Font size
WorksheetsGuía para el uso de IA generativa en educación e investigación
Total questions: 86
Worksheet time: 43mins
¿Cuál es la misión principal de la UNESCO en el ámbito educativo indicada en el texto?
Seleccionar escuelas de élite para cooperación
Privatizar sistemas educativos nacionales
Desarrollar patentes de IA para centros privados
Promover liderazgo para fortalecer resiliencia y capacidad educativa
El ODS 4 dentro de la Agenda de Educación 2030 busca principalmente...
Uniformizar currículos en todos los países
Imponer pruebas estandarizadas globales obligatorias
Garantizar educación inclusiva, equitativa y de calidad
Reducir la participación comunitaria en escuelas
En el resumen, se menciona un desafío regulatorio: ¿qué riesgo surge por la falta de regulación nacional sobre IAGen?
Aumento de costos en hardware escolar
Eliminación de bibliotecas físicas en escuelas
Desprotección de la privacidad de datos en usuarios y centros
Prohibición total del acceso a internet en aulas
La guía propone pasos claros para autoridades y proveedores. ¿Cuál de los siguientes es uno de esos pasos?
Centralizar todas las clases en plataformas de pago
Exigir protección de privacidad y límites de edad para uso
Autorizar uso ilimitado sin verificación de edad
Sustituir evaluación docente por algoritmos generativos
Imagina que una universidad quiere adoptar IAGen en evaluaciones. ¿Qué acción inicial coherente con la guía debería priorizar?
Limitar todo aprendizaje a chatbots conversacionales
Externalizar notas a proveedores comerciales de IA
Validar idoneidad ética y pedagógica de los sistemas
Implementar sin análisis ético ni pedagógico
Si un ministerio diseña una política de IAGen centrada en el ser humano, ¿cuál criterio deberías verificar para alinear con los valores mencionados?
Capacitar solo a desarrolladores y no a docentes
Evitar cualquier regulación de privacidad de datos
Promover intervención humana, diversidad y expresiones plurales
Priorizar eficiencia sobre inclusión y equidad
La publicación destaca recomendaciones para proteger a estudiantes y aprendices. ¿Qué enfoque resume mejor ese objetivo?
Diseñar uso de herramientas IAGen que beneficie genuinamente
Minimizar participación de investigadores en el proceso
Obligar a usar IAGen en todas las asignaturas
Sustituir enseñanza por generación automática de contenidos
¿Qué describe mejor IAGen?
Inteligencia artificial generativa
Ingeniería avanzada genética
Inteligencia artificial generalizada
Interfaz automática gráfica
¿Cuál fue una reacción inicial en instituciones educativas ante el uso de ChatGPT por estudiantes?
Prohibición total y permanente del acceso
Suspensión temporal sin evaluación de riesgos
Acogida sin reglas ni capacitación
Aproximación progresiva con apoyo ético y transparente
¿Qué riesgo educativo se menciona como consecuencia del uso de IAGen para tareas?
Aumentar el aprendizaje experiencial en clase
Fortalecer la metacognición del alumnado
Socar el valor de la evaluación y calificaciones
Mejorar la validez de las rúbricas docentes
¿Qué idea clave se subraya para afrontar problemas educativos de largo plazo?
La estandarización global de contenidos curriculares
El reemplazo del docente por sistemas automáticos
La tecnología por sí sola resolverá los desafíos
La acción colectiva y la capacidad humana son determinantes
Según el texto, ¿qué habilidad libera la IAGen al automatizar tareas de pensamiento?
Creatividad artística profesional
Competencias socioemocionales avanzadas
Habilidades de pensamiento de orden inferior
Razonamiento ético de alto nivel
¿Qué conjunto de principios orienta la guía para que la IAGen empodere a docentes e investigadores?
Marco de propiedad intelectual comercial
Estándares ISO de seguridad industrial
Normas corporativas de grandes tecnológicas
Un enfoque centrado en el ser humano de la UNESCO
¿Cuál es una preocupación inmediata vinculada al uso de IAGen mencionada en el documento?
Escasez de dispositivos de aula
Privacidad de los datos y seguridad
Falta de conectividad doméstica
Ausencia de bibliografía científica
¿Cuál es una característica clave de la IA generativa (IAGen)?
Produce nuevos contenidos variados automáticamente
Crea ideas originales sin datos previos
Sustituye por completo el pensamiento humano
No requiere entrenamiento con datos
¿Qué técnica permite que los algoritmos mejoren su rendimiento a partir de datos?
