Juan Domingo Farnos
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La transferencia se produce cuando una persona aplica experiencias y conocimientos previos, al aprendizaje o a la resolución de problemas en una situación nueva (Learning and instruction, R.E. Mayer, 2008). Otra definición posible: transferencia se puede definir como la habilidad de aplicar lo que ha sido aprendido en un determinado contexto a nuevos contextos (Cognitive Development and Learning in Instructional Contexts, J.P. Byrnes, 1996), como cuando los estudiantes responden a una necesidad en su escuela o comunidad (por ejemplo, el diseño y la construcción de un jardín de la escuela, la mejora de un parque de la comunidad, ayudando a los inmigrantes locales) o crear algo que será usado o experimentado por otros.
 
Por último, un proyecto puede tener la autenticidad personal cuando habla a las propias inquietudes, intereses, culturas, identidades, y las cuestiones de los estudiantes en sus vidas.
 
Tener algo que decir en un proyecto crea un sentido de pertenencia en los estudiantes; que se preocupan más sobre el proyecto y trabajan más duro. Si los estudiantes no son capaces de utilizar su criterio al resolver un problema y responder a una pregunta de conducción, el proyecto sólo se siente como haciendo un ejercicio o seguir una serie de instrucciones.
 
Los estudiantes pueden tener un control (algunos, pero de alguna manera si sucede esto ya no es un PBL completo y personalmente aconsejaría no realizarlo.) de entrada y sobre muchos aspectos de un proyecto, a partir de las preguntas que generan, a los recursos que van a utilizar para encontrar respuestas a sus preguntas, a las tareas y funciones que asumirán como miembros del equipo, a la productos van a crear. Los estudiantes más avanzados pueden ir aún más lejos y la selección el tema y la naturaleza del proyecto en sí; que pueden escribir su propia pregunta de conducción y decidir cómo quieren investigar, demostrar lo que han aprendido, y cómo van a compartir su trabajo.
 
Con algoritmos de aprendizaje realizamos evaluaciones cotidianas de estilos de aprendizaje y matemáticas de los estudiantes, y lo hace para producir un aprendizaje “lista de reproducción” personalizado para cada alumno. Esta lista se compone de clases particulares de matemáticas, que se ponen en el orden en que el algoritmo determina que es óptimo para el desarrollo de las habilidades matemáticas de los estudiantes. Ciertamente, Escuela de uno se apresura a señalar que este está destinado a complementar, no sustituir, la experiencia de un maestro individual”..
 
La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformará en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vaos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología.
 
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.
 
 
Para ello necesitamos:
 
Motivación para la transferencia de aprendizaje
Entender el aprendizaje por transferencia
Transferencia de estrategias de aprendizaje
Transferencia de aprendizaje para el aprendizaje profundo
Estrategias de aprendizaje de transferencia profunda
Tipos de aprendizaje de transferencia profunda
Aplicaciones de aprendizaje transferido
 
Lo primero que hay que recordar aquí es que, la transferencia de aprendizaje, no es un concepto nuevo que sea muy específico para el aprendizaje profundo. Existe una marcada diferencia entre el enfoque tradicional de los modelos de aprendizaje de máquinas de construcción y entrenamiento, y el uso de una metodología que sigue los principios del aprendizaje por transferencia.
 
El aprendizaje tradicional está aislado y se basa exclusivamente en tareas específicas, conjuntos de datos y capacitación sobre modelos aislados separados. No se retiene ningún conocimiento que pueda transferirse de un modelo a otro. En el aprendizaje por transferencia, puede aprovechar el conocimiento (características, pesos, etc.) de modelos previamente entrenados para entrenar modelos más nuevos e incluso abordar problemas como tener menos datos para la tarea más nueva.
 
El aprendizaje por transferencia debe permitirnos utilizar el conocimiento de las tareas aprendidas previamente y aplicarlas a las más nuevas y relacionadas. Si tenemos significativamente más datos para la tarea, podemos utilizar su aprendizaje y generalizar este conocimiento (características, pesos) para la tarea siguiente (que tiene significativamente menos datos).
 
