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He encontrado ciertos aspectos teóricos complejos, especialmente conceptos como la diversidad de datos, los sesgos y la alfabetización de datos, que me han costado entender completamente. Aunque las herramientas digitales son fáciles de usar y conocidas, considero que la comprensión profunda de estos conceptos es fundamental para aplicar el análisis de datos en la labor docente de forma efectiva.
En cuanto al aprendizaje automático, entiendo que los modelos adquieren conocimientos al reconocer patrones en datos de entrenamiento, ajustando sus parámetros para reducir errores y mejorar sus predicciones. La variedad y diversidad de datos, como ejemplos con diferentes condiciones, son clave para evitar sesgos y garantizar predicciones justas y precisas. Sin embargo, la falta de diversidad puede generar sesgos y resultados inexactos.
Además, en el contexto educativo, surgen importantes cuestiones éticas relacionadas con la privacidad y el manejo responsable de los datos de los estudiantes. Por eso, integrar los conceptos de ciencia de datos e inteligencia artificial en la educación STEAM no solo fomenta el pensamiento crítico y la responsabilidad cívica, sino también promueve un uso ético de estas tecnologías, preparando a los estudiantes para un futuro más justo y responsable.
Por último, la selección de buenos conjuntos de datos me ha parecido un reto; creo que incluir criterios más claros y ejemplos prácticos facilitaría su aplicación en el aula y mejoraría nuestra comprensión para llevar estos conceptos a la práctica educativa.