Compresión de archivos
Aprendizaje automático (AA)
Programación manual fija
Edición humana constante
Las redes neuronales artificiales (RNAs) se inspiran principalmente en:
Estructuras de bases de datos
Circuitos analógicos clásicos
Conexiones sinápticas del cerebro
Algoritmos de ordenación
¿Qué es un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM)?
Un transformador entrenado con grandes datos textuales
Un diccionario curado por lingüistas
Un sistema experto basado en reglas rígidas
Un traductor estadístico tradicional
¿Qué rol cumplen los parámetros y pesos en un GPT?
Almacenan únicamente ejemplos memorados
Definen el idioma de salida fijo
Determinan cómo procesa entradas y produce salidas
Controlan la velocidad de internet
En el proceso de generación, ¿qué son los tokens?
Unidades pequeñas del prompt
Etiquetas de seguridad del sistema
Permisos de acceso de usuario
Fragmentos binarios del hardware
¿Qué paso realiza el GPT al predecir la siguiente palabra?
Estima probabilidades en contexto dado
Busca en internet en tiempo real
Traduce primero a otro idioma
Convierte todas palabras a sinónimos
El aumento rápido de capacidad para entrenar LLMs desde 2012 se debe principalmente a:
Más datos disponibles y mayor potencia computacional
Reducción de parámetros a cero
Uso exclusivo de reglas simbólicas
Abandono de arquitecturas de RNA
Según la descripción, ¿qué papel desempeña el “discriminador” en una RGA de imágenes?
Compila prompts en texto largo
Distingue entre imágenes reales y generadas
Ajusta parámetros del generador
Genera la imagen aleatoria inicial
¿Cuál es una consecuencia del ciclo iterativo entre generador y discriminador en RGA?
Se reduce la necesidad de prompts
El generador produce menos variedad
Las imágenes se vuelven progresivamente más realistas
El discriminador deja de aprender
¿Qué caracteriza a los modelos fundacionales en el contexto descrito?
Son LLMs renombrados para usos generales
Se entrenan solo con datos musicales
Son modelos pequeños especializados
Se basan en reglas explícitas y no aprenden
¿Qué práctica clave de la ingeniería de prompts se recomienda para lograr respuestas claras?
Usar lenguaje complejo y técnico
Incluir contexto y ejemplos concretos
Evitar toda variación del prompt
Solicitar siempre código ejecutable
En la evaluación de herramientas de IAGen, ¿qué métrica se sugiere para tareas matemáticas?
Tasa de respuesta directa
Fracción de código ejecutable
Coincidencia exacta con la realidad
Precisión en la respuesta correcta
¿Qué riesgo educativo se menciona al aceptar resultados de IAGen sin crítica?
Eliminación de sesgos en todos los casos
Aprendizaje más profundo automático
Resultados superficiales o inexactos
Aumento garantizado de la creatividad
¿Qué define a EdGPT frente a un GPT generalista?
No requiere evaluación ética
Capaz de generar solo imágenes
Basado exclusivamente en reglas
Entrenado con datos educativos específicos
¿Cuál es un potencial uso de EdGPT en la práctica docente?
Eliminar la necesidad de evaluación
Crear hardware de aula
Sustituir interacción docente-estudiante
Generar materiales alineados al currículo
¿Qué limitación persiste incluso con EdGPT si no cambian los modelos subyacentes?
Imposibilidad de usar prompts
Incapacidad de responder en varios idiomas
Persistencia de errores y sesgos
Falta total de datos educativos
¿Qué ejemplos de herramientas de IAGen de imágenes se mencionan en la lista?
Midjourney, DALL·E 2, DreamStudio
Elai, Pictory, Runway
Aiva, Boomy, Voicemod
GliaCloud, Photosonic, Runway
¿Qué describe mejor la “pobreza de datos” en el contexto de la IAGen?
Acceso desigual a datos y cómputo esenciales
Ausencia de investigadores capacitados localmente
Prohibición legal de recolectar datos en línea
Falta total de Internet en regiones específicas
¿Cuál es una consecuencia de entrenar modelos GPT con datos del Norte Global?
Cumplimiento automático de regulaciones locales
Imposición de valores y normas no locales
Mayor transparencia de parámetros del modelo
Reducción de sesgos culturales preexistentes
¿Qué desafío regulatorio se menciona respecto a la rápida expansión de la IAGen?
Legislación rezagada frente al desarrollo
Exceso de auditorías independientes constantes
Prohibición universal del uso doméstico
Homologación global inmediata de normas
Según el texto, ¿qué riesgo jurídico se vincula con el uso de contenidos sin consentimiento?