El aprendizaje por transferencia, como hemos visto hasta ahora, es tener la capacidad de utilizar el conocimiento existente del aprendiz de origen en la tarea objetivo. Durante el proceso de transferencia de aprendizaje, se deben responder las siguientes tres preguntas importantes:
 
Qué transferir: Este es el primer paso y el más importante en todo el proceso. Intentamos buscar respuestas sobre qué parte del conocimiento puede transferirse desde el origen al objetivo para mejorar el rendimiento de la tarea objetivo. Cuando intentamos responder a esta pregunta, tratamos de identificar qué parte del conocimiento es específica de la fuente y qué es común entre la fuente y el objetivo.
 
Cuándo transferir: Puede haber escenarios en los que la transferencia de conocimientos puede empeorar las cosas en lugar de mejorar cualquier cosa (también conocida como transferencia negativa). Deberíamos apuntar a utilizar el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento / resultados de la tarea objetivo y no degradarlos. Tenemos que tener cuidado de cuándo transferir y cuándo no.
 
Cómo transferir: Una vez que se ha respondido qué y cuándo, podemos proceder a identificar formas de transferir realmente el conocimiento a través de dominios / tareas. Esto implica cambios en los algoritmos existentes y diferentes técnicas, que cubriremos en secciones posteriores de este artículo. Además, los estudios de casos específicos se alinean al final para una mejor comprensión de cómo transferir.
 
Las máquinas, las TIC, la internet… proporcionan información más rápido de lo que nadie podría haber imaginado, pero el aprendizaje es dar sentido a la información y el descubrimiento de su significado, el verdadero objetivo de la educación, y con las máquinas aun no lo hemos conseguido, aunque algunos estemos en ello..
 
Los aprendices, dentro de la educación formal de manera sistematizada, y en la informal, de manera generalizada… pueden beneficiarse de la orientación de los algoritmos que apuntan al aprendiz hacia los sistemas de tutoría en línea, por ejemplo, que están demostrando tan eficaz como tutores humanos.
 
Los alumnos pueden aprender métodos y enfoques de los tutores en línea para luego ayudarles a lo largo de su propio camino de aprendizaje. Sus propios itinerarios de aprendizaje. Ese es el punto: los estudiantes adultos (es decir los estudiantes en edad universitaria) aprenden mejor cuando ellos mismos crean rutas de aprendizaje; el tutor en línea puede proporcionar ayuda, pero no puede ser la totalidad de la experiencia de aprendizaje.
 
Las tecnologías de aprendizaje adaptativas, análisis de aprendizaje en línea que se utilizan para crear rutas de aprendizaje para los alumnos en función de su rendimiento, pueden ayudar a algunos estudiantes, pero no pueden, en muchos casos, proporcionar la oportunidad para el conocimiento profundo y duradero sobre cómo aprender.
 
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La máquina, en las tecnologías de aprendizaje adaptativo, se ha hecho cargo: el algoritmo es la creación de itinerarios de aprendizaje, y no lo que haga el alumno. Este enfoque podría entenderse como un intento de “aprendizaje semi-pasivo.” Esto no quiere decir que no haya usos de las tecnologías de aprendizaje adaptativo, pero es que decir que este enfoque sólo puede ser un elemento de un camino de aprendizaje humano impulsado .
 
El aprendizaje por refuerzo es otra parte de Machine Learning que podemos utilizar en la forma en que ayuda a la máquina a aprender de su progreso.
 
 
El aprendizaje de refuerzo basado en el concepto de aprendizaje no supervisado otorga una alta esfera de control a los agentes de software y las máquinas para determinar cuál puede ser el comportamiento ideal dentro de un contexto.
 
