IA para Docentes

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Explora la IA en educación.

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Graciel Yasmil Espinal Heredia

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1	Graciel Yasmil Espinal Heredia 22 Octobre 2025	% 53	12:36

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IA para DocentesVersion en ligne Explora la IA en educación. par Graciel Yasmil Espinal Heredia 1 ¿Qué entiendes por Inteligencia Artificial en educación? a Programación de todos los cursos b Solo robots en el aula c Herramientas de ofimática d Sistemas que analizan datos para adaptar aprendizaje 2 ¿Puede la IA reemplazar completamente al docente? a Sí, completamente b Depende del país c Solo en educación primaria d No; puede automatizar tareas, no sustituir la guía pedagógica 3 ¿Cómo puede la IA personalizar el aprendizaje? a Reescribiendo todas las evaluaciones b Eliminando la interacción docente c Aumentando la carga de tareas sin soporte d Ajustando ritmo y contenidos según cada estudiante 4 ¿Qué ventaja aporta IA en el aula? a Feedback inmediato y seguimiento del progreso b Necesita más profesores c Solo sirve para calificaciones d Requiere tecnología imposible de usar 5 ¿Qué riesgo identifica al usar IA en educación? a Aumenta la creatividad sin límites b Elimina la necesidad de evaluación c Es 100% seguro y perfecto d Sesgo de datos y dependencia tecnológica 6 ¿Has utilizado IA en tus clases? ¿qué experiencia tuviste? a Solo en evaluaciones finales b Solo para administración c No; nunca he usado IA d Sí, para adaptar tareas y monitorizar progreso 7 ¿Cómo enseñar ética en IA a estudiantes? a Fomentar uso sin reflexión b Solo reglas técnicas c Prohibir toda tecnología d Disciplina el uso, sesgos y responsabilidad 8 ¿Qué competencias docentes son clave para IA? a Conocimientos de programación avanzada b Solo contenido disciplinar c Habilidades físicas d Alfabetización digital y diseño instruccional 9 ¿La IA puede ayudar a reducir la desigualdad educativa? a Solo beneficia a escuelas ricas b No tiene impacto social c Con acceso equitativo y adaptación de apoyos d Reemplaza maestros para economizar 10 ¿Qué cambios debe hacer el sistema para IA educativa? a Eliminar prácticas tradicionales b Formación docente, infraestructura y ética c Usar IA sin políticas d Confiar plenamente en tecnología 11 ¿Qué significa IA en informática? a Innovación Automática b Inteligencia Analítica c Integración Artificial d Inteligencia Artificial 12 ¿Qué es el aprendizaje supervisado? a Programar reglas fijas b Entrenar sin datos c Entrenar con ejemplos etiquetados d Aprendizaje aleatorio 13 ¿Cuál es una red neuronal inspirada en el cerebro? a Red de archivos b Red neuronal artificial c Red logística d Red de opciones 14 ¿Qué problema evita el sobreajuste (overfitting)? a Datos menos b Menos funciones de activación c Validación y regularización d Más capas ocultas 15 ¿Qué mide la precisión en clasificación? a Complejidad del modelo b Tiempo de entrenamiento c Proporción de aciertos d Tasa de error cero 16 ¿Qué es el sesgo en IA? a Sin datos de entrenamiento b Errores aleatorios c Tendencia de los datos a favorecer ciertos resultados d Capacidad infinita 17 ¿Qué técnica reduce la dimensionalidad de datos? a K-means b Red neuronal c SVM d PCA 18 ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo? a El agente aprende por interacción con el entorno b Entrena con etiquetas c Sin retroalimentación d Solo memoriza datos 19 ¿Qué tipo de IA se usa en filtros de spam? a IA general b IA trascendental c IA cuántica d IA débil ( estrecha ) 20 ¿Qué es un modelo de lenguaje como GPT? a Ejecuta código b Obtiene datos de Internet c Resuelve ecuaciones exactas d Predice texto a partir de contexto 21 ¿Qué significa IA? a Inteligencia Artificial b Inteligencia Automatizada c Algoritmos Inhumanos d Inteligencia Analogía 22 ¿Qué tipo de aprendizaje usa datos etiquetados? a Aprendizaje por imitación b Aprendizaje supervisado c Aprendizaje no supervisado d Aprendizaje por refuerzo 23 ¿Qué es el sesgo en IA? a Desviación de resultados por datos sesgados b Capacidad de memoria infinita c Redundancia de código d Velocidad de procesamiento 24 ¿Qué es un modelo de lenguaje? a Un sistema de archivos b Un sensor físico c Una IA que genera texto d Una base de datos estática 25 ¿Qué es el overfitting? a No necesita datos b El modelo aprende demasiado de los datos de entrenamiento c Aumenta la diversidad de datos d El modelo se vuelve rápido 26 ¿Qué métrica mide la proporción de predicciones correctas? a Costo computacional b Velocidad c Exactitud d Precisión 27 ¿Qué describe el aprendizaje profundo? a Subcampo de ML con redes neuronales profundas b Base de datos relacional c Programa de edición de texto d Algoritmo de búsqueda 28 ¿Qué es un agente en aprendizaje por refuerzo? a Resuelve ecuaciones b Almacena datos c Toma acciones para maximizar recompensa d Predice el clima 29 ¿Qué es una red neuronal? a Base de datos jerárquica b Programa de VPN c Sistema operativo d Conjunto de nodos conectados 30 ¿Qué desafío ético es común en IA? a Costo de electricidad b Lenguaje de programación c Privacidad y sesgo d Compatibilidad con máquinas

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¿Qué entiendes por Inteligencia Artificial en educación?

¿Puede la IA reemplazar completamente al docente?

¿Cómo puede la IA personalizar el aprendizaje?

¿Qué ventaja aporta IA en el aula?

¿Qué riesgo identifica al usar IA en educación?

¿Has utilizado IA en tus clases? ¿qué experiencia tuviste?

¿Cómo enseñar ética en IA a estudiantes?

¿Qué competencias docentes son clave para IA?

¿La IA puede ayudar a reducir la desigualdad educativa?

¿Qué cambios debe hacer el sistema para IA educativa?

¿Qué significa IA en informática?

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

¿Cuál es una red neuronal inspirada en el cerebro?

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