Falta de almacenamiento seguro en la nube
Pérdida de precisión matemática del algoritmo
Violación de propiedad intelectual y GDPR
Incompatibilidad técnica entre modelos
¿Por qué se consideran ‘cajas negras’ muchas redes neuronales en IAGen?
Sus parámetros no son transparentes ni explicables
Solo generan resultados deterministas comprobables
Usan únicamente datos de acceso público verificado
Dependen de reglas simbólicas legibles por humanos
¿Qué efecto tiene la falta de explicabilidad en la confianza pública?
Aumenta la aceptación sin preguntas
Disminuye la adopción y uso de sistemas
Garantiza cumplimiento de normas éticas
Neutraliza sesgos en datos de entrenamiento
¿Cómo puede la IAGen contribuir a contaminar Internet con contenido sesgado?
Amplifica y difunde material antietico y sesgado
Elimina automáticamente textos ofensivos previos
Reemplaza fuentes primarias por verificadas
Limita el acceso de estudiantes a bibliotecas
¿Qué problema cognitivo se menciona con los “loros estocásticos”?
Razonamiento causal transparente y auditable
Memorización perfecta del mundo real
Imitación sin comprensión del significado
Capacidad de crear ciencia nueva fiable
¿Qué implicación educativa se destaca para docentes y estudiantes ante la falta de regulación y transparencia?
Aceptar resultados de IAGen como definitivos
Delegar evaluación en proveedores comerciales
Evitar toda interacción con herramientas digitales
Desarrollar comprensión crítica de derechos y sesgos
¿Cuál es un riesgo recursivo mencionado sobre futuros modelos GPT?
Ser entrenados con textos generados por GPT previos
Convertirse en sistemas simbólicos exclusivamente
Perder toda capacidad de aprendizaje adicional
Bloquear el acceso a datos públicos abiertos
¿Qué riesgo central se menciona sobre los modelos de IA generativa respecto a voces minoritarias?
Siempre equilibran todas las perspectivas culturales
Tienden a amplificar perspectivas dominantes en datos
Ignoran por completo los conjuntos de entrenamiento
Suprimen deliberadamente cualquier voz mayoritaria
¿Qué es un deepfake en el contexto de la IA generativa?
Un filtro que mejora la calidad de videos educativos
Una base de datos abierta de entrenamiento ético
Un algoritmo que elimina sesgos automáticamente
Contenido audiovisual alterado difícil de distinguir del real
Según el material, ¿por qué los textos de un GPT pueden ser incorrectos?
Citan automáticamente evidencia empírica verificable
Aplican razonamiento simbólico formal en cada salida
Utilizan solo fuentes revisadas por pares siempre
Encadenan palabras habituales sin comprender el significado
¿Qué enfoque propone la regulación educativa de la IA generativa?
Centrarse en el ser humano para un uso ético
Privilegiar la automatización por encima de la docencia
Eliminar el monitoreo de riesgos en aprendizaje
Sustituir docentes por sistemas generativos
¿Cuál es un objetivo del enfoque centrado en el ser humano para la IA en educación?
Maximizar la extracción masiva de datos
Aumentar el control privado de contenidos
Reducir la transparencia y rendición de cuentas
Proteger la dignidad y diversidad cultural
¿Qué paso regulatorio inicial se sugiere para países respecto a la protección de datos?
Delegar todo a empresas sin supervisión estatal
Adscribirse a marcos generales internacionales o nacionales
Evitar cualquier normativa sobre privacidad de usuarios
Limitarse a autorizar solo modelos propietarios
¿Qué acción se recomienda para estrategias nacionales de IA en el sector público?
Adoptar, revisar y financiar estrategias sobre IA
Suspender la inversión hasta resolver todos sesgos
Externalizar completamente la planificación educativa
Centrar políticas únicamente en ciberseguridad
¿Qué implica consolidar normativas específicas sobre ética de la IA?
Publicar solo códigos voluntarios sin supervisión
Promover exclusivamente habilidades de programación
Traducir principios éticos en leyes y reglamentos obligatorios
Excluir la educación de las estrategias nacionales
¿Qué establece el paso de adaptación de leyes de derechos de autor frente a contenidos de IA generativa?
Ajustar marcos existentes para contemplar resultados no humanos
Prohibir el uso educativo de modelos generativos
Derogar toda protección de obras creativas humanas
Registrar automáticamente cada salida como obra humana
¿Qué responsabilidad se atribuye a desarrolladores y proveedores de modelos de IA generativa?
Abordar y monitorear sesgos en datos y resultados
Transferir riesgos éticos a usuarios sin soporte
Evitar divulgar información sobre entrenamiento
Priorizar solo precisión técnica sobre equidad
¿Qué propósito principal persigue fijar un límite de edad para el uso de aplicaciones de IA generativa?