La información y la tecnología de las comunicaciones en sí mismo no mejoran el proceso educativo, si el foco está solamente en esto. La atención debe centrarse en lo que las TIC pueden hacer por el proceso educativo en estudios de casos.
Los resultados del aprendizaje son los que una persona entiende, sabe y es capaz de hacer al culminar un proceso de aprendizaje. Los resultados del aprendizaje se expresan en conocimientos, habilidades y competencias adquiridas durante las diferentes experiencias de educación formal, no formal e informal con el objetivo de proporcionar a los jóvenes las habilidades requeridas en sus sus actividades, los estudiantes obtienen los mejores resultados, estar abierto a aprender, para buscar y encontrar la manera que más les convenga.
 
Con el Aprendizaje supervisado tenemos un supervisor externo que tiene suficiente conocimiento del medio ambiente y también comparte el aprendizaje con un supervisor para comprender mejor y completar la tarea, pero ya que tenemos problemas en los que el agente puede realizar tantas tareas.
 
Crear una base de conocimiento para este propósito puede ser una tarea realmente complicada. Por lo tanto, es imperativo que en tales tareas, la computadora aprenda a manejar los asuntos por sí misma. Por lo tanto, es más factible y pertinente que la máquina aprenda de su propia experiencia. Una vez que la máquina ha comenzado a aprender de su propia experiencia, puede obtener conocimiento de estas experiencias para implementarlas en los movimientos futuros.
 
Esta es probablemente la diferencia más grande e imperativa entre los conceptos de refuerzo y aprendizaje supervisado. En estos dos tipos de aprendizaje, hay un cierto tipo de mapeo entre la salida y la entrada. Pero en el concepto de aprendizaje reforzado, existe una función de recompensa ejemplar, a diferencia del aprendizaje supervisado, que le permite al sistema conocer su progreso en el camino correcto.
 
si la tarea de la máquina es sugerir una buena actualización de noticias a un usuario, un algoritmo de aprendizaje de refuerzo buscará recibir retroalimentación regular del usuario en cuestión, y luego a través de la retroalimentación construirá un gráfico de conocimiento confiable de todas las noticias. Artículos relacionados que le gusten a la persona. Por el contrario, un algoritmo de aprendizaje no supervisado intentará ver muchos otros artículos que la persona ha leído, similar a este, y sugerir algo que coincida con las preferencias del usuario.
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Los reinos en el aprendizaje automático son infinitos.
 
Puede visitar mi canal de YouTube para conocer más sobre el mundo de la IA y cómo el futuro será dictado por el uso de datos en las máquinas.
 
La tecnología abre nuevas formas radicales de la educación; romper barreras entre disciplinas impulsa nuevos campos creativos de la investigación y la invención; y poniendo el emprendimiento social en el centro de la misión de una universidad asegura pensadores brillantes jóvenes pueden llegar a ser nuestros más poderosos solucionadores de problemas.
 
A través de una colaboración continua, el intercambio de ideas y una buena dosis de coraje, estamos en el camino correcto para asegurar un cambio duradero en nuestra sociedad y en nuestra educación. Estoy emocionado de ver las ideas como éstas crecen y se transforman el futuro de la educación..
 
 
Para todo ello proponemos preguntas como:
 
-Cuáles son las dimensiones interculturales clave a considerar en equipos distribuidos?
-¿Cómo dimensiones culturales y sus diferencias se refieren a las preferencias de los canales de comunicación?
-¿Cómo afecta el uso de estas herramientas de una cultura a otra y por qué?
-¿Cuáles son los problemas típicos que surgen cuando los miembros de diferentes culturas tienen que trabajar juntos?
-¿Qué tipo de herramientas y canales de comunicación deben estar disponibles para colaborar en línea?
 
 
 
Con ello vamos a maximizar el rendimiento de la máquina de una manera que le ayuda a crecer. Aquí se requiere una retroalimentación simple que informe a la máquina sobre su progreso para ayudar a la máquina a conocer su comportamiento.
El aprendizaje por refuerzo no es simple, y es abordado por una gran cantidad de algoritmos diferentes, de hecho un agente decide la mejor acción en función del estado actual de los resultados.
El crecimiento en el aprendizaje por refuerzo ha llevado a la producción de una amplia variedad de algoritmos que ayudan a las máquinas a conocer el resultado de lo que están haciendo. Ya que tenemos una comprensión básica del Aprendizaje de Refuerzo a estas alturas, podemos comprender mejor formando un análisis comparativo entre el Aprendizaje de Refuerzo y los conceptos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.
 
