En un mundo dominado por la tecnología, es crucial que, como docente o aspirante a serlo, potencies tus competencias digitales. En este artículo titulado: Mejora tu competencia digital: qué es el aprendizaje automático, abordamos una pieza clave de la Inteligencia Artificial (IA).
Te invitamos a que te sumerjas en esta entrada porque te guiará a través de los conceptos fundamentales del Aprendizaje automático (o Machine Learning), explorará sus diversos tipos de aprendizaje y te ayudará a entender un principio fundamental del funcionamiento de la IA generativa.
Introducción al Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático es una tecnología que habilita a las máquinas para aprender de experiencias previas, adaptarse a nuevas situaciones y mejorar su rendimiento en tareas específicas de forma autónoma. Esta capacidad lo posiciona como una herramienta valiosa para la educación, abriendo puertas a metodologías de enseñanza innovadoras.
Tipos de Aprendizaje en el Aprendizaje Automático
Aprendizaje supervisado
Imagina que estás enseñando a tus estudiantes a identificar las partes de una planta. Proporcionas ejemplos con imágenes de plantas, donde cada parte está marcada y etiquetada. Esto es lo que hace de forma similar el aprendizaje supervisado.
En este tipo de aprendizaje la máquina aprende de un conjunto de datos etiquetados, lo que le permite hacer predicciones o clasificaciones basadas en esos ejemplos. Es como si la máquina fuera un estudiante que aprende con una guía clara.
Ejemplo: Un sistema de aprendizaje supervisado podría ser entrenado para clasificar correos electrónicos en “spam” y “no spam”, utilizando un conjunto de correos ya etiquetados como ejemplos.
Aprendizaje no supervisado
En este caso es como poner a tus estudiantes en una situación de descubrimiento libre. Les das un montón de rocas y les pides que las clasifiquen sin darles criterios específicos. Deben explorar y encontrar patrones por sí mismos.
Así funciona el aprendizaje no supervisado, la máquina analiza y agrupa datos no etiquetados basándose en similitudes y diferencias sin instrucciones previas.
Ejemplo: Un algoritmo de aprendizaje no supervisado puede ser usado para segmentar clientes en diferentes grupos basados en sus compras e intereses, sin saber de antemano las categorías.
Aprendizaje semisupervisado
Este método combina los dos anteriores. Si continuamos con el ejemplo educativo, es como si proporcionaras a tus alumnos algunos ejemplos de rocas ya clasificadas y otras sin clasificar para que ellos mismos descubran cómo agruparlas. Utiliza tanto datos etiquetados como no etiquetados para mejorar el aprendizaje de la máquina.
Ejemplo: Podrías tener un sistema que reconoce la voz de tus estudiantes. Solo algunas muestras están etiquetadas con el nombre del estudiante que habla, y el sistema debe aprender a identificar las voces de todos a partir de este conjunto mixto.
Aprendizaje por refuerzo
En este tipo de aprendizaje la máquina aprende a tomar decisiones optimizando ciertas acciones basadas en recompensas y penalizaciones, similar a introducir mecánicas básicas de gamificación en el aula para enseñar a tus alumnos comportamientos positivos recompensando sus logros y corrigiendo errores.
Ejemplo: Un robot que aprende a circular por un laberinto, recibiendo una recompensa cada vez que encuentra la salida más rápidamente y una penalización cuando toma rutas más largas.
Aprendizaje profundo
Este es una extensión más compleja del aprendizaje supervisado, donde las máquinas utilizan redes neuronales con muchas capas (de ahí el término “profundo”) para procesar grandes cantidades de información, identificando patrones complejos que no son evidentes para los humanos.
Ejemplo: Un sistema de aprendizaje profundo podría analizar miles de ensayos escritos por estudiantes, aprendiendo a evaluar la calidad de la escritura y ofreciendo sugerencias para mejorarla.
Sobre el aprendizaje profundo y las redes neuronales publicaremos un artículo próximamente.
Conociendo el aprendizaje automático como docente
Adquirir competencia digital en el campo de la IA es vital para los docentes del presente y futuro. Este conocimiento no solo enriquece tu competencia digital, sino que también te prepara para guiar a tus alumnos en la comprensión de estas tecnologías disruptivas.
Al familiarizarte con los fundamentos y los diferentes tipos de aprendizaje automático, adquieres la capacidad de fomentar un entendimiento crítico sobre cómo estas tecnologías modelan nuestro mundo. Este paso es crucial para que tanto tú como tus alumnos podáis navegar con confianza y responsabilidad en el panorama tecnológico actual, entendiendo su impacto y las oportunidades que presenta.
En megaprofe utilizamos tecnologías que se benefician del aprendizaje profundo y abogamos por un buen conocimiento de nuestras tecnologías por parte de toda nuestra comunidad
En última instancia, el dominio de estas competencias digitales es fundamental para desarrollar una perspectiva crítica y bien informada sobre la IA, capacitándote para abogar por su uso ético y efectivo en la sociedad.
Para saber más sobre el concepto de Aprendizaje automático puedes visitar este artículo de IBM
