Quiz: Uso de. la IA en la universidad

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Conocimientos clave de IA en ámbitos académicos

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Majo Muñoz

Colombia

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Quiz: Uso de. la IA en la universidad


Quiz: Uso de. la IA en la universidadVersión en línea Conocimientos clave de IA en ámbitos académicos por Majo Muñoz 1 ¿Qué es una red neuronal? a Un protocolo de redes b Un tipo de base de datos c Un motor de búsqueda d Modelo inspirado en neuronas biológicas que transforma entradas en salidas 2 ¿Qué significa 'aprendizaje supervisado'? a Usar solo datos físicos b Entrenar con etiquetas aleatorias c Entrenar sin datos d Entrenar con datos etiquetados para predecir etiquetas 3 ¿Qué es el sesgo en IA? a Errores aleatorios sin patrón b Un tipo de algoritmo c La velocidad de entrenamiento d Errores sistemáticos por datos o supuestos del modelo 4 ¿Qué es la ética en IA universitaria? a Ignorar efectos sociales b Prohibir toda investigación c Evaluar impactos sociales, privacidad y sesgos d Solo optimizar rendimiento 5 ¿Qué es el conjunto de datos de entrenamiento? a Conjunto de configuración b Conjunto de pruebas c Conjunto vacío d Conjunto utilizado para ajustar parámetros del modelo 6 ¿Qué significa 'explicabilidad' en IA? a Capacidad de entrenar rápidamente b Capacidad de generar datos c Capacidad de memorizar datos d Capacidad de entender por qué el modelo toma una decisión 7 ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo? a Entrena con datos etiquetados b Aprende por recompensas y castigos en un entorno c No se usa en IA d Es lo mismo que supervisado 8 ¿Qué se evalúa con una matriz de confusión? a Precisión, sensibilidad, especificidad y errores b Costo computacional c Número de capas d Velocidad de entrenamiento Explicación 1 Las redes neuronales procesan entradas a través de neuronas artificiales con pesos. 2 Se usan pares (entrada, etiqueta) para aprender la función. 3 El sesgo puede provenir de datos no representativos o supuestos del modelo. 4 La ética considera privacidad, sesgos, transparencia y consecuencias. 5 Se usa para ajustar pesos, mientras el de validación evalúa generalización. 6 La explicabilidad facilita confianza y auditoría del modelo. 7 El agente aprende políticas a partir de Interacciones con el entorno. 8 La matriz de confusión resume aciertos y errores por clase.

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 Majo Muñoz

¿Qué es una red neuronal?

¿Qué significa 'aprendizaje supervisado'?

¿Qué es el sesgo en IA?

¿Qué es la ética en IA universitaria?

¿Qué es el conjunto de datos de entrenamiento?

¿Qué significa 'explicabilidad' en IA?

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

¿Qué se evalúa con una matriz de confusión?

Explicación