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3.2 Algoritmos y código: Introducción y Características

Total questions: 40

Worksheet time: 20mins

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1.

Según el glosario lateral, ¿qué es un algoritmo?

a)

Un lenguaje de programación que compila código

b)

Un procedimiento para resolver un problema basado en pasos

c)

Un gráfico que muestra datos de rendimiento

d)

Una base de datos que almacena información

2.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la función de los algoritmos según la sección de entendimientos?

a)

Son imágenes que ilustran procesos complejos

b)

Son instrucciones secuenciales definidos para resolver un problema

c)

Son aplicaciones móviles que automatizan decisiones

d)

Son reglas aleatorias que se aplican de forma no estructurada

3.

¿Qué característica indica que un algoritmo debe tener entradas y salidas claras y todos los pasos explícitos?

a)

Finito

b)

Bien definido

c)

Inequívoco

d)

Eficiente

4.

La eficiencia de un algoritmo se menciona como criterio de evaluación de su eficacia. ¿Cuál opción ejemplifica esta idea?

a)

Medir cuántos lenguajes de programación conoce el desarrollador

b)

Comparar el tiempo y recursos que requiere el algoritmo

c)

Contar el número de colores en el diagrama

d)

Revisar si el algoritmo tiene más de 100 pasos

5.

¿Qué característica exige que los algoritmos terminen tras un número finito de pasos con el resultado esperado o indiquen que no hay solución?

a)

Eficiencia

b)

Inequívoco

c)

Finito

d)

Escalable

6.

En la sociedad digital actual, según el texto, ¿por qué los algoritmos son omnipresentes?

a)

Porque sustituyen todos los sistemas informáticos

b)

Porque determinan qué vemos en redes sociales y qué películas se recomiendan

c)

Porque solo se usan en la resolución de problemas matemáticos

d)

Porque eliminan cualquier dilema social

7.

¿Qué implica que un algoritmo esté bien definido?

a)

Que cada paso del procedimiento esté descrito con especificidad,

b)

Que el algoritmo tenga el menor número posible de pasos

c)

Que se escriba en el lenguaje de programación más popular

d)

Que no requiera entradas para producir salidas

8.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente las entradas en un algoritmo?

a)

Son los resultados finales que produce el algoritmo.

b)

Son los datos que se transforman durante el procedimiento.

c)

Son los pasos redundantes que deben eliminarse.

d)

Son instrucciones independientes del lenguaje de programación.

9.

Según el texto, ¿quién escribió el primer algoritmo informático en la década de 1840 y para qué máquina?

a)

Alan Turing para la Máquina de Turing.

b)

Ada Lovelace para el Motor Analítico.

c)

Charles Babbage para el ENIAC.

d)

Grace Hopper para el UNIVAC.

10.

¿Qué característica debe cumplir un algoritmo para ser factible, según el material?

a)

Debe tener múltiples lenguajes de programación.

b)

Debe producir siempre la misma salida.

c)

Debe ser posible con los recursos disponibles y no contener pasos redundantes.

d)

Debe ejecutarse únicamente en computadoras modernas.

11.

En el contexto de componentes del algoritmo, ¿qué son las instrucciones?

a)

Datos almacenados temporalmente mientras se ejecuta el algoritmo.

b)

Secuencias de subalgoritmos que realizan pequeñas actividades, formando conjunto de pasos.

c)

Condiciones que permiten bifurcar la ejecución según un criterio.

d)

Repeticiones de pasos hasta cumplir un objetivo.

12.

En el ejemplo dado, ¿para qué se utilizaría una variable denominada "beneficio" dentro de un algoritmo?

a)

Para almacenar el nombre del algoritmo.

b)

Para guardar datos temporales relacionados con las ganancias durante el cálculo.

c)

Para definir el número de pasos del procedimiento.

d)

Para controlar el flujo condicional del programa.

13.

Según el material, ¿cuál es una ventaja de representar un algoritmo en lenguaje natural?

a)

Evita toda ambigüedad y es preciso para programar

b)

Permite a no codificadores comprender el proceso y colaborar

c)

Obliga a los programadores a pensar en la secuencia y selección

d)

Sustituye completamente la necesidad de diagramas de flujo

14.

