franciscocardenasdoblado@lasallebuenconsejo.es
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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.
Antes veía la educación STEAM como un enfoque más técnico, pero ahora comprendo su potencial transformador para fomentar la participación ciudadana y el pensamiento crítico desde edades tempranas.
My perception has changed significantly. I used to view STEAM education as a more technical approach, but now I understand its transformative potential to foster civic engagement and critical thinking from an early age.
Data analysis can be used to address real social problems in the classroom, making learning more relevant and meaningful for students.
I find the interdisciplinary approach and the use of real data interesting.