Tarea: Diseña tu propia experiencia sobre sesgos en Inteligencia Artificial
Después de haber analizado la propuesta didáctica sobre sesgos en el entrenamiento de una IA, vuestro reto será diseñar una propuesta similar para el aula, en la que se utilice LearningML de EchidnaML para entrenar un modelo de clasificación y analizar cómo pueden aparecer sesgos en la inteligencia artificial.
La actividad debe tener una estructura parecida a la que hemos visto, pero con un ejemplo diferente diseñado por ti.
*Si eres de la etapa de infantil, realiza una segunda propuesta como la elaborada para la tarea anterior.
1. Deberéis entregar un PDF que incluya todos los apartados de la plantilla adjunta.
2. Entrenamiento del modelo. Para realizar la práctica deberéis usar LearningML dentro de EchidnaML. Durante el proceso deberéis:
1. Crear las categorías de clasificación.
2. Alimentar cada categoría con imágenes o tarjetas.
3. Entrenar el modelo.
4. Probar el modelo con nuevos ejemplos que no se hayan usado en el
entrenamiento.
3. Sesgo que queréis estudiar
En vuestra propuesta deberéis explicar explícitamente por qué vuestro conjunto de
entrenamiento puede generar ese sesgo.
Ejemplo orientativo. Podríais diseñar una actividad como esta:
Ejemplo: Clasificar frutas. Un grupo de alumnos entrena una IA para reconocer frutas utilizando imágenes.
- Grupo A entrena la IA solo con manzanas rojas y plátanos.
- Grupo B entrena la IA con manzanas rojas, manzanas verdes, plátanos y peras.
Cuando se prueban nuevas imágenes (por ejemplo, una manzana verde o una pera):
- El modelo del Grupo B funciona correctamente.
- El modelo del Grupo A puede confundir la manzana verde con otra fruta porque nunca vio ejemplos de ese tipo.
A partir de ahí se analiza cómo los datos incompletos generan sesgos en la IA.
Este es solo un ejemplo. Podéis proponer otros casos como:
- Clasificación de vehículos
- Clasificación de animales
- Clasificación de objetos del aula
- Diferenciar tipos de ropa
- 23 de marzo de 2026, 03:28
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