Prefacio

En los programas académicos de hoy es necesario incorporar en sus contenidos curriculares a las tecnologías emergentes, hoy encabezadas por la inteligencia artificial (IA), saber qué son, cómo funcionan, cómo usarlas en su vida cotidiana y cómo emplearlas potencialmente en el futuro. El uso de ellas requiere habilidades y valores que van mucho más allá de simplemente tener conocimientos sobre codificación y tecnología.

Las tecnologías emergentes son un área del conocimiento enfocada en el diseño de componentes de hardware y software así mismo la IA trata de emulan el comportamiento y pensamiento humano en la realización de tareas y toma de decisiones. Su objetivo es desarrollar capacidades computacionales que puedan resolver tareas previamente consideradas como exclusivas de la inteligencia humana.

Por esta razón, en los últimos años, la investigación y áreas de aplicación de la IA han aumentado considerablemente, convirtiéndose en una parte esencial para el avance tecnológico y la transformación digital de múltiples sectores, con gran aplicación en la academia, pero no olvidemos a la realidad virtual, la aumentada, el metaverso, blockchains, las impresoras 3D a escala 1:1, entre tantas más.

En este libro abordaremos las tecnologías emergentes, el concepto de inteligencia artificial, los avances actuales en este campo y los retos aún por resolver. En particular, se explicarán los paradigmas más importantes del aprendizaje automático o machine learning y se introducirán aplicaciones claves de las tecnologías emergentes como herramientas de apoyo en las actividades académicas potenciando las competencias digitales clave.

El uso de la inteligencia artificial y sus aplicaciones en la academia puede tener un impacto significativo en la mejora de la calidad de la enseñanza, la personalización del aprendizaje y la innovación educativa. Además, estas tecnologías pueden ayudar a adaptarse a un entorno digital en constante evolución, favoreciendo en:

Mejora de la eficiencia, automatizar tareas repetitivas y de baja complejidad, permitiendo a los docentes centrarse en tareas de mayor valor añadido.
Personalización del aprendizaje, adaptar el aprendizaje a las necesidades y características individuales de los estudiantes, mejorando la experiencia de aprendizaje y aumentando el rendimiento académico.
Mejora de la calidad de la enseñanza, proporcionar a los docentes herramientas para mejorar la calidad de su enseñanza, tales como retroalimentación instantánea, identificación de errores y áreas de mejora, y recomendaciones para el diseño de actividades y evaluaciones.
Innovación educativa, ayuda en el desarrollar nuevos enfoques pedagógicos y modelos de enseñanza, abriendo nuevas posibilidades para la educación y formación.
Adaptación a un entorno digital, son tecnologías nativas digitales y, por lo tanto, son herramientas esenciales para adaptarse al entorno digital en el que se desenvuelve la educación en la actualidad

Aunque no lo sepas estas tecnologías ya las conoces, por ejemplo, la inteligencia artificial está en muchas partes: en su teléfono inteligente, automóviles, hospitales y muchos otros aspectos de su vida. La inteligencia artificial registra y analiza las cosas que hacemos todos los días y los humanos tomamos decisiones basadas en esas cosas, de allí su importancia.

Podemos citar algunas de las aplicaciones comunes mediadas por Inteligencia artificial, nos recomienda o sugiere mercancía que identifica que nos gustaría comprar, nos avisa si su reloj inteligente o banda de ejercicios detecta niveles bajos de oxígeno en el torrente sanguíneo, inflamación o un aumento poco saludable en el azúcar en la sangre, sigue puntualmente nuestras publicaciones en redes sociales para obtener más información sobre lo que estamos pensando y haciendo, ayuda a los bancos a seleccionar a alguien que puede ser sujeto de crédito, con todas las ventajas bancarias por supuesto, la banca él es paraíso hecho realidad del capitalismo.

Situaremos a la IA con relación con la inteligencia humana, comprender ampliamente cómo ha evolucionado desde la década de 1950 e identificar las aplicaciones en la educación, por medio del pensamiento creativo y crítico, el pensamiento de diseño, la fluidez de datos y el pensamiento computacional en relación con las aplicaciones de IA.

Sin menos cabo de señalar que el desarrollo y uso de la IA requiere consideraciones éticas centradas en la equidad, la transparencia, la protección de la privacidad y el cumplimiento de velar por los datos personales de todos los sujetos, en los caos de poseer datos de particulares, o de los sujetos obligados por ley.

