenes a su cuenta de TikTok o Instagram, “como cualquier consentimiento relacionado con la imagen personal en redes sociales”, concluye Campanillas.

¿Se puede usar la inteligencia artificial para analizar el rendimiento académico? ¿Qué implicaciones puede tener a nivel pedagógico para los alumnos?

En Maldita.es ya hemos analizado el papel de la inteligencia artificial (IA) en muchos contextos. ¿Puede una IA tener conciencia? ¿Hasta qué punto podría engañarnos un sistema de inteligencia artificial? ¿Puede componer música por sí misma? ¿Y parar la desinformación o predecir casos de depresión o intentos de suicidio? Con motivo de la “vuelta al cole”, vamos a explorar su papel en la educación. Concretamente, a raíz de este artículo de The Conversation, en el que el profesor de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) Luis de la Fuente Valentín se pregunta si una inteligencia artificial puede predecir la nota de un alumno sin necesidad de examen.

Vamos además un pasito más allá, porque a día de hoy hay intentos de usar la IA para muchas cosas más: predecir su carrera laboral, su futuro desempeño, si están concentrados en clase…. Y, como siempre, nos fijamos en las implicaciones que puede tener este uso de la tecnología.

Hay muchos proyectos de investigación en marcha que ahondan en el uso de la inteligencia artificial con este objetivo. En el OECD Digital Education Outlook 2021, afirmaban que la IA tiene “prometedoras capacidades” para predecir y señalar cuándo los estudiantes están en riesgo de suspender, y también para identificar sus mejores habilidades. El problema, como señalaba entonces Ariel Guersenzvaig, filósofo de la tecnología especializado en ética de la IA, es que se había optado por un tipo de tecnología basado en el reconocimiento de emociones y el comportamiento que se basa fundamentalmente en teorías pseudocientíficas, como explicamos antes en Maldita.es.

¿Cómo funcionan, en general, estos modelos de IA? Prácticamente siempre, analizando datos históricos de los alumnos y comparándolos con los del resto. En la UNIR, por ejemplo, llevaron a cabo un proyecto piloto para medir y mejorar el rendimiento de los alumnos mediante algoritmos e inteligencia artificial. Para ello, entrenaron al modelo con datos históricos de estudiantes: su huella digital, clics en las aulas virtuales, participación en los foros, interacciones con compañeros, entregas de ejercicios y puntuaciones de exámenes.

Con esto se genera una especie de “perfil de un alumno digital”, explica Pablo Moreno-Ger, vicerrector de Investigación en la UNIR y director de la cátedra IBM-UNIR on Data Science in Education bajo la que se hizo el proyecto. Comparando ese “multiperfil genérico” con el de otro estudiante se puede deducir si el alumno ha frenado su frecuencia de interacciones y está en riesgo de suspender.

En la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) también pusieron en marcha en 2020 una herramienta de inteligencia artificial para analizar el rendimiento académico. Por una parte, crearon un modelo que predice lo antes posible dentro de una asignatura si un estudiante no superará el curso. Para ello “se utilizan datos académicos (notas de las actividades de evaluación continua) e información del perfil (en cuántas asignaturas se ha matriculado ese semestre, si es nuevo en la universidad, cuántas veces ha suspendido la asignatura en cuestión y la nota media del expediente académico)”, explica David Bañeres, investigador de la UOC en el grupo SOM Research Lab. Analizando su evolución, pueden “informar a los estudiantes si están en situación de riesgo de no superar la asignatura”.

Con un segundo modelo, predicen si un alumno presentará la actividad de evaluación continua que se está realizando en ese momento y, a la larga, deducen si abandonará la asignatura (contando con que los profesores pueden acceder a esos datos y tomar decisiones al respecto). “En este caso también se utilizan datos diarios de acceso al campus virtual, acceso al aula de la asignatura, a los recursos disponibles y al foro de la asignatura, para entender si el alumno está activo dentro de la asignatura”, desglosa Bañeres.

¿De dónde salen los datos con los que se entrena al modelo? Tanto desde la UNIR como desde la UOC, dicen utilizar datos históricos anonimizados y aseguran seguir las leyes de protección de datos. Otra historia es usarlo con alumnos actuales con nombre y apellidos. Aquí, si quieren utilizar el sistema de predicción, los alumnos tendrían que dar su permiso expresamente, afirma Bañeres.

En la Universidad Nacional de Colombia, en la Universidad de Oporto y en la Universidad Politécnica de Valencia, entre otros centros, también han estudiado este tipo de enfoques. Los modelos están desarrollados y entrenados, pero ¿de verdad funcionan estos sistemas, cómo de fiables son?

En la UNIR, Moreno-Ger asegura que fueron “capaces de predecir la nota cualitativa de un subgrupo de estudiantes (del grupo grande con el que entrenamos a la IA) en el 96% de los casos”. Según la UOC, los modelos que predicen si un estudiante suspenderá alcanzan el 70% con las primeras actividades entregadas hasta llegar al 95% en la última actividad, afirma Bañeres. “Los modelos asociados a predecir el abandono entre actividades tienen una precisión más variable, ya que en un entorno virtual hay estudiantes que a veces estudian sin acceder al campus durante unos días. Esto produce falsos positivos y la precisión va del 65% en la primera actividad al 85% en la última actividad”, afirma.

