Módulo 3
Introducción a la IA
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1. Objetivos del módulo
1. Objetivos del módulo
Los objetivos principales de este módulo son:
👉 Presentar la inteligencia artificial (IA) y los conceptos básicos de machine learning (aprendizaje automático), LLM, IA generativa y chatbots multimodales.
👉 Analizar las capacidades de las tecnologías de IA como los chatbots y los modelos generativos para la educación.
👉 Explorar los Principios de IA de Google y sus implicaciones en la educación.
Puedes acceder a la presentación de los contenidos de este Módulo a través del siguiente enlace: Presentación Módulo 3
2. Introducción a la Inteligencia Artificial
2. Introducción a la Inteligencia Artificial
3. ¿Qué es la Inteligencia Artifical (IA)?
3. ¿Qué es la Inteligencia Artifical (IA)?
La Inteligencia Artificial (IA) es la ciencia que enseña a las máquinas a imitar comportamientos humanos inteligentes. Los sistemas de IA se enseñan y entrenan mediante programación informática, la cual aprende y se adapta.
Enseñando a las computadoras a reconocer el habla
Enseñarle a una computadora Go
La conferencia de Dartmouth de 1956 reunió a diversos científicos y se considera el evento fundador de la Inteligencia Artificial como disciplina académica. Estos expertos querían establecer un marco para comprender mejor la inteligencia humana.
El término Inteligencia Artificial se atribuye al convocante de la conferencia, el profesor John McCarthy.
“Cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, describirse con tanta precisión que es posible crear una máquina para simularlo.”
Profesor John McCarthy, 1956
Coordinador del Proyecto de Investigación de Verano de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial
Preguntas de reflexión:
Preguntas de reflexión:
👉 ¿Qué pensaría McCarthy de una IA moderna como Gemini?
👉 ¿Dónde sigue siendo irremplazable el educador humano?
4. Machine Learning, Large Language Models e IA Generativa
4. Machine Learning, Large Language Models e IA Generativa
Aprendizaje automático (Machine Learning - ML)
Aprendizaje automático (Machine Learning - ML)
Es una técnica que implica entrenar a las máquinas para que aprendan de forma autónoma a partir de los datos. El sistema informático mejora sin necesidad de programarlo explícitamente para cada nueva tarea.
Modelos de lenguaje grandes (LLM)
Modelos de lenguaje grandes (LLM)
Los LLM son modelos de aprendizaje automático que pueden comprender, predecir y generar lenguaje humano.
Ilustración de cómo los LLM procesan y generan texto en lenguaje natural.
IA Generativa (Gen AI)
IA Generativa (Gen AI)
Gen AI se refiere a un tipo de sistema de IA que crea contenido nuevo similar a los datos con los que fue entrenado, como texto, imágenes, música, audio, código y vídeos.
Ejemplo de IA generativa creando imágenes nuevas a partir de datos previos.
5. Chatbots multimodales
5. Chatbots multimodales
Los chatbots impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLM) representan una de las aplicaciones más visibles y útiles de la Inteligencia Artificial en la vida cotidiana.
👉 Los chatbots se han convertido en una forma popular de interactuar con grandes modelos de lenguaje (LLM).
👉 Estos chatbots, que funcionan con LLM avanzados como Gemini de Google o GPT-3.5 de OpenAI, han evolucionado rápidamente. Entienden el lenguaje natural y pueden generar respuestas versátiles.
👉 La fortaleza única de Gemini reside en su diseño multimodal, que le permite comprender, procesar y combinar distintos tipos de información (texto, código, audio, imágenes y vídeo), lo que lo hace muy flexible.
Representación de Gemini y su capacidad multimodal para trabajar con texto, imágenes, audio, vídeo y código.
6. IA para el mejoramiento
6. IA para el mejoramiento
En el ámbito educativo, la Inteligencia Artificial debe entenderse como un apoyo y no como un sustituto del profesorado. Diversos informes y guías destacan su potencial para enriquecer el aprendizaje sin reemplazar el valor insustituible del docente.
“La IA nunca podrá reemplazar la experiencia, el conocimiento o la creatividad de un educador, pero puede ser una herramienta útil para mejorar y enriquecer las experiencias de enseñanza y aprendizaje.”
Referencia: Guía de Google for Education sobre IA en la educación
7. Nuestros Principios de IA
7. Nuestros Principios de IA
Principios de la IA de Google:
👉 Ser socialmente beneficioso.
👉 Evitar crear o reforzar un sesgo injusto.
👉 Estar construida y probada para ser segura.
👉 Ser responsables con las personas.
👉 Incorporar principios de diseño de privacidad.
👉 Mantener altos estándares de excelencia científica.
👉 Estar disponible para usos acordes con estos principios.
En el 2018, Google fue una de las primeras empresas en establecer Principios de IA como parte del compromiso de desarrollar tecnología de manera responsable.
8. Usando los principios de IA
8. Usando los principios de IA
Cómo Google aplica la IA en la educación hoy en día
Apoyando al profesorado
Apoyando al profesorado
👉 Diseñando un aprendizaje atractivo
Las preguntas interactivas para vídeos de YouTube en Classroom ayudan a ofrecer lecciones más interesantes con preguntas sugeridas automáticamente que guían un aprendizaje más profundo.
👉 Siendo más productivo
Gemini es un poderoso asistente de IA que también puede inspirar creatividad: desde ayudar con presentaciones o correos hasta generar imágenes para diapositivas.
👉 Trabajando con mayor seguridad
Gracias a la detección y reparación impulsadas por IA, Google Workspace for Education bloquea más del 99,9% del spam, el phishing y el malware. Con funciones como el arranque verificado de ChromeOS, no se han registrado ataques de ransomware en dispositivos.
Construyendo el aprendizaje
Construyendo el aprendizaje
👉 Más personalizado
Las Prácticas guiadas en Google Classroom permiten al profesorado proporcionar comentarios en tiempo real y sugerencias útiles para resolver dudas en el momento.
👉 Más accesible
La IA integrada en los Chromebooks ofrece funciones avanzadas de texto a voz, dictado y subtítulos en vivo. ChromeVox permite a las personas con discapacidad visual usar un lector de pantalla integrado.
👉 Más adaptado
Read Along, integrado con Classroom, utiliza conversión de voz a texto para actuar como entrenador de lectura, escuchando al alumnado y evaluando la precisión de su lectura.
9. Preguntas de reflexión
9. Preguntas de reflexión
👉 ¿Cuáles son algunos ejemplos de LLM, grandes modelos de lenguaje, que conoces?
👉 ¿Cómo te gustaría utilizar un chatbot con IA Generativa en tu vida?
👉 ¿Qué relevancia tienen los principios de Inteligencia Artificial de Google para nuestro trabajo en educación?
10. Revisa tu aprendizaje
10. Revisa tu aprendizaje
Antes de continuar, tómate un tiempo para revisar los resultados de aprendizaje de este módulo:
👉 Puedo comenzar a explicar los conceptos básicos del aprendizaje automático, los grandes modelos de lenguaje, la IA generativa y los chatbots.
👉 Puedo comenzar a identificar los beneficios potenciales de las herramientas de IA en la educación.
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