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Casos de uso Generales
Casos de uso en Biología y Geología
Casos de uso en Física y Química
Casos de uso en Matemáticas
Modelos de IA
Los LLMs (Large Language Models) son modelos de lenguaje de gran tamaño (GPT, BERT, LLaMA, etc.) entrenados con enormes corpus de texto para tareas como generación de texto, traducción o respuesta a preguntas. Hugging Face describe la biblioteca Transformers q...
Plataformas y herramientas
Hugging Face Hugging Face ofrece el Model Hub, repositorio público con millones de modelos preentrenados (textuales, vision, multimodales) y conjuntos de datos. También proporciona Spaces, un directorio de aplicaciones de IA interactivas compartidas. La bibli...
Técnicas de IA avanzados
RAG (Retrieval-Augmented Generation): técnica donde un LLM consulta una base de conocimientos externa antes de generar su respuesta. El modelo inserta información recuperada en su prompt o contexto, lo que mejora la precisión y actualidad de la respuesta. AW...
Infraestructura de IA
El entrenamiento y la inferencia de modelos IA requieren hardware acelerado. A continuación se compara los principales: Tipo de hardware Características/uso Rendimiento relativo Costo/ejecución Accesibilidad educativa GP U (NVI...
Fuentes de datos
Los datos son la base de la IA. Es fundamental usar datasets de calidad y bien documentados. Fuentes típicas incluyen repositorios académicos (Imagenet, COCO, UCI ML), colecciones científicas (GenBank para biología, EarthExplorer para geología, etc.) y platafo...
Tablas comparativas
Tablas comparativas Plataformas y herramientas (funcionalidades, costo aproximado, facilidad de uso): Plataforma/Herramienta Funcionalidades principales Coste aproximado Facilidad de uso (docentes) Hugging Face Repositorio de modelos p...
Objetivos y contenidos
Objetivos Capacidad de desarrollar retos STEAM con un amplio nivel educativo: primaria hasta secundaria Retos STEAM de nivel principiante con manejo de sensores y actuadores con lenguaje de bloques. Retos STEAM de nivel medio medio/avanzado en las comun...
Aplicación de la IA en el aula: Aspectos generales
Tercer módulo perteneciente al itinerario formativo en alfabetización de la IA en el ámbito educativo, específico de cada perfil docente.
1. Introducción
1.2 Inteligencia Artificial Generativa y Sistemas de Tutoría Inteligente (STI)
Para navegar con éxito en la práctica diaria, el docente debe distinguir entre las dos arquitecturas predominantes de IA que coexisten en el aula: los Sistemas de Tutoría Inteligente (STI) y la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen). Aunque ambas se agrup...
1.3 La Evolución del Foco Pedagógico de la IA
El foco pedagógico del uso de tecnologías para el aprendizaje se ha centrado históricamente en la automatización de procesos repetitivos y en la presentación multimedia de los contenidos. Sin embargo, la evidencia actual apunta que el mayor valor de la IA en e...
1.4 Conclusiones
La investigaciones nos permiten , con la prudencia siempre presente en las decisiones educativas,establecer un marco de actuación para los docentes de primaria y secundaria. El panorama no es de reemplazo de las estructuras y pedagogías existentes, sino de una...
1.1 Panorama actual de la IA en la Educación
Los sistemas educativos tienen la oportunidad de ingresar en una fase de transformación sin precedentes, impulsada por la convergencia de varios fenómenos, tales como la potencia computacional, la disponibilidad de datos masivos y los avances en la inteligenci...