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La «Inteligencia Artificial, tal como Roger Schank nos muestra en su post cuando habla de «El físico británico Stephen Hawking eminente advierte que el desarrollo de máquinas inteligentes podría representar una grave amenaza para la humanidad. «El desarrollo de la inteligencia artificial completa (AI) podría significar el fin de la raza humana», Hawking dijo a la BBC …., por lo que nos sirve de correa de transmisión entre la investigación y la implementación directa de la educación.
Todo esto…
– Agentes adaptativos y agentes de toma de decisiones
– Aprendizaje y minería de datos
– Optimización y resolución de problemas
– bases de datos inteligentes
– Procesamiento de información multimedia
– Hombre / máquina de interacción
Los datos y aprendizaje automático: Decisión, Sistemas Inteligentes e Investigación Operativa departamentos.. están enteramente dedicados al campo «Inteligencia Artificial » y también puede ser un paso entre las interacciones entre «la robótica y la inteligencia artificial».
Este puente irá perfeccionando el conocimiento de los conceptos, modelos y herramientas de inteligencia artificial, la toma de decisiones y la investigación operativa…por lo que sus funciones pueden ir directamente hacia la educación, no la de siempre, por supuesto, sino en planteamientos disruptivos (learning is the work).
Coincidiendo con Pierre Levy: EML: A Project for a New Humanism. An interview with Pierre Lévy me pregunto ¿Cómo será el nuevo modelo y como será capaz de describir que nuestra forma de crear y transformar el significado, y que sea computable?….no tardará mucho, de eso podeis estar seguros.
Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.
Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA, por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.
Esto generará automáticamente los ecosistemas de las ideas que serán navegables con todas sus relaciones semánticas. Seremos capaces de comparar diferentes ecosistemas de las ideas de acuerdo a nuestros datos y las diferentes formas de clasificarlos. Seremos capaz de elegir diferentes perspectivas y enfoques…..(personalized learning and Social Learning)
Vamos a ser capaces de analizar y manipular significado, y allí radica la esencia de las ciencias humanas.
Estas operaciones que se harán de manera automatizada y significativa deberá proporcionarnos la suficente seguridad, transparencia y confiabilidad,… y lo hará si la sociedad quiere que así sea.
La gente tiene que aceptar su responsabilidad personal y colectiva. Porque cada vez que creamos un vínculo, cada vez que “al igual que” algo, cada vez que creamos un hashtag, cada vez que compremos un libro en Amazon, y así sucesivamente,… que transformemos la estructura relacional de la memoria comúny eso lleva, como venimos diciendo siempre, una responsabilidad y un compromiso.
Por lo tanto, también tenemos que desarrollar el PENSAMIENTO CRÍTICO Todo lo que encontremos en el Internet es la expresión de puntos de vista particulares, que no son ni neutrales ni objetivos, sino una expresión de subjetividades activas. ¿De dónde viene el dinero? ¿De dónde proceden las ideas? ¿Qué es el contexto pragmático del autor? etcétera…
Cuanto más conocemos las respuestas a estas preguntas, mayor es la transparencia de la fuente … y cuanto más se puede confiar y aún más si somos capaces a partir de estas respuestas, de pensar otras preguntas (así seremos mejores y haremos mejor a la sociedad).
Esta noción hace que la fuente de información transparente esté muy cerca de la mentalidad científica. Debido a que el conocimiento científico tiene que ser capaz de responder a preguntas como: ¿De dónde provienen los datos? ¿De dónde viene la teoría ? ¿De dónde proceden las subvenciones vienen? La transparencia es la nueva objetividad, si es que existe la objetivida, si es necesario que exista la objetividad…
Con la inteligencia artificial además de investigar llegamos a aspectos de toma de decisiones, liderajes…tanto en los aprendizajes coo en su relación con el trabajo…
- sistemas de información y de decisión,
- bases de datos web,
- sistemas multiagente,
- la minería de datos y el acceso a través del contenido de los documentos multimedia,
- televisión interactiva,
- ingeniería de producción,
También fuerza a campos más teóricos utilizados en la investigación de vanguardia en nuestros laboratorios como:
- modelización lógica
- teoría de la decisión
- aprendizaje simbólico y numérico,
- agentes adaptativos,
- modelización de sistemas complejos,
- optimización discreta o continua,
- la investigación operativa.
