Juan Domingo Farnos
 
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Si como científicos de la cognición trabajamos en TI, una industria que actualmente tiene una gran necesidad de personas educadas que comprendan cómo las personas interactúan con la inteligencia artificial y los sistemas automatizados, como diseñadores de interacción, arquitectos de usabilidad, programadores, desarrolladores de sistemas, estrategias de poder o, después de algunos años, como administradores de proyectos.
 
 
Si aprendemos métodos para estudiar y moldear el pensamiento, la memoria y la acción tanto para los humanos como de las computadoras, la educación también te capacita para diseñar la interacción entre las personas y la tecnología.
 
En Inteligencia Artificial (AI) exploramos el pensamiento informático. En neurociencia, observamos lo que está sucediendo en el cerebro. Cuando conectamos lo que nos sucede con lo que sucede en una computadora, el pensamiento se convierte en un híbrido en el que nuestro pensamiento excede los límites entre psicología, cultura, biología y tecnología.
 
Se puede ir por un sistema híbrido, donde nos dividimos las funciones entre el ordenador y la intervención de las personas humanas sobre la base de lo que cada uno de nosotros hacemos bien, …
 
Tales sistemas podrían desarrollar no sólo el aprendizaje de habilidades, pero el meta-aprendizaje o de aprender a aprender. Profesores reales pueden desarrollar este y modificarlo (si bien es cierto y raro), y sin embargo, es probable que sea la mejor inversión. En mi aprendizaje basado en la actividad, le sugerí que poco a poco los alumnos deben hacerse cargo de la elección de sus actividades, a desarrollar su capacidad de convertirse en autodidactas. También le sugerí cómo podría ser en capas en la parte superior de experiencias regulares de aprendizaje. Creo que esto va a ser un área interesante para el desarrollo de experiencias de aprendizaje que son escalables, pero realmente desarrollan los estudiantes para los tiempos venideros.
 
Hay más: normas pedagógicas, modelos de contenido, modelos con alumnos, etc, pero finalmente estamos consiguiendo ser capaces de construir este tipo de sistemas, y debemos ser conscientes de cuáles son las posibilidades”.
 
 
Con todo ello la personalización por las tecnologías digitales (algoritmos) sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y es aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.
 
En los ultimos tiempos se están dando sos corrientes referentes al Big data y a a los Algoritmos (Inteligencia Artificial), los que predicen que significaran la “visualización” de una época con rayos y truenos, que nos tendra vigilados permanentemente ” Un artículo del periodista holandés Dimitri Tokmetzis demostró el año pasado hasta qué punto esto puede ir en los datos de montaje de retratos compuestos de lo que somos. Google sabe lo que busca y puede inferir no sólo qué tipo de noticias que lees en un domingo por la mañana y qué tipo de películas prefieres un viernes, qué tipo de porno que probablemente nos gustaría mirar y dejarnos boquiabiertos en la noche del sábado , lo que ha hecho que los bares y restaurantes cierren”….
 
La propuesta de Bentham para una Máquina total de la visibilidad puede ser menos significativa a la tesis de los universos de datos emergentes que sus contribuciones a la moral del utilitarismo y su supuesto de que se puede medir nuestro bienestar.
 
Estamos hoy en la clase difusa del pensamiento calculador y comparaciones cuantitativas insta a que el utilitarismo, tal razonamiento no se basa en el trabajo de visibilidad a hacer. Más bien, eso depende de algoritmos de análisis, qui a su vez depende de la presa de los algoritmos silenciosos –los que convierten en silencio nuestro comportamiento en una avalancha de datos. (son la metafora de los presos alrededor que se pusieron alrededor de una torre de vigilanca para ser visualizados, hasta que estos alcanzaron la manera de evitarlo( estos eran los algoritmos)…., lo que nos conducirá a la resolución de problemas, tanto en sus procesos como en su evaluación:
 
 
 
Para ello utilizaremos el pensamiento computacional como un concepto de resolución de problemas. Es un pensamiento especial que nos permite comprender un problema complejo y desarrollar posibles soluciones. Soluciones que pueden presentarse de forma que un ser humano, una computadora o ambos puedan entender. Pero el pensamiento computacional se puede describir desde una comprensión muy estrecha o muy amplia.
 
