TEMA 9. INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ED

Según Baker y Smith (2019), ¿cómo definen la inteligencia artificial?. Como un conjunto de algoritmos que solucionan problemas específicos. Como computadoras que realizan tareas cognitivas típicamente humanas. Como un único sistema tecnológico que aprende de la experiencia humana.

¿Cuál es la relación entre el aprendizaje profundo (Deep Learning) y las redes neuronales según el texto?. El aprendizaje profundo es un tipo de red neuronal básica. Todas las redes neuronales son formas de aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales profundas para tareas complejas.

¿Cuál es el principal objetivo de la IA analítica según Beheshti (2023)?. Desarrollar algoritmos para mejorar la interacción persona-ordenador. Generar nuevos datos como texto e imágenes. Extraer información significativa de grandes conjuntos de datos para facilitar la toma de decisiones.

¿Qué es capaz de producir la IA generativa?. Análisis de grandes volúmenes de datos. Algoritmos para procesamiento del lenguaje natural. Nuevos datos que imitan las características de los datos de entrenamiento.

¿Cuál de las siguientes es una consideración importante según Luttrell et al. (2020) para integrar la IA en la educación?. Fomentar exclusivamente tecnologías tradicionales en el aula para evitar la sobrecarga tecnológica. Enfatizar la alfabetización mediática como un componente esencial en la educación moderna. Evitar la utilización de cualquier forma de IA en el aula para preservar métodos pedagógicos tradicionales.

Según el texto, ¿cuál es uno de los roles de la IA en los servicios de apoyo académico?. Eliminar completamente la figura del educador en el aula. Proporcionar retroalimentación instantánea y precisa en la evaluación de los estudiantes. Reducir el uso de tecnología en los procesos educativos para aumentar la interacción humana.

La instrucción o entrada de datos que se le da a un sistema de IA para que genere una respuesta o realice una tarea específica, se denomina: Prompt. Deep learning. Machine learning.

El campo de la Inteligencia Artificial que implica el desarrollo de sistemas para facilitar la toma de decisiones, con el objetivo de ayudar a los profesionales del conocimiento en procesos complejos, se denomina. IA cognitiva. IA analítica. IA generativa.

La identificación biométrica y categorización de personas, se considera como: Alto riesgo. Riesgo inaceptable. Riesgo medio.

El campo de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a los ordenadores aprender y hacer predicciones basadas en datos, se denomina: Aprendizaje profundo (Deep Learning). Redes neuronales (Neural Networks). Aprendizaje automático (Machine Learning).