elegir un enfoque de IA adecuado para una tarea comparando cómo funcionan los distintos sistemas de IA y para qué son más adecuados.

Lo que aprendes en este nivel

• Los alumnos reconocen que algunos tipos de sistemas de IA se pueden programar con reglas específicas para realizar tareas, mientras que otros pueden aprender patrones a partir de los datos.

• Los alumnos comparan distintos enfoques para crear sistemas de IA realizando una tarea de clasificación de basura. En primer lugar, reflexionan sobre por qué es poco probable que los resultados aleatorios clasifiquen los elementos de forma fiable. A continuación, dan instrucciones a uno de sus compañeros de clase, que interpreta el papel de un robot, para que clasifique imágenes de basura en función de criterios específicos. Observan cómo responde el «robot» a nuevas imágenes que no se ajustan a los criterios. Por último, analizan cómo un sistema podría utilizar patrones extraídos de los datos recopilados, como p. ej. de una encuesta realizada en clase, para mejorar las decisiones de clasificación y determinar qué enfoque es el más adecuado para las distintas tareas.

Lo que aprendes en este nivel

• Los alumnos identifican las ventajas y los inconvenientes de utilizar un enfoque basado en reglas y un enfoque de aprendizaje automático para resolver un problema.

• Los alumnos comparan la tecnología que sigue reglas establecidas para ejecutar una tarea (p. ej., calculadoras, semáforos, termostatos, etc.) con tecnologías que se han entrenado a partir de ejemplos extraídos de datos (p. ej., reconocimiento de imágenes, traducción, etc.). De la mano de los profesores, reflexionan sobre por qué cada enfoque es adecuado para la tarea en cuestión.

Lo que aprendes en este nivel

• Los alumnos evalúan cuándo la IA es un enfoque eficaz para una tarea teniendo en cuenta factores como el contexto, la disponibilidad y la calidad de los datos, la eficiencia, la transparencia, los resultados deseados y las posibles repercusiones.

• Los alumnos analizan ejemplos del mundo real en los que se utiliza la IA (p. ej., la planificación de rutas, la moderación de contenidos o la asignación de recursos). Justifican si es más adecuado un enfoque basado en reglas o un enfoque de aprendizaje automático, o si se debe utilizar siquiera la IA, en función de los requisitos, las limitaciones y las compensaciones en juego. Elaboran argumentos para formular una recomendación y, a continuación, presentan los enfoques que han elegido a sus compañeros en un debate en clase.