En la comprensión estrecha, el pensamiento computacional contiene cuatro conceptos clave:
 
          a-Descomposición: que podría dividir un problema o sistema complejo en partes más pequeñas y manejables
 
          b-Reconocimiento de patrones – que se refiere a buscar algo uniforme alrededor y en un problema
 
          c-Abstracción: lo que significa centrarse en la información importante e ignorar detalles irrelevantes
 
          d-Algoritmos: se refiere al desarrollo de soluciones paso a paso para un problema o la preparación de reglas para resolver un problema
 
Las cuatro piedras angulares son igualmente importantes. Se pueden entender como estar en un taburete. Si falta uno, se produce un. cotocircuito en el procesoEl pensamiento computacional significa dominar estas cuatro técnicas.
 
Por lo tanto, el pensamiento computacional no es lo mismo que la programación. Tampoco es un concepto de pensar como una computadora, porque una computadora no puede pensar. Solo hace lo que el programa dice que debería hacer. Pero el pensamiento computacional puede permitirnos saber qué decir a la computadora para que realice una determinada acción. Sin embargo, las habilidades que se encuentran detrás del concepto de pensamiento computacional también se pueden usar en una serie de otras situaciones de resolución de problemas que no se relacionan con computadoras en absoluto. Ser capaz de simplificar un problema complejo para que podamos entenderlo fácilmente
 
En una comprensión más amplia del pensamiento computacional, el concepto se extiende a ambos contienen una cantidad de conceptos y enfoques. Los cuatro conceptos clave se complementan con:
 
1-Lógica – que se refiere a predecir y analizar acciones dadas
 
2-Evaluación – en el entendimiento de poder evaluar y juzgar
Además, añade una descripción más detallada de los cuales se acerca al “pensador computacional” es el trabajo que se puede describir como una actividad persistente, la experimentación y leges para crear algo en cooperación con otros y está en curso mejoras y correcciones de errores basada de las experiencias que se están haciendo.
 
 
 
Una comprensión aún más amplia del Pensamiento Computacional debe contener requisitos estéticos y éticos en relación con las soluciones con las que se trabaja en relación con un problema determinado.
 
Si vamos a integrar el pensamiento computacional como un tema o como parte de la formación general, es importante que analicemos cómo entendemos el concepto.equiparando el pensamiento y la codificación computacionales. Las habilidades no se pueden lograr mediante simples tareas de codificación, son competencias que contienen los enfoques legendarios, experimentales e innovadores y las consideraciones estéticas y éticas.
 
Con ello debemos adquirir habilidades clave como:
 
           a-pensar cuantitativamente (tanto matemáticamente como estadísticamente);
 
           b-pensar algorítmicamente como una continuación del proceso de avance del pensamiento (iniciado durante sus días de escuela);
 
           c-pensar en términos de aprendizaje automático y predicción;
para participar en actividades de pensamiento de nivel superior en términos de representar los fenómenos / resultados observados en forma de modelos y luego simular.
 
Jeannette Wing acuñó el término pensamiento computacional en un artículo reciente del MCCA de 2006. . Ella argumenta que para que los estudiantes apliquen técnicas computacionales o aplicaciones informáticas a los problemas y proyectos en su disciplina particular (ya sean las artes, las ciencias, las humanidades o las ciencias sociales), este conjunto de habilidades se vuelve necesario. Wing también afirma en su artículo seminal que las ideas de abstracción, estratificación de abstracciones y automatización son algunos de los conceptos fundamentales de la informática que han proporcionado nuevos conocimientos sobre las ciencias naturales y las ciencias sociales duras.
 
Enfatiza que el pensamiento computacional es una habilidad básica emergente para todos, no solo para los informáticos. Por lo tanto, debe convertirse en una parte integral de la educación y agregarse a la capacidad analítica de cada alumno, además de las habilidades de lectura, escritura y aritmética. Al utilizar los conceptos fundamentales para la informática, el pensamiento computacional permite y mejora la capacidad de resolver problemas, diseñar sistemas y comprender el comportamiento humano (Wing, 2006).
 
Si parece que el tener presente como base la creacion de patrones para resolver problemas, no es menos cierto que la variedad de tareas y actividades actualizadas proporciona al estudiante la flexibilidad de elegir y repetir las tareas para aprender las técnicas a su propio ritmo. Esto le permite al alumno tener el control de todo el proceso de aprendizaje.
 
