Los modelos de aprendizaje automático son como pequeños robots que aprenden a reconocer patrones en la información que les damos. Cuando estos robots observan
muchos ejemplos, ajustan su forma de pensar para cometer menos errores, lo que les ayuda a hacer mejores predicciones sobre cosas nuevas. Si les mostramos muchos tipos diferentes de ejemplos, como fotos tomadas con diferentes luces o desde distintos ángulos, pueden aprender a identificar patrones en muchas situaciones. Pero si solo les damos ejemplos similares, pueden confundirse y hacer predicciones que no son correctas o justas.
En el aula, usar datos de los estudiantes puede ser útil, pero también es importante cuidar la privacidad y asegurarnos de que la información sensible se maneje de manera adecuada. Enseñar a los niños sobre ciencia de datos e inteligencia artificial en sus clases de STEAM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Artes y Matemáticas) puede ayudarles a pensar de manera crítica, ser responsables y aprender a usar la inteligencia artificial de forma ética.