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CONCEPTOS CLAVES DE LA IA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Universidad Autónoma de Madrid, es una rama de la informática que busca sistemas computacionales capaces de realizar tareas asociaos a un comportamiento inteligente
Razonamiento,Toma de decisiones, aprendizaje autónomo
Turing 1950 capacidad de lograr un rendimiento a nivel humano en las tareas cognitivas
Es una tecnología que busca simular la inteligencia humana, funciona como modelos de algoritmos que llevan a cabo funciones cognitivas para pensar juzgar y razonar a los seres humanos
APRNDIZAJE AUTOMATICO Machine learning
Usos del Aprendizaje Automático
Clasficacion de correos electronicos como spam
Deteccion de fraudes en transacciones financieras
Reconocimiento facial en aplicaciones de seguridad
prediccion de enfermedades
Predicciones de riesgo crediticiodeclientes
Se centra ennel uso de datos y algoritmos para imitar en la forma como los humanos aprenden y crean
APRENDIZAJE PROFUNDO Deep learning
El deep Learning o aprendizaje profundo esta a la vanguadiade loque ls maquinas pueden hacerlo por ello es crucial que desarrollaremos lideres de negocios comprendan lo que es y funcionamiento
SISTEMA DE RECOMENDACIONES CON IA
el sistema crea una red avanzada de conexiones complejas entre esos productos y personas
Sugerencias para aprovechar el sistema de recomendaciones con IA en estudiantes
Personalización del aprendizaje
Apoyo en tareas y proyectos
Recursos educativos sugeridos
Desarrollo de habilidades
APRENDIZAJE ADAPTATIVO
El aprendizaje adaptativo es un metodo o estrategia educativa basada en el analisis de datos que emplea algoritmos y datow para personalizar la experiencia de aprendizaje segun las necesidades individuales de cada estudiante
Ofrece recursos de estudios, actividades y valuaciones que se ajustan alnivel de desarrollo de competencias
El aprendizaje adaptativo se fundamenta en el uso de tecnicas de aprendizaje automatio y en la continua recoleccion de datos sobre el progreso de estudiantes grantizando una retroalimentacion constante
LA IA Y EL APRENDIZAJE ADAPTATIVO
Adaptar el contenido del curso de forma automática
Hacer la educación más accesible
Detectar habilidades y fortalezas de los estudiantes
Ventajas del aprendizaje adaptativo para estudiantes y docentes
Mayor participación: la interactividad y los recursos multimedia mantienen a los estudiantes comprometidos y motivados.
Mejor comprension : Al adaptarse a las necesidades individualesel aprendizaje adatativo ayuda a los estudiantes a comprender los conceptos de una manera mas profunda y soloida
Fomenta la autonomía
Seguimiento y retroalimentación instantánea
Aprendizaje más personalizado: los estudiantes pueden aprender a su propio ritmo, centrándose en las áreas que necesitan mejorar.
Educación más inclusiva y accesible
Estrategias pedagógicas para fomentar el aprendizaje adaptativo con inteligencia artificial
Personalización inteligente
Sistemas de recomendación
Retroalilmentación inmediata
Gamificación adaptativa
Análisis de datos en tiempo real
Aprendizaje colaborativo con IA
Integración con plataformas educativas
Énfasis en la metacognición
Requerimientos para implementar el aprendizaje adaptativo en una institución educativa (Cadillo, 2023)
Infraestructura tecnológica
Recopilación de datos
Evaluación y retroalimentación
Comunicación efectiva
Integración curricular
Formación de docentes
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