Estoy trabajando hoy, por lo tanto, no con la escuela o la universidad, sino para aprender!…
Existe un lema republicano que dice “ Dentro de los propósitos de “sacudir”, “gire a la izquierda”, “giro”. Si algo se rompe o si no entiendo algo, me vuelvo al funcionamiento anterior hacia el exterior para ganar la penetración en otro sistema, es la única manera que puedo ver por qué algo no está funcionando adecuadamente. A veces es porque el sistema operativo no se ajusta a las condiciones ambientales actuales. Al igual que con la pantalla quese rompe en una tormenta…. Y creo que es precisamente con lo que tradicionalmente se entiende por aprendizaje también así: La comprensión tradicional de aprendizaje no se ajusta a las condiciones ambientales actuales, hoy el aprendizaje es otra cosa“
La digitalidad define los principios, el sistema operativo, que se comunica con la empresa. Las comunicaciones son las relaciones sociales. En sentido estricto, consiste en una compañía de las comunicaciones, si las personas queremos aprender y necesitamos estar en red para ello… Y el conocimiento y el aprendizaje como la producción de conocimiento está ligado a estas comunicaciones y sus condiciones….
Pero no confundamos como dice Jane Hart el Social Learning con algo impuesto, encerrado en un LMS, forzados a ser controlados…. “, es por eso que la AI, nos permite esa libertad que tanto buscamos en nuestros espacios de aprendizaje y de trabajo, tanto personales como sociales…(PLE-PLN).
En el siglo 19, esto significaba conjunto de registros “cosas”, a tener en cuenta y ser capaz de utilizar en situaciones apropiadas. La “sustancia” aparece como el único contenido, pero no es la única, solamente, la única explícita. La transferibilidad a otras “sustancias” es cuestionable; autodidacta, auto-aprendizaje intencional autorizado improbable específicamente, difícil de conseguir y para muchos no tiene ni sentido como para Hawking dijo a la BBC …
Aprende de forma explícita cómo a aprender intencionalmente, ya está en el siglo 19 por Humboldt, y luego todo el siglo 20 exigió una y otra vez la educación progresiva – .. pero implementado de manera esporádica hasta hoy.
El contenido de aprendizaje explícito no sólo debe ser el tema de primer orden, sino también cómo se va a aprender. Aquí su significado es consciente ,siempre visto como “conocimiento socialmente ya existente” no desaparece, pero su importancia es relativa. Esto es necesario, porque sólo así se puede formar la nueva sociedad del conocimiento, porque sólo así significados pueden cambiar.
Y no es así, ya que por lo general se supone que primero tendrían que pasar años para aprender “sustancia básica” y sólo después de que serían capaces de aprender a aprender, se ejecuta en paralelo en el mismo lugar, y desde el principio (Inteligencia Artifical), partiendo de la investigación y llegando a la sociedad (learning is the work) con todo el proceso de la Educación Disruptivo.
¿Por qué aprender a aprender?, pero en realidad esto nunca se ha “enseñado”, y hemos aprendido con un aprendizaje de fina capa – por coincidencia, con los maestros demanera inusual o por los padres (académicas) – puede Alvin Toffler desde 1971 sigue siendo tan revolucionario:
El analfabeto del futuro no es el hombre que no sabe leer;
es el hombre que no ha aprendido a aprender.
(Herbert Gerjuoy (citado n .. Alvin Toffler) 1971)
La mala noticia es: Aprender a aprender – esto no es ya suficiente, ni siquiera por hoy, y sin duda menos para mañana. Para la Alfabetización del Siglo XXI,debemos ir más lejos, se e basa en los principios de la red. Estos determinan la comunicación, las relaciones sociales, incluyendo el conocimiento y el aprendizaje:
- Abierta
- cualquier lugar, en cualquier momento
- vinculados
- autodirigido
- personalizad
¿Y cómo podemos aprender asi?
El requisito formulado por el antropólogo cultural canadiense Michael Wesch :
En un mundo de información es casi ilimitado , primero tenemos que preguntar por qué, entonces permitir que el aprendizaje fluya y luego derivar naturalmenteen las necesidades que tenemos….
