CONCIBIENDO EL ENFOQUE MITOLÓGICO DE UNA PANDEMIA

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Liderando la revolución digital: Estrategias de evaluación en la era del Chatbot

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     A medida que la robótica sigue avanzando, las personas pueden terminar exámenes o ensayos sin tener ningún conocimiento del tema.  Por tanto, la comunidad educativa se enfrenta a dos opciones: adherirse a las prácticas docentes actuales o abrazar la disrupción digital dentro de las aulas colaborativas.  Los docentes deben familiarizarse y utilizar técnicas de evaluación innovadoras que reconozcan y valoren las nuevas tecnologías disruptivas y emergentes para  abordar los desafíos que plantea la inteligencia artificial (IA). El estudio presenta estrategias de evaluaciones diseñadas para la era del chatbot. Placidplace/Pixabay Liderando la revolución digital: Estrategias de evaluación en la era del Chatbot Marca aquí  para leer el artículo.
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Díaz-Rodríguez, E. (2025). RLHF y RLAIF, Revolución Silenciosa de la Retroalimentación Educativa. HETS Online Journal, 15(2), 33-48. https://doi.org/10.55420/2693.9193.v15.n2.33

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  Díaz-Rodríguez, E. (2025). RLHF y RLAIF, R evolución Silenciosa de la Retroalimentación Educativa .  HETS Online Journal ,  15 (2), 33-48. https://doi.org/10.55420/2693.9193.v15.n2.33 Abstract Reinforcement learning from feedback has emerged as an innovative technique in machine learning, enhancing artificial intelligence (AI) model training. Current research compares two key approaches: RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) and RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback). Most studies demonstrate a preference for RLAIF due to its superior scalability (Khedri & Höglund, 2023; Lee et al., 2022; Zhichao et al., 2024).  However, other researchers advocate for a hybrid approach that strategically combines both methods (Dakota, 2024). These complementary frameworks can synergistically improve machine learning processes. by evondue in pixabay
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Marco de competencias para docentes en materia de IA Miao, FengchunUNESCOCukurova, Mutlu2024

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Marco de competencias para docentes en materia de IA Miao, FengchunUNESCOCukurova, Mutlu2024 Marco de competencias para docentes en materia de IA Miao, FengchunUNESCOCukurova, Mutlu2024 Las competencias en inteligencia artificial (IA) implican un conjunto de habilidades, conocimientos, valores y actitudes para comprender, usar, diseñar y aplicar tecnologías de IA de manera ética y responsable. Estas competencias fomentan un pensamiento crítico y creativo, orientado a la solución de problemas con IA, al mismo tiempo que promueven una visión humana y ética en el uso y desarrollo de estas tecnologías. Componentes clave de las competencias en IA Mentalidad centrada en el ser humano: Comprender el impacto social y ético de la IA, defendiendo la responsabilidad y la acción humana en su uso. Ética en IA: Uso responsable, diseño ético y prácticas seguras relacionadas con la IA. Fundamentos y aplicaciones técnicas: Conocimientos básicos para crear, utilizar y entender sistemas de IA. Diseño y d...
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