Estamos investigando la transición de la Inteligencia Artificial Generativa (IA generativa) a la Inteligencia Artificial General (AGI) por medio de la Educación disruptiva, Modelos de AMI (Advanced Machine Intelligence), Modelos del Mundo

Juan Domingo Farnós

La interacción de la Educación disruptiva y la IA (AGI) con los procesos de creación de una AGI puede abordarse en dos niveles: técnico (algorítmico) y de implementación real en modelos transdisciplinarios.

La intersección de la innovación disruptiva y la Inteligencia Artificial General (AGI) en la creación de AGI puede abordarse en dos niveles: técnico (algorítmico) y de implementación real en modelos transdisciplinarios. Esta sinergia es crucial para aprovechar el potencial de la AGI en la transformación de la sociedad. A nivel técnico, el desarrollo de algoritmos de AGI puede informarse por insights de la sinapsis algorítmica, la psicología cognitiva y la neurociencia, particularmente en la comprensión de cómo los cerebros humanos procesan la información y forman conexiones a través de sinapsis y sinergias neuronales.

Este conocimiento puede aplicarse para crear sistemas de IA más eficientes y adaptables que imiten patrones de aprendizaje humanos.La investigación de métodos técnico-didácticos es esencial para integrar la AGI en modelos de cambio social. Esto implica explorar cómo la AGI puede mejorar la toma de decisiones, automatizar procesos y proporcionar retroalimentación en tiempo real. Al hacerlo, podemos enfocarnos en aspectos más creativos y humanos de la innovación.

Sin embargo, la implementación de la AGI requiere un enfoque multidisciplinario, reuniendo a expertos en desarrollo de IA, psicología, neurociencia y sociología. Esta colaboración es vital para asegurar que los sistemas de AGI estén diseñados con una comprensión profunda de las necesidades humanas y las complejidades de los sistemas sociales.Bajo el paraguas de la innovación disruptiva y AGI, como lo concibe Juan Domingo Farnos, este enfoque holístico puede llevar a un cambio de paradigma en cómo abordamos los desafíos sociales.

Al abrazar el potencial de la AGI, podemos crear soluciones más inclusivas, adaptables y efectivas que preparen a la sociedad para un futuro más complejo e interconectado.

La integración exitosa de la AGI depende de nuestra capacidad para equilibrar los avances tecnológicos con una comprensión profunda de las necesidades humanas y las implicaciones sociales de estas tecnologías. Al hacerlo, podemos desbloquear el potencial completo de la AGI para transformar la sociedad y crear un futuro más equitativo y próspero.

La transición de la Inteligencia Artificial Generativa (IA generativa) a la Inteligencia Artificial General (AGI) marca un cambio significativo en la forma en que abordamos la creación de sistemas inteligentes. La IA generativa se centra en la creación de contenido nuevo y original, como imágenes y textos, utilizando algoritmos que aprenden de datos y estadísticas. Sin embargo, esta aproximación tiene limitaciones, ya que se basa en la programación de algoritmos para resolver problemas específicos y no puede realizar juicios o razonar ante situaciones de incertidumbre.

Por otro lado, la AGI aspira a desarrollar sistemas de inteligencia que puedan realizar cualquier tarea intelectual que los seres humanos realicen, incluyendo la capacidad de razonar, planificar y comunicarse en lenguaje natural. Esto requiere un enfoque más holístico, que abarque la comprensión de la cognición humana y la capacidad de aprendizaje autónomo.

Para lograr la AGI, es necesario superar las limitaciones de la IA generativa y desarrollar sistemas que puedan aprender y pensar como los humanos. Esto implica la creación de modelos que puedan razonar, planificar y comunicarse de manera efectiva, lo que a su vez requiere una comprensión profunda de la cognición humana y la capacidad de aprendizaje autónomo.

La investigación en AGI está avanzando rápidamente, con ejemplos notables como AlphaZero, que aprende de forma autónoma a jugar ajedrez, shogi y Go, y GPT-3, que genera textos coherentes y diversos sobre diversos temas. Sin embargo, aún hay brechas significativas que requieren una mayor exploración y desarrollo para lograr un verdadero AGI

.La AGI tiene el potencial de revolucionar nuestra sociedad, permitiendo la creación de sistemas que puedan aprender y resolver problemas de forma autónoma y generalizada. Sin embargo, también plantea riesgos éticos y existenciales, ya que la creación de una entidad tan poderosa e impredecible puede tener consecuencias impredecibles.

La transición de la IA generativa a la AGI requiere un enfoque más holístico, que abarque la comprensión de la cognición humana y la capacidad de aprendizaje autónomo. La AGI tiene el potencial de revolucionar nuestra sociedad, pero también plantea riesgos éticos y existenciales que deben ser abordados con cuidado.

Nivel Técnico (Algorítmico)

1. Modelos de AMI (Advanced Machine Intelligence): La AMI, que incluye AI dirigida por objetivos, JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), modelos del mundo y planificación/razonamiento, forma la base técnica para el desarrollo de AGI. Los algoritmos específicos que se emplean en AMI son clave para manejar la comprensión y la predicción en diversos contextos.
2. Objetivos y Planificación: Los algoritmos de IA dirigida por objetivos son esenciales para desarrollar la capacidad de una AGI de identificar y priorizar objetivos, lo que es fundamental para su funcionamiento autónomo. La planificación y el razonamiento algorítmico permiten a la AGI tomar decisiones informadas y adaptar sus estrategias según los cambios en el entorno.
3. Modelos del Mundo: Los modelos del mundo, que permiten a la AGI comprender y predecir las dinámicas del entorno, son cruciales. Estos modelos se construyen utilizando técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo, permitiendo a la AGI simular escenarios y tomar decisiones óptimas.

Implementación en Modelos Transdisciplinarios

1. Integración en la Educación: La implementación de AGI en la educación disruptiva implica diseñar sistemas educativos que sean adaptativos y personalizados. Las plataformas educativas impulsadas por AGI pueden evaluar el progreso del estudiante en tiempo real, adaptando el contenido y las estrategias de enseñanza a las necesidades individuales.
2. Colaboración Transdisciplinaria: La AGI puede facilitar la colaboración entre diferentes disciplinas al proporcionar una plataforma común para el análisis y la solución de problemas complejos. En los modelos transdisciplinarios, la AGI puede integrar conocimientos de diversas áreas, ofreciendo perspectivas holísticas y soluciones innovadoras.
3. Fomento de Habilidades del Siglo XXI: La educación disruptiva apoyada por AGI puede enfocarse en desarrollar habilidades críticas, como el pensamiento crítico, la creatividad y la colaboración. Los sistemas de AGI pueden crear entornos de aprendizaje que fomenten estas habilidades a través de experiencias de aprendizaje inmersivas y personalizadas.
4. Simulación y Experimentación: La AGI puede utilizarse para crear simulaciones avanzadas que permitan a los estudiantes y profesionales experimentar con diferentes escenarios y soluciones en un entorno seguro. Esto es especialmente útil en campos como la medicina, la ingeniería y las ciencias sociales.

La combinación de Educación disruptiva y AGI puede revolucionar tanto la forma en que se desarrollan los algoritmos técnicos como su implementación en modelos transdisciplinarios. A nivel técnico, se requiere una profunda comprensión de la planificación, el razonamiento y los modelos del mundo. En la práctica, la AGI puede transformar la educación y la colaboración transdisciplinaria, promoviendo un aprendizaje más adaptativo, personalizado y eficiente, así como la transformación de lo que hasta ahora se ha entendido por IA y llevarla a un estatus de IAG, donde personas y máquinas conviven con sus pensamientos, razonamientos, complprensión y planificación de las cosas.

Nivel Técnico (Algorítmico)

1. Modelos de AMI (Advanced Machine Intelligence)Descripción Detallada: Los modelos de AMI, que incluyen la inteligencia artificial dirigida por objetivos, JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), modelos del mundo y planificación/razonamiento, constituyen la infraestructura técnica esencial para el desarrollo de AGI. Los algoritmos específicos que se emplean en AMI son fundamentales para manejar la comprensión y la predicción en contextos variados. JEPA, por ejemplo, permite la creación de representaciones conjuntas que mejoran la predicción y el razonamiento.Propuesta de Actuación:
   • Algoritmos en Python: Implementar modelos de redes neuronales profundas y aprendizaje por refuerzo.
   • Árboles de Decisión y Gráficos ASCII: Utilizar árboles de decisión para la toma de decisiones autónomas y gráficos ASCII para la visualización de resultados.
   Ejemplo de Código en Python:pythonCopiar códigoimport tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models # Crear un modelo de red neuronal profunda def crear_modelo(): model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,))) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(output_dim, activation='softmax')) return model modelo = crear_modelo() modelo.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) modelo.fit(datos_entrenamiento, etiquetas_entrenamiento, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2) Referencias:
   • Geoffrey Hinton: Pionero en redes neuronales y aprendizaje profundo. Obras importantes: «Deep Learning» (con Yoshua Bengio y Aaron Courville). Su trabajo es fundamental para los modelos de AMI, proporcionando la base teórica y práctica para el aprendizaje profundo que se utiliza en la AGI.
2. Objetivos y PlanificaciónDescripción Detallada: Los algoritmos de IA dirigidos por objetivos son esenciales para desarrollar la capacidad de una AGI de identificar y priorizar objetivos, lo que es crucial para su funcionamiento autónomo. La planificación y el razonamiento algorítmico permiten a la AGI tomar decisiones informadas y adaptar sus estrategias según los cambios en el entorno. Estos algoritmos deben ser capaces de evaluar múltiples objetivos y caminos potenciales para alcanzar dichos objetivos.Propuesta de Actuación:
   • Algoritmos en Python: Utilizar algoritmos de búsqueda y optimización, como A* o algoritmos genéticos.Árboles de Decisión y Gráficos ASCII: Crear árboles de decisión que representen diferentes caminos y sus posibles resultados.
   Ejemplo de Algoritmo de Búsqueda A en Python:*pythonCopiar códigofrom queue import PriorityQueue def a_star_search(start, goal, graph): open_set = PriorityQueue() open_set.put((0, start)) came_from = {} g_score = {start: 0} f_score = {start: heuristic(start, goal)} while not open_set.empty(): _, current = open_set.get() if current == goal: return reconstruct_path(came_from, current) for neighbor in graph[current]: tentative_g_score = g_score[current] + graph[current][neighbor] if tentative_g_score < g_score.get(neighbor, float('inf')): came_from[neighbor] = current g_score[neighbor] = tentative_g_score f_score[neighbor] = tentative_g_score + heuristic(neighbor, goal) open_set.put((f_score[neighbor], neighbor)) return None def reconstruct_path(came_from, current): total_path = [current] while current in came_from: current = came_from[current] total_path.append(current) return total_path[::-1] Referencias:
3. Modelos del Mundo: Los modelos del mundo permiten a la AGI comprender y predecir las dinámicas del entorno. Estos modelos se construyen utilizando técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo, permitiendo a la AGI simular escenarios y tomar decisiones óptimas. Un modelo del mundo efectivo debe ser capaz de integrar información sensorial y contextual para formar una representación coherente del entorno.Propuesta de Actuación:
   • Algoritmos en Python: Implementar modelos predictivos utilizando redes neuronales recurrentes (RNNs) y redes neuronales convolucionales (CNNs).
   • Árboles de Decisión y Gráficos ASCII: Utilizar gráficos ASCII para visualizar las predicciones y estados del modelo del mundo.
   Ejemplo de RNN en Python:pythonCopiar códigomodel = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Embedding(input_dim, output_dim)) model.add(layers.SimpleRNN(128)) model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(X_val, y_val)) Referencias:
   • Yann LeCun: Contribuciones a la visión por computadora y redes neuronales convolucionales. Obras importantes: desarrollo de CNNs y «Deep Learning». Su trabajo en modelos del mundo ha permitido avances significativos en la comprensión y predicción del entorno por parte de la AGI.
4. Stuart Russell y Peter Norvig: Autores de «Artificial Intelligence: A Modern Approach». Su trabajo es clave para entender la planificación y el razonamiento en IA, proporcionando marcos teóricos y algoritmos prácticos aplicables en la AGI.

