El poder de la voz

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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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Algo para contar

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Soy egresada de la UPR. En mi época, aunque no existían las facilidades arquitectónicas que hay ahora para ayudar a las personas con discapacidad, sí había una gran disponibilidad humana. La gente solía estar más dispuesta a tender una mano, acompañar o buscar soluciones creativas para apoyar a quienes lo necesitaban. Quizás no teníamos rampas o tecnología como hoy, pero el sentido de comunidad era fuerte. La solidaridad se manifestaba en gestos cotidianos: desde cargar una silla de ruedas entre varios hasta acompañar a alguien con paciencia. Eso no se ha perdido, pero era la única herramienta que teníamos. Tuve el privilegio de tener compañeros, ciegos o parcialmente ciegos, sordos, en silla de ruedas, con hemofilia, desordenes cognitivos... Hoy me alegra que la accesibilidad sea un derecho, pero valoro que, incluso sin ella, el corazón humano suplía muchas carencias. No quiero idealizar el pasado: sin acceso a edificios o transporte adaptado, muchas personas con discapacidad sufrían...
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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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