(Michael Wesch 2009)Es decir, que necesitamos para el siglo 21, un nuevo marco a partir del cual todo emana:
La habilidad más importante del siglo 21, es la capacidad de formarse de manera personal , y debido a ello, no es lo mismo para todo el mundo y por tanto el aprendizaje clásico debe desaparecer ya que ni tienen ni tendrá sentido.
Los alumnos no serán dirigidos por nadie en concreto, son ellos los responsables y por tanto los que adquieren el compromiso de aprender
(Georg Rückriem 2010: Aprendizaje y significado)Para hacerlo de manera autopersonal solo lo podremos hacer bien si utilizamos la investigación como metodología de aprendizaje apoyados en todo momento por la retroalimentación automatizada de la Inteligencia artificial, llegando a la implementación directo de lo aprendido.
Los sistemas inteligentes funcionan como aceleradores disruptivos…
Ya hace mucho que los Sistemas inteligentes y la Internet de las cosas es real y muchos, si no la mayoría, el silicio, el software, y los pedazos de la red están finalmente empezando a caer en su lugar. Pero el desarrollo de negocios creativos entre los desarrolladores de la tecnología no ha seguido el ritmo de sus innovaciones tecnológicas.Las herramientas tecnológicas pueden ser del siglo XXI, pero el pensamiento empresarial de las herramientas “creadores”, se ha mantenido con demasiada frecuencia en el siglo XX. Sin embargo, a pesar del considerable progreso en muchas áreas, el potencial de los sistemas inteligentes está todavía en gran parte sin explotar – potencialmente miles de millones, si no miles de millones de nodos podrían conectarse si la tecnología adecuada estuvien en su lugar.Así que lo que realmente se requiere para impulsar la innovación y los nuevos modelos de negocio de colaboración de los Sistemas Inteligentes?, y eso lo podríamos utiliza en una nueva manera de hacer las cosas, obviamente sería innovadora y muy disruptiva y serviría en educación, política, economía….
Ello condiuce a un cambio de las fórmulas de riesgo / recompensa para las alianzas y nuevas relaciones con Internet de las cosas: otra manera de ver las titulaliones e incluso cuestionarse su necesidad, el error como aprendizaje, la retroalmentación al instante (sincron) como algo totalmente normalizado….
Para ello utilizaremos tres elementos interrelacionados: una visión de cómo las redes de colaboración impulsarán la innovación “catalizador” para ayudar a los aprendices, clientes, trabajadores…en su enfoque más personalizado y socializador; una plataforma para organizar la creación de valor que provee un impulso para reducir el esfuerzo, apoyado por herramientas en la nube de la web 2.0, lo cual lo hará todo más creativa, colaborativo y cooperativo… lo que las personas que intervienen tengan que hacer; y fserá cuando los facilitadores de relaciones e incentivos traten de persuadir y ayudar a lo que ejercen estos procesos, lo que nos va a permitir que el ecosistema de desarrolladores sea serio y de calidad y realmente puedan escalar totalmente y aportando nuevas creaciones de valor y de sistemas de suministro. ….
Todo ello nos llevará a realizar nuestras tareas de todo tipo, del de el trabajo al aprendizaje, de manera más automatizada y por tanto “desmitificando” por una parte la mal llamada cultura del esfuerzo y por otro un mayor dinamismo y mejoras en todo lo que necesitamos hacer….
En este momento, si nos fijamos en todo lo que está sucediendo a nuestro alrededor, estamos en el, lo que yo llamaría, tercera ola de la innovación con el advenimiento de la Internet y esta onda en particular, va a ser muy interesante. Estamos pensando en la conexión de todo lo demás en el mundo de la internet “.“Para las organizaciones esto significa un nuevo tipo de sujetos que entran en escena, que l tendrán que conectarse a su organización en todo momento, las 24 horas del dia y los 365 días del año a la velocidad que ellos quieran (no como ahora que nos lo da el sistema), pero también denen manejar la gestión de los dispositivos y los datos.