Implementación en Modelos Transdisciplinarios

1. Integración en la EducaciónDescripción Detallada: La implementación de AGI en la educación disruptiva implica diseñar sistemas educativos que sean adaptativos y personalizados. Las plataformas educativas impulsadas por AGI pueden evaluar el progreso del estudiante en tiempo real, adaptando el contenido y las estrategias de enseñanza a las necesidades individuales. Esto implica el desarrollo de sistemas inteligentes que puedan analizar grandes volúmenes de datos educativos y proporcionar retroalimentación inmediata y específica.Propuesta de Actuación:
   • Algoritmos en Python: Desarrollar sistemas de recomendación educativa utilizando técnicas de filtrado colaborativo y análisis predictivo.Árboles de Decisión y Gráficos ASCII: Utilizar árboles de decisión para personalizar el contenido educativo basado en las necesidades del estudiante.
   Ejemplo de Sistema de Recomendación en Python:
2. pythonCopiar códigofrom surprise import SVD, Dataset, accuracy from surprise.model_selection import train_test_split # Cargar el conjunto de datos de ejemplo data = Dataset.load_builtin('ml-100k') trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25) # Crear y entrenar el modelo SVD algo = SVD() algo.fit(trainset) # Evaluar el modelo predictions = algo.test(testset) print(f'Accuracy: {accuracy.rmse(predictions)}') Referencias:
   • Sugata Mitra: Investigador en educación y aprendizaje autodirigido. Obras importantes: «The Hole in the Wall» experiment, que demostró el potencial del aprendizaje autodidacta. Su enfoque en la educación autodirigida puede integrarse con AGI para crear sistemas educativos más efectivos y personalizados.
3. Colaboración Transdisciplinaria
4. Descripción Detallada: La AGI puede facilitar la colaboración entre diferentes disciplinas al proporcionar una plataforma común para el análisis y la solución de problemas complejos. En los modelos transdisciplinarios, la AGI puede integrar conocimientos de diversas áreas, ofreciendo perspectivas holísticas y soluciones innovadoras. Esto implica la creación de sistemas que puedan comunicarse y aprender de manera efectiva a partir de datos y conocimientos de diferentes dominios.Propuesta de Actuación:
   • Algoritmos en Python: Utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar y sintetizar información de múltiples disciplinas.Árboles de Decisión y Gráficos ASCII: Crear representaciones visuales de la integración de conocimientos de diferentes áreas.
   Ejemplo de Análisis de Texto en Python:pythonCopiar códigofrom nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords from collections import Counter text = "Texto de ejemplo para análisis transdisciplinario." tokens = word_tokenize(text) stop_words = set(stopwords.words('spanish')) filtered_tokens = [word for word in tokens if word.isalnum() and word not in stop_words] word_counts = Counter(filtered_tokens) print(word_counts) Referencias:
   • Howard Gardner: Conocido por su teoría de las inteligencias múltiples. Obras importantes: «Frames of Mind». Su trabajo en la diversidad de formas de inteligencia puede inspirar el desarrollo de AGI que sea capaz de integrar y aprovechar diferentes tipos de conocimiento y habilidades.
5. Fomento de Habilidades del Siglo XXIDescripción Detallada: La educación disruptiva apoyada por AGI puede enfocarse en desarrollar habilidades críticas, como

El pensamiento crítico, la creatividad y la colaboración. Los sistemas de AGI pueden crear entornos de aprendizaje que fomenten estas habilidades a través de experiencias de aprendizaje inmersivas y personalizadas. Esto incluye el desarrollo de simulaciones y entornos interactivos donde los estudiantes puedan aplicar y desarrollar estas habilidades en contextos del mundo real.

Propuesta de Actuación:

• Algoritmos en Python: Desarrollar simulaciones interactivas utilizando técnicas de inteligencia artificial y realidad aumentada (AR).
• Árboles de Decisión y Gráficos ASCII: Implementar árboles de decisión para guiar las interacciones del estudiante en las simulaciones y utilizar gráficos ASCII para visualizar las rutas de aprendizaje.

Ejemplo de Simulación en Python:

pythonCopiar códigoimport random

class Simulacion:
    def __init__(self):
        self.estado = "inicio"
        self.opciones = {
            "inicio": ["explorar", "estudiar"],
            "explorar": ["bosque", "ciudad"],
            "estudiar": ["libros", "videos"],
            "bosque": ["río", "cueva"],
            "ciudad": ["museo", "parque"],
            "libros": ["matemáticas", "ciencia"],
            "videos": ["documental", "tutorial"]
        }

    def tomar_decision(self, decision):
        if decision in self.opciones[self.estado]:
            self.estado = decision
        else:
            print("Opción no válida")

    def mostrar_opciones(self):
        return self.opciones[self.estado]

sim = Simulacion()
while True:
    print(f"Estado actual: {sim.estado}")
    opciones = sim.mostrar_opciones()
    print(f"Opciones: {opciones}")
    decision = input("Elija una opción: ")
    sim.tomar_decision(decision)

Referencias:

• Ken Robinson: Famoso por su defensa de la creatividad en la educación. Obras importantes: «Out of Our Minds: Learning to Be Creative». Su enfoque en la creatividad y la necesidad de transformar los sistemas educativos tradicionales resuena con la misión de la educación disruptiva y puede ser potenciado por AGI para crear entornos de aprendizaje más dinámicos y adaptativos.

4. Simulación y ExperimentaciónDescripción Detallada: La AGI puede utilizarse para crear simulaciones avanzadas que permitan a los estudiantes y profesionales experimentar con diferentes escenarios y soluciones en un entorno seguro. Esto es especialmente útil en campos como la medicina, la ingeniería y las ciencias sociales, donde las simulaciones pueden proporcionar una comprensión profunda y práctica sin los riesgos asociados con el mundo real.Propuesta de Actuación:
   • Algoritmos en Python: Desarrollar simulaciones utilizando técnicas de modelado y simulación por computadora.
   • Árboles de Decisión y Gráficos ASCII: Implementar árboles de decisión para las rutas de simulación y utilizar gráficos ASCII para visualizar los escenarios y resultados.
   Ejemplo de Simulación Médica en Python:pythonCopiar códigoimport numpy as np class SimulacionMedica: def __init__(self, paciente): self.paciente = paciente self.estado = "estable" self.historial = [] def evaluar_estado(self): self.historial.append(self.estado) if self.estado == "estable": self.estado = np.random.choice(["mejorando", "empeorando"]) elif self.estado == "mejorando": self.estado = np.random.choice(["estable", "recuperado"]) elif self.estado == "empeorando": self.estado = np.random.choice(["estable", "crítico"]) elif self.estado == "crítico": self.estado = np.random.choice(["mejorando", "fallecido"]) def mostrar_historial(self): return self.historial paciente = {"nombre": "Juan", "edad": 50, "condicion": "hipertensión"} sim_medica = SimulacionMedica(paciente) for _ in range(10): sim_medica.evaluar_estado() print(f"Estado actual del paciente: {sim_medica.estado}") print(f"Historial del estado del paciente: {sim_medica.mostrar_historial()}") Referencias:
   • Donald Schön: Conocido por su trabajo en el aprendizaje reflexivo. Obras importantes: «The Reflective Practitioner». Su enfoque en la reflexión y el aprendizaje a través de la práctica es muy relevante para la simulación y la experimentación en la educación disruptiva, y puede ser potenciado por AGI para proporcionar experiencias de aprendizaje más profundas y significativas.

Implementación Holística

La integración holística de la educación disruptiva y AGI implica coordinar múltiples canales y enfoques para garantizar que el aprendizaje sea integral y efectivo.

1. Canales de Comunicación y Colaboración:
   • Plataformas de Aprendizaje en Línea: Utilizar plataformas como MOOCs (Massive Open Online Courses) potenciadas con AGI para ofrecer cursos personalizados.
   • Aplicaciones Móviles: Desarrollar aplicaciones que proporcionen retroalimentación instantánea y recursos educativos adaptados.
   • Laboratorios Virtuales: Implementar laboratorios virtuales donde los estudiantes puedan experimentar y practicar en un entorno simulado seguro.
2. Integración de Tecnología:
   • Realidad Aumentada (AR) y Realidad Virtual (VR): Utilizar AR y VR para crear experiencias de aprendizaje inmersivas.
   • Internet de las Cosas (IoT): Integrar dispositivos IoT para recopilar datos y personalizar la experiencia educativa en tiempo real.
3. Colaboración Global:
   • Redes de Investigación Internacionales: Crear redes de colaboración global para compartir recursos y conocimientos.
   • Intercambio de Estudiantes y Profesores: Fomentar programas de intercambio para enriquecer la experiencia educativa y promover la diversidad cultural y académica.

La combinación de estos elementos con la tecnología de AGI puede transformar la educación, haciéndola más accesible, personalizada y efectiva. Esta integración requiere un enfoque colaborativo y transdisciplinario, alineado con las metas de la educación disruptiva y el desarrollo de AGI.

La combinación de estos elementos con la tecnología de AGI puede transformar la educación, haciéndola más accesible, personalizada y efectiva. Esta integración requiere un enfoque colaborativo y transdisciplinario, alineado con las metas de la educación disruptiva y el desarrollo de AGI. Pues llevalo a cabo de manera practica y que se vea de manera graficaChatGPT

Implementación Práctica y Gráfica de la Integración de AGI en la Educación Disruptiva

1. Modelos de AMI (Advanced Machine Intelligence)

Descripción Detallada: Los modelos de AMI incluyen la inteligencia artificial dirigida por objetivos, JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), modelos del mundo y planificación/razonamiento. Estos modelos son la infraestructura técnica para el desarrollo de AGI. Los algoritmos específicos en AMI manejan la comprensión y predicción en diversos contextos.

Propuesta de Actuación:

• Algoritmos en Python: Implementar modelos de redes neuronales profundas y aprendizaje por refuerzo.
• Árboles de Decisión y Gráficos ASCII: Utilizar árboles de decisión para la toma de decisiones autónomas y gráficos ASCII para la visualización de resultados.

Ejemplo de Código en Python:

pythonCopiar códigoimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import matplotlib.pyplot as plt

# Crear un modelo de red neuronal profunda
def crear_modelo(input_dim, output_dim):
    model = models.Sequential()
    model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
    model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(output_dim, activation='softmax'))
    return model

# Datos de ejemplo
input_dim = 20
output_dim = 3
datos_entrenamiento = tf.random.normal([1000, input_dim])
etiquetas_entrenamiento = tf.random.uniform([1000], maxval=output_dim, dtype=tf.int32)

modelo = crear_modelo(input_dim, output_dim)
modelo.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
historial = modelo.fit(datos_entrenamiento, etiquetas_entrenamiento, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

# Gráfica de los resultados
plt.plot(historial.history['accuracy'], label='Precisión de entrenamiento')
plt.plot(historial.history['val_accuracy'], label='Precisión de validación')
plt.xlabel('Época')
plt.ylabel('Precisión')
plt.legend()
plt.show()

2. Objetivos y Planificación

Descripción Detallada: Los algoritmos de IA dirigidos por objetivos son esenciales para desarrollar la capacidad de una AGI de identificar y priorizar objetivos. La planificación y el razonamiento algorítmico permiten a la AGI tomar decisiones informadas y adaptar sus estrategias según los cambios en el entorno.

Propuesta de Actuación:

• Algoritmos en Python: Utilizar algoritmos de búsqueda y optimización, como A* o algoritmos genéticos.
• Árboles de Decisión y Gráficos ASCII: Crear árboles de decisión que representen diferentes caminos y sus posibles resultados.

Ejemplo de Algoritmo de Búsqueda A en Python:*

pythonCopiar códigofrom queue import PriorityQueue

def heuristic(a, b):
    return abs(a[0] - b[0]) + abs(a[1] - b[1])

def a_star_search(start, goal, graph):
    open_set = PriorityQueue()
    open_set.put((0, start))
    came_from = {}
    g_score = {start: 0}
    f_score = {start: heuristic(start, goal)}

    while not open_set.empty():
        _, current = open_set.get()

        if current == goal:
            return reconstruct_path(came_from, current)

        for neighbor in graph[current]:
            tentative_g_score = g_score[current] + graph[current][neighbor]
            if tentative_g_score < g_score.get(neighbor, float('inf')):
                came_from[neighbor] = current
                g_score[neighbor] = tentative_g_score
                f_score[neighbor] = tentative_g_score + heuristic(neighbor, goal)
                open_set.put((f_score[neighbor], neighbor))

    return None

def reconstruct_path(came_from, current):
    total_path = [current]
    while current in came_from:
        current = came_from[current]
        total_path.append(current)
    return total_path[::-1]

# Representación gráfica ASCII del gráfico
graph = {
    (0, 0): {(0, 1): 1, (1, 0): 1},
    (0, 1): {(0, 0): 1, (1, 1): 1, (0, 2): 1},
    (0, 2): {(0, 1): 1, (1, 2): 1},
    (1, 0): {(0, 0): 1, (1, 1): 1},
    (1, 1): {(1, 0): 1, (0, 1): 1, (1, 2): 1},
    (1, 2): {(1, 1): 1, (0, 2): 1}
}
start = (0, 0)
goal = (1, 2)
path = a_star_search(start, goal, graph)

# Visualización del camino
def print_path(path, graph):
    max_x = max(node[0] for node in graph.keys())
    max_y = max(node[1] for node in graph.keys())
    for y in range(max_y + 1):
        row = ''
        for x in range(max_x + 1):
            if (x, y) in path:
                row += 'P '
            else:
                row += '. '
        print(row)

print_path(path, graph)

3. Modelos del Mundo

Descripción Detallada: Los modelos del mundo permiten a la AGI comprender y predecir las dinámicas del entorno. Estos modelos se construyen utilizando técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo, permitiendo a la AGI simular escenarios y tomar decisiones óptimas.

Propuesta de Actuación:

• Algoritmos en Python: Implementar modelos predictivos utilizando redes neuronales recurrentes (RNNs) y redes neuronales convolucionales (CNNs).
• Árboles de Decisión y Gráficos ASCII: Utilizar gráficos ASCII para visualizar las predicciones y estados del modelo del mundo.

Ejemplo de RNN en Python:

pythonCopiar códigoimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# Crear una red neuronal recurrente
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=64))
model.add(layers.SimpleRNN(128))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Datos de ejemplo
import numpy as np

X_train = np.random.randint(10000, size=(1000, 100))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
X_val = np.random.randint(10000, size=(200, 100))
y_val = np.random.randint(2, size=(200, 1))

# Entrenar el modelo
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(X_val, y_val))

# Gráfica de los resultados
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['accuracy'], label='Precisión de entrenamiento')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Precisión de validación')
plt.xlabel('Época')
plt.ylabel('Precisión')
plt.legend()
plt.show()

4. Integración en la Educación

Descripción Detallada: La implementación de AGI en la educación disruptiva implica diseñar sistemas educativos que sean adaptativos y personalizados. Las plataformas educativas impulsadas por AGI pueden evaluar el progreso del estudiante en tiempo real, adaptando el contenido y las estrategias de enseñanza a las necesidades individuales.

