La pirámide de niveles de aprendizaje, también conocida como la pirámide de Bloom o la taxonomía de Bloom, describe diferentes niveles de conocimiento, desde los más básicos hasta los más complejos. A continuación, reflexionaré sobre un tema que estudié recientemente: el concepto de la inteligencia artificial (IA), y cómo lo he comprendido a través de los diferentes niveles de la pirámide de aprendizaje.
Conocimiento (Recordar) En esta etapa, el aprendizaje se centra en la memorización y el recuerdo de información básica. Cuando empecé a estudiar la IA, simplemente memoricé definiciones y conceptos fundamentales, como qué es la IA, las diferencias entre IA débil y fuerte, y sus aplicaciones principales. Recordaba términos técnicos como "algoritmos de aprendizaje automático" y "redes neuronales", pero no comprendía profundamente su funcionamiento.
Comprensión (Entender) Después de estudiar más, comencé a entender el propósito detrás de la IA y cómo se aplican esos conceptos en la vida real. Aprendí cómo los algoritmos pueden analizar grandes volúmenes de datos para hacer predicciones. La comprensión se profundizó al ver ejemplos prácticos, como cómo los sistemas de recomendación de plataformas como Netflix o YouTube usan IA para personalizar las recomendaciones.
Aplicación (Aplicar) En este nivel, apliqué lo que aprendí al investigar y probar algunas herramientas y plataformas que utilizan IA. Probé usar programas que emplean IA para tareas como clasificación de imágenes y análisis de texto. Aquí pude aplicar los conceptos que había memorizado y comprendido, experimentando con ellos en escenarios reales, aunque a un nivel básico.
Análisis (Analizar) En esta etapa, empecé a descomponer cómo funciona la IA. Analicé diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático y las diferencias entre ellos (como regresión lineal, máquinas de soporte vectorial, y redes neuronales). Pude identificar cuál sería más adecuado para ciertos problemas. Comencé a ver cómo se ajustan los parámetros del modelo y cómo afectan los resultados, lo que me ayudó a entender por qué ciertos enfoques funcionan mejor que otros.
Síntesis (Crear) Para sintetizar lo aprendido, comencé a crear mis propios proyectos utilizando herramientas de IA. Construí un modelo simple de IA para predecir precios de viviendas basado en datos históricos. En este nivel, pude integrar conocimientos sobre programación, procesamiento de datos y teoría de IA para diseñar y poner en práctica soluciones completas.
Evaluación (Evaluar) Finalmente, en la etapa de evaluación, reflexioné críticamente sobre la efectividad de mis modelos y enfoques. Evalué el rendimiento de mis proyectos, revisando las métricas de error y ajustando los modelos según los resultados. También consideré los desafíos éticos de la IA, como el sesgo en los algoritmos y su impacto en la toma de decisiones.
Reflexión final: A lo largo del proceso, comencé en un nivel básico de recordar información y gradualmente ascendí a comprender, aplicar, analizar, crear y evaluar. El aprendizaje no ha sido lineal, sino más bien iterativo, con mucha revisión y mejora a medida que profundizaba en el tema. El nivel en el que me encuentro actualmente es en el análisis y la evaluación, ya que aunque tengo una comprensión más profunda de la IA, todavía hay muchos aspectos que seguiré explorando y perfeccionando.
