Module 4 short reflection

En el aprendizaje automático el modelo aprende a manejar las entradas y darle la salida deseada ajustando sus parámetros internos para minimizar la diferencia entre sus predicciones y los valores reales. Una vez entrenado, el modelo puede aplicar este conocimiento para realizar predicciones de nuevos datos.
Es fundamental que el conjunto de los datos sea representativo de la información que queremos obtener.

El aprendizaje automático permite que los modelos “aprendan” a partir de grandes volúmenes de datos, ajustando sus parámetros para reconocer patrones y hacer predicciones. Los datos de entrenamiento, al ser procesados, guían al modelo a identificar relaciones y generalizar a nuevas situaciones. La diversidad de datos es clave, ya que al incluir ejemplos variados, como diferentes ángulos o condiciones de luz, el modelo puede hacer predicciones más precisas y robustas. Sin embargo, si los datos no son diversos, el modelo puede estar sesgado, lo que afectaría la equidad de sus resultados. En el ámbito educativo, el uso ético de la IA debe ser fundamental, especialmente al manejar datos sensibles de estudiantes. Incorporar conceptos de ciencia de datos en la educación STEAM promovería el pensamiento crítico y el uso responsable de estas tecnologías, impulsando la participación cívica y la ética en la IA.

Un modelo de aprendizaje automático “aprende” de los datos a través de la identificación de patrones y relaciones en un conjunto de datos de entrenamiento. Durante el proceso de entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros internos mediante algoritmos matemáticos que minimizan las diferencias entre sus predicciones y los resultados conocidos en los datos de entrenamiento. Una vez que el modelo ha sido entrenado, puede hacer predicciones sobre nuevos datos al aplicar lo que ha aprendido, identificando características similares a las del conjunto de entrenamiento.

Los datos diversos son importantes porque permiten al modelo generalizar mejor y manejar una variedad más amplia de situaciones en el mundo real. Al incluir ejemplos variados, el modelo se entrena con una representación más completa del fenómeno que se está estudiando. Esto ayuda a prevenir que el modelo se sobreajuste a un conjunto específico de condiciones y mejora su precisión y robustez al enfrentarse a datos inéditos.

Si el conjunto de datos no es diverso, puede dar lugar a un sesgo en el modelo. Esto significa que el modelo podría aprender patrones incorrectos o limitados que no representan adecuadamente la población general. Por ejemplo, si un modelo de reconocimiento facial se entrena solo con imágenes de personas de un grupo demográfico específico, es probable que no funcione bien con individuos de otros grupos, lo que podría llevar a errores en las predicciones y a resultados discriminatorios.

Al utilizar aprendizaje automático en las aulas, surgen varias cuestiones éticas relacionadas con la privacidad de los datos de los estudiantes. Esto incluye la recolección, almacenamiento y uso de datos personales, así como la necesidad de obtener el consentimiento informado de los estudiantes y sus padres. También es fundamental garantizar que los datos estén protegidos contra accesos no autorizados y que se utilicen de manera ética y responsable, evitando cualquier forma de discriminación o estigmatización basada en los análisis realizados.

Para incorporar conceptos de ciencia de datos relacionados con IA/ML en la educación STEAM y fomentar el compromiso cívico y el uso ético, se pueden implementar proyectos prácticos en los que los estudiantes recojan y analicen datos reales. Se podría enseñar a los estudiantes sobre la importancia de la diversidad en los datos, cómo evitar sesgos y las implicaciones éticas del uso de modelos de IA en la toma de decisiones. Además, actividades que involucren discusiones sobre el impacto social de la IA y el aprendizaje automático podrían empoderar a los estudiantes para que se conviertan en ciudadanos informados y responsables, capaces de participar activamente en debates sobre tecnología y ética.

Para incorporar ciencia de datos e IA/ML en la educación STEAM y promover el compromiso cívico y el uso ético, se pueden implementar proyectos basados en problemas reales, como analizar la calidad del aire. Fomentar debates sobre ética en IA y colaborar con organizaciones locales para aplicar habilidades en contextos significativos es clave. Talleres interactivos y el fomento del pensamiento crítico sobre la recopilación de datos también son importantes. Además, involucrar a los estudiantes en proyectos de servicio comunitario y permitirles presentar sus trabajos a la comunidad ayudará a crear ciudadanos informados y responsables en el uso de la tecnología.

La IA puede mejorar la preparación docente al proporcionar herramientas innovadoras y métodos de enseñanza más eficientes; así como también, las ventajas son numerosas para los estudiantes, por ejemplo, a la hora de comunicarse y trabajar cooperativamente dentro de un entorno digital, construir nuevos conocimientos, desarrollar el pensamiento crítico y aumentar sus capacidades de búsqueda e investigación.
Todo esto hace que el docente se esté actualizando continuamente ya que el profesor de hoy debe ser un visionario, capaz de anticipar el futuro y adaptarse a él con agilidad. La educación, como reflejo de la sociedad, demanda profesionales que no solo impartan conocimientos, sino que también inspiren, motiven y guíen a sus estudiantes hacia un horizonte de posibilidades infinitas.

En primer lugar, sería fundamental inculcar al alumnado la importancia de la alfabetización en ciencia de datos para poder ser un ciudadano informado y comprometido.
A partir de ahí debemos enseñarles como recopilar, generar y preparar los datos evitando los sesgos y sabiendo diferenciar los distintos modelos de IA que pueden utilizar para ello.
En segundo lugar, hay que ofrecerles herramientas y estrategias didácticas a través de las cuales puedan ir integrando todo el resultado obtenido en la educación STEAM pero marcándoles desde el inicio unos objetivos claros para alcanzar un compromiso social y ético.

Los modelos de aprendizaje automático (o machine learning) aprenden observando muchos ejemplos. Básicamente, lo que hacen es buscar patrones en los datos de entrenamiento y, con cada intento, ajustan sus “reglas internas” para cometer menos errores. Así, poco a poco, se vuelven mejores haciendo predicciones sobre datos nuevos.
Cuanto más variados sean esos datos —por ejemplo, imágenes con distinta luz o desde diferentes ángulos—, más preciso será el modelo, porque aprende a reconocer lo importante sin confundirse por los cambios. Pero si los datos siempre son parecidos, el modelo puede aprender de forma limitada o incluso equivocada, y terminar siendo injusto o poco preciso.
Además, cuando hablamos de usar datos en el aula, como los de los estudiantes, hay que tener mucho cuidado. Es importante proteger la privacidad y asegurarse de que esa información no se use mal.
Por eso, enseñar ciencia de datos e inteligencia artificial dentro del enfoque STEAM no solo ayuda a entender cómo funcionan estas tecnologías, sino que también enseña a usarlas con responsabilidad, sentido crítico y de forma ética.