“Tenemos que ser capaces de obtener los datos inmediatamente y de manera (ubícua, no importa eni el momento, ni el lugar…) y hacer un análisis de forma dinámica ya que los datos se están moviendo de nuevo, a aprtir de nuestra localización y/o registro…
Tratar de llegar a un acuerdo para alcanzar un nuevo paradigma de desarrollo rápido es todo un desafío en un mundo globalizado, donde se contraponen los intereses de los países soberanos y el paradigma globalizado que corresponde a la sociedad.
Estos esfuerzos, en particular tanto en el aprendizaje, como nuestras perspectivas en su relación con el trabajo (learning is the work), nunca van a converger, para ofrecer a los usuarios las posibilidades de colaboración primero, y de cooperación después de colaboración, con o sin guías imparciales y abiertas en su coordinación, o no..
¿Podemos saber que motores de búsqueda, que canales…l son los adecuados para los aprendices, para cualquier persona que lo necesite (sin tener que obtener una vista previa de cada uno)? ¿Hay alguna información sobre quién más los ha utilizado y qué tan efectivas eran? ¿Cómo podemos enviar comentarios acerca de los recursos que utilizamos, tanto a otras personas, organizaciones que publican o que establecen feedback? ¿Hay alguna manera de agregar esta información para mejorar la detectabilidad?…
Registrar los aprendizajes, los canales de búsqueda, de retroalimentación, los parocesos de learning is the work, …. van más allá de los metadatos y descripciones, esta información incluye los datos de uso, comentarios, clasificaciones, gustos, etc; a esto le llamamos paradatos. Proporciona una línea de tiempo de metadatos-una corriente de datos de la actividad sobre un recurso de aprendizaje. Permite la construcción de mejores herramientas de descubrimiento (búsqueda, sistemas de recomendación), pero no es un motor de búsqueda, un repositorio, o un registro en el sentido convencional.
El mismo Clay Shirky nos conduce a una “educación” disruptiva, una educación social, del tiempo libre, diferente de la estandarizada y constreñida de la actualidad…, si bien es cierto que como es lógico siempre habrá críticas y opiniones diferentes a este tipo de Educación asociada en parte, al Connctivismo de George Siemens y a su poca “academicidad” que sugiere, ya que no se acopla a los estándares de las políticas educativas de los estados y gobiernos…http://www.tonybates.ca/2012/03/01/some-critical-reflections-on-moocs/ Críticas de Clark Quin , lo que hace que a veces se confundan los términos y las acciones….creo que seguimos equivocandonos, tanto en querer unir los aprendizajes formales, no formales e informales, como a veces querer juntarlos: Los aprendizajes lo son per se, son inclusivos, personales y colectivos..y calificarlos es hacer REDUCCIONISMO a cualquier otro planteamiento….…es por todo ello que estaría bien que en el http://www.edgex.in/resources.html EDGEX The Disruptive Educational Research ConferenceNunca serán ESTÁNDARES DE METADATOS, ni de datos paralelos o PARADATOS, Tampoco tratamos de armonizarlo, uniformalizarlo, construir un entorno cerrado para que solo podamos acceder nosotros, eso sería un contrasentido con nuestros planteamientos en la EDUACIÓN DISRUPTIVA (learning is the work) por lo que hacerlo sería destruir antes de arrancar en el proceso.l. Pasaremos de la TAXONOMÍA A LA FOLCSONOMÍA conhashtags simples y metadatos en cualquier formato, según las necesidades del momento, del contexto.
