Alfabetización en IA ⇐ Proyectos de artículos

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'''Alfabetización en IA''' o '''alfabetización en inteligencia artificial''', es la capacidad de comprender, usar, monitorear y reflexionar críticamente sobre las aplicaciones de IA|Inteligencia artificial|Pensamiento crítico.
La alfabetización en IA es necesaria para los estudiantes escolares y universitarios.
== Definiciones ==
Una de las primeras definiciones comunes de alfabetización en IA fue que es "un conjunto de competencias que permiten a las personas evaluar críticamente las tecnologías de IA; comunicarse y colaborar eficazmente con la IA; y utilizar la IA como herramienta en línea, en el hogar y en el lugar de trabajo". .”
Las definiciones posteriores son la capacidad de comprender, usar, monitorear y reflexionar críticamente sobre las aplicaciones de IA, o la capacidad de comprender, usar, evaluar y navegar éticamente por la IA.< nombre de referencia=":1" />

La alfabetización en IA está vinculada a otras formas de alfabetización. La alfabetización en IA requiere alfabetización digital, mientras que la alfabetización científica y computacional (Alfabetización científica) puede informarla, y la alfabetización en datos tiene una superposición significativa con ella.

== Categorías ==
La alfabetización en IA abarca múltiples categorías, incluida la comprensión teórica de cómo funciona la inteligencia artificial, el uso de tecnologías de inteligencia artificial, la evaluación crítica de la inteligencia artificial y su ética.

=== Conocer y comprender la IA ===
El conocimiento y la comprensión de la IA se refieren a una comprensión básica de qué es la inteligencia artificial y cómo funciona. Esto incluye la familiaridad con los algoritmos de aprendizaje automático y las limitaciones y sesgos presentes en los sistemas de IA. Los usuarios que conocen y comprenden la IA deben estar familiarizados con diversas tecnologías que utilizan inteligencia artificial, incluidos sistemas cognitivos, robótica y aprendizaje automático.

=== Usar y aplicar IA ===
Usar y aplicar IA se refiere a la capacidad de utilizar herramientas de IA para resolver problemas y realizar tareas como programación y análisis de big data.

=== Evaluar y crear IA ===
La evaluación y creación se refiere a la capacidad de evaluar críticamente la calidad y confiabilidad de los sistemas de IA. También se refiere al diseño y construcción de sistemas de IA justos y éticos. Para poder evaluar correctamente, los usuarios también deben saber en qué áreas la IA es fuerte y en cuáles es débil.

=== Ética de la IA ===
Ética de la inteligencia artificial|La ética de la IA se refiere a comprender las implicaciones morales de la IA y a tomar decisiones informadas con respecto al uso de las herramientas de IA. Esta área incluye consideraciones tales como:

* Responsabilidad: Responsabilizar a los actores de IA por el funcionamiento de los sistemas de IA y el cumplimiento de ideales éticos. * Precisión: identifique e informe fuentes de error e incertidumbre en algoritmos y datos.
* Auditabilidad: permita que otras partes auditen y evalúen el comportamiento del algoritmo mediante el intercambio transparente de información.
* Inteligencia artificial explicable|Explicabilidad: asegúrese de que los juicios algorítmicos y los datos subyacentes puedan presentarse en un lenguaje sencillo.
* Equidad: Prevenga sesgos y considere puntos de vista variados. Para hacerlo, aumente la Diversidad, equidad e inclusión|diversidad de los investigadores en el campo. * Centramiento humano y bienestar: priorizar el bienestar humano en el desarrollo y la implementación de la IA.
* Derechos humanos|Alineación de los derechos humanos: Garantizar que la tecnología no infrinja los derechos humanos reconocidos internacionalmente.
* Inclusividad: hacer que la IA sea accesible para todos.
* Progreso: elija iniciativas de alto valor.
* Responsabilidad, rendición de cuentas y transparencia: Fomente la confianza a través de la responsabilidad, la rendición de cuentas y la justicia.
* Robustez (informática)|Robustez y seguridad: haga que los sistemas de IA sean seguros y resistentes a la manipulación o la violación de datos.
* Sostenibilidad: elija implementaciones que generen beneficios útiles a largo plazo.

=== Habilitando la IA ===
Apoye la IA desarrollando conocimientos y habilidades asociados, como programación y estadísticas.

