juandon
El machine learning, el aprendizaje automatizado, va a condicionar y mucho el aprendizaje de hoy y más el de mañana, es por eso que os dejo cuatro artículos que he escrito al respecto y que son fruto de las investigaciones que ya conoceis, su deriva lógica que nunca irán de manera aislada si no que están dentro de la EDUCACIÓN ABIERTA, INCLUSIVA, UBÍCUA, en la que siempre nos basamos pero que como es lógico va evolucionando de manera permanente y continuada.
Las tendencias actuales en aprendizaje automático, análisis de datos, aprendizaje profundo e inteligencia artificial, sin embargo, complican las cuentas psicológicas centradas en el ser humano sobre el aprendizaje. Las teorías de aprendizaje más influyentes de hoy son las que se aplican a cómo las computadoras “aprenden” de la “experiencia”, cómo los algoritmos están “entrenados” en selecciones de datos y cómo los ingenieros “enseñan” a sus máquinas a “comportarse” a través de “instrucciones” específicas.
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 suficiente seguridad, transparencia y confiabilidad,… y lo hará si la sociedad quiere que así sea.
La transformación es el cambio de una o muchas variables en el estudio.
Se transforman variables, por ejemplo, al remplazar los valores originales por logaritmos (transformación logarítmica). Frecuentemente los datos que son obtenidos no se ajustan a una distribución normal, por lo cual es inapropiado el ejecutar pruebas paramétricas
Muchas variables no se comportan de forma lineal o aritmética, por ejemplo las abundancias siguen un patrón exponencial.
Con el personalized learning y el machine learning, proyectamos escenarios de aprendizaje!!!
https://juandomingofarnos.wordpress.com/2017/08/12/con-el-personalized-learning-y-el-machine-learning-proyectamos-escenarios-de-aprendizaje/ (Juan Domingo Farnós Miro)
Machine learning: ¿personalized learning automatizado?
https://juandomingofarnos.wordpress.com/2017/08/30/machine-learning-personalized-learning-automatizado/ (Juan Domingo Farnos Miro)
Conocimiento y aprendizaje híbrido: el futuro,… machine learning y personas.
https://juandomingofarnos.wordpress.com/2017/12/02/conocimiento-y-aprendizaje-hibrido-el-futuro-machine-learning-y-personas/ (Juan Domingo Farnos Miro)
El MACHINE LEARNING vs MOBILE LEARNING: medios para encumbrar el personalized/social learning en el nuevo paradigma…
https://juandomingofarnos.wordpress.com/2017/12/03/el-machine-learning-vs-mobile-learning-medios-para-encumbrar-el-personalized-social-learning-en-el-nuevo-paradigma/ (Juan Domingo Farnos Miro)
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