Estamos en la época de la FOCALIZACIÓN DE INTERESES, a mi ya no me interesa todo el LIBRO, solo algunas partes que necesito y eso me pasaba hace ya muchos años y no sabía gestionarlo, siempre me ha ocurrido, pero ahora puedo gestionarlo perfectamente, tengo herramientas que me lo facilitan, para mi Internet y los artilugios que tenemos, son como miel caída del cielo, pero no por ellas mismas, sino porque se adaptan completamente a mi manera de ser y de pensar y no solo eso, sino también de hacer las cosas….Antes me veía raro con los demás, ahora soy capaz de gestionar diferentes cosas en un solo momento y ver la realidad global que hay a mi alrededor…una “pasada”…Por eso me encanta la conversación con público, puedo leer en sus gestos, en sus moimientos lo que quieren en cada momento y así modificar mi CONFERENCIA hacia los derroteros que se están desarrollando en ese instante y para ello me valgo de TWITTER, por ejemplo…hace poco eso me era imposible.Incluso pienso a veces que no se mantener una conversación al uso, es posible, pero si se entrar en la dinámica de lo que quieren los demás, de eso estoy seguro y lo he demostrado claro…(Juan Domingo Farnós)
Si logramos seducir a los demás y de convertir lo que tenemos en algo que responda a las necesidades del otro, lo lograremos…ese es un mensaje perfecto para la sociedad y la educación de hoy.Parece que la educación va a ser en las redes y no será sobre el conocimiento. Será acerca de ser exitoso en las relaciones, , cómo construir la confianza, la manera de cultivar la prudencia y la capacidad de recuperaciónEn la Educación tenemos que producir un ser humano competente en el cambio de las realidades y en hacer frente a los cambios…., lo demás vendrá por añadidura..las obligaciones que las personas crean para sí mismas son más fuertes y psicológicamente más vinculantes que las instrucciones dadas por otra persona, por tanto siempre podemos superarnos..Utilizaremos Twitter, facebook, Linkedin, youtube, instagram….y todo aquello que en nuestro procesos de trabajo-aprendizaje nos sirva para estar actualizados al momento y dar a conocer nuestros progresos, eso si, sin preocuparnos en cada momento donde establecer nuestros REGISTROS. ya que esto lo tendremos en APLICACIONES Y APIs, de manera automatizada, y especialmente de manera móvil (mobile learning), con smartphones, tabletas, wareables….No podemos ni debemos perder tiempo en reuniones tediosas e innecesarias, en trabajo farragosos con PCs, que se cuelguen, necesitamos grandes redes…sateilitales, holográficas…que permitan una automatización “normalizada”, que de una vez por todas sea “invisible y natural….
Para famoso investigador del MIT Media Lab y el empresario David Rose ‘objetos encantados’ es la forma preferible de relacionarse con la tecnología digital, los otros tres son “terminales del mundo (pantalla)”, “prótesis”, y “robots sociales
Considerando que el corto impacto a largo plazo de la Inteligencia Artificial depende de quien lo controla, el impacto a largo plazo depende de si se puede controlar o no, y más importante todavía: si seguirmeos con los sistemas jerarquizados verticales, o si optaremos por maneras Abiertas, inclusivas y ubícuas, por medio de redarquóas transversales, confiables y por tanto transparentes
Necesitamos para ello desarrollar un acompañamiento con de servicios colaterales automatizados, los cuales puedan retroalimentarse también de manera automatizada, lo cual hará que nos podamos dedicar a otras tareas lo que ampliará y mejorará nuestro radio de aprendizaje, trabajo, ….
Debemos mantenernos continuamente en estado de Beta y preguntándonos: ¿Quién? ¿Qué? ¿Dónde? ¿Cuándo? ¿Por qué? Y ¿Cómo?
Los proyectos están integrados en entornos prácticos totalmente (por lo que ya estamos en un estadio superior “META” ya que estamos implementando aplicaciones directas tanto del learning is the work (Educación Disruptiva) como cualquier otro planteamiento más generalizado que necesite lanueva sociedad y que requiere un enfoque multidisciplinario, con lo que todo gira Ellos giran en torno a cuestiones específicas y detalladas.
La Internet de las cosas, el mundo conectado, una especie de Smart universal… Todos estos términos indican que el número de dispositivos conectados , comunicados a través, y en la construcción de relaciones a través de Internet, por lo que ha superado el número de seres humanos a través de Internet.
Pero, ¿qué significa esto realmente? ¿Se trata de la cantidad de dispositivos, y qué dispositivos? Se trata de los datos, tanto de datos, captados tan rápido, tan dispares, que construirán grandes datos actuales y que serán parecidos a los datos diminutos,..
Necesitamos evidentemente un registro, como ya hemos dicho, pero no solo para que cualquiera los pueda utilizar, si no para poder buscar de nuevos a medida que lo vayamos necesitando con un medio de monitoreo y aseguramiento de riesgos, que será posible gracias a la tecnología móvil y la capacidad que pueda aportar la inteligencia artificial, la robótico, los instrumentos wereables… floreciente para analizar grandes cantidades de datos en bruto.