De acuerdo con el texto, ¿cuál es el propósito principal de los diagramas de flujo al planificar algoritmos?

a)

Ejecutar automáticamente el código

b)

Visualizar los pasos del algoritmo y pensar en la secuencia y la selección

c)

Reemplazar los lenguajes de programación

d)

Traducir el algoritmo a inglés

15.

El ejemplo de lenguaje natural que se proporciona en la sección corresponde a:

a)

Una receta para hacer un pastel

b)

Un plan de marketing

c)

Un algoritmo para ordenar números

d)

Un manual de instalación de software

16.

Según el índice TIOBE citado, ¿cuál es el lenguaje de programación más popular?

a)

Java

b)

C++

c)

Python

d)

C

17.

En el diagrama de flujo del pastel, ¿qué ocurre después de la etapa “Hornear” cuando la prueba indica “No está listo”?

a)

Detener

b)

Dejar enfriar

c)

Poner en horno

d)

Comer

18.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el propósito del algoritmo PageRank de Google según el material?

a)

Ordenar datos meteorológicos en una hoja de cálculo

b)

Encontrar páginas web más relevantes para un criterio de búsqueda

c)

Contar cuántas veces aparece un valor específico en una base de datos

d)

Filtrar las celdas de una columna según criterios numéricos

19.

¿Cuál es el propósito principal de un algoritmo de priorización según el material?

a)

Clasificar tareas para decidir qué priorizar

b)

Detectar fraudes financieros

c)

Generar imágenes sintéticas

d)

Optimizar el hardware de un computador

20.

En el proceso descrito para la priorización, ¿cuál es el primer paso?

a)

Clasificar en alta, media y baja

b)

Contar la frecuencia de las solicitudes por cliente, departamento o área

c)

Asignar un soporte técnico

d)

Elegir la región con más ventas

21.

Las reglas de asociación se utilizan para...

a)

Aumentar la velocidad del procesador

b)

Descubrir cómo los elementos están asociados entre sí en grandes bases de datos

c)

Encriptar datos sensibles

d)

Controlar el acceso de usuarios

22.

Según el ejemplo de análisis de cesta de la compra, ¿para qué puede usarse la información obtenida?

a)

Predecir la popularidad de las redes sociales

b)

Determinar la probabilidad de que un artículo se compre junto con otro y ubicar productos en una tienda

c)

Detectar ataques informáticos en tiempo real

d)

Mejorar la resolución de cámaras

23.

Según la referencia, ¿qué precisión se menciona para un sistema de reconocimiento facial que pretendía identificar a un delincuente basándose en su rostro?

a)

50%

b)

68%

c)

89,5%

d)

99,9%

24.

Según el texto, ¿cuál es uno de los objetivos principales de los algoritmos en la sociedad?

a)

Facilitar la vida de las personas y apoyar mejores decisiones

b)

Reemplazar completamente a los gobiernos

c)

Eliminar toda intervención humana en los procesos

d)

Aumentar el entretenimiento en línea

25.

El texto indica que los gobiernos pueden usar algoritmos para analizar datos de salud y aplicar IA en tribunales. ¿Qué propósito se menciona explícitamente?

a)

Manipular resultados electorales

b)

Mejorar los servicios hospitalarios

c)

Incrementar impuestos automáticamente

d)

Suspender juicios humanos en su totalidad

26.

¿Cuál es una consecuencia señalada cuando los algoritmos se diseñan con buenas intenciones?

a)

Siempre producen decisiones perfectas

b)

A veces generan consecuencias negativas no intencionadas

c)

Aseguran la imparcialidad absoluta

d)

Eliminan cualquier sesgo humano

27.

En el apartado "Algoritmos que reemplazan los juicios humanos", ¿qué ventaja de los algoritmos sobre los humanos se menciona?

a)

Son emocionales y creativos

b)

No se cansan y aplican decisiones de manera consistente y precisa

c)

Pueden sentir empatía por los usuarios

d)

Se equivocan más que los expertos humanos

28.

¿Qué limitación o riesgo se destaca de los algoritmos, incluso cuando son lógicos?

a)

No pueden procesar grandes cantidades de datos

b)

Siempre requieren intervención humana

c)

Pueden dar resultados inadecuados

d)

No se pueden usar en tribunales

29.

