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IA en Educación - Conceptos Fundamentales PDF
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Introducción
La Inteligencia Artificial (IA) es parte de nuestro mundo cotidiano hace décadas; el chat con
una robot de atención al cliente, el asistente de voz, las recomendaciones musicales o de
productos que se basan en búsquedas anteriores son algunos ejemplos. En algunos casos
estamos tan acostumbrados al uso de estas tecnologías que se nos vuelven imprescindibles
y reemplazan otras herramientas, como la guía de calles o nuestra propia memoria.
Esperamos que esta jornada sea una experiencia enriquecedora e inspiradora para todos
los participantes, y que puedan llevar consigo nuevas ideas y conocimientos para
implementar en sus propias aulas.
Desarrollo
Definición:
La inteligencia artificial se refiere a sistemas y algoritmos que están diseñados para realizar
tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la capacidad
de cálculo, de memoria, creatividad y el autoconocimiento. En otras palabras, la inteligencia
artificial busca crear máquinas inteligentes que puedan imitar el comportamiento humano y
aprender de la experiencia.
Conceptos fundamentales
Big Data
Estos datos son tan grandes y complejos que no se pueden procesar y analizar fácilmente
con herramientas tradicionales de procesamiento de datos. Por lo tanto, el Big Data requiere
de tecnologías especializadas y avanzadas, como sistemas de almacenamiento y
procesamiento distribuido, análisis de datos en tiempo real, aprendizaje automático, entre
otras, para extraer información valiosa y conocimientos relevantes de ellos.
Machine learning
El aprendizaje automático o machine learning es una rama de inteligencia artificial que
busca que los ordenadores aprendan de los datos, sin ser programados explícitamente para
cada tarea. En otras palabras, es una forma de entrenar a las computadoras para que
identifiquen patrones en los datos y tomen decisiones basadas en ellos. Esto se logra a
través de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas mejorar su rendimiento en una
tarea específica a medida que reciben más datos.
Redes Neuronales
Como vimos antes, la inteligencia artificial busca imitar a la inteligencia humana. Por eso,
un elemento fundamental de la IA, que abre todo un abanico de posibilidades, es el de los
modelos de redes neuronales artificiales. Estos modelos se basan en las redes neuronales
humanas, que son el sustrato material de nuestras capacidades mentales.
En las redes neuronales, incluso en un modelo de red neuronal simple, hay varias capas
que a su vez se dividen en neuronas "de entrada", "ocultas" o "de salida".
● Capa de entrada (input layer): está compuesta por las neuronas que recogen los
datos de entrada, como una imagen o una tabla con datos numéricos.
● Capa oculta (hidden layer): puede haber una o más capas, es donde la red gana
abstracción. Intuitivamente le estamos otorgando más herramientas para obtener
más detalles de la realidad que buscamos representar.
● Capa de salida (output Layer): es donde un valor de output es la respuesta
correspondiente a las variables explicativas de entrada.
Deep Learning
Para hacer esto, las GANs utilizan dos redes neuronales: una red que crea los nuevos datos
(generador) y otra red que evalúa si los nuevos datos son reales o falsos (discriminador).
Durante el entrenamiento, el generador intenta crear nuevos datos que parezcan cada vez
más reales, mientras que el discriminador intenta distinguir entre los datos reales y los
generados.
Con el tiempo, el generador aprende a crear nuevos datos cada vez más realistas y el
discriminador se vuelve mejor para detectar los datos falsos. Juntos, estos dos modelos
pueden producir nuevos datos que parecen muy similares a los originales.
El Big Data, por su parte, se refiere a grandes conjuntos de datos que son demasiado
extensos y complejos para ser analizados por métodos convencionales. El aprendizaje
automático, que engloba técnicas como el machine learning y el deep learning, busca
extraer información y conocimientos valiosos de estos conjuntos de datos masivos.
El uso de esta tecnología plantea desafíos éticos que deben abordarse para garantizar que
se desarrolle y se utilice de manera responsable y justa. Uno de los principales desafíos
éticos de la IA en la educación es la privacidad y la protección de datos de los estudiantes.
Las escuelas y universidades deben garantizar que la información de los estudiantes se
mantenga segura y protegida, y que los algoritmos utilizados para recopilar y analizar estos
datos sean éticos y justos.
Consenso de Beijing
En dicho documento se destaca que la IA puede ser una herramienta valiosa para mejorar
la calidad y la accesibilidad de la educación, pero también plantea desafíos éticos y sociales
importantes que deben abordarse. Para ello hace hincapié en la necesidad de establecer
una ética de la IA en la educación que incluya la transparencia, la responsabilidad, la
equidad y la privacidad. Además, se propone la creación de un marco regulatorio que defina
los límites éticos y legales de la aplicación de la IA en la educación.
La inteligencia artificial (IA) tiene una variedad de aplicaciones en la educación que pueden
transformar la forma en que los estudiantes aprenden y los profesores enseñan. Pero antes
de utilizarlas en el aula docentes y estudiantes deben tener en cuenta algunas
consideraciones importantes.
Docentes
Para que un docente pueda utilizar inteligencia artificial en el aula, es importante que:
Estudiantes
Docentes
Existen diversas aplicaciones que un docente puede dar a la inteligencia artificial (IA) en el
ámbito educativo, algunas de las cuales son:
Estudiantes
Los estudiantes pueden utilizar la inteligencia artificial para una variedad de propósitos,
como:
Es fundamental tener en cuenta que, aunque la inteligencia artificial puede ser una
herramienta valiosa para el proceso de enseñanza-aprendizaje y el desarrollo de
habilidades, no puede reemplazar completamente la interacción humana y la enseñanza
tradicional y se debe considerar cuidadosamente los posibles riesgos y desafíos éticos
relacionados con el uso de la IA en el aula.
Conclusiòn
Por lo tanto, animamos a los docentes a seguir explorando y probando las diversas
herramientas con inteligencia artificial que están disponibles en la web y que pueden ser
aplicadas en sus aulas, para descubrir cómo pueden beneficiar a sus estudiantes y mejorar
la calidad de la educación.
Muchas gracias.