Propuesta de Actuación:

• Algoritmos en Python: Desarrollar sistemas de recomendación educativa utilizando técnicas de filtrado colaborativo y análisis predictivo.
• Árboles de Decisión y Gráficos ASCII: Utilizar árboles de decisión para personalizar el contenido educativo basado en las necesidades del estudiante.

Ejemplo de Sistema de Recomendación en Python:

pythonCopiar códigofrom surprise import SVD, Dataset, accuracy
from surprise.model_selection import train_test_split

# Cargar el conjunto de datos de ejemplo
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25)

# Crear y entrenar el modelo SVD
algo = SVD()
algo.fit(trainset)

# Evaluar el modelo
predictions = algo.test(testset)
print(f'Precisión: {accuracy.rmse(predictions)}')

# Visualización de una recomendación
user_id = str(196)
item_id = str(242)
prediction = algo.predict(user_id, item_id)
print(f'Recomendación para el usuario {user_id}: {prediction.est}')

5. Colaboración Transdisciplinaria

Descripción Detallada: La AGI puede facilitar la colaboración entre diferentes disciplinas al proporcionar una plataforma común para el análisis y la solución de problemas complejos. La AGI puede integrar conocimientos de diversas áreas, ofreciendo perspectivas holísticas y soluciones innovadoras.

Propuesta de Actuación:

• Algoritmos en Python: Utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar y sintetizar información de múltiples disciplinas.
• Árboles de Decisión y Gráficos ASCII: Crear

Árboles de decisión y gráficos ASCII para representar la integración y colaboración entre diferentes disciplinas en proyectos educativos.

Ejemplo de Procesamiento de Lenguaje Natural en Python:

pythonCopiar códigoimport nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist

# Descargar los recursos necesarios de NLTK
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

# Texto de ejemplo de diversas disciplinas
text = """
La inteligencia artificial es una rama de la informática que se centra en la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
La biología es la ciencia que estudia a los seres vivos y, más específicamente, su origen, evolución y propiedades.
La economía es una ciencia social que estudia cómo se gestionan los recursos, ya sean bienes o servicios, para satisfacer las necesidades humanas.
"""

# Preprocesamiento del texto
tokens = word_tokenize(text.lower())
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.isalnum() and word not in stopwords.words('spanish')]

# Análisis de frecuencia de palabras
fdist = FreqDist(filtered_tokens)

# Mostrar las palabras más comunes
print("Palabras más comunes:", fdist.most_common(10))

# Visualización ASCII de la distribución de frecuencia
for word, frequency in fdist.most_common(10):
    print(f'{word}: {"#" * frequency}')

Implementación Holística en la Educación Disruptiva

1. Canales de Comunicación y Colaboración:

Plataformas de Aprendizaje en Línea: Las plataformas de aprendizaje en línea, potenciadas por AGI, pueden ofrecer cursos personalizados y adaptativos. Estas plataformas pueden evaluar el progreso del estudiante en tiempo real y ajustar el contenido según sus necesidades.

Propuesta de Actuación:

• Desarrollo de MOOC potenciado por AGI: Utilizar técnicas de aprendizaje profundo para personalizar la experiencia del curso.
• Recomendación de Contenido: Implementar sistemas de recomendación para sugerir recursos educativos relevantes.

Ejemplo de Sistema de Recomendación para MOOCs en Python:

pythonCopiar códigofrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel

# Datos de ejemplo de cursos
courses = [
    "Curso de inteligencia artificial",
    "Curso de biología molecular",
    "Curso de economía básica",
    "Curso de programación en Python",
    "Curso de aprendizaje profundo"
]

# Vectorización de los cursos
tfidf = TfidfVectorizer().fit_transform(courses)
cosine_similarities = linear_kernel(tfidf, tfidf)

# Función de recomendación
def get_recommendations(course_index, cosine_similarities):
    sim_scores = list(enumerate(cosine_similarities[course_index]))
    sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return [courses[i[0]] for i in sim_scores[1:4]]

# Recomendaciones para el primer curso
recomendaciones = get_recommendations(0, cosine_similarities)
print("Recomendaciones para el curso 'Curso de inteligencia artificial':", recomendaciones)

Aplicaciones Móviles: Desarrollar aplicaciones móviles que proporcionen retroalimentación instantánea y recursos educativos adaptados a las necesidades del usuario.

Propuesta de Actuación:

• Desarrollo de Aplicaciones Móviles: Utilizar herramientas de desarrollo de aplicaciones móviles (como Flutter) y técnicas de inteligencia artificial para personalizar el contenido.
• Retroalimentación en Tiempo Real: Implementar algoritmos que analicen el progreso del usuario y proporcionen retroalimentación y recursos en tiempo real.

Laboratorios Virtuales: Implementar laboratorios virtuales donde los estudiantes puedan experimentar y practicar en un entorno simulado seguro.

Propuesta de Actuación:

• Simulaciones Interactivas: Utilizar técnicas de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR) para crear laboratorios virtuales.
• Evaluación y Feedback: Integrar sistemas de evaluación automática que proporcionen feedback detallado sobre las prácticas realizadas por los estudiantes.

Ejemplo de Simulación Interactiva en Python:

pythonCopiar códigoimport random

class LaboratorioVirtual:
    def __init__(self):
        self.estado = "inicio"
        self.opciones = {
            "inicio": ["química", "física"],
            "química": ["experimento1", "experimento2"],
            "física": ["experimento3", "experimento4"],
            "experimento1": ["resultado1", "resultado2"],
            "experimento2": ["resultado3", "resultado4"],
            "experimento3": ["resultado5", "resultado6"],
            "experimento4": ["resultado7", "resultado8"]
        }

    def tomar_decision(self, decision):
        if decision in self.opciones[self.estado]:
            self.estado = decision
        else:
            print("Opción no válida")

    def mostrar_opciones(self):
        return self.opciones[self.estado]

lab = LaboratorioVirtual()
while True:
    print(f"Estado actual: {lab.estado}")
    opciones = lab.mostrar_opciones()
    print(f"Opciones: {opciones}")
    decision = input("Elija una opción: ")
    lab.tomar_decision(decision)

2. Integración de Tecnología:

Realidad Aumentada (AR) y Realidad Virtual (VR): Utilizar AR y VR para crear experiencias de aprendizaje inmersivas que permitan a los estudiantes interactuar con contenido educativo de manera más profunda.

Propuesta de Actuación:

• Desarrollo de Contenido en AR/VR: Utilizar herramientas de desarrollo de AR/VR (como Unity y Unreal Engine) para crear entornos de aprendizaje inmersivos.
• Evaluación Inmersiva: Implementar sistemas de evaluación dentro de los entornos de AR/VR para medir el progreso del estudiante.

Internet de las Cosas (IoT): Integrar dispositivos IoT para recopilar datos en tiempo real y personalizar la experiencia educativa en función de esos datos.

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, sino miles de millones de nodos podrían conectarse si la tecnología adecuada estuviese 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 conduce 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 titulaciones e incluso cuestionarse su necesidad, el error como aprendizaje, la retroalimentación al instante (síncrona) 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 será 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…

Sistemas Tutoriales Inteligentes: surgen del campo de la Inteligencia Artificial, aplicando técnicas de este campo para construir sistemas que sean capaces de guiar al alumno a través de los contenidos de un curso o asignatura, emulando lo que haría un profesor real; teniendo la posibilidad de modificar constantemente el modelo de enseñanza inicial con base en el desempeño y evolución cognitiva del estudiante.

Sistema Multimedia.. La multimedia surge de la convergencia de las telecomunicaciones, la informática y los medios audiovisuales; tríada que utilizada en conjunto con el computador se convierte en una extensión del aprendizaje, permiten el acceso, utilización y manipulación de la información digitalizada procedente de distintos medios de comunicación tales como: texto, imágenes, sonido y realidad virtual; en torno a una misma plataforma tecnológica, de modo interactivo en cualquier momento y lugar, desde el aula de clase tradicional hasta en los modelos semipresenciales y a distancia de aprendizaje. En la práctica permiten modelar sistemas de enseñanza similares al modelo natural de aprendizaje, para lo cual se requiere de la definición e instrumentación de un programa educativo bien fundamentado e integrado al currículo.

En la Tecnología Multimedia la información se presenta en forma no secuencial (no existe un orden único preestablecido de acceso), lo cual permite a los alumnos que puedan contrastar, de manera sencilla, los contenidos de la información y las relaciones entre ellos; facilitando la enseñanza individualizada (se adapta a la velocidad de aprendizaje del educando), donde el alumno decide el ritmo de su aprendizaje en un ambiente mucho más interactivo, a la par que el docente puede crear actividades integrales en procura de ampliar las posibilidades de aprendizaje.

Desde un enfoque macro sobre el potencial de las aplicaciones multimediales, se destaca lo relativo en cuanto a la posibilidad de propiciar, mediante las simulaciones y los juegos educativos, entornos de aprendizaje más completos que aquellos que se pueden alcanzar con los medios tradicionales, al igual que su utilización como herramienta para la ejercitación, experimentación y observación de fenómenos científicos.

Las grandes bondades de estos sistemas multimedia pueden revertirse y generar efectos contradictorios cuando, por ejemplo, se confunde el diseño y desarrollo de multimedia con diseño y desarrollo instruccional, dando origen a “programas educativos” que lucen bien y bonitos pero no enseñan nada o poco. Según esta observación queda establecido que mucha instrucción sin multimedia puede ser más efectiva que mucha multimedia sin un sólido diseño instruccional.

Otra gran desventaja que puede presentarse cuando se estructura un sistema multimedia en ausencia de un buen diseño instruccional, en que generalmente se convierte en la reproducción de las prácticas educativas tradicionales, configurando innecesarios e inoperantes contenidos, similares a la “clase magistral” y al libro al texto, sin alcanzar las bondades de la realidad.

Y por ahí va nuestra principal aportación a la Sociedad y a la Educación, una formación ubicua en una Sociedad que quiere aprender de sus propias fuentes y de su propia gente, los USUARIOS, de los cuáles tenemos la obligación de buscar la excelencia de cada uno de ellos, para que de alguna manera se sientan importantes en esta su sociedad.

Es evidente que las nuevas tecnologías ofrecen interesantes y nuevas oportunidades de acceso al conocimiento. Pero al mismo tiempo su aplicación también puede convertirse en un nuevo factor de exclusión.

Un breve apunte teórico puede ser muy útil para enfocar la cuestión. Según la Teoría de la información, el conocimiento tiende a concentrarse sobre sí mismo. Las estructuras más ricas son capaces de acumular nueva información con facilidad. Y, por el contrario, las estructuras ‘infopobres’ tienden a permanecer como tales.

En otras palabras: la distancia entre los que saben mucho y los que saben poco tiende a crecer porque los primeros acumulan información con mayor rapidez que los segundos. El carácter acumulativo de la información en estructuras cada vez más complejas parece ser una tendencia general de los sistemas, desde las sociedades humanas hasta los ecosistemas.

Este contexto enmarca las dos grandes visiones sobre el papel que desarrollan las nuevas tecnologías en las sociedades contemporáneas:

1. Las nuevas tecnologías pueden constituir un factor más de exclusión que se suma a los factores clásicos (edad, pobreza, alfabetización…). Por lo tanto las TIC pueden agravar problemas preexistentes.
2. Las nuevas tecnologías pueden ayudar a superar algunas de las exclusiones “tradicionales” ya que favorecen nuevas formas de aprendizaje y pueden beneficiar particularmente a grupos sociales alejados de la enseñanza tradicional.

Probablemente, ambas son ciertas. ¿Qué factores determinan el predomino de una u otra fuerza en un determinado grupo o contexto social?

¿Constituyen las tecnologías de la información un nuevo factor de exclusión?

Para ello deberemos dar mayor fuerza a las organizaciones e instituciones intermedias que lo único que hacen es recargar un sistema que de por sí, ya no funciona.

Seguro que el 2022 los aprendices reclamarán que tienen la responsabilidad de hacerse cargo de sus propios aprendizajes. Y que debe estar activo con el fin de ser capaz de aprender. Como ninguna persona o institución externa interfiere, este aprendizaje podría llamarse, autónomo. .

No estamos acostumbrados a ello. Y es una manera muy exigente y ambicioso de aprendizaje, es lo que ahora denominamos DISRUPTIVOS (William Richardson, David Warlick, Juan Domingo Farnós, Roger Schank, Claudio Naranjo…)…

El aprendizaje autónomo por cuenta propia planificada, el aprendizaje auto-organizado y auto-evaluado. El entorno de aprendizaje digital ofrece hasta ahora condiciones excepcionalmente favorables que permiten y simplifican este tipo especial de aprendizaje en una variedad de maneras. Evidentemente si queremos entrar en un marco de estrategias competenciales en aprendizajes dentro del mundo universitario, necesitaremos reconsiderar la función de la evaluación, pensando y repensando nuevas maneras de entenderla y otras maneras de llevarla a cabo por medio de actividades.

¿Qué es el aprendizaje autodirigido en todo esto?

“En su sentido más amplio,” aprendizaje autodirigido “describe un proceso por el cual los individuos toman la iniciativa, con o sin la ayuda de los demás, en el diagnóstico de sus necesidades de aprendizaje, la formulación de objetivos de aprendizaje, identificar los recursos humanos y materiales para el aprendizaje, la selección y aplicar las estrategias de aprendizaje, y la evaluación de los resultados del aprendizaje. “(Knowles, 1975).