Aumentar la base de usuarios adolescentes
Reducir costos de verificación de identidad
Evitar saturación de servidores escolares
Proteger derechos y bienestar de menores
En el contexto educativo, ¿qué organismo debería liderar la coordinación interministerial de la IA generativa?
Un comité de padres y tutores
Una empresa privada tecnológica
Cada escuela de forma independiente
Un organismo nacional de gobernanza IA
¿Qué acción se recomienda para equilibrar regulación e innovación en IA?
Limitar supercomputación a universidades
Prohibir intercambio de datos científicos
Impulsar ecosistemas de código abierto
Evitar cooperación intersectorial
Según las responsabilidades de proveedores, ¿qué se exige respecto a los contenidos generados por IA?
Etiquetado claro como producidos por máquina
Publicación anónima sin metadatos
Ocultar metodología de generación
Eliminar toda marca de origen
¿Cuál es una medida clave para proteger la privacidad de los datos en servicios de IA?
Centralizar todos datos en nube abierta
Almacenar datos sin consentimiento
Permitir intercambio libre de perfiles
Leyes contra prácticas ilegales de datos
En proveedores de IA, ¿qué significa la ‘explicitabilidad y transparencia de los modelos’?
Compartir claves privadas del sistema
Explicar fuentes, datos y métodos usados
Publicar solo resultados finales
Revelar identidad de todos usuarios
¿Qué riesgo educativo justifica clasificar aplicaciones de IA por niveles de riesgo?
Caída de precios de hardware
Competencia entre empresas
Impacto potencial en ciudadanos
Falta de docentes especializados
¿Qué responsabilidad se asigna a proveedores respecto a verificación etaria?
Tercerizar control a redes sociales
Aceptar cualquier registro automático
Delegar edad a usuarios sin comprobación
Verificar edad y monitorear conversaciones de menores
Para usuarios institucionales, ¿qué práctica ayuda a decisiones responsables de adopción de IA?
Especificaciones claras de acceso y uso
Instalar cualquier modelo nuevo
Eliminar toda auditoría interna
Delegar decisiones a estudiantes
¿Qué principio deben garantizar los proveedores para evitar sesgos y discriminación?
Censura total de opiniones
Barandillas sólidas en sistemas de IA
Moderación manual continua
Prohibición de todo aprendizaje
¿Qué acción gubernamental aborda la propiedad nacional de datos y su fuga?
Permitir libre explotación transnacional
Eliminar toda recopilación de datos
Transferir datos a grandes tecnológicas
Regular proveedores que operan desde fuera
En la actualización de legislación, ¿qué áreas deben alinearse al contexto del país?
Reglas de transporte público
Normas de uniformes escolares
Aranceles de importación de libros
Protección de datos y ciberseguridad
¿Cuál es un objetivo clave al promover la inclusión en el uso de IAGen en educación?
Garantizar conectividad universal y competencias digitales
Imponer una sola lengua para facilitar la enseñanza
Centralizar todas las decisiones en proveedores privados
Priorizar escuelas urbanas frente a rurales
¿Qué medida ayuda a evitar sesgos de género y discriminación en sistemas de IAGen?
Aumentar la velocidad de entrenamiento sin revisión
Confiar solo en datos históricos sin auditoría
Excluir datos de minorías para mayor coherencia
Validar criterios libres de sesgos y discursos embebidos
¿Qué se exige a proveedores para apoyar diversidad lingüística en IAGen?
Usar únicamente corpus de lenguas dominantes
Eliminar lenguas minoritarias por eficiencia
Traducir todo al inglés para estandarizar
Incluir datos en múltiples lenguas, especialmente locales
¿Qué riesgo se menciona respecto a la acción humana con el uso creciente de IAGen?
Sustitución de habilidades intelectuales por automatización
Incremento inevitable de creatividad en todos los estudiantes
Eliminación total del esfuerzo docente en aula
Desaparición de la necesidad de evaluación ética
¿Cuál es una práctica recomendada para proteger la motivación intrínseca del estudiante?
Evitar cualquier exposición a datos del mundo real
Delegar por completo la enseñanza en sistemas de IAGen
Prohibir la retroalimentación de docentes e investigadores
Reforzar la autonomía humana en enfoques de aprendizaje
¿Qué se sugiere para evitar dependencia de IAGen en estudiantes?