Si estos datos son precisos, ¿está entonces la IA a un nivel de desarrollo en el que ya podría usarse en las aulas? Moreno-Ger de UNIR lanza como respuesta otras preguntas: “¿Estamos preparados como sociedad para que una máquina pueda decidir las calificaciones y sustituir a los exámenes? Ahora mismo no. ¿Y para que sea una herramienta de apoyo al profesor? Puede que tampoco, los hay entusiastas y hay otros que no quieren ni oír hablar del tema. Socialmente no estamos preparados y aún debemos tener esos debates sobre el uso de la IA en educación, igual que se tienen en medicina, derecho o movilidad”.

Linda Castañeda, profesora del Departamento de Didáctica y Organización Escolar y miembro del Grupo de Investigación de Tecnología Educativa de la Universidad de Murcia (UMU), coincide con que aún no es el momento: “La IA como fuente de automatización es una absoluta revolución tecnológica que creo que puede ser de una utilidad fabulosa, pero su utilización en educación supone un reto inmenso que tiene unas enormes sombras que debemos tener en cuenta”.

Para la especialista, el quid del problema está en que los enfoques que se suelen considerar utilizan una visión “simplona y generalizada” de la enseñanza y el aprendizaje: “Cómo aprende la gente y cómo funciona la educación es una de las cuestiones más complejas que existen. No se trata solo de unos contenidos, técnicas de enseñanza y objetivos mezclados con datos de los estudiantes. Influye el entorno, las expectativas, las técnicas de los profesores… No conocemos tan bien el proceso como para reducirlo a un modelo de IA”.

Además, Castañeda cree que, incluso aunque se pudiera, faltarían datos. “Para poder entender cómo aprende alguien necesitaríamos tener información sobre su humor, su estado familiar, su barrio o sus propias inquietudes personales, y todos esos son datos que no tenemos y que las plataformas digitales de enseñanza de momento no nos pueden ofrecer. De momento es una barrera infranqueable para proponer cuestiones de automatización en el aprendizaje”.

Para Ariel Guersenzvaig, también profesor en Elisava Facultad de Diseño e Ingeniería en la Universidad de Vic, a la visión simplista de la educación que pueden tener estos modelos de IA se le añade otro problema: afianzan los exámenes y las notas como la mejor manera de evaluar el aprendizaje.

“Los datos y los análisis estadísticos están revestidos de objetividad, que se entiende como una garantía de rigurosidad y neutralidad. Con la popularización de los sistemas de IA, se consolidan del todo como el estándar de facto y se refuerza la visión ‘dataísta’ del mundo”, explica a Maldita.es.

Antes de que un sistema pueda detectar si un estudiante copia, está atento al resto de compañeros o contribuye al foro de una asignatura, habría que definir qué es prestar atención o qué es contribuir lo suficiente, opina este especialista. Además, recuerda que “no de todo se pueden sacar correlaciones con valor explicativo” y alerta de posibles sesgos en el futuro.

“Igual que ocurre ahora con los scorings [puntuaciones] que los bancos ponen a sus clientes, donde esa puntuación sugerida automáticamente rara vez se cambia y se acepta el valor por defecto, un profesor o profesora puede tener difícil cambiar una nota sugerida por el sesgo de la automatización”, añade. Otra cuestión es si pensar que un estudiante tiene posibilidades de suspender o va por mal camino según la inteligencia artificial, creará a su vez sesgos entre los docentes.

A esto hay que añadirle otra perspectiva: las implicaciones pedagógicas. ¿Puede afectar al alumno sentirse observado por una IA y generarle sus propios sesgos? ¿Cómo te sentirías tú si supieras que una inteligencia artificial está registrando tus movimientos en un aula virtual y contando el número de veces que participas en un foro?

“No tenemos que olvidar que las personas somos ‘performativas’. Si me dicen que tengo que aprender a resolver un examen de una forma concreta lo voy a hacer. De la misma manera, en el momento en que se empiezan a tomar decisiones sobre mí en base a la cantidad de clics que doy a la plataforma o a la actitud que tengo en una actividad grupal, haremos que una de las ventajas fundamentales de nuestra naturaleza y nuestra libertad de expresión se vean coartadas”, afirma Linda Castañeda.

Utilizar modelos deterministas también pueden influir en los alumnos a pensar que su futuro, al estar predicho por una inteligencia artificial, está escrito. “Es como decir que lo que hemos hecho hasta ahora va a definir lo que vamos a hacer en el futuro, como si introdujéramos un sesgo según el cual los jóvenes no pudieran mejorar o cambiar”, reflexiona la investigadora de la UMU.

Como puede ocurrir con todos los desarrollos tecnológicos si se pervierte su uso, a Guersenzvaig de la Universidad de Vic - UCC le preocupa que este tipo de modelos y sus conclusiones puedan utilizarse con otros fines. “Estos potenciales índices de distracción en clase o de participación en foros podrían no solo usarse para sugerir una nota a un profesor o profesora, sino que, eventualmente, podrían integrarse en la nota de la selectividad o para la concesión de becas”.

Podemos decir que la inteligencia artificial para analizar y predecir el rendimiento académico está avanzando, la tecnología aparentemente funciona con cierta precisión, pero, aunque los datos de los alumnos se utilicen dentro de la legalidad, aún no está preparada para ser implementada correctamente ni para tener una visión completa de la realidad educativa que incluya todos los factores necesarios. Los dilemas éticos y pedagógicos persisten. Es momento de pausa y reflexión, así que seguiremos informando.

Antes de irnos…

No somos técnicos ni ingenieros, pero contamos con mucha ayuda de personas que son expertas en su campo para resolver vuestras dudas. Tampoco podemos deciros qué servicio usar o dejar de usar, solo os informamos para que luego decidáis cuál queréis utilizar y cómo. Porque definitivamente, juntos y juntas es más difícil que nos la cuelen.

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