Elementos del aprendizaje autodirigido:

a-El Aprendizaje autodirigido se basa en los siguientes elementos:

b-Estudiantes toman la iniciativa de buscar una experiencia de aprendizaje

c-Toman la responsabilidad y la rendición de cuentas para completar su aprendizaje (evaluación y formación)

d-Tienen una legibilidad y la legitimidad social para poder llevarlo a cabo y aprender

e-Ellos fijan sus propias metas de aprendizaje

f-Ellos evalúan su aprendizaje.

Si echamos un vistazo más de cerca, podemos ver otras características del entorno de aprendizaje digital que hacen que el aprendizaje independiente, auto-planificado y autorregulado sea más fácil:

– Los aprendices tienen toda la información del mundo en la punta de sus dedos.

-Tienen acceso a muchos bancos de datos relevantes e incluso puede utilizar los motores de búsqueda para que este acceso sea aún más cómodo.

-Se pueden recuperar libros electrónicos o ficheros de los cursos como por arte de magia.

Como resultado de la puesta en red de entornos de aprendizaje, un cosmos de información se desarrollará, incluyendo contenidos de enseñanza y las existencias de los conocimientos que los alumnos autónomos pueden abrir por sí mismos, paso a paso, mediante la descarga de lo que necesitan en su propio disco duro de impresión, y trabajando a través de los textos. En la historia de la enseñanza y el aprendizaje nunca ha habido una situación más favorable de partida para el aprendizaje autónomo y automático.

En entornos complejos, las personas que están más motivadas y por tanto aprenden y trabajan mejor mejor son los que realizan el trabajo y necesitan aprender “al momento”, casi siempre de manera síncrona, , que es por eso que necesitamos jerarquías débiles y redes fuertes. El trabajo de los profesionales de aprendizaje, en mi opinión, es ayudar a construir fuertes redes de aprendizaje.

Miramos hacia el futuro, haciendo todo lo posible para tomar decisiones sabias, sólo para encontrarnos mirando a los dientes de incertidumbres feroces y generalizadas, algunos lo llaman “ondulaciones disruptivas”, otros, “innovaciones disruptivas causadas por la influencia de las tecnologías”…(Juan Domingo Farnós)

Si queremos establecer una planificación, abierta por supuesto,  de escenarios de aprendizaje y de trabajo,deberemos siempre mirar hacia sobre el futuro mediante la comprensión de la naturaleza y el impacto de las fuerzas impulsoras más inciertas e importantes que afectan a nuestro mundo. Es un proceso de grupo que fomenta el intercambio y el desarrollo de una comprensión más profunda mutua de cuestiones centrales importantes para el futuro de la economía del conocimiento, de los espacios y los no lugares,  más en concreto,  del conocimiento.

El objetivo es elaborar una serie de historias divergentes extrapolando fuerzas impulsoras inciertas y que ejercerán mayor influencia. Las historias, junto con el trabajo para llegar allí tiene el doble objetivo de aumentar el conocimiento del entorno empresarial y formativo y se ensanchan tanto en  la percepción de los participantes frente a  posibles acontecimientos futuros, especialmente para los receptores.

Nos encontramos con diferentes posicionamiento al respecto:

El problema es que es difícil conseguir un consenso sobre lo que la «inteligencia» en realidad es:

• «El poder de una buena respuesta desde el punto de vista de la verdad o de hecho» (Thorndike)

• «Un mecanismo biológico por el cual los efectos de una complejidad de estímulos se reúnen y dan un efecto algo unificado en el comportamiento» (Peterson)
• «La capacidad para llevar a cabo el pensamiento abstracto» (Terman)
• «La capacidad de adaptarse adecuadamente a sí mismo relativamente nuevas situaciones en la vida» (Pintner)
• «La capacidad de conocimiento, y el conocimiento que posee» (Henmon)
• «La capacidad de adquirir capacidad» (Woodrow)

De la misma manera y muy contrariamente a como creen muchos docentes.el propio sistema en si-la inteligencia por sí sola no es suficiente para explicar el rendimiento académico: es sin duda necesario, pero más allá de un cierto umbral, que de ninguna manera es claro hasta qué punto.

A medida que progresa la educación, otros factores que entran en juego, de tal manera que los límites se determinan por la fuerza del eslabón más débil en la cadena.

¿Qué significa esto en términos prácticos para los docentes?

La construcción de la «inteligencia» fue la noción psicológica más potente que afecta a la política educativa en el siglo pasado. En 1958, en «El triunfo de la meritocracia, 1870-2033» Michael Young prevé un mundo en el que la inteligencia fue el único determinante de la condición en la sociedad: la relectura de hoy a veces parece pintoresco, pero a veces sorprendentemente precisa y tajante.

En la práctica, la etiqueta se ha utilizado principalmente para el etiquetado, ya sea la cuenca implacable del examen , hasta la introducción del sistema global,»La cantidad de atención que se presta a la enseñanza y el aprendizaje está en proporción inversa a la capacidad percibida de los estudiantes «. El discurso de la «brillante» frente a «bueno» o «estúpido» todavía impregna los juicios informales y que no rinden cuentas de los maestros sobre los estudiantes. Sigue siendo su ángulo exculpatorio tradicional. Pero aparte de eso, ¿qué puedes hacer con él?

Para algunas personas, ha sido un protector de la vida (o al menos su carrera): la discrepancia entre esta medida de potencial y las de logro ha demostrado que estaban gravemente subestimado, es el problema de no pasar de una educación sistemica en uniformización, prescripción e inmovilista a otra abierta, inclusiva, ubícua, y personalizada.

Si partimos de la idea de que la REALIDAD es múltiple, podemos entender por qué aprender en la diversidad no tiene porque llevarnos a un punto común-….esta premisa es fundamental para entender el pensamiento crítico en los aprendizajes y sin la cuál sería imposible llevar a cabo aprendizajes basados en la diversidad-INCLUSIVIDAD (EXCELENCIA)….

Evidentemente esto tiene muchos detractores, históricamente practicamente todos, pero ahora con las Tecnologías Convergentes se nos pueden abrir los ojos, ya que éstas nos permiten anticiparnos, por una parte, y adelantarnos, por otra…

Ya no es necesario creer que el bien y el mal, por ejemplo, dependen de una ley ordenada, por lo que lo que llamamos JERARQUÍAS, se va destiñendo, se va enmascarando en posiciones personalizadas y personalistas….lo que nos permite entender el aprendizaje como otra manera de entender no solo l oque es en si, si no sus procesos..

Entender que el pensamiento crítico, es pensar sobre lo ya pensado, es la única manera de ser capaces de llevar a cabo una innovación de innovaciones, una DISRUPCIÓN.

Evidentemente la educación de hoy, tal como la entendemos socialmente y tal como está implementada en sus estructuras, organizaciones y funcionalidades…no nos sirve tal como entendemos como es la sociedad de hoy y de mañana, por tanto dejémonos de escusas y de medias palabras y podemos escoger dos caminos:..

1-El de ahora y por tanto el de tantos y tantos siglos, con las innovaciones constantes que estamos realizando) y que nos llevan a los resultados que ya conocemos ….

2) O aceptamos que una sociedad diferente requiere de una decisión firme que permite otro diseño completamente adaptado a las necesidades de ahora y de mañana…y por tanto creo que ésta debe tenernos en cuenta como lo ha hecho con los acólitos del primer caso, creo que nos merecemos una oportunidad y no por nosotros, faltaría más, sino por la propia sociedad, que se merece lo mejor y la verdad es que está TAN ALETARGADA, que necesita de un fuerte empujón, esperemos que podamos realizarlo pronto.

Ni siquiera el concepto de cambiarlo todo para que todo siga igual, eso ya no interesa a nadie y se está viendo en la sociedad, solo es cuestión de liderajes y de ganas de hacer algo nuevo, pero no por ser nuevo, si no por ser mejor.

Pensemos que hasta ahora solo se han hecho “intentos”, nunca se ha producido una declaración de intenciones de cambio real (realmente las personas, las sociedades solo han querido hacer innovaciones y eso ya no vale para el futuro).

Habría que revisar muy bien el concepto de innovación (ya hay incluso doctorados sobre ese tema) porque si realmente se hubieran implementado innovaciones, según el concepto que manejan los grandes teóricos del tema, se habría logrado la apropiación plena de las mismas y los resultados habrían sido mucho mejores… Mi punto de vista es este: Toda disrupción debe necesariamente tratarse bajo los preceptos curriculares de la innovación, pero no toda innovación es disruptiva…

No es necesario que nos pongan trampas, eso lo sabemos hacer solos, además siempre son necesarias, ya que de esta manera lo que hacemos es aprender habilidades para mejorar los problemas que van surgiendo, lo que ocurre es que todavía hace falta DECISIÓN PARA IMPLEMENTAR UN CAMBIO REAL, y en eso estamos.

Hudosn, llegó como conclusión en la idea de los pensamientos:

• Uno se llama pensamiento «convergente», en el que la persona es buena en traer material de una variedad de fuentes para influir en un problema, de una manera tal que produce la respuesta «correcta». Este tipo de pensamiento es particularmente apropiado en ciencia, matemáticas y tecnología.
• El otro se denomina pensamiento «divergente». Aquí la habilidad del estudiante está en la elaboración general creativo de ideas provocadas por un estímulo, y es más adecuado para las actividades artísticas y el estudio de las humanidades.
• Con el fin de llegar a este tipo de pensamiento, ideó pruebas abiertas, tales como la prueba de «usos de los objetos»

(Nosotros lo llamamos aprendizaje informal….Juan Domingo Farnos)

Así nosotros entramos directamente en la  TRANSVERGENCIA como proceso que tiene tres patas: la transformación, la convergencia ((DIVERGENCIA)) y la transmedialidad. 

Un artículo de Brighton analiza el rol de los nuevos medios digitales, los“UBIMEDIA” que por sus características –multifacéticas, transversales convergentes,colaborativas , cooperativas, móviles- tienen el potencial de empoderar a las personas y crear una mayor cultura participativa. En este contexto las instituciones que tradicionalmente tenían la potestad de establecer aquello que está bien y lo que no lo está, hoy se ven amenazadas por nuevas reglas del juego. 

     Estos retos nos llevan a pensar en nuevos perfiles de profesionales. Hacen falta perfiles híbridos digitales-analógicos que sean capaces de traducir conocimiento de una comunidad a otra y que puedan generar valor al momento de conectar conocimientos. Necesitamos de habilidades multiplicadas y desarrollo de actitudes creativas, las cuáles se presentan como elementos claves. Es necesario a pensar en un aprendizaje mejorado, que no se limite a una disciplina o certificación, sino que sea permanente, distribuido y escalabrle, cuya trazabilidad esté en manos de la mayor parte de la población, cada uno con sus caraterísticas…

    Hoy es fundamental analizar nuevas perspectivas para pensar el aprendizaje a la luz del acceso abierto y distribuido al conocimiento. La idea es sumergirnos en sus luces y sombras, la línea es difusa y las tecnologías deben ser INVISIBLES Y NATURALES, para que su verdadera ayuda sea adecuada a las necesidades personalizadas y personales de las personas…

     Hace ya más de 10 años de que el Massachusett Institute of Technology (MIT) anunciara su proyecto de ‘abrir’ sus cursos, sin costes ni matrículas es importante analizar qué ha pasado y qué no ha ocurrido desde entonces hasta la fecha, tanto en el mundo de la educación como en otros planetas cercanos.

     En esta exploración nos preguntamos no sólo porqué la resistencia al cambio de las organizaciones educativas sino que buscamos hacer un zoom a aquellos espacios de exploración que sí están abriendo oportunidades que son importantes de incluir en el radar.Para ello, se plantea un travelling de tendencias que incluye la apertura radical al conocimiento, donde  la evolución biológica puede ser hackeada por la mente humana y su esparcimiento viral; las ideas están vivas y en perpétuo cambio… «(open y self-publishing, open educational resources); nuevas formas de certificar conocimiento (open badges, open educational practices); nuevos perfiles (desing thinkers, digital curators, digital yonkis); cursos masivos abiertos (massive online courses, peer assessment); nuevas tipologías de habilidades (transmedia skills); investigación abierta y distribuida (open data) entre otros.

«Transmedia storytelling represents a process where integral elements of a fiction get dispersed systematically across multiple delivery channels for the purpose of creating a unified and coordinated entertainment experience. Ideally, each medium makes its own unique contribution to the unfolding of the story.” – Henry Jenkins… derivando a posiciones diversas, por tanto inclusivas que dan más importancia a actuaciones que cada persona puede hacer con una tecnología determinada y su posterior aportación a la comunidad y posteriormente a lo social, que personas con herramientas (plataformas), que lo único que consiguen es uniformizar los procesos.

     Dentro de la Universidad más que discutir cómo empujarla hacia esta etapa de cambios, lo que haremos será pensar en rutas de auto-innovación (incremental y radical) bajo la lógica de aprender a re-aprender en donde el ‘sujeto en red’ puede diseñar sus propias rutas de adaptación y renovación permanente.»…

Formal e informal…¿se pueden entender?

A pesar de la gran popularidad de uso personal de los medios sociales en línea, un bajo porcentaje de estudiantes e instructores utilizarlos con fines educativos.

Los profesores perciben que el aprendizaje informal utilizando los medios sociales podría verse facilitado por instructores e integrarse en entornos de aprendizaje formal para las discusiones enriquecidas, la participación aumentó, y las conexiones generales.