Podemos emplear como eje investigar, desarrollar y determinar la eficiencia del uso de un entorno b-learning en la adquisición de habilidades básicas de programación a través de la personalización del contenido para cada alumno, para lograr que un conjunto de actividades que se pueden utilizar se diseñen teniendo en cuenta diferentes niveles adaptados a la personalización de aprendizajes de cada alumno por medio de un de un pensamiento computacional que por medio del soporte del machine learning cree aplicaciones para cada estudiante. La evolución de los algoritmos que “aprenden” de los datos sin tener que programarse de forma explícita. Un subgrupo particular de Machine Learning se conoce como “aprendizaje profundo” (Deep Learning). Este término describe el uso de un conjunto de algoritmos llamados redes neuronales que toman como modelo el cerebro humano. Los avances en este aprendizaje profundo han impulsado una rápida evolución de las tareas de aprendizaje por parte de las máquinas en los últimos años, en particular el procesamiento del lenguaje y texto, y la interpretación de imágenes y vídeos. Estos sistemas, por ejemplo, llegan a identificar caras o a interpretar el idioma natural a una velocidad y con un grado de acierto que puede superar al de un ser humano.
 
Se implementará un enfoque metodológico mixto para lograr los objetivos. El enfoque cuantitativo, cuyas características al utilizar fenómenos de medida estadística, la experimentación y el uso del análisis causa-efecto permiten un proceso secuencial, deductivo y de prueba para generar resultados. El enfoque cualitativo se lleva a cabo básicamente en entornos naturales y los significados se extraen de los datos que permiten un proceso que contextualiza el fenómeno y la profundidad de las ideas, mas, plenamente ya dentro del espacio de personalized learning con el pensamiento computacional y que a su vez nos ayudará a medir el nivel cognitivo de los estudiantes en el pensamiento computacional, los instrumentos se diseñarán en base al banco de elementos para contar con instrumentos fiables ( válidos (medidas de aprendizaje) y objetivos (se centra en el concepto a medir) que coinciden con los contenidos de cada proceso.
 
El resultado principal es generar una educación personalizada, una experiencia de aprendizaje que contribuya a la motivación del estudiante en sintonía con los objetivos académicos y su aplicación laboral.
 
Pero …
¿En qué parte de este proceso hay una oportunidad de mirar realmente fuera de nuestras paredes y ver qué está sucediendo en el mundo? Nuestras urgentes necesidades de aprendizaje no solo están ligadas a los datos finales sobre las prioridades de aprendizaje del pasado. A medida que el mundo cambia a un ritmo exponencial, ¿quién está determinando lo que nuestros estudiantes necesitarán para prosperar en ese mundo?
“Estar dispuestos a interrumpir constantemente nuestra mentalidad individual y colectiva, si queremos llegar a un acuerdo con las interrupciones necesarias que deben ocurrir en nuestras propias organizaciones si realmente queremos librarnos del pensamiento de status quo que a menudo nos entierra en las prácticas del pasado.
 
Ver cómo las ‘próximas’ prácticas también necesitan las ‘próximas’ métricas si queremos pivotar de manera efectiva hacia este futuro emergente y más deseable que visualizamos para nosotros y nuestras organizaciones “.
 
Las necesidades urgentes de aprendizaje de los estudiantes son personales. Cada niño, cada adulto en el sistema tiene necesidades personalizadas que no pueden ser determinadas por el pensamiento estandarizado.
 
Nuestro pensamiento, los profesores conectados, cuando tienen una comprensión profunda de las expectativas del plan de estudios, pueden diseñar un aprendizaje personalizado para cada niño / estudiante. Crear este entorno para nuestros alumnos requiere una base de pensamiento de conectividad. Los maestros deben poder acceder y participar en una red de apoyo, y usar esta red para apoyar las necesidades individuales de aprendizaje de cada estudiante.
 
¿Cómo apoyamos a los educadores a autodirigir su aprendizaje a través de sus propias redes de aprendizaje profesional?
 
“… no solo serán las personas las que tendrán que convertirse en aprendices adaptables, permanecer ágiles en nuestro mundo exponencialmente cambiante en el que vivimos ahora … también lo deben hacer nuestras organizaciones educativas si quieren seguir siendo centros importantes, dinámicos y relevantes de aprendizaje, innovación y transformación frente a estos cambios y cambios sísmicos “
juandon
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