Asegurar interacción social y exposición a producción creativa humana
Sustituir completamente proyectos con generación automática
Incrementar el tiempo de uso diario de IAGen
Suprimir tareas manuales y debates en clase
¿Cómo deben usarse herramientas IAGen respecto a tareas y exámenes?
Para minimizar la presión, no para exacerbarla
Para medir únicamente velocidad de respuesta
Para eliminar la necesidad de estudiar
Para aumentar la dificultad sin soporte
¿Qué acción se recomienda antes de adoptar institucionalmente una aplicación IAGen?
Verificar que no cause daños predecibles a estudiantes
Evitar cualquier proceso de prueba en aula
Otorgar licencias sin análisis ético
Basarse solo en testimonios de proveedores
¿Qué componente clave incluye la validación pedagógica de sistemas IAGen?
Limitar pruebas a contextos no escolares
Construir mecanismos para testear sesgos y rigor educativo
Aumentar el número de usuarios sin evaluación
Desactivar controles para agilizar despliegue
¿Qué debería hacerse si IAGen genera deepfakes o discursos de odio?
Tomar medidas rápidas y enérgicas para parar o eliminar
Ignorar el problema si es infrecuente
Permitir su uso con advertencias generales
Delegar la responsabilidad solo en estudiantes
¿Qué política favorece la equidad en acceso a herramientas de IAGen?
Exigir dispositivos de alta gama sin apoyo
Restringir herramientas a universidades privadas
Cobrar tarifas más altas a usuarios de zonas rurales
Financiamiento sostenible para estudiantes con necesidades especiales
¿Qué consideración ética se destaca sobre consentimiento informado en entornos vulnerables?
Reemplazar consentimiento por registro automático
Abordar su complejidad para garantizar consentimiento genuino
Asumir que todos entienden acuerdos de servicio
Permitir participación sin informar riesgos
¿Cuál es una acción clave para los currículos escolares de IA dirigidos a estudiantes de distintas edades?
Abordar impacto y ética con comprensión de algoritmos
Evitar temas éticos y centrarse solo en programación
Limitar el uso creativo a herramientas patentadas
Priorizar aplicaciones comerciales por encima del aprendizaje
Según datos citados, ¿qué evidencia muestra la necesidad de alfabetización en IA para estudiantes?
Prohibición global de IA en educación formal
Uso universal de chatbots en todas las escuelas
Sustitución completa de docentes por sistemas IA
Pocos países con currículos validados por gobiernos
¿Cuál medida apoya el desarrollo de talento local en IA desde la educación superior?
Mejorar programas orientados al desarrollo de talento
Eliminar formación técnica de posgrado
Reducir investigación aplicada y experimental
Centralizar decisiones en organismos externos
¿Qué objetivo persigue promover la equidad de género en competencias avanzadas de IA?
Limitar acceso femenino a cursos avanzados
Crear cantera profesional con equilibrio de género
Favorecer solo perfiles con experiencia previa
Aumentar brecha digital entre hombres y mujeres
Una recomendación para capacitar a docentes e investigadores en el uso de IAGen es:
Restringir el acceso a herramientas ampliamente difundidas
Evitar explorar nuevas aplicaciones específicas
Imponer un único modelo global sin adaptación
Ajustar orientaciones basadas en experiencias locales
Al proteger a docentes e investigadores que usan IAGen, ¿qué elemento se destaca?
Desalentar prácticas con valores humanistas
Eliminar interacción humana en el aula
Supeditar su trabajo a decisiones automáticas
Analizar su rol en pensamiento de orden superior
¿Qué implica revisar dinámicamente las competencias docentes sobre IAGen?
Evitar integración de marcos de competencias
Actualizar valores, comprensión y habilidades emergentes
Mantener contenidos fijos sin evaluación continua
Separar formación inicial del desarrollo en servicio
¿Por qué se debe adoptar una expresión plural de ideas frente a la IAGen?
Los datos de Internet representan por igual todas culturas
Los modelos eliminan por completo la probabilidad lingüística
La IAGen garantiza verdad objetiva en todos los casos
La IAGen reproduce visiones dominantes y sesgos
Al evaluar salidas de IAGen críticamente, ¿qué práctica se recomienda a estudiantes e investigadores?
Confiar en información rápida como fuente definitiva
Criticar respuestas y reconocer repetición de opiniones estándar
Aceptar sin cuestionar y citar automáticamente
Evitar observar fenómenos del mundo real
Para crear una base acumulativa de evidencias locales sobre IAGen, ¿qué acción inicial es esencial?
Priorizar la novedad sobre prioridades educativas
Ignorar necesidades y contextos locales
Planificar diseño y adopción estratégicamente
Implementar de forma pasiva y acrítica