Se puede apoyar la demostración  cualitativa y empírica de las teorías de aprendizaje social al tiempo que se ofrecen estrategias y ejemplos de cómo los medios sociales pueden usarse para conectar el aprendizaje formal e informal.

Los educadores utilizan los medios sociales para conectar el aprendizaje formal e informal y permitir a los estudiantes a conectarse de formas nuevas y significativas. Para ello necesitamos comprender que  el uso de herramientas de medios sociales entre los profesores de enseñanza superior, medias, primarias…las estrategias que utilizan para integrar los medios sociales en la enseñanza formal, se refiere a lo que tienen, y sus estrategias para mitigar esas preocupaciones.

El concepto de aprendizaje de la ciudadanía, que se refiere a la ética de cómo invertimos nuestras identidades ya que viajamos a través del paisaje, de nuestro contexto solo significa un aspecto del mismo por lo tanto, el aprendizaje de las personas está todavía muy dentro de un contexto social, reconociendo el potencial de un individuo para comunidades de puente y ayudar a conectar a otros a comunidades que mejorarán su capacidad de aprendizaje. (Personal and Social learning).

Personal learning= lo que tu haces de manera individual ( lo haces visible a los demás)

Personalized learning= lo que haces tu según tus peculiaridades+lo que recibes tu por parte de los demás según tu idiosincrasia.

Evidentemente el personalized learning no puede funcionar sin el SOCIAL LEARNING= Seria una habilidad que presentamos al mundo moderno complejo: inesperado, entrelazado, cambiante. Responder esto significa tener la mejor fuerza / ratio de valor. Valor significa cosas que por lo general se entregan a los demás, por lo que son, ya sea en línea con las necesidades del momento (no es demasiado tarde ni demasiado temprano) o innovadores (primero), o reconocido por su calidad (adaptables durables pero no finitas, efectivas, etc.).

Con ello mejoramos de manera constante, pero nunca llegamos a algo que nos de por finalizado lo que hemos empezado, es un cambio permanente sin un fin que nos haga pensar que hemos llegado a buen puerto. El buen puerto como algo acabado no existe, puede estar en nuestra mente, eso si, pero nunca llegaremos a él porque va modificándose en cada lugar y durante el tiempo (y este es infinito).

El caminar permanente es un estado no limitado en el espacio y en el tiempo por tanto multicanal, muldidisciplinar y con diferentes ideas que van evolucionando a medida que la sociedad va cambiando. (LIFE LONG LEARNING).

Esa es la idea, aprendiendo de lo que vas haciendo, no de lo que no has hecho todavía, en lo que hacemos esta incluido el error.

Estamos en una permanente transición un caminar permanente, los fines últimos son planteamientos del pasado porque conducen al pensamiento único, y lo que pedimos es un transitar de manera personalizada y socializadora donde el valor que vamos aportando cada uno de nosotros enriquezca no solo la sociedad en su conjunto, sino que le permita estar siempre en estado permanente de Beta, preparada para cualquier acontecimiento, ya que si ha dado por finalizado sus objetivos, si sobreviene algo nuevo, nunca estará predispuesta para llevarlos a cabo.

Esa es la idea de mi planteamiento teórico de inicio ya hace 15 años con mis investigaciones. Siempre ha sido bajo estas premisas que son inconclusas, es un DOCTORADO permanente, una investigación que nunca acabara y que no esta ni ubicada en el espacio ni limitada por el tiempo.

No se basa en ningún teórico del pasado y si vas leyendo se basa en todos ellos, en lo mejor de cada uno, ya que creo que me los he leído e investigado a casi todos, des de filósofos, pedagogos, matemáticos y físicos, futuristas, sociólogos…pero es una prolongación de lo que veo en la sociedad. Siempre he dicho que pienso y escribo lo que veo primero y lo que siento después….ese es mi camino…

ERIK DUVAL, en sus investigaciones sobre la ANALÍTICA DE APRENDIZAJES.…volvemos a las nuestras propias con las interacciones del usuario en forma de los llamados metadatos de atención. Mediante la visualización de estos datos, proporcionamos cuadros de mando que permiten a los usuarios dirigir sus actividades en un “yo”.

Si lo cuantificamos”, sería lo lo que siempre hemos denominado tipos de caminos, últimamente, aprendizajes PERSONALIZADOS, tanto en ellos, como en las posibles investigaciones que realicemos. Por otra parte, también también nos sirven en la utilización diversificada de recursos, actividades y por qué no, en los sujetos de aprendizaje… las personas.

Debemos entender y diferenciar entre el análisis de los aprendizajes y los análisis académicos, ya que esto conduce en buena parte al fracaso de muchos aprendices, especialmente en la universidad, ya que la institución apuesta por el análisis académico con lo que así no pierde su cuota de poder y su carácter finalista junto con los constantes procesos de instrucción de lo que ellos llaman personalización, cuando realmente lo que es el Mastery learning es una mera individualización reforzada con una retroalimentación CONTINUADA EN EL TIEMPO, eso le permite la entrega o no de titulaciones, mientras que el analisis de aprendizajes se deja de lado por ser un PROCESO y no una finalidad.

La marea del progreso tecnológico está erosionando rápidamente entornos de aprendizaje tradicionales y la construcción de otras nuevas. Como las TIC continuará mejorando y la caída de los costos, los ambientes de aprendizaje existirán siempre y los aprendices podrán elegir lo que ellos desean ser.

Las aulas evolucionarán hacia comunidades abiertas, flexibles, centradas en el alumno El alumno del futuro construirá el conocimiento que es importante para él o ella como individuo o como parte de una red construida socialmente, navegara a través de problemas mal estructurados con un compañero o como parte de un grupo. Estos espacios, ya sean físicos o virtuales, proporcionarán una población diversa con un entorno seguro para explorar compartir y aprender, siempre a partir de lo que cada uno de ellos harán y de lo que recibirán como parte de su HUELLA ÚNICA, para así dar a la comunidad su parte de valor añadido que se sumará a la de los demás, conformando comunidades abiertas dentro de una sociedad muticanal y multisocial.

Ya que no concibo el Social learning sin el personalized learning, así como la educación inclusiva, el cambio de roles y la ayuda de las TIC, Internet, AI…Si abogamos por un aprendizaje donde el responsable sea el aprendiz, que no es lo mismo que se suele afirmas “el aprendizaje es el centro del aprendizaje, ya que estos postulados solo se contempla las fortalezas del mismo y se sigue sin tener en cuenta el cambio de roles” (Juan Domingo Farnós)

La definición de aprendizaje personalizado está evolucionando rápidamente y su diferencia con respecto a otros temas de la próxima generación, como el aprendizaje de la próxima generación y el aprendizaje combinado, puede que no esté claro. El aprendizaje personalizado puede tener lugar en entornos digitalmente mejorados o no.

Si se piensa en que el aprendizaje de la próxima generación incorpore el aprendizaje personalizado y que la integración perfecta con la tecnología sea necesaria para implementarla de manera efectiva, asequible ya una escala significativa, entonces si que llegaremos a través de él al social learning, eso sin duda.

También encontramos que las evaluaciones del aprendizaje a posteriori, las evaluaciones de la próxima generación son parte integral del proceso de aprendizaje, es decir, son evaluaciones para el aprendizaje. (la calidad esta en los mismos aprendizajes).Por todo ello se están buscando formas “inteligentes” para que los aprendices por medio de “UN CLIC” puedan encontrar exactamente en la red lo que necesitan, tanto en primera oleada como en la retroalimentación continuada, algo esencial para ell@s.

Por otra parte, el problema del concepto de continuidad de los itinerarios de aprendizaje también tiene que ser considerado, mientras que implementar la secuenciación de plan de estudios de manera personalizada, nos conduce la mayoría de las veces a problemas insolubles. En comparación con el modo de aprendizaje que nos permite navegar libremente sin ningún tipo de guía de trayectoria de aprendizaje personalizado utilizado en los sistemas de aprendizaje más basados en la web, este trabajo se evalúa si el sistema de e-aprendizaje personalizado basado en la genética propuesto, puede generar itinerarios de aprendizaje apropiados según la prueba incorrecta de respuestas de un alumno de manera individual en una prueba previa, proporciona beneficios en términos de rendimiento del aprendizaje, mientras que la promoción del aprendizaje, está garantizada, aunque sea apropiándonos del error, por otra parte obvio.

“El mayor error que puede hacer en la vida es estar siempre con el miedo de cometer un error.” (Dietrich Bonhoeffer)

En un entorno de aprendizaje ubicuo sensible al contexto, los sistemas de aprendizaje pueden detectar comportamientos de aprendizaje de los estudiantes en el mundo real con la ayuda de la tecnología sensible al contexto (sensores); Es decir, los estudiantes pueden ser guiados para observar o manejar objetos del mundo real con los medios de comunicación, eso si, siempre de manera personalizada desde el mundo digital.

Un problema de optimización que los modelos de los objetivos y criterios para determinar los itinerarios de aprendizaje ubicuos presentan, es que son sensibles al contexto personalizado para maximizar la eficacia de aprendizaje para los estudiantes individuales por lo que formularemos tomando la significación de las trayectorias de aprendizaje, diferentes posibilidades de aprendizaje y también según el número de visitantes simultáneos a cada objeto de aprendizaje, por tanto se producirá un efecto innovador.

Para ello necesitamos de las tecnologías:

a-La tecnología social y la necesidad de facilidad

b-La tecnología social está a nuestro alrededor, pero necesita trabajar en nuestros términos. Las cosas más pequeñas hacen la diferencia en el compromiso

Algún Aprendizaje Social tendrá lugar en sistemas formales, la tecnología que la organización provee, pero a menudo la formalidad de esa tecnología inhibe el compromiso. Si el espacio se siente formal, la gente puede estar menos dispuesta a arriesgarse, a cometer errores. Así que tenemos que nutrir a la comunidad.

Personalmente abogo por la necesidad de la tecnología ya que gracias a su soporte primero podemos establecer el:

-personalized learning para lleagar al…-social learning

Por tanto es condición sin sine qua non para que a través del personalized learning lleguemos al social learning.

Veamos de forma práctica cómo se revela esto a la hora de confeccionar el currículum, lo que nos servirá para tener claro siempre hacia donde podemos ir en el nuevo paradigma:

Nuestro procesos están basados en el APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBÍCUO, el conocimiento/aprendizaje se construye en el estudiante con guía y acompañamiento del docente, apoyado por didácticas y recursos tecnológicos acordes a las necesidades y pertinentes a cada programa y nivel de formación. E l estudiante contribuye al cumplimiento de sus objetivos de aprendizaje con aprendizaje autónomo e interacción con sus compañeros. Un proceso permanente en construcción como MODELO PEDAGÓGICO A través de un trabajo interdisciplinario garantiza su vigencia y permite la articulación tanto de los nuevos contenidos fijados en la malla curricular como de las necesidades que demanda la sociedad; en un proceso integrado y apoyado en didácticas, enfoques pedagógicos y recursos técnicos y tecnológicos.

Adquieren conocimiento relevante y significativo. Aprenden en colaboración con otros. Autogestionan su aprendizaje. Mejoran su aprendizaje y resultados del mismo a través de la evaluación y retroalimentación permanente. Desarrollan comportamientos fundamentales en la ética y la responsabilidad ciudadana. Estimulan la reflexión del estudiante sobre lo que hacen, como lo hacen y los resultados que obtienen.

Construcción de identidad a partir de la interacción con él mismo, la sociedad y el mundo que le rodea. Los contenidos que propenden por la formación de profesionales éticos y socialmente responsables son permeables en la malla curricular en los diferentes niveles. Respaldado por el uso de recursos tecnológicos didácticamente sustentados para facilitar el aprendizaje y fortalecer el acceso a la información.

La formación se fundamenta en identificar la realidad y transformarla en beneficio propio y de la comunidad:

a–Nuevas capacidades para escuchar (observar, recabar información, explorar…). Una oferta personalizada. No se trata de emplear el tiempo en enviar cientos de currículos, o en llevar a cabo Diseños Instruccionales genéricos, si no en utilizar las potencialidades de cada uno de nosotros (PERSONALIZED LEARNING: https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/personalized-lea…/ de Juan Domingo Farnos:

–Armar sólidas y duraderas redes de colaboración que vayan creciendo y consolidándose a lo largo de la vida (mi potencial y efectividad como profesional está en función de la red de confianza que creo en torno a mí). Mi red de confianza me puede acompañar de por vida si la alimento, mi aprendizaje-empleo, no.

–La capacidad de desaprender y reaprender. Los conocimientos prácticos adquiridos que pueden reforzar el VALOR QUE YO PUEDO APORTAR.

-Los éxitos y experiencias pasadas (también los ERRORES- fracasos) que sirven de experiencia para fortalecer LO QUE VAMOS A APORTAR.

-La Educación como elemento aislado ha terminado, debe ir con el comercio, la cultura, el trabajo…pasamos a una meta-conectividad..

Pasar de “el fracaso no es una opción. a el fracaso no es un problema” es cambiar de “cultura, es pasar a una cultura de la RESILIENCIA….a una cultura de superación, adaptación, transparencia y confianza…lo que podríamos definir como cultura de la REDARQUÍA..