En educación la IA, es una gran herramienta que ayudara a mejorar la calidad de la enseñanza y el aprendizaje, personalizar la experiencia educativa y promover la innovación pedagógica por medio de una constante mejora en la retroalimentación, en la automatizar tareas facilitando la interacción y, ante todo, promover la innovación pedagógica acorde a las necesidades de nuestra sociedad, luchando contra la obsolescencia en los programas de estudio.

Índice

I. Prefacio.

II. Introducción.

III. Tecnologías Emergentes y Disruptivas 1 0 1

3.1. Presupuestos a la IA, Competencia Digital.
3.2. Tecnologías Emergentes y Disruptivas
3.3. Realidad Virtual y Realidad Aumentada
3.4. Pedagogías Emergentes:
3.5. Gamificación
3.6. Micro Aprendizajes

IV. Inteligencia Artificial IA 101

4.1. Introducción
4.2. Definición de Inteligencia Artificial.
4.3. ¿Qué Hace la Inteligencia Artificial?
4.4. Ecosistema de la Inteligencia Artificial
4.5. Aprendizaje Automático
4.6. Aprendizaje Supervisado
4.7. Aprendizaje no Supervisado
4.8. Aprendizaje Semi Supervisado
4.9. Aprendizaje Auto Supervisado
4.10. Aprendizaje Por Refuerzo
4.11. Redes Neuronales
4.12. Aprendizaje Profundo
4.13. Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)
4.14. Modelos de Lenguaje Autorregresivos
4.15. Modelo Autorregresivo
4.16. Transformers
4.17. Cadena de Markov
4.18. Codificadores Automáticos
4.19. Lenguaje Contrastivo
4.20. Transformadores Generativos Pre Entrenados (GPT)
4.21. Modelos De IA Generativa
4.22. Modelos de Lenguajes Grandes (LLM)
4.23. Modelos de Difusión
4.24. Modelos Multimodales
4.25. Modelos de Lenguaje de Visión (VLM)
4.26. Niveles en el Ecosistema de la Inteligencia Artificial
4.27. Clasificación de los Sistemas y Servicios de IA
4.28. ¿Cómo está evolucionando la IA?

V. Del Ábaco a los Qubits

5.1. Una Mirada a los Tipos de Datos
5.2. Mapas de Transformación.

VI. Prompting y Prompt

6.1. Recomendaciones para establecer un prompt
6.2. Prompt
6.3. Elementos de un prompt
6.4. Entornos para respuestas a indicaciones
6.5. Tareas que puede realizar un prompt
6.6. Tipos de Prompt
6.7. Prompt Comparativo
6.8. Prompt Condicional
6.9. Prompt Lista de Deseos
6.10. Prompt Argumental
6.11. Promtp Perspectiva (profesión y/o dedicación)
6.12. Prompt Secuencial
6.13. ¿Cómo Utilizar Chat GPT en el Aula?
6.14. Ejemplos de Prompt en Educación
6.15. Diseño Instruccional por IA
- 6.15.1. Ejemplo 1: Modelo de Diseño Instruccional Versátil
- 6.15.2. Ejemplo 2: Aplicación de la Taxonomía de Bloom
- 6.15.3. Ejemplo 3: Implementación del Modelo de Dick y Carey
- 6.15.4. Ejemplo 4: Aplicación de los Primeros Principios de Instrucción de Merrill
- 6.15.5. Ejemplo 5: Usando los Nueve Eventos de instrucción de Gagne
- 6.15.6. Ejemplo 6: Aplicación del Modelo de Diseño Instruccional Rápido
- 6.15.7. Ejemplo 7: Utilización del Modelo de Diseño Instruccional de Kemp
- 6.15.8. Ejemplo 8: Modelo ASSURE
6.16. Cómo entrenar a los Modelos (NLP)
- 6.16.1. Técnica 1, Escribe Como algún Autor.
- 6.16.2. Mapa de referencias personales

VII. De texto a Imágenes

7.1. Mismo Promt, Diferente Imagen.

VIII. Del Frenesí al Juicio Crítico

IX. Regresemos al Frenesí, Conclusiones

9.1. Referencias