Module 4 short reflection
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El modelo utiliza los datos de entrenamiento para hacer inferencias y generar respuestas basadas en probabilidades entre palabras y frases. La diversidad en los datos es fundamental porque permite que el modelo sea más robusto y preciso, mejorando su rendimiento y reduciendo la vulnerabilidad a sesgos y errores. Un conjunto de datos variado mejora la capacidad del modelo para generalizar, mientras que la falta de diversidad limita su eficacia y genera sesgos que pueden influir en decisiones incorrectas o injustas.
El uso de inteligencia artificial en el ámbito educativo ofrece grandes ventajas, pero también plantea retos éticos relacionados con la privacidad, el sesgo y la autonomía de los estudiantes. Para implementar IA de manera ética, es crucial priorizar la equidad, la inclusión y la protección de los derechos de los estudiantes. Un enfoque en proyectos que utilicen IA para abordar problemas sociales, como la desigualdad económica o el cambio climático, podría ser una forma efectiva de integrar estos conceptos en la educación.
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