La cuarta etapa de la Revolución Industrial está sobre nosotros debido a la integración de gran envergadura, acelerado por la Internet de las cosas, de Tecnología Operacional (OT) y Tecnología de la Información (IT). Esto crea oportunidades completamente nuevas como resultado de nuevas combinaciones de trabajo mental, físico y mecánico mediante la integración de los internautas, sensores y sistemas embebidos.
Por otro lado no hay duda de que el modo de investigación-acción de aprendizaje basado en la investigación es uno de los enfoques más importantes que valida la investigación en el aula y la investigación profesional en el puesto de trabajo de los docentes en las escuelas y colegios, y por supuesto, en esta nueva sociedad, la de los APRENDICES.
De hecho, la investigación acción la podemos apoyar a través de planes de investigación aplicada. Sin embargo, el proceso cualitativo de investigación-acción se considera en general no ser tan sistemático en comparación con las metodologías experimentales positivistas más tradicionales. Proponemos un enfoque más experimental sistemático y transparente para apoyar a los aprendices, docentes,…. con la lógica de un conjunto de herramientas de desarrollo profesional para ayudar a los andamios y enriquecer la investigación sistemática. Los sistemas de pensamiento de un paradigma conversacional de la ciencia de la auto-organizados-Learningse ha aplicado a un paradigma de investigación-acción para la que el conjunto de herramientas serán diseñadas, proponiendo un marco de actuación pedagógico personalizado, nunca generalizado ni estandarizado.
Todo diseño de un entorno de aprendizaje conversacional” lo podemos incluir en la teoría del aprendizaje basado en el “constructivismo conversacional” que proporciona una nueva visión de la comprensión de la relación entre el pensamiento y el aprendizaje.
Investigar procesos de acción-reacción entra en un proceso de sistemas de pensamiento, que Elliot (1991) describe como un ciclo de desarrollo profesional de la acción-reflexión que determina el proceso de gestión del cambio cualitativo de cómo el profesor puede experimentar con su plan de estudios. Por lo tanto, consideramos que la investigación-acción para tener un proceso de pensamiento crítico que pone el investigador de la acción en una reflexión sobre la práctica como una forma de auto-indagación sistemática (McMahon (1999)) a partir del cual los emplearmos las herramientas síncronas y asíncronas de la web 2.0, de la inteligencia artificial….
Una praxis Esta metodología de investigación-acción-reacción proporciona una base experimental basada en el trabajo que generalmente busca evidencias cualitativas que demuestran una mejora en el propio desarrollo profesional y la situación de trabajo, objetivo en contraposición al paradigma experimental positivista más tradicional que busca leyes generalizables a través de la prueba de hipótesis (Coombs & Smith, 2003).
Por tanto buscaremos la calidad de alumno-aprendizaje que emplea un proceso de andamiaje- pensamiento crítico y que podamos explicarlo en términos de que el alumno sea capaz de gestionar sistemáticamente su propia provocación en forma de experiencias que se consideren auto-organizados. Desde este punto de vista pedagógico, el conocimiento se considera como relativo a través de reflexiones de tecnologías asistidas enfocadas, interpretadas y producidas por la persona en forma de conversaciones de aprendizaje internos significativos.
Técnicas de evaluación de investigación-acción-reacción a menudo implican el mantenimiento de una biografía de aprendizaje reflexivo de los principales eventos del proyecto como un medio de revisión de la gestión de proyectos y la auto-evaluación de las lecciones importantes aprendidas a medida que se experimentaron en el puesto de trabajo.
Los sistemas de información y tecnología de comunicación de software (TIC) también ofrecen una potente gama de herramientas de aprendizaje reflexivo para apoyar el investigador y pueden ser a la vez comprendidos y evaluados para la eficacia contra los criterios de diseño pedagógico de un sistema de obtención de conocimientos…
La idea de que la tecnología puede apoyar la reflexión de investigación-acción-reacción y la evaluación también fue discutido por Coombs (1997, 1997a) y vinculado a la evolución europea en la adopción de la telemática como entorno de aprendizaje reflexivo. Podemos pensar en diseñar una pequeña gama de las plantillas de conversación s para apoyar la gestión de proyectos de investigación-acción-reacción, pero todos funcionan en común como andamios de pensamiento crítico dentro del nuevo paradigma conversacional que construimos, tanto de manera física y/o presencial, como de manera virtual (Internet-Redes Sociales).
