mariadelcarmenfernandezsantamaria@lasallebuenconsejo.es
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El aprendizaje automático se basa en la capacidad de los modelos para aprender de datos de entrenamiento, identificando patrones y realizando predicciones. La diversidad de datos es crucial, ya que ejemplos variados, como diferentes iluminaciones o ángulos, mejoran la precisión del modelo. Si el conjunto de datos carece de diversidad, se corre el riesgo de sesgos, lo que puede llevar a predicciones inexactas y discriminatorias. En el ámbito educativo, surgen cuestiones éticas sobre la privacidad de los datos de los estudiantes. Incorporar conceptos de ciencia de datos en la educación STEAM puede fomentar la participación cívica y promover un uso ético de la IA, preparando a los estudiantes para un futuro responsable.