¿Qué término describe errores sistemáticos en los resultados de un sistema de IA que pueden conducir a decisiones injustas?

a)

Aprendizaje no supervisado

b)

Sesgo algorítmico

c)

Optimización estocástica

d)

Normalización de datos

30.

Según el material, ¿cuál es una causa principal del sesgo algorítmico en modelos de IA?

a)

El exceso de potencia computacional

b)

La introducción inadvertida de sesgos por parte de los desarrolladores

c)

La aleatoriedad de los algoritmos genéticos

d)

La falta de hiperparámetros

31.

En el ejemplo del mundo real sobre justicia penal en Estados Unidos, ¿qué tipo de algoritmo se menciona que determinaba la duración de las penas de prisión?

a)

Algoritmo de recomendación

b)

Algoritmo de evaluación de riesgos penales

c)

Algoritmo de reconocimiento facial

d)

Algoritmo de clasificación de textos

32.

En el estudio médico de 2020 citado, ¿qué hallazgo se reportó sobre el algoritmo para evaluar la función renal?

a)

Sobreestimaba la enfermedad en pacientes blancos

b)

Clasificaba la enfermedad como más grave en pacientes negros que en blancos

c)

No mostraba diferencias entre grupos

d)

Solo funcionaba con datos de Europa

33.

Entre las siguientes opciones, ¿cuál representa una práctica de IA ética frente a los riesgos de sesgo mencionados?

a)

Ignorar las críticas públicas para mantener la consistencia del modelo

b)

Usar conjuntos de datos representativos y auditar los modelos por sesgos

c)

Reducir el tamaño del conjunto de datos para acelerar el entrenamiento

d)

Eliminar todas las variables demográficas sin evaluar el impacto

34.

¿Qué describe mejor un algoritmo de caja negra en el contexto de la inteligencia artificial?

a)

Un algoritmo cuyo funcionamiento interno es claramente comprensible

b)

Un algoritmo que obtiene conclusiones a partir de datos sin claridad sobre cómo llegó a ellas

c)

Un algoritmo que no usa datos de entrenamiento

d)

Un algoritmo que siempre es transparente para los usuarios

35.

¿Cuál es un desafío común de los algoritmos de caja negra según el texto?

a)

Siempre explican fácilmente sus decisiones

b)

Permiten conocer exactamente cómo se seleccionaron los datos de entrenamiento

c)

Resulta difícil explicar cómo el algoritmo llegó a su conclusión

d)

No pueden aprender de la experiencia

36.

En industrias como la atención médica y los servicios financieros, ¿por qué es importante la transparencia algorítmica?

a)

Para reducir el costo de los modelos

b)

Porque estas industrias son responsables de las decisiones que toman los sistemas de IA

c)

Para evitar el uso de aprendizaje profundo

d)

Para eliminar la necesidad de programadores

37.

Según el ejemplo de vehículos autónomos, ¿qué problema se observó en un modelo de visión por computadora de aprendizaje profundo?

a)

Detectaba mejor personas de piel oscura que de piel clara

b)

Tenía dificultades para detectar personas de piel oscura

c)

No podía detectar objetos inanimados

d)

Funcionaba perfectamente en todas las condiciones

38.

¿Qué consecuencia práctica se menciona si un vehículo autónomo usa un modelo con el sesgo descrito?

a)

Es más probable que detecte un peatón con piel oscura cruzando la calle

b)

Es poco probable que detecte a un peatón con piel oscura cruzando la calle

c)

Detectará igual a todos los peatones independientemente de su piel

d)

Dejará de aprender con nuevos datos

39.

Respecto al software Deep Patient, ¿por qué algunos médicos se resistieron a su uso?

a)

Porque no era capaz de predecir trastornos psiquiátricos

b)

Por su naturaleza de caja negra y falta de transparencia

c)

Porque no utilizaba datos hospitalarios

d)

Porque los resultados eran siempre incorrectos

40.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones refleja la rendición de cuentas en IA planteada por los algoritmos de caja negra?

a)

Siempre se sabe a quién culpar cuando el algoritmo falla

b)

Los programadores tienen total control sobre cómo evoluciona el aprendizaje

c)

Surgen dudas sobre quién es responsable si el algoritmo no funciona como se esperaba

d)

La transparencia impide que el algoritmo aprenda