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1.1 Conceptos ¿Qué es y qué no es la Inteligencia Artificial?
¿Qué es la IA? Una historia escrita mucho antes de los ordenadores Mucho antes de que existieran pantallas, datos o código, la humanidad ya imaginaba inteligencias creadas por su propia mano. En los mitos de la Grecia clásica, el fuego del conocimiento no...
2.2 Fundamentos del prompting educativo
El prompting en educación: una competencia transversal según el rol La llegada de los modelos de lenguaje al aula no plantea solo una cuestión tecnológica, sino pedagógica y organizativa. La misma herramienta puede tener efectos muy distintos según quién la u...
3.3 Recursos visuales
Cómo hemos mencionado en la sección anterior en los últimos años la inteligencia artificial no solo ha avanzado en el tratamiento del lenguaje, sino también en la creación y análisis de imágenes. Hoy existen herramientas capaces de generar ilustraciones, diagr...
3.5 Actividades interactivas y Análisis de datos
Actividades interactivas y generación de juegos con IA La Inteligencia Artificial generativa no solo permite producir textos, imágenes o vídeos. También puede utilizarse para crear experiencias educativas interactivas, como cuestionarios, juegos, simuladore...
3.4 Recursos audiovisuales
En los últimos años la Inteligencia Artificial generativa ha ampliado las posibilidades educativas más allá del texto. Hoy existen herramientas capaces de generar imágenes, vídeos, avatares parlantes y música a partir de instrucciones escritas, lo que permite ...
1.3 Cómo aprender de los datos, Machine Learning
1.3 Cómo aprender de los datos Machine Learning (ML): enseñar a las máquinas con ejemplos En el capítulo anterior hemos visto que las máquinas no aprenden de una única manera. Distinguimos aprendizaje supervisado, no supervisado, semisupervisado y por refu...
1.2 Tipos de aprendizaje o cómo aprenden las máquinas
Aprender: una palabra común para procesos muy distintos Hablar de aprendizaje parece, a primera vista, algo sencillo. Aprendemos desde que nacemos: a hablar, a caminar, a resolver problemas, a convivir con otros. En el aula, aprender significa comprender un c...
1.4 Entendiendo las redes neuronales, Deep Learning
Deep Learning (DL): cuando las máquinas aprenden representaciones complejas El Deep Learning (aprendizaje profundo) es una parte del Machine Learning que se centra en el uso de redes neuronales artificiales con múltiples capas para construir modelos capac...
1.5 Modelos de Lenguaje, tipos y aplicaciones
En los últimos años, una de las áreas de la Inteligencia Artificial que más ha avanzado es la relacionada con el lenguaje humano. Los sistemas actuales son capaces de leer textos, resumir información, traducir entre idiomas o responder preguntas de forma basta...
2.4 Técnicas intermedias y avanzadas de prompting
Técnicas avanzadas de prompting Cómo guiar a la IA en tareas más complejas A estas alturas ya resulta evidente que mejorar la forma en que escribimos los prompts mejora directamente la calidad de las respuestas. Esa es la idea central de la ingeniería de pro...
1.2 La Inteligencia Artificial en educación: ¿Una nueva tecnología o un cambio de paradigma?
A lo largo de este itinerario podremos comprobar que la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito educativo no debe entenderse simplemente como la incorporación de una herramienta digital más, sino como una transformación profunda que afecta ...
1.3 Cambios socioeducativos asociados a la irrupción de la Inteligencia Artificial.
Hemos forzado a todas las tierras y todos los mares a ser accesibles a nuestra audacia, por todas partes hemos contribuido a fundar recuerdos imperecederos para bien o para mal Discurso fúnebre de Pericles. Tucidides II 35-46. La irrupción de la Intelige...
1.5 Conciencia de riesgos
Así el cobarde, el temerario, el valiente, lo son relativamente a los mismos objetos. Sólo que sus relaciones con estos objetos son diferentes, pecando los unos por exceso, los otros por defecto. El hombre de valor sabe mantenerse en un justo medio y obrar c...
1.4 Alfabetización IA
Introducción Vivir en sociedades en proceso de digitalización exige nuevas prácticas educativas, una reflexión ética, un pensamiento crítico, prácticas de concepción responsables y nuevas competencias, dadas las implicaciones para el mercado laboral, la emple...
2.2 Veracidad: sesgos, alucinaciones y deepfakes
El uso de sistemas de inteligencia artificial plantea importantes cuestiones relacionadas con la fiabilidad de la información que producen: pueden incorporar sesgos, producir alucinaciones y también facilitar la creación de contenidos manipulados, como los dee...
2.3 Propiedad intelectual
Introducción El uso de herramientas de inteligencia artificial generativa plantea nuevos interrogantes respecto a la propiedad intelectual. Para abordar estas cuestiones, conviene tener claros algunos conceptos que exponemos a continuación: Toda obra o conte...
2.4 Medioambiente
Introducción Como toda actividad humana, la revolución inducida por la adopción masiva de la Inteligencia Artificial tienen una huella medioambiental que tiene dos polos opuestos, pues tiene un coste directo por su funcionamiento y construcción y unos benefic...
2.7 Directrices éticas sobre el uso de la IA en educación
Introducción Esta problemática variada y multidimensional está, como hemos visto llena de oportunidades, matices y dilemas que afectan a la naturaleza de la educación e incluso a nuestro modelo antropológico. Es competencia de las insituciones estableces dire...