Las tecnologías de la información digital están transformando la manera en que trabajamos, aprendemos, y nos comunicamos. Dentro de esta revolución digital son los nuevos enfoques de aprendizaje que transforman los modelos jerárquicos, basado en la industria de la enseñanza y el aprendizaje. …
 
Consejos prácticos, ejemplos de la vida real, estudios de casos, y la oferta de recursos útiles perspectivas en profundidad sobre la estructuración y el fomento del aprendizaje socialmente atractivo en un entorno online….seran los que nos harán cambiar de una vez, que nos permitiran arriesgarnos y saber “estar” y vivir dentro de la incertidumbre, de una manera mucho más creativa que hasta ahora…
 
 
Sólo un ser humano realmente puede personalizar todo lo que él o ella lo hace. Es la era de la personalización, pero eso sólo significa ayudar a cada uno de nosotros para pasar menos tiempo en los detalles y más tiempo en las actividades humanas importantes, como la imaginación, la creatividad, el descubrimiento, la integración, la intuición, ..
 
La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepcion 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 hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.
 
El mismo Pierson dice “Las evaluaciones se incrustan en las actividades de contenido y aprendizaje por lo que la instrucción y el aprendizaje no tiene que ser interrumpidos para determinar las áreas de progreso y desafío continuo. Mientras tanto, los algoritmos y las progresiones de aprendizaje integrados en el sistema van a ajustar en respuesta a las actividades de aprendizaje relacionadas del estudiante para permanecer en sintonía con sus ecosistemas de aprendizaje. Esta información también se proporciona al educador con opciones y recursos adicionales en tiempo real ya que el educador puede utilizarlo para apoyar al estudiante y su aprendizaje”
 
Como esta nueva tecnología comienza a tomar forma el diseño de otra sociedad ya que SUS MIMBRES son completamente nuevos a no como herramientas, metodologías…(innovacioned), sino un cambio “radical” en la concepción de la misma sociedad.
 
Algunos pensaran que en parte estamos en el APRENDIZAJE ADAPTATIVO, ya que nos basamos en los DATOS, pues no, lo hacemos así como una IDEA COMPLETAMENTE NUEVA, es decir, utilizamos DATOS, si, pero dentro del proceso personalizado de aprendizaje, por lo tanto se trata de algo completamente diferente.
 
Estos algoritmos de personalización (Rauch, Andrelczyk y Kusiak, 2007), recopilar información del usuario y analizan los datos para que pueda ser transmitida al usuario en momentos específicos (Venugopal, Srinivasa y Patnaik, 2009). Por ejemplo, cuando estoy terminado de ver un video en YouTube o una película en digitaly he aquí que presenté con una lista de recomendaciones sobre los géneros que acabo consumidas. Esta idea funciona de forma similar con algoritmos de personalización que sería capaz de recomendar cursos o avenidas de aprendizaje basado en el conocimiento previo alumnos o cursos completados.
 
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Es nuestra responsabilidad en esta sociedad….
 
-Aplicar las técnicas de minería de datos, aprendizaje automático y reconocimiento de patrones para los conjuntos de datos estructurados y no estructurados.
-Diseño, desarrollo y prueba de algoritmos de aprendizaje y modelos de datos sobre el comportamiento humano para construir instrumentos de evaluación cognitiva
-Construir algoritmos personalizados para un motor de recomendación vía de desarrollo
-Los modelos de diseño para el desarrollo de aplicaciones nuevo juego
-Contribuir a la mejora de nuestros algoritmos.
 
