Objetivo principal: Brindar a los docentes conceptos clave sobre la Inteligencia Artificial (IA) y cómo integrarla en su práctica pedagógica para mejorar los aprendizajes de los estudiantes.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA EDUCACIÓN
Conceptos clave desarrollados:
Sistemas de Recomendación con IA:
Utilizan algoritmos para sugerir contenido educativo personalizado (recursos, actividades, vocaciones, etc.). Clave para personalizar el aprendizaje, pero se debe evitar la dependencia total de los estudiantes a estas herramientas. Estrategias: fomento del pensamiento crítico, creatividad, autonomía y uso responsable de la tecnología.
Aprendizaje Adaptativo:
Personaliza el aprendizaje según el progreso y necesidades de cada estudiante. Utiliza datos y algoritmos para ajustar contenidos y evaluar desempeño. Ventajas: mayor motivación, comprensión profunda, educación inclusiva. Requiere formación docente, tecnología adecuada y análisis de datos.
Aprendizaje Profundo (Deep Learning):
Rama del aprendizaje automático que usa redes neuronales artificiales para tareas complejas como reconocimiento de voz o imágenes. Simula el sistema nervioso humano. Aplicaciones: Siri, Google, Tesla, traductores automáticos. En educación permite personalización y retroalimentación inteligente.
Aprendizaje Automático (Machine Learning):
Subcampo de la IA que permite a los sistemas aprender de los datos sin programación explícita. Usos: clasificación de correos, predicción de enfermedades, reconocimiento facial, recomendaciones de productos, etc. Ejemplo actual: ChatGPT.
Inteligencia Artificial (IA):
Es una rama de la informática que crea sistemas capaces de realizar tareas inteligentes como razonar, aprender, tomar decisiones o entender lenguaje natural. Lejos de reemplazar a los docentes, debe verse como una herramienta para enriquecer el aprendizaje.
