Introducción al curso Pedagogía en la Educación Superior

Términos que debes conocer sobre la Inteligencia Artificial en educación

 

La integración de la IA - inteligencia artificial en todos los campos, no solamente viene a hacer cambios en nuestra forma de interactuar con los medios digitales, la generación de ideas, búsquedas de información y otros, sino también acarrea consigo un nuevo vocabulario, del cual, debemos estar al tanto. 

Aquí, algunas de estas palabras y sobre todo conceptos que nos permitirán hacer las adecuaciones necesarias para irlas integrando en nuestro léxico académico y profesional. 

Inteligencia Artificial (IA): La capacidad de una máquina para imitar el comportamiento inteligente humano. La IA se basa en algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender, razonar, planificar y tomar decisiones de manera similar a los seres humanos.

Aprendizaje automático (Machine Learning): Un subcampo de la IA que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia y los datos. El aprendizaje automático se basa en la idea de que las máquinas pueden aprender patrones y tomar decisiones sin ser programadas explícitamente.

Aprendizaje adaptativo: Un enfoque de enseñanza que utiliza la IA para personalizar y adaptar el proceso de aprendizaje a las necesidades individuales de cada estudiante. Los sistemas de aprendizaje adaptativo recopilan y analizan datos sobre el desempeño y las preferencias de los estudiantes para ofrecer contenido y actividades educativas personalizadas.

Chatbots educativos: Programas de IA diseñados para interactuar con los usuarios a través de lenguaje natural. Los chatbots educativos se utilizan en el ámbito educativo para responder preguntas, brindar explicaciones, ofrecer apoyo y guiar a los estudiantes en su proceso de aprendizaje.

Analítica del aprendizaje (Learning Analytics): El uso de técnicas de análisis de datos y de IA para recopilar, analizar y utilizar información sobre el desempeño y el comportamiento de los estudiantes. La analítica del aprendizaje permite identificar patrones, predecir resultados y tomar decisiones informadas para mejorar la enseñanza y el aprendizaje.

Realidad virtual (RV) y realidad aumentada (RA): Tecnologías que combinan elementos virtuales con el mundo real. La realidad virtual crea entornos inmersivos simulados, mientras que la realidad aumentada superpone información virtual al entorno físico. Ambas tecnologías se utilizan en educación para crear experiencias interactivas y enriquecedoras.

Plataformas de educación basadas en IA: Sistemas y aplicaciones que utilizan tecnologías de IA para ofrecer servicios educativos. Estas plataformas pueden incluir sistemas de gestión del aprendizaje (LMS) mejorados con IA, sistemas de tutoría virtual, sistemas de evaluación automatizada, entre otros.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP): Un subcampo de la IA que se centra en la interacción entre las máquinas y el lenguaje humano. El procesamiento del lenguaje natural permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera natural. Se utiliza en aplicaciones como chatbots, sistemas de traducción y análisis de texto.

Privacidad y ética en la IA educativa: Temas relacionados con la protección de la privacidad de los datos de los estudiantes y el uso ético de la IA en el ámbito educativo. Implica asegurar que los datos se manejen de manera segura, garantizar la transparencia en el uso de algoritmos y salvaguardar la equidad y la no discriminación en el acceso y uso de las tecnologías educativas basadas en IA.

Tutoría virtual: Los tutores virtuales son sistemas de IA diseñados para proporcionar apoyo y orientación a los estudiantes en su proceso de aprendizaje. Pueden ofrecer explicaciones, realizar preguntas, brindar retroalimentación y adaptar el ritmo y la dificultad de las lecciones según las necesidades del estudiante.

Analítica del aprendizaje (Learning Analytics): La aplicación de técnicas de análisis de datos y de IA para recopilar, analizar y utilizar información sobre el desempeño y el comportamiento de los estudiantes. La analítica del aprendizaje ayuda a identificar patrones, predecir resultados y mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje.

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