Ya no se aprende solo, eso es una evidencia (próximo articulo) si no que se hace en “Red de aprendizaje personalizada y socializadA” dejando ya por superados los PLE(Graham Attwell) , los PLN, los PKM . los PERSONALIZED LEARNING, los SOCIAL LEARNING , por tanto el P-S LN, pasa a ser la referencia educactiva del siglo XXI….. Juan Domingo Farnos (vamos a tener que hacer un gráfico al respecto)

Los aprendices que buscan el PERSONALIZED LEARNING ENVIRONAMENT (PELE), no confundir con el PLE, buscan la facilitación y la orientación en todo momento porque lo que desean es alcanzar la EXCELENCIA PERSONALIZADA, nunca un estándar propuesto por cualquier sistema vertical y jerarquizado, presentando tres ambientes diferentes que pueden coincidir con las orientaciones de aprendizaje, fomentar la mejora de la capacidad de aprendizaje, y reemplazar las tradicionales soluciones de “talla única para todos”.

La Excelencia personalizada bebe de la diversidad, de la complejidad, de la anulación de lo homogéneo y lo uniformizante y pasar a lo horizontal a la redarquía, algo así como por ejemplo, que por qué se sigue insistiendo en JEFES O DIRECTORES de las INVESTIGACIONES. El no haber investigadores “estrella” no significa que no exista excelencia en lo que se hace y esto aún no lo tiene claro ni nuestra “universidad” ni nosotros mismos y es aquí donde radica el problema.

Si partimos de la idea de que la REALIDAD es múltiple, podemos entender por qué aprender en la diversidad no tiene porque llevarnos a un punto común-….esta premisa es fundamental para entender el pensamiento crítico en los aprendizajes y sin la cuál sería imposible llevar a cabo aprendizajes basados en la diversidad-INCLUSIVIDAD (EXCELENCIA)….

¿Alguien quiere personalizar los espacios de aprendizaje? Evidentemente un 99% dirá que quiere, faltaría más…

Pero el uso de diseño y arquitectura para facilitar el aprendizaje personalizado es sólo una parte del proceso. Weaver “dice que es imprescindible inmiscuir la escuela en el proceso, capacitar al personal para abrazar el nuevo enfoque, y luego continuar a integrar el proceso en el largo plazo mediante la capacitación del personal y los alumnos”.

Si partimos de la idea de que la realidad es múltiple, podemos entender por qué aprender en la diversidad no tiene porque llevarnos a un punto común-….esta premisa es fundamental para entender el pensamiento crítico en los aprendizajes y sin la cuál sería imposible llevar a cabo aprendizajes basados en la diversidad-INCLUSIVIDAD (EXCELENCIA PERSONALIZADA):

Aprendizaje personalizado no es “Instrucción Personalizada”.

a-Personalización de los medios de aprendizaje …

b-Los estudiantes saben cómo aprenden para que estén preparados para el presente y su futuro como ciudadanos del mundo.

c-Los estudiantes son los compañeros de los alumnos y compañeros de los diseñadores del currículo y el ambiente de aprendizaje.

d-Los estudiantes deben poseer y manejar su propio aprendizaje.

Cada estudiante es único y aprende de diferentes maneras. Diferenciación de instrucción significa que el profesor se adapta el plan de estudios existente para satisfacer las diferentes necesidades de cada estudiante en su salón de clases. El profesor se convierte en la persona más trabajadora en el aula. La individualización significa que las empresas de la maestra y el libro de texto de crear varios niveles de currículo para satisfacer las diferentes necesidades de todos los estudiantes. Esto significa que usted paga más a las empresas de libros de texto para preparar el plan de estudios o encontrar múltiples formas de enseñar a un área de contenido que cumpla con los estilos de aprendizaje variados y niveles de lectura en el aula.

La diferenciación y la individualización de la enseñanza es el maestro-céntrico, a nivel de grado, y basada en estándares. Los profesores pueden utilizar estas técnicas para presentar el contenido. Sin embargo, el estudiante necesita para ser los más difíciles de las personas que trabajan en el aula. Los maestros deben enseñar a sus alumnos a pescar y no el pescado para ellos. En un ambiente de aprendizaje personalizado, el profesor no tiene por qué ser el único experto. La ventaja de la tecnología es que los estudiantes puedan utilizar los contenidos y que los expertos con su profesor.

No pretenden conformar un entorno pedagógico, tecnológico y de implementación personal como un numero dentro de un grupo social, sino que quieren aprender como una persona única que son y aportar a los demás (Social learning) un valor que como numero nunca podrían conseguir.

En este caso la orientacion y la intención (necesidad) son básicos, por tanto la diferenciacion con el PLE, el PLN, el PKM..cada vez son más importantes. Naturalmente en todo personalized learning la actuación puede ser diferente según el contexto que se encuentren, llegando incluso a modificar casi completamente lo que ha aprendido como tal y lo que ha aportado ususalmente, por tanto esta variante que no se contempla en el PLE, si debe hacerse en el PELE, ya que supone una actuación directa de la persona.

Los aprendices que buscan el PERSONALIZED LEARNING ENVIRONAMENT (PELE), no confundir con el PLE, buscan la facilitación y la orientacion en todo momento porque lo que desean es alcanzar la EXCELENCIA PERSONALIZADA, nunca un estándar propuesto por cualquier sistema vertical y jerarquizado, presentando tres ambientes diferentes que pueden coincidir con las orientaciones de aprendizaje, fomentar la mejora de la capacidad de aprendizaje, y reemplazar las tradicionales soluciones de “talla única para todos”.

Es precisamente aquí donde aparece el P-S LN, ya superando lo anterior ya que los aprendizajes son PERSONALIZADOS y SOCIALIZADORES Y EN RED, a no son aprendizajes en el sentido de servir a la sociedad…

No concibo el Social learning sin el personalized learning, y por supuesto en red, de otra manera incluso operativamente es imposible dilucidar ningún aprendizaje, así como la educación inclusiva, el cambio de roles y la ayuda de las TIC, Internet, AI…Si abogamos por un aprendizaje donde el responsable sea el aprendiz, que no es lo mismo que se suele afirmas “el aprendizaje es el centro del aprendizaje, ya que estos postulados solo se contempla las fortalezas del mismo y se sigue sin tener en cuenta el cambio de roles”

Aprender con la web nos permite aprender de manera personalizada y mutable, podemos cambiar de registros a cada momento según el proceso de nuestro aprendizaje y el camino que vamos tomando, otra ventaja importante que con el aprendizaje estático en el espacio y en el tiempo (aula), nunca podríamos realizar.

Los mecanismos por lo tanto para muchos investigadores se centran en desarrollar sistemas de e-learning con aprendizaje personalizado para ayudar el aprendizaje en línea basado en la web y de forma personalizada ofrecer formas de conocimientos con el fin de promover la capacidad de aprendizaje de los alumnos de manera individual, conduciendo al social learning.

¿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 podéis estar seguros.

El futuro del aprendizaje se encuentra en una tesitura centrada en el estudiante, web 2.0 facultada, en redconectivismo. Esta es la nueva cultura del aprendizaje, y se lo debemos a nuestro propio aprendizaje permanente y para nuestros para que nuestros aprendices puedan desarrollar su formación de manera inductiva.

Tenga en cuenta que en casi la totalidad de estos seis, la tecnología es esencial, en particular el poder de la Internet. Aprendizaje por indagación personal y tarjetas de identificación (Certificaciones y Reconocimiento Social, pero por encima de todo la Evaluación como un proceso de aprendizaje, no como una espada de DAMOCLES,…Y EN EL APRENDIZAJE EN LÍNEA (e-learning), aún más.

Seamless aprendizaje es cuando una persona experimenta una Contunuidad de aprendizaje a través de una combinación de lugares, tiempos, tecnologías o entornos sociales. Tal aprendizaje puede ser intencional, como cuando se inicia una actividad de aprendizaje en el aula y luego continúa a través de una conversación informal con los colegas, o en línea en casa.

El aprendizaje puede ser un colectivo o un proceso individual. Además, puede extenderse en el tiempo y lugares, ofrecen todas partes el acceso a los recursos de aprendizaje, abarcar los mundos físico y digital, participar múltiples tipos de dispositivos, e integrar los diferentes enfoques de la enseñanza y el aprendizaje….lo que podríamos llamar COMPUTACIÓN UBÍCUA ….propugnan la integración de dispositivos alrededor de escenarios donde se encuentre localizado el ser humano, en el que éste puede interactuar de manera natural con sus dispositivos y realizar cualquier tarea diaria de manera completamente trasparente con respecto a sus computadores.

Durante sus actividades ordinarias, alguien que esté “usando” computación ubicua (decimos entrecomillas “usando” porque el usuario nunca lo hará directamente) lo hace a través de diversos dispositivos y sistemas computacionales simultáneamente, y generalmente lo hará sin percibirlo. Este modelo es visto como un paso más del paradigma de uso de ordenadores de escritorio. .(.@juandoming )

Maneras de realizar un proceso Educativo y Social:

-La educación debe preparar a los estudiantes para que participen activa y constructivamente en una sociedad global.

-Formación potenciada por la tecnología tiene la capacidad de involucrar a los estudiantes profundamente en su trabajo, conectar con incontables recursos, y les permite colaborar a través del tiempo y el espacio.

-Las escuelas deben proporcionar una equilibrio en el estudiante, de manera personalizada (inclusiva)y personalizar la experiencia para todos los estudiantes-un principio fundamental de la ruptura de la escuela marco de mejora ..

-Las escuelas deben promover y modelo de valores que son esenciales en una sociedad civil y democrática.

-El aprendizaje puede tener lugar sólo cuando los estudiantes se sienten libres de violencia y acoso.

-Las escuelas deben ofrecer un papel significativo en la toma de decisiones a los estudiantes para promover el aprendizaje del estudiante y un ambiente de participación, la responsabilidad y la propiedad.

La Sociedad que debe liderar este procedimiento debe:

-Alentar y modelar la utilización adecuada y responsable de las tecnologías móviles y sociales para maximizar las oportunidades de los estudiantes para crear y compartir contenido ..

-Dirigir la conversación en torno a la conectividad y la participación de los estudiantes en la creación de políticas. #egov#puntogov

-Incorporar el uso responsable de las tecnologías móviles y sociales en las políticas de uso aceptable.

-Promover uno a uno el acceso a los dispositivos conectables, incluyendo los dispositivos de los propios estudiantes, para permitir en cualquier momento en cualquier lugar de aprendizaje.

-Incorporar el acoso cibernético y sexting, con pautas de prevención en el código de conducta estudiantil.

Participar y proporcionar a los maestros de desarrollo profesional en el uso efectivo de los dispositivos móviles y las redes en las escuelas.

Debemos:

-Articular políticas claras tecnología que tienen un margen suficiente para las escuelas para conectar por vía electrónica sin temor a represalias o consecuencias indebidas.

-Proporcionar apoyo técnico y financiero a las escuelas que aspiran a conectar a los estudiantes y adoptar uno a uno los programas.

-Reducir el filtrado de Internet para maximizar el acceso de los estudiantes a herramientas de aprendizaje en línea y proporcionar oportunidades para ejercitar el juicio en la selección de estas herramientas.

Las autoridades deben:

a-Proporcionar un flujo de financiamiento para asegurar la infraestructura de banda ancha y dispositivos móviles para todos los estudiantes.

b-Promulgar políticas razonables y aplicables en el acoso cibernético, “sexting”, y otras formas de acoso electrónico que aclare la responsabilidad jurídica de los funcionarios de la escuela.

c-Involucrar a la comunidad educativa de la escuela en las conversaciones que la formulación de políticas que se diseñan para reducir y sancionar el acoso en línea.

Para poder utilizar #Mlearning dentro del mundo del aprendizaje, bien sea por su potencialidad ubicua, como por su gran usabilidad y accesibilidad, hemos de tener claros algunos principios básicos. diseño, características de la formación, necesidades de los aprendices, accesibilidad….

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 y de aprender lo que quieran:

“Como lo expresa Cormier, “la comunidad es el plan de estudios”.

Una ventaja de un enfoque rizomática es que es más “nativo red” que muchos otros conceptos pedagógicos. Promueve el apoyo de los compañeros, aprendiz responsabilidad y una apreciación del poder de la red.

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.

La expansión de las tecnologías móviles y la proliferación de dispositivos; explosión de las redes sociales y los comportamientos que desafían modelos en los que cada contacto es un momento de la verdad; desarrollo de Internet-de-todo; avances en el análisis de datos e inteligencia artificial; exige una experiencia personalizada en todos los canales y contextualizada; adopción de la computación en nube; fuentes de información disponibles a digital más numerosos y variados y volúmenes que estallan cara de procesamiento necesita más y más justo a tiempo …

La lista de grandes trastornos inducidos es larga. Y estas interrupciones ponen a la sociedad, la educación… bajo presión como nunca antes y hace que lo que transformamos no solo sea cuestión de estrategia, como metodologías, didáctica, simples innovaciones, si no lo más importante, un cambio radical de cultura….

Debemos buscar la mejor manera de que puedan aprender y apoyar lo que aprenden y su trabajo posterior

La comprensión y habilidades en investigación sistémica, la acción y la interacción puede destinar los resultados del aprendizaje a través de su compromiso con el punto de vista y perspectivas de los demás, donde los aprendices puedan desarrollar apreciación crítica de la práctica de los sistemas y los sistemas de aprendizaje social, a partir de sus propias experiencias de cambio. (Charles Francois, editor de la Enciclopedia Internacional de Cibernética y Sistemas, sugirió que sistémica se use para evitar términos ambiguos como “pensamiento de sistemas”, “ciencia de sistemas”, y “teoría general de sistemas”.)

