IA para Docentes

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Explora la IA en educación.

Creada por

Graciel Yasmil Espinal Heredia

República Dominicana

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1	Graciel Yasmil Espinal Heredia 22 de Octubre de 2025	% 53	12:36

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IA para DocentesVersión en línea Explora la IA en educación. por Graciel Yasmil Espinal Heredia 1 ¿Qué entiendes por Inteligencia Artificial en educación? a Programación de todos los cursos b Solo robots en el aula c Herramientas de ofimática d Sistemas que analizan datos para adaptar aprendizaje 2 ¿Puede la IA reemplazar completamente al docente? a Sí, completamente b Depende del país c Solo en educación primaria d No; puede automatizar tareas, no sustituir la guía pedagógica 3 ¿Cómo puede la IA personalizar el aprendizaje? a Reescribiendo todas las evaluaciones b Eliminando la interacción docente c Aumentando la carga de tareas sin soporte d Ajustando ritmo y contenidos según cada estudiante 4 ¿Qué ventaja aporta IA en el aula? a Feedback inmediato y seguimiento del progreso b Necesita más profesores c Solo sirve para calificaciones d Requiere tecnología imposible de usar 5 ¿Qué riesgo identifica al usar IA en educación? a Aumenta la creatividad sin límites b Elimina la necesidad de evaluación c Es 100% seguro y perfecto d Sesgo de datos y dependencia tecnológica 6 ¿Has utilizado IA en tus clases? ¿qué experiencia tuviste? a Solo en evaluaciones finales b Solo para administración c No; nunca he usado IA d Sí, para adaptar tareas y monitorizar progreso 7 ¿Cómo enseñar ética en IA a estudiantes? a Fomentar uso sin reflexión b Solo reglas técnicas c Prohibir toda tecnología d Disciplina el uso, sesgos y responsabilidad 8 ¿Qué competencias docentes son clave para IA? a Conocimientos de programación avanzada b Solo contenido disciplinar c Habilidades físicas d Alfabetización digital y diseño instruccional 9 ¿La IA puede ayudar a reducir la desigualdad educativa? a Solo beneficia a escuelas ricas b No tiene impacto social c Con acceso equitativo y adaptación de apoyos d Reemplaza maestros para economizar 10 ¿Qué cambios debe hacer el sistema para IA educativa? a Eliminar prácticas tradicionales b Formación docente, infraestructura y ética c Usar IA sin políticas d Confiar plenamente en tecnología 11 ¿Qué significa IA en informática? a Innovación Automática b Inteligencia Analítica c Integración Artificial d Inteligencia Artificial 12 ¿Qué es el aprendizaje supervisado? a Programar reglas fijas b Entrenar sin datos c Entrenar con ejemplos etiquetados d Aprendizaje aleatorio 13 ¿Cuál es una red neuronal inspirada en el cerebro? a Red de archivos b Red neuronal artificial c Red logística d Red de opciones 14 ¿Qué problema evita el sobreajuste (overfitting)? a Datos menos b Menos funciones de activación c Validación y regularización d Más capas ocultas 15 ¿Qué mide la precisión en clasificación? a Complejidad del modelo b Tiempo de entrenamiento c Proporción de aciertos d Tasa de error cero 16 ¿Qué es el sesgo en IA? a Sin datos de entrenamiento b Errores aleatorios c Tendencia de los datos a favorecer ciertos resultados d Capacidad infinita 17 ¿Qué técnica reduce la dimensionalidad de datos? a K-means b Red neuronal c SVM d PCA 18 ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo? a El agente aprende por interacción con el entorno b Entrena con etiquetas c Sin retroalimentación d Solo memoriza datos 19 ¿Qué tipo de IA se usa en filtros de spam? a IA general b IA trascendental c IA cuántica d IA débil ( estrecha ) 20 ¿Qué es un modelo de lenguaje como GPT? a Ejecuta código b Obtiene datos de Internet c Resuelve ecuaciones exactas d Predice texto a partir de contexto 21 ¿Qué significa IA? a Inteligencia Artificial b Inteligencia Automatizada c Algoritmos Inhumanos d Inteligencia Analogía 22 ¿Qué tipo de aprendizaje usa datos etiquetados? a Aprendizaje por imitación b Aprendizaje supervisado c Aprendizaje no supervisado d Aprendizaje por refuerzo 23 ¿Qué es el sesgo en IA? a Desviación de resultados por datos sesgados b Capacidad de memoria infinita c Redundancia de código d Velocidad de procesamiento 24 ¿Qué es un modelo de lenguaje? a Un sistema de archivos b Un sensor físico c Una IA que genera texto d Una base de datos estática 25 ¿Qué es el overfitting? a No necesita datos b El modelo aprende demasiado de los datos de entrenamiento c Aumenta la diversidad de datos d El modelo se vuelve rápido 26 ¿Qué métrica mide la proporción de predicciones correctas? a Costo computacional b Velocidad c Exactitud d Precisión 27 ¿Qué describe el aprendizaje profundo? a Subcampo de ML con redes neuronales profundas b Base de datos relacional c Programa de edición de texto d Algoritmo de búsqueda 28 ¿Qué es un agente en aprendizaje por refuerzo? a Resuelve ecuaciones b Almacena datos c Toma acciones para maximizar recompensa d Predice el clima 29 ¿Qué es una red neuronal? a Base de datos jerárquica b Programa de VPN c Sistema operativo d Conjunto de nodos conectados 30 ¿Qué desafío ético es común en IA? a Costo de electricidad b Lenguaje de programación c Privacidad y sesgo d Compatibilidad con máquinas

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¿Qué entiendes por Inteligencia Artificial en educación?

¿Puede la IA reemplazar completamente al docente?

¿Cómo puede la IA personalizar el aprendizaje?

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¿Qué riesgo identifica al usar IA en educación?

¿Has utilizado IA en tus clases? ¿qué experiencia tuviste?

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