Esta práctica surge en el 2025 como respuesta a la necesidad de implementar la IAG de manera adecuada en las actividades de las y los estudiantes para que desarrollen competencias para el trabajo digital que les permitan atender las demandas del campo laboral.
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Esta práctica consiste en el análisis inverso de un proyecto de analítica de datos profesional, utilizando como caso de estudio el “State of Machine Learning and Data Science Survey 2021” de Kaggle, una encuesta anual que captura el estado global del ecosistema de ciencia de datos con más de 25,000 respuestas de profesionales en más de 150 países. Toma relevancia dado que permite contextualizar al estudiantado sobre el panorama actual de los egresados de su área.
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Esta práctica surge como una alternativa por la cual el docente proporciona contexto a sus estudiantes sobre el procesamiento de datos y sirve para la materia como un recurso de apoyo para que el estudiantado identifique cómo se puede transportar la información entre diferentes sistemas sin perder datos.
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Esta práctica fue diseñada para guiar al estudiantado en la estructuración de un proyecto, reduciendo la brecha entre teoría y aplicación y, logrando la estructuración en tiempo y forma. También, se destaca por su enfoque flexible ya que en su planteamiento permite llevarla a modalidades virtuales o a distancia con facilidad e inclusive para trabajar en equipos o individualmente como en esta práctica.
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Esta práctica educativa digital es la continuación de la PED Explorando la Segmentación de imágenes con IA Generativa a través de Prompts, en la cual el estudiantado se preparaba con información previa sobre el tema, recibía un minitaller para aprender a redactar prompts y finalmente realiza una demostración práctica. En esta segunda parte, la tarea principal es la elaboración de un diagrama de flujo sobre un algoritmo para la etiquetación de imágenes por el método de componentes conexas de vecindario 4 y enseguida implementar este código en la plataforma MatLab.
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El uso de tecnologías digitales y de IAG dentro de esta PED, permiten al estudiantado adentrarse en la comprensión del procesamiento de imágenes resaltando la importancia de la segmentación. En esta práctica las y los estudiantes aprenden a estructurar prompts que les ayuden a explorar de forma sencilla el método de componentes conexas de vecindario 4 mediante ejemplos prácticos obtenidos en ChatGPT.
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La práctica Audiodescripción con ChatGPT y ElevenLabs, presenta una estrategia que utiliza la Inteligencia Artificial para mejorar la accesibilidad de los videos para personas con discapacidad visual y auditiva 🦮🎥.
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