Los aprendices-profesionales de una amplia gama de dominios a través de actividades como debates y blogs en línea, se trabajan las ideas introducidas en lo que pretenden aprender en sus propias circunstancias y desarrollar su propia comunidad mediante la aplicación de investigaciones sistémicas relacionadas. En este proceso, se desafían a sí mismos, los demás y los autores como los diseñadores de proceso críticos de aprendizaje. Reflexionamos sobre lo que se aprendió por quién y cómo y con qué fines, así mismo con quien podemos colaborar.

El desarrollo de habilidades en cada una de estas áreas implica un aprendizaje continuado y sentirse cómodo con las prácticas de facilitación.

-En general, la reestructuración pedagógica necesaria en la educación a distancia es profunda y extensa. Algunos expertos exigen incluso una “re-ingeniería” de la educación a distancia.

-Podríamos, de hecho, comenzar a hablar del comienzo de una nueva era, en la que la educación a distancia se convertirá en una forma extraordinariamente abierta, flexible y variable de la enseñanza y el aprendizaje que puede ser adaptado y ajustado a las necesidades de aprendizaje de los estudiantes, que serán diferentes .

-Las nuevas oportunidades y posibilidades de aprendizaje digital en la educación a distancia son de gran importancia para el futuro de nuestra sociedad de la información y el aprendizaje.

Podemos especificar una serie de imputs sobre el mismo que a lo mejor estaríamos o no de acuerdo:

-Todos somos aprendices. Aprendemos con el fin de adquirir diferentes habilidades para que podamos responder a los cambios que trae la vida, los cambios en nuestras prioridades y metas personales.

-Ser bueno en el aprendizaje implica toda una gama de destrezas y habilidades que están separadas de, pero conectadas a, lo que hay que aprender (transdisciplinares e inclusivas)

Algunas de estas habilidades y habilidades incluirían ser capaces de:

-Desarrollar un plan

-Mantenerse motivado

-Sentirte bien acerca de ti

-Trabajar bien con otros

-Auto administrar el tiempo

-Encontrar información

-Resolver problemas

-Priorizar las tareas

-Recordar cosas

-Haz las cosas por ti mismo

-Encontrar y corregir errores

-Pensar cosas

Ser un aprendiz que puede autogestionarse está relacionado con lo bien que eres capaz de manejar estas diferentes tareas por tu cuenta.

Hay diferentes etapas o niveles de habilidad para poder aprender cosas nuevas por su cuenta.

Las personas operan de manera diferente en cada etapa diferente de la autodirección.

Diferentes etapas requieren diferentes apoyos para asegurar el éxito

¿Por qué es importante? El Aprendizaje emergente es abierto y flexible, por lo que es sensible al contexto y puede adaptarse rápidamente, sobre todo en un mundo en el que las carreras, las profesiones, las identidades, las competencias y funciones, así como los medios interactivos y comunicativos, están cambiando rápidamente. Sin embargo, la apertura tiene que ser compensada por valores de restricción e incluyentes.

Los estudiantes, cuya etapa de autodirección está apenas emergiendo, son muy dependientes de sus instructores. El Aprendizaje Emergente ocurre cuando los agentes interactúan con frecuencia y abiertamente, con grados importantes de libertad, pero dentro de las limitaciones específicas, ningún individuo puede ver todo el panorama, los agentes y el sistema de co-evolucionar……y es en esta parte en la que no puedo coincidir, para mí el aprendizaje se produce con total LIBERTAD…sin ets ni uts, es decir, sin adjetivos…

Ellos piensan en el docente-instructor como el experto y diría que es el trabajo del instructor:

1) Saber lo que se debe enseñar

2) Motivarlos a hacer (o hacerlos hacer) el trabajo necesario.

Ellos miran al instructor como una figura de autoridad, y quieren instrucciones explícitas paso a paso sobre qué hacer y cómo hacerlo. Los estudiantes emergentes pueden ser muy pasivos y mostrar poca o ninguna voluntad de tomar decisiones o tomar un papel en la planificación de su aprendizaje. “Spoon-feeding” es un término que a menudo se oye asociado con este nivel de auto-dirección.

Aprendices que ya han superado su primera etapa inicial:

Los estudiantes que están en la segunda etapa de auto-dirigirse tienden a estar más interesados y “presentes” en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Responden bien a los enfoques motivacionales y están dispuestos a trabajar en tareas y actividades, especialmente cuando pueden ver claramente el propósito de la tarea. Estos estudiantes responden positivamente a la interacción personal con sus instructores y están comenzando a demostrar cierta voluntad de establecer metas y vincular las actividades diarias de aprendizaje con sus metas. En esta etapa, los estudiantes ven al instructor como un motivador y guía.

Desarrollando

En esta etapa, los estudiantes se ven a sí mismos como con habilidades y conocimientos, y están dispuestos a participar plenamente en su educación y en su evaluación. Se están volviendo más interesados en aprender cómo aprenden y en buscar mejores estrategias para mejorar su desempeño de aprendizaje. Tienen una visión ampliada del proceso de aprendizaje y ven el valor de sus propias experiencias de vida y las experiencias de otros. Estos aprendices toman más responsabilidad en priorizar su aprendizaje, estableciendo plazos para completar las tareas y trabajando como parte de un equipo. Los estudiantes también desarrollan mejores formas de entender, aceptar y relacionarse con las diferencias de los demás. Estos alumnos se relacionan con el instructor como facilitador.

Los estudiantes en esta etapa son totalmente autodirigidos en su aprendizaje. Pueden fijar sus propios objetivos; Utilizan expertos, recursos y programas como medio para alcanzar sus metas; Administran su tiempo y organizan sus tareas de aprendizaje por adelantado. Trabajan con confianza y usan una serie de formas para investigar y localizar la información que necesitan. Estos estudiantes pueden trabajar colegialmente con otros en una situación de equipo y participar en la autorreflexión y en la crítica por pares de maneras constructivas. Ellos piensan lógicamente y pueden explicar sus ideas de manera clara y persuasiva. Se relacionan con un instructor como lo harían con un consultor.

Opciones como el MOOC, Stanford, MIT…y las que irán saliendo, son el punto de lanza del inicio de un cambio DISRUPTIVO en la Educación y será así porque la Sociedad lo exigirá, no hay vuelta atrás y el retrasarlo es perder el tiempo y necesitamos de una formación de nuestros jóvenes excelente para que dirijan los países y las economías…

Entendamos lo que decíamos anteriormente en este muro, ya no se entiende una educación encapsulada, que encima no es ni educación, si no aprendizaje, como diría mi amigo NICK SCHACLETON-JONES, por tanto entendamos las personas que debemos aprender siempre, cada día, y en cualquier situación que se nos presente ya que los conceptos TRABAJO Y EDUCACION, se han fusionado hace tiempo y uno sin la otra hoy no tienen sentido alguno.

Los policy makers, las administraciones, organizaciones etc… pueden diseñar proyectos transversales para poder trabajar con ABP, Personalized learning, social learning, PLE, PLN, Analytic learning, BIG Data etc…

El bienestar dentro de una estructura social redárquica es mucho más experimental, no es la “jerarquía de necesidades” de Maslow que nos ocupa en la sociedad posmoderna. En su lugar, se trata de procesos intergrupales complejos como las representaciones sociales, así como con los procesos interpersonales.

Las personas son seres sociales que experimentan, que necesitan reflexión y motivación de apoyo en sus actividades diarias de la construcción, las representaciones y los valores sociales propios.

Encontraríamos más referencias, similitudes, pero también elementos que se dispersan por diferentes cuestiones, pero de eso se trata, de buscar ideas complejas con conocimientos divergentes que enriquezcan formas nuevas de entender la sociedad y el LEARNING IS WORK, lo es, ya que cambia totalmente el paradigma de la certidumbre y del conformismo, por planteamientos abiertos que hacen que la sociedad no se quede nunca más estática y uniformizada, si no que sea capaz de entender que en la diversidad está la mejora.

La identidad social y por tanto la personalización dentro de la complejidad, se construye mediante la identificación, pero la gente no necesariamente se compromete a todos los aspectos, si no a aquellos que no se aportan de sus intereses, maneras de ser…. Pueden utilizar su débil identificación de separarse de los valores y resaltar su identidad personal en su lugar( la libertad siempre tendrá prioridad)

Para aumentar la complejidad en una sociedad y que ésta le permita encontrar diferentes caminos, para diversas situaciones, se necesita una transversalidad, una lateraralidad, una REDARQUÍA, que permita establecer planteamiento complejos abiertos, ya que si los jerarquizamos, los cerramos y delimitamos, con lo que ya no sirven para la sociedad.

Si bien nos debemos salir de las jerarquías oficialistas, necesitamos redes sociales fuertes, pero no en el sentido dogmático y uniforme, si no en redes transparentes y confiables entre sus componentes:…

a) Serán proyectos transdisciplinares y transversales porque:

– (Un creciente número de situaciones complejas, de las más variadas características, emergen en el ámbito cada vez más extenso e interconectado que ocupa a los seres humanos en el mundo. Estas situaciones no pueden manejarse a través del estudio de las características ocasionales e incoordinadas, con limitaciones específicas que ocupan la atención de múltiples disciplinas especializadas, muy útiles, sin duda, pero cada vez más aisladas unas de otras (Nicolescu, 2002) .

-Cuando nos preguntan por la realidad de la investigación de la transdisciplinariedad aparece la transferencia de métodos entre disciplinas. Como la pluridisciplinariedad, la interdisciplinariedad desborda las disciplinas pero sus objetivos aún permanecen en el seno de la trama de las investigaciones disciplinares. Como el prefijo “trans” indica, la transdisciplinariedad (un término introducido en 1970 por Jean Piaget) implica aquello que está al mismo tiempo entre las disciplinas, a través de las diferentes disciplinas, y más allá de cada disciplina individual. Su objetivo es la comprensión del mundo actual, para lo cual uno de los imperativos es la unidad del conocimiento global, adoptando tres postulados metodológicos: la existencia de niveles de realidad, la lógica de los intermedios incluidos, y la complejidad. En presencia de variados niveles de Realidad el espacio entre las disciplinas y más allá de las disciplinas está lleno de información.

b) Serán proyectos inclusivos con ribetes de Excelencia personalizada.

-Las tecnologías con el soporte de la Web 2.0 para el aprendizaje colaborativo en un contexto de educación superior, significa un antes y un después…

-Una revisión de la literatura es necesaria para explorar las fortalezas y debilidades de la tecnología Web 2.0 , y se introduce un modelo conceptual de una comunidad Web 2.0 que en la investigación educativa, es fundamental.

-En cuanto a la posibilidad de que el uso de las herramientas Web 2.0 para el e-learning de colaboración en la educación superior, en particular, el diseño y la integración de las herramientas Web 2.0 deben estar estrechamente relacionados con la intención de un plan de trabajo abierto, flexible y con las máximas posibilidades de personalización de los aprendizajes, si fuese al contrario, no tendía ningún sentido.

-Con requisitos pedagógicos se debe tener cuidado para proporcionar una orientación clara, tanto la actividad del alumno esperado y expectativas de aprendizaje, y hay una clara necesidad de desarrollar, apoyar y fomentar fuerte interacción tanto entre profesores y alumnos, y entre los propios estudiantes. (dándoles eso si, “la manija” a los propios aprendices)…

Cuando nos adentramos en la proyección de escenarios de aprendizaje y de trabajo, deberemos siempre mirar hacia adelante mediante la comprensión de la naturaleza y el impacto de las fuerzas impulsoras, las que de alguna manera prevemos como con mayor capacidad de certidumbre y de otras, que siendo totalmente inciertas nos ofrecerán un caudal mayor de creatividad . (Hoy somos capaces de crear oportunidades por medio de una amplia utilización de los recursos de e-learning y la educación científica basada en la investigación a través de la educación del diseño con escenarios de aprendizaje abiertos, inclusivos y ubícuos):

-Una manera de explicar las posibilidades de la Internet como medio de comunicación es conceptualizarla como un conjunto de “herramientas” y de “espacios” en los que comunidades de seres humanos con intereses comunes interactúan e intercambian información (December, 1995):

* Espacios para la comunicación síncrona y asíncrona individuo-individuo o individuo-grupo.

* Espacios para la interacción y la actividad social.

* Espacios para la información, para la distribución, búsqueda y recuperación de información en cualquier formato digital.

* Espacios para la educación y la formación.

Hemos llegado a un punto en el que las organizaciones ya no pueden dejar el aprendizaje a sus departamentos de recursos humanos o formación. Ser capaz de entender las situaciones emergentes, y co-resolver los problemas son habilidades esenciales de negocios y aprendizajes. El aprendizaje es el trabajo.

La globalización, las grandes migraciones, los mercados internacionales de apertura son algunos de los elementos que caracterizan a las sociedades en las que vivimos y que los sistemas de formación deben “amplificar”, por supuesto, para que sus ciudadanos estén preparados para ejercer su influencia en los mismos…..

La formación integrada en estos aspectos económicos, laborales, socio-políticos,…deben ser la punta de lanza en las preferencias de la sociedad, con lo cual una vez más nos muestra el camino PRÓXIMO a seguir: la desaparición de la actual cultura de las titulaciones (la mayoría hoy en día ya se reconocen como obsoletas y otras que todavía se sostienen estamos de acuerdo que deben cambiar del todo, ya que si no lo hacen, tampoco tendrán sentido dentro de dos o tres años a mucho tardar.

No es posible continuar ofreciendo el conocimiento de la manera tradicional ya, y si las instituciones de formación (escuelas y universidades, en primer lugar) no ajustan sus métodos de transmisión de conocimientos, se correrá el riesgo de ser marginados por las nuevas infraestructuras de conocimiento y producción, con lo que desaparecerán sin remedio, y si lo hacen, no desaparecerán posiblemente pero su rol será otro-evidentemente no el de ser FINALISTAS- es decir, ofrecer títulos..