Se ha hablado del aprendizaje supervisado/no supervisado, asi como de la investigación realizada de manera “oficial” o a la manera que la sociedad de hoy entendería mejpor, es decir, rigurosa, pero más apaegada al “suelo” a los contextos, a los escenarios de aprendizaje presenciales, virtuales, internet…. pero la combinación de estos dos tipos de aprendizaje seria posible en los sistemas inmunológicos artificiales de manera ideal la defensa frente a los microorganismos está medida por las reacciones tempranas de la inmunidad innata y las respuestas tardías de la inmunidad adaptativa.
La principal diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado es que el no supervisado no se necesita tener conocmiento anticipado o relacionado con el problema a resolver mientras que en el supervisado se proporciona información adicional como las entradas y salidas del problema.
El aprendiz establece prioridades en el momento de tomar unas decisiones y no otras. Conocer mejor cómo leen el contexto global esos estrategas y determinan el peso de cada condición en su proceso de decisión. Estudiar las competencias sociales de los aprendices para ajustarse al contexto de aula. Los aspectos vinculados por una parte a la identidad del sujeto, sus metas, finalidades, intereses, expectativas y por otra parte a las emociones, a la cognición cálida. Esa percepción influye en sus decisiones.La construcción de conocimiento estratégico a través del diálogo y el ajuste a uno mismo Se interioriza el habla de los demás, hablamos similar a como los otros nos hablan, estableciendo diálogos internos de distinta extensión y calidad. Esta asimilación es selectiva y parece depender del clima emocional que envuelve la interacción. La internalización de las expectativas, metas y modelos adultos se produce fácilmente cuando la relación con éstos es de apoyo emocionalmente positiva, mucho más que cuando es severa y basada en la crítica.
Y estas nuevas demandas de principios promueven nuevas nuevas habilidades – tanto de y en los individuos y de y en las organizaciones….
Pero para tranquilizar a Hawquing y no darle siempre la razón a Roger Schank….
En cualquier campo, ya sea profesional o la educación, la inteligencia eslo mmás importante. Uno de ellos no debe de haber oído las palabras como Inteligencia Artificial, en contraste con la inteligencia humana. La tecnología está surgiendo día a día, los científicos están cada vez más interesados en hacer algo innovador. Como la inteligencia artificial y robots no son tan se crean tales unidas, computadoras y máquinas que son sinónimos de los seres humanos y animales por los esfuerzos empleados juntos. Por robots defecto se acuñó como «inteligente», como se utiliza la aplicación para su movimiento, y robots inteligentes pueden desarrollarse mediante el empleo de la Inteligencia Artificial (IA). Es importante función es la de añadir un poco de humano como cualidades de la robótica. Podemos encontrar esta analogía en muchas cosas como juguetes, tales como mascotas robóticas. Hay otras fuerzas que están en favor de la combinación de estas dos fuentes con el fin de tener productos completa. Para saber la diferencia entre la inteligencia artificial y la inteligencia humana, vamos a profundizar las raíces!
Inteligencia Humana: La inteligencia humana es algo natural, no artificial está involucrado en ella. En todos los campos, la inteligencia es algo percibido de manera diferente y adquirida de forma diferente. Más específicamente, la inteligencia humana es algo relacionado con la adaptación de varios otros proceso cognitivo para tener entorno específico. En la inteligencia humana, la palabra «inteligencia» juega un papel fundamental ya que la inteligencia está con ellos todo lo que es necesario meditar y hacer un plan paso a paso para realizar determinada tarea. Es una bendición natural que es con los humanos desde su nacimiento y nadie puede reemplazarlo excepto DIOS.
