Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) e IA generativa (recursos y herramientas para profesores)
Este paquete de recursos se centra en proporcionar a las y los profesores las estrategias pedagógicas y herramientas necesarias para enseñar los conceptos esenciales sobre la inteligencia artificial (IA) y los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM). Ofrece orientación sobre cómo incorporar e involucrar a la IA en el aula, además de ejemplos prácticos para apoyar la reflexión crítica y la ética digital. También incluye herramientas interactivas para fomentar la participación de los estudiantes en debates sobre el impacto de la IA en la sociedad. Se destaca la importancia de enseñar a los estudiantes sobre los sesgos y limitaciones de la IA, así como de inculcar prácticas éticas en el uso de estas tecnologías.
IA generativa: Fundamentos para estudiantes de primaria
Este paquete de recursos está dirigido a estudiantes de primaria y busca introducirles de manera sencilla y divertida el concepto de inteligencia artificial a través de actividades interactivas y basadas en cuentos. Incluye una historia interactiva en la que los estudiantes viajan junto a personajes que exploran el mundo de la IA, aprendiendo sobre algoritmos, aprendizaje automático y aplicaciones prácticas de la IA en la vida cotidiana. El objetivo es despertar en los estudiantes un interés por la tecnología y desarrollar habilidades de pensamiento crítico desde una edad temprana.
IA generativa: Aplicaciones y consideraciones éticas en la educación secundaria
Dirigido a estudiantes de secundaria, este paquete de recursos profundiza en el análisis crítico de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) y la IA generativa. Está diseñado para preparar a los estudiantes e involucrarlos en debates sobre las cuestiones éticas que plantea el uso de la IA, fomentando el pensamiento crítico. El paquete incluye talleres sobre cómo utilizar los LLM, tareas prácticas para desarrollar contenido transmedia utilizando LLM, y discusiones sobre los desafíos éticos de la IA. También se incluyen actividades prácticas para identificar y mitigar sesgos en la IA, promoviendo así un uso más inclusivo y ético de estas tecnologías.