== Promoción de la alfabetización en IA ==
Varios gobiernos han reconocido la necesidad de promover la alfabetización en IA, incluso entre los adultos. Estos programas se han publicado en Estados Unidos, China, Alemania y Finlandia. Los programas destinados al público en general suelen consistir en unidades de estudio en línea breves y fáciles de entender. Los programas destinados a niños suelen estar basados ​​en proyectos (Aprendizaje basado en proyectos). Los programas para estudiantes de colegios y universidades a menudo abordan las necesidades profesionales específicas del estudiante, según su campo de estudio. Más allá del sistema educativo, la alfabetización en IA también se puede desarrollar en la comunidad, por ejemplo. ejemplo en Museo|museos.
=== Escuelas ===
Las escuelas utilizan pedagogías diversas (Pedagogía) para promover la alfabetización en IA.
* Realización de una prueba de Turing con un agente inteligente
* Creación de chatbot|chatbots
* Creación de aplicaciones utilizando programación basada en Blockly
* Aprendizaje basado en proyectos
* Construcción de robots|robots
* Visualización de datos e información|Visualización de datos
* Entrenamiento de modelos de IA

Los planes de estudio de inteligencia artificial pueden mejorar la comprensión de los estudiantes sobre temas como el aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo.
==== Estudio de caso: DIARIO ====
El programa DAILy (Developing AI Literacy) fue desarrollado por el MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts) y la Universidad de Boston con el objetivo de aumentar la alfabetización en IA entre los estudiantes de secundaria. El programa está estructurado como un taller de 30 horas que incluye los temas de introducción a la inteligencia artificial, sistemas lógicos (Decision tree learning|árboles de decisión), aprendizaje supervisado, Red neuronal (machine learning)|redes neuronales, Teoría del aprendizaje computacional|aprendizaje computacional , deepfake y generadores de lenguaje natural (Generación de lenguaje natural). Los estudiantes examinan las implicaciones morales y sociales de cada tema, así como sus implicaciones ocupacionales.
=== Educación superior ===
Antes de la segunda década del siglo XXI, la inteligencia artificial se estudiaba principalmente en cursos STEM (Ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas). Posteriormente, surgieron proyectos para aumentar la educación en inteligencia artificial, específicamente para promover la alfabetización en IA. La mayoría de los cursos comienzan con una o más unidades de estudio que tratan preguntas básicas como qué es la inteligencia artificial y de dónde viene. de qué puede hacer y qué no puede hacer. La mayoría de los cursos también hacen referencia al aprendizaje automático y al aprendizaje profundo. Algunos de los cursos tratan cuestiones morales en la inteligencia artificial.

==== Estudio de caso: Universidad de Florida ====
En la Universidad de Florida, se hizo un esfuerzo integral para incorporar inteligencia artificial en el plan de estudios de todas las disciplinas. El objetivo de la medida era proporcionar a los estudiantes universitarios las habilidades necesarias para el mercado laboral del siglo XXI. Como parte del proyecto, se contrató a más de 100 nuevos miembros del profesorado. Se esperaba que cada estudiante completara un curso fundamental de inteligencia artificial, así como un curso sobre ética, información y tecnología. Cada estudiante eligió un curso adicional de una variedad de áreas académicas, incluidas medicina y negocios. Los estudiantes que completaron con éxito los tres cursos obtuvieron un certificado oficial.

La transición estuvo acompañada de un aumento del aprendizaje práctico en la universidad. Los cursos se llevaron a cabo en colaboración con la industria, donde los estudiantes y profesionales de la industria intentaron resolver juntos problemas del mundo real, con la ayuda de herramientas de inteligencia artificial.

Para supervisar el programa, se formó un equipo para analizar los cursos nuevos y existentes y mapear las áreas de alfabetización cubiertas en cada uno. Cada curso fue identificado por las áreas de alfabetización con las que se relacionaba, lo que permitió a los estudiantes seleccionar los cursos que más les convenían y a los administradores detectar brechas o déficits en ciertas áreas.

== Ver también ==

* Inteligencia artificial
* Alfabetización digital
* Ética de la inteligencia artificial

Alfabetización
Inteligencia artificial


* [https://artificialintelligenceact.eu/article/4/ Ley de Inteligencia Artificial de la UE: alfabetización en IA]
* [https://openlearning.mit.edu/news/ai-li ... explained/ MIT: Alfabetización en IA, explicada]
* [https://www.timeshighereducation.com/ca ... cy-skills/ Times Higher Education: ¿Cómo podemos enseñar habilidades de alfabetización en IA?]

More details: https://en.wikipedia.org/wiki/AI_literacy