Escape Room IA: Desafíos y Debates

Froggy Jumps

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Aventura de aprendizaje y ética IA

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antonella loor

Ecuador

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Escape Room IA: Desafíos y Debates


Froggy Jumps Escape Room IA: Desafíos y DebatesVersión en línea Aventura de aprendizaje y ética IA por antonella loor 1 ¿Qué es el aprendizaje automático en una frase breve? a Tecnología que sólo simula pensamiento humano sin datos. b Modelos que programan respuestas fijas sin datos. c Sistemas que aprenden a partir de datos para hacer predicciones. 2 ¿Qué tema aborda la ética en IA? a Cómo diseñar máquinas voladoras con IA. b Cómo aumentar la velocidad de los algoritmos. c Cómo usar la IA de forma justa, segura y responsable. 3 ¿Qué significa 'datos de entrenamiento' en ML? a Conjunto de reglas que el usuario configura manualmente. b Datos que solo se procesan al finalizar la tarea. c Conjunto de ejemplos usados para enseñar al modelo. 4 ¿Qué implica el uso responsable de IA? a Garantizar transparencia, seguridad y no causar daño. b Ocultar el funcionamiento del modelo. c Utilizar IA solo para marketing sin verificación. 5 ¿Qué es el sesgo en IA? a La eliminación de errores de código. b Tendencias no deseadas en datos que afectan resultados. c Una mejora de rendimiento del modelo. 6 ¿Qué es overfitting? a Una técnica para generalizar mejor. b Cuando el modelo se entrena sin datos. c El modelo memoriza datos de entrenamiento y falla con nuevos datos. 7 ¿Qué se entiende por privacidad de datos en IA? a Proteger información personal usada para entrenar modelos. b Publicar todos los datos para transparencia. c Almacenar datos en servidores inseguros. 8 ¿Qué es una 'caja negra' en modelos? a Un modelo cuyas decisiones son difíciles de interpretar. b Un sistema que no usa datos para aprender. c Un modelo que siempre da respuestas incorrectas. 9 ¿Qué son ataques adversarios en IA? a Procesos de optimización para acelerar el modelo. b Tecnologías para multiplicar datos de entrenamiento. c Perturbaciones mínimas para engañar al modelo. 10 ¿Cómo evaluar la equidad en IA? a Medir solo la precisión global sin desagregar por grupo. b Ignorar métricas de sesgo para acelerar pruebas. c Comprobar que resultados no discriminan por grupos.

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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¿Qué es el aprendizaje automático en una frase breve?

¿Qué tema aborda la ética en IA?

¿Qué significa 'datos de entrenamiento' en ML?

¿Qué implica el uso responsable de IA?

¿Qué es el sesgo en IA?

¿Qué es overfitting?

¿Qué se entiende por privacidad de datos en IA?

¿Qué es una 'caja negra' en modelos?

¿Qué son ataques adversarios en IA?

¿Cómo evaluar la equidad en IA?