COMUNICACIÓN Y LENGUAJES

 ¿Cuáles son las principales diferencias entre los países a la hora de adaptar la IA a la educación?  La aplicación de la IA en la educación varía enormemente de un país a otro, lo que suele reflejar las disparidades ya existentes en cuanto a la infraestructura tecnológica, la financiación, el apoyo político y los niveles de alfabetización digital. Los países desarrollados y ricos pueden contar con una infraestructura tecnológica más sólida, así como con un ecosistema de innovación que incluye al sector privado. Este ecosistema apoya a las escuelas y universidades para que lideren los experimentos relativos a la IA en la educación. Pero no es el caso en el Sur Global y, en términos generales, en los países en vías de desarrollo, que deben hacer frente a desafíos fundamentales relacionados sobre todo con los requisitos previos básicos para que la tecnología sea funcional con miras a obtener una educación de calidad, desde la infraestructura hasta la electricidad. En este contex...

 INTELIGENCIA ARTIFICIAL   Y SU CAPACIDAD  DE APRENDIZAJE  (MACHINE LEARNING)   La inteligencia artificial se basa en su habilidad para aprender de los datos, un proceso conocido como aprendizaje automático o machine learning. Según Russell y Norvig, este enfoque permite a los sistemas mejorar su rendimiento de manera autónoma al analizar patrones en grandes volúmenes de datos sin intervención humana directa. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje supervisado son ampliamente utilizados para predecir tendencias en mercados financieros o para diagnosticar enfermedades mediante el análisis de imágenes médicas. En el ámbito educativo, el aprendizaje automático se utiliza para personalizar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes. Plataformas como Duolingo y Coursera emplean algoritmos que adaptan los contenidos al nivel y progreso del estudiante: (Russell, 2021).  “En la educación, esta capacidad se traduce en sistemas que diseñan trayectorias ...