María del Carmen Román Rodríguez
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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.