Generative AI Glossary

IA generativa: es la inteligencia artificial que puede crear nuevos contenidos. Promete revolucionar la educación al ofrecer materiales de aprendizaje personalizados, aunque debemos manejarla con precaución para garantizar calidad y relevancia.

Redes neuronales: son sistemas diseñados para pensar y aprender como los humanos. Son la columna vertebral de la IA, lo que permite una educación personalizada, pero requieren transparencia en su funcionamiento.

Aprendizaje profundo: una técnica de IA que profundiza en el análisis de datos. Es excelente para herramientas de educación avanzada, pero debemos estar atentos a los sesgos incorporados.

Aprendizaje automático: IA que aprende de los datos con el tiempo. Hace que la educación sea más interactiva, pero debe ajustarse para proteger la privacidad y la seguridad de los estudiantes.

Sesgo: cuando la IA refleja prejuicios involuntariamente en su resultado. Es fundamental monitorear y corregir para mantener la equidad en la educación asistida por IA.

Datos de entrenamiento: la información que se utiliza para enseñar IA. La calidad y la diversidad aquí son clave para evitar enseñar IA con información sesgada o inexacta.

GAN (Redes Generativas Antagónicas): Dos sistemas de IA que se desafían mutuamente para mejorar. Podrían innovar en la educación, aunque se debe mantener la precisión.

Autocodificadores: IA que aprende a comprimir y luego recrear datos, útil para el almacenamiento eficiente de datos en los sistemas educativos. Sin embargo, es necesario preservar los detalles importantes.

Transformadores: Modelos que son particularmente buenos para comprender el lenguaje. Ofrecen el potencial de revolucionar el aprendizaje de idiomas, siempre que sean completos e imparciales.

Espacio latente: Donde la IA mezcla conceptos aprendidos para crear nuevas ideas. Es una frontera para el aprendizaje personalizado, pero debemos asegurarnos de que los resultados permanezcan arraigados en la realidad.

Ajuste fino: Ajustar la IA para satisfacer mejor las necesidades educativas específicas. Es esencial para personalizar las experiencias de aprendizaje, pero requiere un balance para seguir siendo ampliamente eficaz.

Sobreajuste: Cuando la IA se vuelve demasiado buena para recordar datos específicos, pero tiene un desempeño deficiente con datos nuevos. Es un recordatorio de que la IA debe ser adaptable a diversos escenarios de aprendizaje.

Datos sintéticos: datos fabricados que se utilizan para entrenar a la IA sin comprometer la privacidad. Son útiles, pero deben reflejar con precisión las condiciones del mundo real para que las herramientas de aprendizaje sean eficaces.