3.1 UD3P1 ÁRBOL DE TOMA DE DECISIONES

CRITERIOS DE EVALUACIÓN
▪ CA3.3: Comprender las formas básicas de representación interna de los datos en los sistemas computacionales, y la problemática de representar el conocimiento del mundo real.
▪ CA3.4 : Comprender el concepto de algoritmo para resolver problemas y diferenciarlo del concepto de algoritmo para aprender un modelo a partir de datos.

Rúbrica de Evaluación

**Excel**. (2023). Rúbrica 4ºIA CA3.3/3.4 [Elaboración propia]. Microsoft Office Professional 2021

1: No cumple con los requisitos del criterio de evaluación.
2: Cumple parcialmente con los requisitos, pero de manera insatisfactoria.
3: Cumple satisfactoriamente con los requisitos del criterio de evaluación.
4: Cumple excelentemente con los requisitos del criterio de evaluación, mostrando un alto nivel de comprensión, habilidades de comunicación, trabajo en equipo (si procede), gestión del tiempo, creatividad e innovación.

¿Qué vamos a hacer hoy?

Hoy vamos a pasarlo bien, en esta ocasión aprendiendo cómo los ordenadores toman decisiones utilizando árboles de decisión. Un árbol de decisión es como un juego de preguntas y respuestas que, siguiendo un camino paso a paso, siempre llega a una conclusión.

Construiremos nuestro propio árbol de decisión con animales conocidos para entender dos ideas clave:

Que un árbol es una forma de representar información de manera simbólica.
Que seguir sus ramas es un algoritmo: una secuencia de pasos para resolver un problema.

Al terminar, comprenderás mejor cómo “razonan” los ordenadores y por qué los algoritmos son tan importantes en la Inteligencia Artificial.

Glosario

Algoritmo: Conjunto de pasos ordenados que permiten resolver un problema o tomar una decisión. En el árbol de decisión, seguir cada rama paso a paso es un algoritmo.
Árbol de decisión: Representación gráfica de un proceso de razonamiento. Cada nodo (pregunta) lleva a una rama (respuesta), que finalmente termina en una hoja (resultado o decisión).
Nodo: Punto del árbol donde se plantea una pregunta o condición que permite seguir por una rama u otra.
Rama: Camino que conecta un nodo con otro o con una hoja, según la respuesta a la pregunta.
Hoja: Punto final del árbol donde se obtiene la decisión o resultado (ejemplo: “Es una oveja”).
Representación simbólica: Forma de expresar la información con símbolos, esquemas o diagramas, en lugar de datos numéricos. El árbol es un ejemplo de representación simbólica.
Datos: Información que se utiliza para tomar decisiones. En este caso, pueden ser las características de los animales (tienen cuernos, cuello largo, viven en el agua, etc.).
Clasificación: Proceso de organizar objetos o ideas en grupos según unas características comunes. El árbol de decisión clasifica los elementos en categorías.
Resolución de problemas: Proceso de aplicar un algoritmo o un método para llegar a una solución.
Aprendizaje automático (Machine Learning): Rama de la IA en la que los algoritmos aprenden de los datos y se van ajustando con nuevas experiencias. Diferente al árbol fijo, que no cambia salvo que lo modifiquemos manualmente.

🌳 Enunciado: Construimos un Árbol de Decisión

Objetivo

Vas a descubrir cómo funciona un árbol de decisión, una herramienta que usan los ordenadores para tomar decisiones paso a paso. Con esta actividad aprenderás a representar información de manera simbólica y a aplicar un algoritmo sencillo.

Pasos de la práctica

Comprende el reto
Un árbol de decisión es como un juego de preguntas y respuestas que siempre termina en una conclusión.
Ejemplo:
Llueve → SI → cojo paraguas;
→ NO→ no cojo paraguas.
Tu misión será crear un árbol que pueda adivinar un animal a partir de unas preguntas.
Analiza tu banco de datos
Se os dará un banco de datos con imágenes de animales, escribid 2 o 3 características de cada animal.
Pista: pensad en rasgos que ayuden a diferenciarlos (ej.: “mamífero», «acuático», doméstico”…).
Diseña el árbol
- Nodos = preguntas (ej.: ¿vive en el agua?).
- Ramas = respuestas posibles (sí / no). Todos los sis para un lado y todos los nos para el otro.
- Hojas = la conclusión o animal final (¡Es una oveja!).
  Dibujad vuestro árbol en una cartulina grande, o creadlo con post-its, rotuladores u otros materiales.
Ponlo a prueba
- Una persona del grupo piensa en uno de los animales elegidos.
- Otra persona va siguiendo el árbol de decisión, contestando a las preguntas hasta llegar al resultado.
- Comprobad si el árbol “acierta” siempre.
Comparte y reflexiona
Presentad vuestro árbol a la clase. Explicad cómo funciona y responded:
- ¿Qué preguntas os resultaron más útiles para diferenciar animales?
- ¿Qué pasaría si añadimos un nuevo animal (por ejemplo, una cabra)?
- ¿Por qué este árbol es un algoritmo fijo y no un sistema que aprende?