1. La inteligencia artificial es una tecnología que busca simular la inteligencia humana: razonamiento, toma de decisiones, aprendizaje autónomo o rocesamiento y generación de lenguaje natural.
2. El aprendizaje adaptativo es un sistema que ajusta la experiencia de aprendizaje en función de las necesidades de cada estudiante. Analiza el desempeño, ritmo de aprendizaje y retroalimentación del estudiante, brindando contenidos y actividades personalizadas para maximizar el aprendizaje. Utiliza aplicaciones en educación en línea, tutoriales personalizados, entre otros recursos.
3. El aprendizaje automático (machine learning) es una rama de la IA que permite a los sistemas aprender y mejorar de forma automática. Se basa en el desarrollo de algoritmos que pueden reconocer patrones en los datos y crear modelos predictivos a partir de grandes conjuntos de datos.
3.1. El aprendizaje profundo (deep learning) es un enfoque del aprendizaje automático inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Utiliza redes neuronales artificiales profundas para procesar datos y aprender de ellos. Ha logrado grandes avances en tareas como reconocimiento de voz, visión por computadora, etc.
4. El aprendizaje profundo (deep learning) es una forma de aprendizaje automático diseñada para las máquinas, que las prepara para desarrollar tareas similares a las de los seres humanos. Esta tecnología se asemeja al funcionamiento del sistema nervioso humano, con capas de unidades de proceso (neuronas artificiales) especializadas en detectar características presentes en los objetos percibidos.
5. El sistema de recomendaciones con IA utiliza algoritmos para analizar patrones de comportamiento y preferencias de los usuarios. Ofrece recomendaciones personalizadas de productos, contenido, servicios, etc. Se debe empoderar a los estudiantes para usarlo como una herramienta, pero sin depender de él.