Tambien nos podemos hacer una serie de preguntas que no vamos a obviar….y que nos ayudaran a entender mejor el por qué de las cosas…
 
¿El aprendizaje PERSONALIZADO tiene suficiente mejoría en el aprendizaje del aprendiz para justificar los costos de un sistema de aprendizaje más complejo?
¿Cómo podemos aprovechar algoritmos de aprendizaje automático “big data” y otros.. para la construcción de sistemas de aprendizaje personalizadas más eficientes y rentables?
¿Cómo pueden las ideas y resultados de la investigación de las ciencias cognitivas, utilizarlos para mejorar la eficacia de los sistemas de aprendizaje personalizados?.
 
 
 
 
En los ultimos tiempos se están dando 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.
 
 
El panóptico es un tipo de arquitectura carcelaria ideada por el filósofo utilitarista Jeremy Bentham hacia fines del siglo XVIII. El objetivo de la estructura panóptica es permitir a su guardián, guarnecido en una torre central, observar a todos los prisioneros, recluidos en celdas individuales alrededor de la torre, sin que estos puedan saber si son observados”.
 
El efecto más importante del panóptico es inducir en el detenido un estado consciente y permanente de visibilidad que garantiza el funcionamiento automático del poder, sin que ese poder se esté ejerciendo de manera efectiva en cada momento, puesto que el prisionero no puede saber cuándo se le vigila y cuándo no”….
 
ste dispositivo debía crear así un «sentimiento de omnisciencia invisible» sobre los detenidos. El filósofo e historiador Michel Foucault, en su obra Vigilar y castigar (1975), estudió el modelo abstracto de una sociedad disciplinaria, inaugurando una larga serie de estudios sobre el dispositivo panóptico. «La moral reformada, la salud preservada, la industria vigorizada, la instrucción difundida, los cargos públicos disminuidos, la economía fortificada, todo gracias una simple idea arquitectónica.» — Jeremy Bentham, Le Panoptique, 1780.
 
Los modelos de aprendizaje profundo son representativos de lo que también se conoce como aprendizaje inductivo. El objetivo de los algoritmos de aprendizaje inductivo es inferir un mapeo a partir de un conjunto de ejemplos de entrenamiento. Por ejemplo, en casos de clasificación, el modelo aprende el mapeo entre las entidades de entrada y las etiquetas de clase. Para que tal aprendiz generalice bien sobre datos invisibles, su algoritmo funciona con un conjunto de supuestos relacionados con la distribución de los datos de entrenamiento.
 
Estos conjuntos de supuestos se conocen como sesgo inductivo. El sesgo o las suposiciones inductivas pueden caracterizarse por múltiples factores, como el espacio de hipótesis al que se restringe y el proceso de búsqueda a través del espacio de hipótesis. Por lo tanto, estos sesgos afectan cómo y qué aprende el modelo en la tarea y el dominio dados.
 
 
Las técnicas de transferencia inductiva utilizan los sesgos inductivos de la tarea de origen para ayudar a la tarea de destino. Esto se puede hacer de diferentes maneras, por ejemplo, ajustando el sesgo inductivo de la tarea objetivo limitando el espacio del modelo, reduciendo el espacio de hipótesis, o haciendo ajustes al proceso de búsqueda con la ayuda del conocimiento de la tarea de origen.
 
El aprendizaje profundo ha progresado considerablemente en los últimos años. Esto nos ha permitido abordar problemas complejos y producir resultados sorprendentes. Sin embargo, el tiempo de entrenamiento y la cantidad de datos requeridos para tales sistemas de aprendizaje profundo son mucho más que los sistemas tradicionales de LD. Existen varias redes de aprendizaje profundo con un rendimiento de vanguardia (a veces tan bueno o incluso mejor que el rendimiento humano) que se han desarrollado y probado en dominios como la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural (PNL).
 
En la mayoría de los casos, los equipos / personas comparten los detalles de estas redes para que otros las usen. Estas redes / modelos formados previamente forman la base de la transferencia de aprendizaje en el contexto del aprendizaje profundo, o lo que me gusta llamar “aprendizaje de transferencia profunda”
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juandon
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