Vicios didácticos por módulo – Elements of AI
Módulo 1 — ¿Qué es la IA?
Vicios detectados
- Ambigüedad en las definiciones. Presenta IA como “sistemas que realizan tareas inteligentes”, sin delimitar niveles ni taxonomías.
- Ejemplos irrelevantes o poco profundos. Usa situaciones triviales que no permiten entender la complejidad real.
- Objetivos difusos. No queda claro si busca alfabetización conceptual o comprensión técnica básica.
Cómo se manifiesta
El alumno no distingue entre IA simbólica, estadística, machine learning o automatización simple.
Preguntas de evaluación piden identificar conceptos que no fueron explicados con precisión.
Módulo 2 — Resolución de problemas con IA
Vicios detectados
- Falta de secuenciación lógica. Introduce búsqueda, heurísticas y estados sin un puente matemático previo.
- Supuestos invisibles. Se da por obvio que el estudiante entiende grafos y espacios de estados.
- Escasez de ejemplos guiados. Se explican algoritmos sin mostrar un caso resuelto paso a paso.
Cómo se manifiesta
Preguntas que exigen razonar como un algoritmo (p. ej. BFS/DFS) sin haber visto un ejemplo completo.
Muchos alumnos creen haber respondido correctamente pero la plataforma marca error porque exige una formulación muy específica.
Módulo 3 — IA del mundo real
Vicios detectados
- Evaluación desconectada del contenido. Preguntas sobre casos de uso no discutidos en la explicación.
- Terminología inconsistente. Mezcla conceptos de estadística, economía y ética sin un marco común.
- Sobrecarga cognitiva. Presenta datos, modelos, decisiones y sesgos en un solo bloque conceptual.
Cómo se manifiesta
Ejercicios “de sentido común” que están redactados de forma que solo la respuesta literal del autor es aceptada.
Confusión entre correlación, causalidad y predicción.
Módulo 4 — Aprendizaje automático
Vicios detectados
- Transición brusca de nivel. Pasa de ideas intuitivas a conceptos técnicos (espacios de características, funciones objetivo) sin preparación.
- Poca transferencia práctica. Explica conceptos de ML sin mostrarlos en un mini-caso aplicado.
- Sin retroalimentación formativa. Las respuestas erróneas se marcan como tal sin explicar por qué.
Cómo se manifiesta
Errores frecuentes en preguntas sobre overfitting vs underfitting porque se usan ejemplos demasiado simplificados.
Dudas sobre cómo interpretar modelos lineales o límites de decisión.
Módulo 5 — Redes neuronales
Vicios detectados
- Ejemplos insuficientes. Menciona neuronas, pesos y activaciones sin mostrar un cálculo completo.
- Falta de precisión didáctica. Explica el perceptrón sin aclarar sus límites o condiciones.
- Metáforas engañosas. Asociar “neuronas” con biología induce a interpretaciones erróneas.
Cómo se manifiesta
Respuestas marcadas como incorrectas por usar un razonamiento válido pero no alineado con la forma en que el curso quiere que se piense.
Dificultad para entender qué es exactamente lo que se actualiza durante el entrenamiento.
Módulo 6 — Ética de la IA
Vicios detectados
- Desalineación entre discurso y evaluación. La parte ética es abierta, pero las respuestas se califican como si hubiera una solución única.
- Falta de anclaje filosófico. Toca temas complejos sin aportar marcos analíticos (deontología, consecuencialismo, justicia algorítmica).
- Ejemplos demasiado abstractos. No permite aplicar realmente criterios éticos contrastados.
Cómo se manifiesta
Respuestas razonadas marcadas como incorrectas al no coincidir con la postura del autor, aunque sean válidas.
Sensación de arbitrariedad en el criterio de corrección.
Vicios adicionales transversales
- Inconsistencia entre nivel de exigencia y nivel de explicación.
- Interpretación única permitida en respuestas abiertas.
- Falta de metacontenido (no se explica cómo aprender IA, solo qué es).
- Ausencia de síntesis o mapas conceptuales al final de cada módulo.
- Pocas oportunidades de autoevaluación real.
En resumen: falta de secuenciación lógica, ausencia de ejemplos guiados, objetivos mal formulados y evaluación desconectada del contenido junto con:
Sobrecarga cognitiva innecesaria
Presentar demasiados conceptos nuevos sin anclar, sin jerarquía o sin descansos explicativos.
En IA esto ocurre cuando se mezclan técnica, ética y estadística sin un ritmo progresivo.
Enfoque teórico sin transferencia práctica
Explicaciones abstractas que no indican cómo aplicar el contenido en problemas reales.
Ej.: hablar de “modelos probabilísticos” sin mostrar un caso concreto.
Ejercicios que evalúan memorización en vez de comprensión
Preguntas que solo verifican si recuerdas el término exacto o la definición oficial, no si entiendes el concepto.
Esto podría explicar por qué algunas de tus respuestas razonadas fueron marcadas como incorrectas.
Ambigüedad en las consignas
Indicaciones poco claras sobre lo que se espera en una actividad o pregunta.
En cursos de IA es común que la redacción dependa del contexto que el estudiante no tiene.
Invisibilización de supuestos
Se dan por obvios principios matemáticos, lógicos o estadísticos sin explicarlos.
Ej.: hablar de “espacio de características” sin haber introducido la idea de vectorización.
Ejemplos irrelevantes o desalineados
Ejemplos que no permiten ver el uso real del concepto o que no reflejan el nivel del estudiante.
Uso de terminología inconsistente
Cambiar términos (p. ej., “agente”, “programa”, “modelo”) sin aclarar su relación.
Esto genera confusión conceptual innecesaria.
Falta de retroalimentación formativa
Las respuestas no explican por qué algo está bien o mal, solo indican si es correcto.
Esto empobrece el aprendizaje autónomo.
No distinguir niveles de profundidad
A veces se mezclan explicaciones de divulgación con detalles técnicos avanzados sin transición.
Ej.: pasar de ejemplos cotidianos a “funciones de coste” en una sola frase.
Ciclo didáctico incompleto
No se cierra la unidad con un resumen, síntesis o mapa conceptual que permita consolidar los aprendizajes.
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