Inteligencia Artificial: La inteligencia artificial está diseñado para añadir humana como cualidades en máquinas robóticas. Su función principal es hacer que los robots una buena mímicas de los seres humanos. En resumen podemos decir que se trata básicamente de trabajo para hacer una buena robots de copiadora de los seres humanos. Los investigadores están todo el tiempo ocupado en hacer una mente que puede comportarse como una mente humana, que están poniendo esfuerzos en hacer esta tarea ahora un days.Weak AI es el pensamiento enfocado hacia el desarrollo de la tecnología dotado de llevar a cabo movimientos pre-planifica en base en algunas normas y la aplicación de éstos para alcanzar un determinado objetivo. Fuerte AI está emergiendo tecnología que puede pensar y funcionar igual que los humanos, no sólo imitar el comportamiento humano en un área determinada.
¿Cuál es la diferencia real subyacente? Mediante la combinación de ambas definiciones desde el túnel de la tecnología, podemos decir que la inteligencia humana funciona de forma natural y hacer un cierto pensamiento mediante la adición de diferentes procesos cognitivos. Por otro lado, la inteligencia artificial están en la manera de hacer un modelo que puede comportarse como seres humanos que parece imposible, porque nada puede sustituir una cosa natural en una cosa artificial.
Mientras que las reivindicaciones de los primeros visionarios que AI pronto superará a la inteligencia humana (expresado como la prueba de Turing) ahora parece grandioso, y el campo en sí ha pasado por varios ciclos de auge y caída, medio siglo de investigación en IA, no obstante ha tenido muchos aplicaciones prácticas en todas las áreas de la vida moderna, la educación incluido.
En la educación, algunas de estas aplicaciones incluyen el reconocimiento de voz, reconocimiento de escritura, sistemas inteligentes de tutoría, evaluación de la escritura y el apoyo informático de aprendizaje colaborativo utilizando estudiantes simulados. Mientras que la IA en la educación no es probable que reemplace los maestros, es inevitable que matizar su papel. Cuando aceptada por los educadores, la IA puede ayudar a que las aulas estadounidenses del futuro más dinámico, centrado en el alumno y creativamente estimulante.
La historia de AI demuestra que los investigadores han logrado avances en la meta más estrecha de la creación de «programas informáticos inteligentes», incluso si el objetivo más amplio de la creación de máquinas similares a las humanas hasta el momento ha sido difícil de lograr.
La Inteligencia artificial simbólica y neural investigación redes han ambas dirigidas a los sistemas inteligentes, pero sus puntos de partida han sido muy diferentes. La IA simbólica se ha centrado en la cognición de alto nivel, la manipulación de símbolos, razonamiento y planificación, mientras que la investigación de redes neuronales ha estudiado la percepción y el aprendizaje. Ellos están profundamente arraigadas en las redes neuronales tradición: procesamiento distribuido en paralelo, representaciones analógicas y se centran en el aprendizaje a partir de datos del mundo real. Sin embargo, a diferencia de la mayoría de las redes neuronales actuales, la nueva generación de redes se basa en fenómenos dinámicos emergentes que se corresponden con los símbolos, encuadernación papel y la manipulación de las representaciones estructuradas. En otras palabras, estamos abordando nuevamente los mismos problemas que la IA simbólica pero esta vez estamos firmemente cimentados en los datos y el aprendizaje del mundo real.
Impulsado por las revoluciones en la educación y en la tecnología, la naturaleza misma del trabajo habrá cambiado radicalmente, pero sólo en las economías que han optado por invertir en la educación, la tecnología y la infraestructura relacionada.
La carrera entre la automatización y el trabajo humano es ganado por la automatización, y el tiempo que necesitamos moneda fiduciaria para pagar el alquiler / hipoteca, los seres humanos se caerá del sistema en masa ya que este cambio tiene lugar … Las zonas de seguridad son los servicios que requieren locales esfuerzo humano (jardinería, pintura, cuidado de niños), el esfuerzo humano distante (edición, coaching, coordinación) y de alto nivel de la escuela de pensamiento / relación. Todo lo demás cae en el medio ambiente rico en blancos de la automatización.
Bryan Alexander, consultor de tecnología, futurista, y miembro senior del Instituto Nacional para la Tecnología en la Educación Liberal, escribió: «El sistema educativo no está bien posicionado para transformarse y ayudar a los graduados de la forma que puede»
La Inteligencia artificial pues, es el nexo de unión entre la investigación teoríco-práctica (praxis) y su implementación en el learning is the work…
juandon. Innovación y conocimiento 
