ESCENARIO 3. Consecuencias en la IA: ¿Qué pasará si entrenas con estos datos?

Froggy Jumps

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En esta actividad interactiva reflexionarás sobre las posibles consecuencias de entrenar una herramienta de inteligencia artificial educativa con datos sesgados, incompletos o poco representativos.

Tu tarea consiste en leer cada situación propuesta y elegir la consecuencia más probable que podría surgir si se utilizan datos problemáticos durante el desarrollo de un sistema automatizado.

Créé par

KATHERINE ALFONSO ROJAS

Colombia

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Froggy Jumps ESCENARIO 3. Consecuencias en la IA: ¿Qué pasará si entrenas con estos datos?Version en ligne En esta actividad interactiva reflexionarás sobre las posibles consecuencias de entrenar una herramienta de inteligencia artificial educativa con datos sesgados, incompletos o poco representativos. Tu tarea consiste en leer cada situación propuesta y elegir la consecuencia más probable que podría surgir si se utilizan datos problemáticos durante el desarrollo de un sistema automatizado. par KATHERINE ALFONSO ROJAS 1 Tu IA educativa fue entrenada principalmente con datos de estudiantes con alto acceso tecnológico. ¿Qué pasaría si se aplica en una escuela rural con conectividad limitada? a Podría generar recomendaciones poco realistas o ineficaces b No funcionará porque no reconocerá el entorno c Funcionará igual, porque los algoritmos son universales 2 Una IA que sugiere apoyos académicos fue entrenada con datos de estudiantes que trabajan de forma individual. ¿Qué ocurre si se aplica en un entorno con trabajo colaborativo? a Podría sugerir estrategias que no encajan con el contexto b Aumentará la participación en grupo c Solo cambiará el tipo de recursos sugeridos 3 Si una herramienta de IA detecta "bajo rendimiento" solo por velocidad de respuesta, ¿Qué podría pasar con estudiantes con discapacidad motora? a Serán identificados como estudiantes en riesgo sin motivo válido b Recibirán recomendaciones más precisas c Obtendrán ayuda más rápido 4 Un sistema automatizado de tutoría fue entrenado solo con datos de estudiantes que aprenden por lectura. ¿Qué puede pasar si se usa con estudiantes kinestésicos? a Podría no ofrecer recomendaciones efectivas b Mejorará el rendimiento de todos c Aumentará el aprendizaje visual 5 Una IA clasifica a los estudiantes en niveles de desempeño según sus resultados previos. ¿Qué riesgo se corre si los datos reflejan desigualdades estructurales? a Se perpetuarán prejuicios existentes sin corregirlos b Mejorará la equidad entre estudiantes c Se detectarán patrones de aprendizaje

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En esta actividad interactiva reflexionarás sobre las posibles consecuencias de entrenar una herramienta de inteligencia artificial educativa con datos sesgados, incompletos o poco representativos. Tu tarea consiste en leer cada situación propuesta y elegir la consecuencia más probable que podría surgir si se utilizan datos problemáticos durante el desarrollo de un sistema automatizado.

par KATHERINE ALFONSO ROJAS

Tu IA educativa fue entrenada principalmente con datos de estudiantes con alto acceso tecnológico. ¿Qué pasaría si se aplica en una escuela rural con conectividad limitada?

Podría generar recomendaciones poco realistas o ineficaces

No funcionará porque no reconocerá el entorno

Funcionará igual, porque los algoritmos son universales

Una IA que sugiere apoyos académicos fue entrenada con datos de estudiantes que trabajan de forma individual. ¿Qué ocurre si se aplica en un entorno con trabajo colaborativo?

Podría sugerir estrategias que no encajan con el contexto

Aumentará la participación en grupo

Solo cambiará el tipo de recursos sugeridos

Si una herramienta de IA detecta "bajo rendimiento" solo por velocidad de respuesta, ¿Qué podría pasar con estudiantes con discapacidad motora?

Serán identificados como estudiantes en riesgo sin motivo válido

Recibirán recomendaciones más precisas

Obtendrán ayuda más rápido

Un sistema automatizado de tutoría fue entrenado solo con datos de estudiantes que aprenden por lectura. ¿Qué puede pasar si se usa con estudiantes kinestésicos?

Podría no ofrecer recomendaciones efectivas

Mejorará el rendimiento de todos

Aumentará el aprendizaje visual

Una IA clasifica a los estudiantes en niveles de desempeño según sus resultados previos. ¿Qué riesgo se corre si los datos reflejan desigualdades estructurales?

Se perpetuarán prejuicios existentes sin corregirlos

Mejorará la equidad entre estudiantes

Se detectarán patrones de aprendizaje

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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Si una herramienta de IA detecta "bajo rendimiento" solo por velocidad de respuesta, ¿Qué podría pasar con estudiantes con discapacidad motora?

Un sistema automatizado de tutoría fue entrenado solo con datos de estudiantes que aprenden por lectura. ¿Qué puede pasar si se usa con estudiantes kinestésicos?

Una IA clasifica a los estudiantes en niveles de desempeño según sus resultados previos. ¿Qué riesgo se corre si los datos reflejan desigualdades estructurales?

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