mejorar los sistemas de IA para abordar y promover el bienestar humano y el beneficio para la sociedad.

Lo que aprendes en este nivel

• Los alumnos reconocen que los sistemas de IA se pueden diseñar o adaptar para beneficiar más a las personas, a las comunidades y al medioambiente.

• Los alumnos analizan los retos cotidianos de su aula o de su centro escolar, como encontrar recursos de estudio o compartir información a tiempo. Analizan ejemplos de herramientas de IA e identifican cambios sencillos que podrían hacer que estas herramientas fueran más útiles o inclusivas, como instrucciones más claras, resultados adecuados para la edad u opciones para distintas necesidades. Los alumnos explican quién se beneficiaría de estas mejoras y por qué.

Lo que aprendes en este nivel

• Los alumnos proponen cambios de diseño específicos para mejorar un sistema de IA para ellos y para los demás.

• Los alumnos estudian la posibilidad de utilizar una herramienta de IA que prediga qué libros de la biblioteca tienen más demanda. Analizan cómo las decisiones de diseño relativas a las fuentes de datos, las categorías y las recomendaciones influyen en los intereses que se representan. Los alumnos sugieren y planifican cambios concretos (p. ej., añadir aportaciones de los usuarios, ajustar las categorías o incluir circuitos de valoraciones) para mejorar variables como el acceso, la inclusión o la utilidad. Identifican características que garanticen que las recomendaciones y las interfaces sean accesibles y resulten útiles para alumnos con diferentes capacidades o necesidades de aprendizaje.

Lo que aprendes en este nivel

• Los alumnos diseñan y justifican mejoras para un sistema de IA en función de las limitaciones técnicas, las consideraciones éticas y las necesidades de los usuarios.

• Trabajando por equipos, los alumnos diseñan o modifican un modelo que utilice datos medioambientales locales para alertar a los miembros con asma de la comunidad sobre los riesgos para la salud. Practican la toma de decisiones de diseño deliberadas sobre qué datos incluir, cómo se generan las predicciones y cómo reciben los usuarios las alertas del modelo. Los alumnos prueban y perfeccionan su sistema basándose en las valoraciones recibidas para explicar cómo sus mejoras contribuyen en mayor medida al bienestar humano y a la confianza de la comunidad.