La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito educativo ha introducido una serie de términos y conceptos que es fundamental comprender para aprovechar al máximo sus beneficios. A continuación, presentamos un glosario con definiciones clave que todo docente, estudiante o especialista en e-learning debería conocer:
Términos clave
1. Inteligencia Artificial en la Educación (AIED): Se refiere al uso de la IA dentro del campo educativo, desempeñando roles como asistente virtual, tutor inteligente, herramienta de aprendizaje y/o asesor en la formulación de políticas.
2. Alfabetización en IA: Es la capacidad para comprender, interactuar y utilizar la IA de manera efectiva y ética en diversos contextos socioculturales, incluyendo competencias para evaluar y colaborar críticamente con esta tecnología.
3. Algoritmo: Conjunto de instrucciones diseñadas para realizar cálculos o resolver problemas. En IA, los algoritmos procesan datos de entrenamiento para aprender y mejorar en tareas o funciones específicas.
4. Aprendizaje Automático (Machine Learning): Es un subcampo de la IA que desarrolla algoritmos y modelos estadísticos que permiten a las máquinas mejorar su rendimiento con la experiencia, identificando patrones en conjuntos de datos.
5. Aprendizaje Profundo (Deep Learning): Es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas para analizar datos y reconocer patrones complejos, como el reconocimiento de imágenes o procesamiento del lenguaje natural.
6. Analíticas de Aprendizaje: Consiste en el uso de datos para comprender y mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje, apoyando estrategias de instrucción y mejorando las experiencias educativas mediante el seguimiento de actividades y retroalimentación.
7. Aprendizaje Adaptativo: Hace referencia a una instrucción basada en datos que ajusta las experiencias de aprendizaje según las necesidades individuales de cada estudiante, considerando su progreso, participación y desempeño para personalizar la educación.
8. Chatbot: Es un programa diseñado para interactuar con usuarios, asistiendo en tareas simples y comunicación mediante comandos de texto o voz, simulando una conversación humana.
9. IA Generativa: Está compuesta de tecnología que utiliza algoritmos de aprendizaje para crear nuevos contenidos digitales, como imágenes, videos, audios o textos, a partir de datos existentes.
10. Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM): Lo componen modelos de IA entrenados con grandes cantidades de datos textuales para generar respuestas coherentes y contextuales en lenguaje natural, utilizados en aplicaciones como asistentes virtuales y chatbots avanzados.
11. Red Neuronal: Es un modelo computacional inspirado en el cerebro humano, compuesto por neuronas artificiales interconectadas que procesan información para identificar patrones y resolver problemas complejos.
12. GPT (Generative Pre-trained Transformer): Hace referencia a un modelo de lenguaje avanzado basado en transformadores, entrenado con grandes cantidades de datos textuales para generar respuestas contextuales y contenido coherente. Es utilizado en tareas como redacción, traducción y chatbots.
13. Tutor Virtual: Es un sistema de IA diseñado para proporcionar apoyo educativo personalizado, simulando el rol de un docente mediante retroalimentación adaptativa y guía en tiempo real.
14. Asistente de IA: Una herramienta basada en inteligencia artificial que ayuda a los usuarios de las plataformas en tareas específicas, como organizar actividades, responder preguntas o brindar información relevante de manera eficiente.
15. Agente de IA: Se le llama así a una entidad basada en inteligencia artificial capaz de interactuar de manera autónoma con su entorno, resolviendo problemas o cumpliendo objetivos definidos mediante el análisis y aprendizaje continuo.
Este glosario proporciona una base sólida para comprender los términos más relevantes de la Inteligencia Artificial en el contexto educativo. Conocer estos conceptos permite a docentes, estudiantes, especialistas en e-learning y organizaciones integrar de manera efectiva las tecnologías de IA en sus prácticas pedagógicas y procesos de aprendizaje.
En Edu Labs, somos expertos en el desarrollo de soluciones de eLearning personalizadas que incorporan tecnologías innovadoras como la Inteligencia Artificial. Si estás listo para transformar la experiencia educativa en tu institución o empresa, Contáctanos. Nuestro equipo te ayudará a implementar las mejores herramientas para potenciar el aprendizaje y alcanzar tus objetivos. ¡Descubre todo lo que podemos hacer por ti!
Referencias:
- Guerra Jáuregui, M. (2024). Glosario de Inteligencia Artificial (IA) para la educación. Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación. Recuperado de OBSERVATORIO TEC
- Digital Realty. (s.f.). Breve glosario de inteligencia artificial. Recuperado de DIGITAL REALTY
- Turnitin. (s.f.). Un glosario de términos de IA para Educación. Recuperado de TURNITIN LATAM
- Bengio, Y., LeCun, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. Recuperado de Deep learning | Nature
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901.
- Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education.
- Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30-32.
- Woolf, B. P. (2010). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.
