En la sesión del viernes 3 de octubre, la Comunidad IA, Jesús L. Vivanco presentó avances de una investigación en curso sobre la relación entre ciencia de datos y procesamiento de imágenes, con foco en cómo trasladar estos conceptos al aula. El punto de partida fue una preocupación compartida: el despliegue acelerado de herramientas de IA desborda los tiempos de actualización docente, en especial en lo relativo al diseño de evaluaciones y sesiones de aprendizaje. 

El ponente describió, con ejemplos, el funcionamiento de sistemas que detectan y clasifican objetos a partir de imágenes, enfatizando la transformación de lo visual en representaciones numéricas (vectores, matrices, patrones). A partir de ello, propuso una ruta didáctica que vincula geometría y estadística para aproximar a las y los estudiantes a los principios de estos algoritmos sin exigir una axiomatización exhaustiva, privilegiando actividades que hagan visible el paso del dato a la imagen y viceversa. 

Desde su experiencia, Vivanco narró la transición de entornos como R hacia Python y el trabajo con bases de datos, así como el uso de generadores de imágenes en clase para abrir discusiones sobre “cómo” se produce el resultado y no solo “que” el resultado exista. Advirtió que el énfasis exclusivo en la operación de las herramientas puede consolidar sesgos y empobrecer procesos cognitivos, por lo que planteó la necesidad de cultivar explicaciones, justificaciones y lectura crítica de salidas algorítmicas. 

Un eje central fue el ejercicio de reconstrucción de imágenes: tratar una imagen como conjunto de puntos, estudiar su tratamiento estadístico y luego reconstruirla para comprender nociones como representación, compresión y error. Este “viaje de ida y vuelta” permite diseñar tareas evaluables donde el estudiantado argumenta decisiones, documenta procesos y reflexiona sobre trazabilidad y calidad del dato. 

En cuanto a su investigación, el ponente indicó que ya completó la revisión de literatura y el diseño del instrumento, y que la siguiente etapa será validar la propuesta en una clase piloto, observando si mejora la confianza explicativa del alumnado respecto al funcionamiento de estos sistemas.

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