diseñar sistemas de IA prestando atención a cómo las fuentes de datos, la selección y el flujo de información influyen en el comportamiento y los resultados.

Lo que aprendes en este nivel

• Los alumnos identifican ejemplos de datos que podrían utilizarse para entrenar sistemas de IA.

• Se encarga a los alumnos que diseñen una herramienta de IA capaz de clasificar materiales reciclables. En grupos pequeños, deciden qué datos podrían recopilar en Internet para entrenar la herramienta de IA. Con el apoyo de los profesores, analizan qué aspectos de los datos serían más importantes para entrenar una herramienta de IA eficaz y precisa.

Lo que aprendes en este nivel

• Los alumnos comparan la importancia de los métodos de selección y recopilación de datos en los casos en que se utiliza la IA para tomar decisiones que afectan a otras personas.

• Los alumnos comparan distintos métodos para organizar un conjunto de animales, como agruparlos en función de sus características físicas. Debaten sobre qué sucede cuando se incorporan al conjunto nuevos animales que no encajan en los grupos existentes.

Lo que aprendes en este nivel

• Los alumnos evalúan cómo determinadas propiedades de un conjunto de datos (p. ej., el tamaño, las características o los sesgos) afectan al rendimiento y al impacto de un modelo de IA.

• Los alumnos realizan una encuesta en clase para elegir una mascota para la clase y representan los resultados mediante un gráfico de barras. Comparan estos resultados con sus preferencias individuales, así como con los datos de una encuesta realizada en su curso y de otra realizada en toda la escuela. Los alumnos debaten sobre cómo el aumento del tamaño y la diversidad del conjunto de datos modifica los resultados de la encuesta y reflexionan sobre cómo un sistema de IA podría ofrecer recomendaciones diferentes en función de sus datos de entrenamiento.