Sesgos algorítmicos: quiz

Froggy Jumps

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Sesgos en algoritmos

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victoria Alamo

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Sesgos algorítmicos: quiz


Froggy Jumps Sesgos algorítmicos: quizVersión en línea Sesgos en algoritmos por victoria Alamo 1 ¿Qué es un sesgo algorítmico? a Un error de programación irrelevante b Una desviación no deseada en los resultados por datos o diseño c Un sesgo humano que no afecta al algoritmo 2 ¿Cuál es una causa común de sesgo algorítmico? a Datos de entrenamiento no representativos b Fallo de hardware c Mal diseño de interfaz de usuario 3 ¿Qué es el sesgo de impacto desproporcionado (disparate impact)? a Resultados aleatorios b Resultados que perjudican a un grupo por alguna característica c Mejoras de rendimiento para todos 4 ¿Qué papel juegan los datos históricos en sesgos? a Reflejan desigualdades pasadas b Garantizan imparcialidad absoluta c Eliminan sesgos 5 ¿Qué es una forma de sesgo por uso de proxies? a Qué una característica correlaciona indirectamente con un grupo b Una medida de precisión c Un error tipográfico 6 ¿Qué técnica ayuda a mitigar sesgos en modelos? a Auditoría de datos y fairness metrics b Overfitting intensivo c Reducción de tamaño de red 7 ¿Qué es una salida sesgada por retroalimentación? a El sistema refuerza sesgos a lo largo del tiempo b El sesgo se anula al reiniciar c El sistema corrige sesgos con cada paso 8 ¿Qué es el sesgo de selección? a Elegir datos que favorecen un resultado b Usar todos los datos disponibles c Ignorar el sesgo por completo 9 ¿Qué opción mejora la transparencia frente a sesgos? a Ocultar algoritmos b Aumentar complejidad sin explicación c Uso de explicabilidad y auditoría independiente 10 ¿Cuál es un objetivo ético al diseñar sistemas algorítmicos? a Maximizar ingresos b Acelerar procesos sin revisar c Minimizar sesgos y garantizar equidad

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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por victoria Alamo

¿Qué es un sesgo algorítmico?

¿Cuál es una causa común de sesgo algorítmico?

¿Qué es el sesgo de impacto desproporcionado (disparate impact)?

¿Qué papel juegan los datos históricos en sesgos?

¿Qué es una forma de sesgo por uso de proxies?

¿Qué técnica ayuda a mitigar sesgos en modelos?

¿Qué es una salida sesgada por retroalimentación?

¿Qué es el sesgo de selección?

¿Qué opción mejora la transparencia frente a sesgos?

¿Cuál es un objetivo ético al diseñar sistemas algorítmicos?