Cuando se trata de empresas y organizaciones, sólo en los últimos años la mayoría de los gerentes, directivos, ejecutivos… comenzaron a considerar los conocimientos y las competencias como recursos estratégicos que deben ser manejados de la misma manera como se gestionan los ingresos y los flujos de resultados económicos, de personal o de los recursos naturales.

En un futuro próximo, el trabajo directivo se caracterizará, más que hoy, por el desarrollo de los recursos humanos e intelectuales: la creación de conocimiento organizacional, competencias y habilidades de gestión y el desarrollo con el fin de difundirlas dentro / fuera de las organizaciones y transformarlos en productos, servicios y operativa de sistemas escalables…y eso evidentemente ni lo ofrecen hoy las escuelas, ni las universidades, ni las escuelas de negocios, ni las empresas al uso…, con lo que el esqueleto de esta sociedad jerarquizada, se está cayendo a pasos agigantados y si no nos movemos, su caída nos cogerá de lleno y será demasiado tarde para los que queramos hundirnos con ella.

Las sociedades modernas están sumidas en un complicado proceso de transformación. Esta transformación no planificada está afectando a la forma como nos organizamos, cómo trabajamos, cómo nos relacionamos con los demás, y cómo aprendemos.

Estos cambios son visibles en las instituciones encargadas de la educación de los nuevos ciudadanos:

-¿Cómo son estos cambios?

-¿Cómo empezamos a repensar el trabajo del sistema, del profesorado en estas nuevas circunstancias?

-¿Cómo se debe desarrollar la nueva generación de maestros?

-¿Qué conocimientos y actitudes debemos inculcar en los maestros de hoy en día para que puedan aprovechar las nuevas oportunidades que ofrece la sociedad de la información?

Así entramos de lleno en los procesos educativos de la sociedad del conocimiento…

Mientras los aprendizajes abiertos, inclusivos y ubícuos, como ejemplo,… se han convertido cada vez más en algo en los últimos dos años en el mundo académico, las empresas se están dando cuenta del increíble potencial de estos nuevos tipos de aprendizaje.

El nuevo mundo de aprendizaje se basa en una nueva forma de pensar — el intercambio en lugar de esconderse, colaborando en lugar de instruir, actuando en lugar de reaccionar. La tecnología nos permite apoyar los procesos de aprendizaje en las empresas en el ámbito laboral. Hoy en día es más importante que nunca para estar al día……hoy es EL PRIMER DÍA DE UNA NUEVA ERA.

El aprendizaje en el lugar de trabajo es fundamentalmente diferente de learnign en las aulas, estamos pasando del aprendizaje cerrado, al LEARNING AND WORK, al SOCIAL LEARNING y llegaremos, sin duda al LEARNING IS WORK.

Se trataba de una preocupación por las posibilidades educativas de la vida cotidiana; ideales no profesionales; situaciones no temas; y la experiencia de las personas. La educación como la vida.

Toda la vida es aprender, por lo tanto, la educación no puede tener fin:

– La educación debe ser colindante con la vida

– Se debe girar en torno a las ideas no académicas y no profesionales

-Se debe comenzar con las vidas de los estudiantes

Debe tener un aspecto de la propia experiencia del alumno como su recurso más valioso…

La educación permanente puede crear un espacio para hablar de las cosas y captar lo que se transmite . Obtengamos estas conversaciones al aire libre donde se puedan compartir. Proporcionar tiempo y el espacio para la reflexión y la lectura. Hay más conocimiento fuera de cualquier organización que dentro. (La escuela y la universidad pierden la esencia de toda la vida, ahora el conocimiento está en todas partes y eso “es mucho más grande que cuatro paredes”).

Lo vamos a hacer no tengo la menor duda de ello y ya he explicado el como, cuando, donde y con quien….ahora toca algo más …Una vez más me demuestran que o bien no han entendido como es la sociedad de hoy o quieren sobrevivir, como siempre han hecho, des de la primera universidad, la de Bolonia, que han perdurado durante siglos haciendo lo mismo, naturalmente “pintando la casa ” de cuando en cuando…..

Si la economía es nómada, la educación también lo es, y más si entendemos que son lo mismo, lo que nos lleva a ratificar aquello que ya hace mas de una década decíamos: “la educación ya no irá nunca más sola, será un elemento más transdisciplinar de diferentes elementos que conformarán la sociedad, la tribu de Marshall McLuhan , la ciudadanía para nosotros.

Propuesta de Actuación:

• Sensores Inteligentes: Utilizar sensores para monitorear el entorno de aprendizaje y adaptar el contenido en función de las condiciones y necesidades del estudiante.
• Plataformas IoT: Desarrollar plataformas que integren datos de múltiples dispositivos IoT para proporcionar una visión holística del entorno de aprendizaje.

3. Colaboración Global:

Redes de Investigación Internacionales: Crear redes de colaboración global para compartir recursos y conocimientos, fomentando una cultura de cooperación y aprendizaje conjunto.

Propuesta de Actuación:

• Plataformas de Colaboración: Desarrollar plataformas en línea que faciliten la colaboración entre investigadores y educadores de diferentes partes del mundo.
• Intercambio de Datos: Implementar sistemas seguros para el intercambio de datos y recursos educativos.

Intercambio de Estudiantes y Profesores: Fomentar programas de intercambio que permitan a estudiantes y profesores experimentar diferentes culturas y sistemas educativos, enriqueciendo su experiencia y perspectiva.

Propuesta de Actuación:

• Programas de Intercambio: Crear y promover programas de intercambio internacional que ofrezcan oportunidades de aprendizaje y desarrollo profesional.
• Becas y Subvenciones: Ofrecer becas y subvenciones para facilitar la participación en estos programas de intercambio.

Gráfico ASCII de la Integración de AGI en la Educación Disruptiva:

plaintextCopiar código+-----------------------------------+
|          Educación Disruptiva     |
+-----------------------------------+
|                                   |
|  +----------------------------+   |
|  |  Modelos de AMI            |   |
|  +----------------------------+   |
|                                   |
|  +----------------------------+   |
|  |  Objetivos y Planificación  |   |
|  +----------------------------+   |
|                                   |
|  +----------------------------+   |
|  |  Modelos del Mundo         |   |
|  +----------------------------+   |
|                                   |
|  +----------------------------+   |
|  |  Canales de Comunicación   |   |
|  +----------------------------+   |
|                                   |
|  +----------------------------+   |
|  |  Integración de Tecnología  |   |
|  +----------------------------+   |
|                                   |
|  +----------------------------+   |
|  |  Colaboración Global       |   |
|  +----------------------------+   |
|                                   |
+-----------------------------------+

Referencias y Obras Importantes:

1. Ken Robinson:
   • Obra: «Out of Our Minds: Learning to Be Creative»
   • Contribución: Defensa de la creatividad en la educación, destacando la necesidad de transformar los sistemas educativos para fomentar el pensamiento crítico y la creatividad.
2. Donald Schön:
   • Obra: «The Reflective Practitioner»
   • Contribución: Enfoque en el aprendizaje reflexivo y la importancia de la práctica reflexiva en el desarrollo profesional.
3. Seymour Papert:
   • Obra: «Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas»
   • Contribución: Promoción del aprendizaje constructivista y el uso de la tecnología para fomentar la creatividad y el pensamiento crítico en los estudiantes.

La implementación de estas estrategias, junto con el uso de AGI, puede transformar la educación disruptiva, haciéndola más accesible, personalizada y efectiva.

La educación disruptiva, en el contexto de la investigación computacional, se refiere a la aplicación de principios y enfoques innovadores para transformar la forma en que se abordan los problemas de investigación en el campo de la Inteligencia Artificial General (AGI). Esto implica la utilización de herramientas digitales, el aprendizaje a partir de la experiencia, y la educación personalizada.La educación disruptiva se basa en la idea de que los investigadores deben desarrollar competencias y habilidades investigativas innovadoras para abordar los desafíos de la AGI. Esto requiere una reflexión profunda sobre la formación de investigadores en el campo de las Ciencias Sociales y la utilización de estrategias de investigación innovadoras.

Aplicación prácticaPara aplicar la educación disruptiva en la investigación computacional sobre la AGI, se pueden seguir los siguientes pasos:

Desarrollo de Arquitecturas

• Crear arquitecturas de sistemas de aprendizaje que integren algoritmos de aprendizaje automático y modelos mundiales.
• Desarrollar prototipos de sistemas de aprendizaje disruptivos que puedan ser probados y evaluados.

Implementación de JEPA

• Implementar la Justificación Epistemológica de la Programación Automática (JEPA) para justificar la programación automática de sistemas de aprendizaje.
• Utilizar la JEPA para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan tomar decisiones informadas y planificar acciones efectivas.

Desarrollo de Modelos Mundiales

• Crear modelos mundiales que permitan a los sistemas de IA tomar decisiones informadas y planificar acciones efectivas.
• Utilizar modelos mundiales para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan abordar problemas complejos.

Incorporación de Planificación y Razonamiento

• Incorporar procesos de planificación y razonamiento en los sistemas de aprendizaje para permitir la toma de decisiones autónoma.
• Utilizar la planificación y el razonamiento para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan resolver problemas complejos.

Aprendizaje Automático

• Utilizar algoritmos de aprendizaje automático para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan aprender de la experiencia y mejorar sus habilidades con el tiempo.
• Aprovechar el aprendizaje automático para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan abordar problemas complejos.

Colaboración Interdisciplinaria

• Fomentar la colaboración interdisciplinaria entre expertos en IA, desarrollo de software, y educación, para asegurar que los enfoques innovadores sean efectivos y escalables.
• Utilizar la colaboración interdisciplinaria para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan abordar problemas complejos.

Evaluación y Mejora

• Evaluar y mejorar continuamente los sistemas de aprendizaje disruptivos utilizando datos y retroalimentación.
• Utilizar la evaluación y la mejora para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan abordar problemas complejos.

Publicación de Resultados

• Publicar resultados y compartir conocimientos con la comunidad científica para fomentar el avance en el desarrollo de la AGI.
• Utilizar la publicación de resultados para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan abordar problemas complejos.

Al seguir estos pasos, se puede aplicar la educación disruptiva en la investigación computacional sobre la AGI, lo que puede contribuir al desarrollo de sistemas de aprendizaje más eficientes y personalizados, y eventualmente, al desarrollo de la AGI.

Para implementar la educación disruptiva en la investigación computacional sobre la AGI, se pueden utilizar los siguientes algoritmos y graficos:Algoritmos

• Algoritmos de Aprendizaje Automático: Utilizar algoritmos de aprendizaje automático como el aprendizaje supervisado, no supervisado, y por refuerzo para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan aprender de la experiencia y mejorar sus habilidades con el tiempo.
• Algoritmos de Optimización: Utilizar algoritmos de optimización como el algoritmo de gradient descent para minimizar la función de pérdida y maximizar la precisión de los sistemas de aprendizaje.
• Algoritmos de Búsqueda: Utilizar algoritmos de búsqueda como el algoritmo de búsqueda en profundidad para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan explorar y explotar el espacio de búsqueda de manera eficiente.

Árboles de Decisión

• Árboles de Decisión: Utilizar árboles de decisión para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan tomar decisiones informadas y planificar acciones efectivas.
• Random Forest: Utilizar random forest para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan abordar problemas complejos y mejorar la precisión de las predicciones.

Graficos con ASCII

• Graficos de Flujo: Utilizar graficos de flujo para representar la lógica de los sistemas de aprendizaje y mostrar cómo se toman las decisiones.
• Graficos de Redes: Utilizar graficos de redes para representar la estructura de los sistemas de aprendizaje y mostrar cómo se relacionan los diferentes componentes.

Otros Tipos de Graficos

• Graficos de Barras: Utilizar graficos de barras para mostrar la distribución de los datos y la precisión de los sistemas de aprendizaje.
• Graficos de Líneas: Utilizar graficos de líneas para mostrar la evolución de los sistemas de aprendizaje con el tiempo y la precisión de las predicciones.
• Graficos de Heatmap: Utilizar graficos de heatmap para mostrar la relación entre las variables y la importancia de cada una en el sistema de aprendizaje.

Aprendizaje Automático

• Aprendizaje Profundo: Utilizar aprendizaje profundo para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan aprender de grandes cantidades de datos y mejorar sus habilidades con el tiempo.
• Aprendizaje por Refuerzo: Utilizar aprendizaje por refuerzo para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan aprender de la experiencia y mejorar sus habilidades con el tiempo.

Ejemplos de Implementación

• Sistema de Recomendación: Desarrollar un sistema de recomendación que utilice algoritmos de aprendizaje automático y árboles de decisión para recomendar cursos o recursos educativos personalizados para cada estudiante.
• Sistema de Detección de Anomalías: Desarrollar un sistema de detección de anomalías que utilice algoritmos de aprendizaje automático y graficos de heatmap para detectar patrones anómalos en los datos de los estudiantes y identificar áreas de mejora.
• Sistema de Predicción de Rendimiento: Desarrollar un sistema de predicción de rendimiento que utilice algoritmos de aprendizaje automático y graficos de líneas para predecir el rendimiento de los estudiantes y identificar áreas de mejora.

Al utilizar estos algoritmos y graficos, se puede implementar la educación disruptiva en la investigación computacional sobre la AGI de manera efectiva y desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan abordar problemas complejos y mejorar la educación.

Implementación en CódigoA continuación, se proporciona un ejemplo de implementación en código de la educación disruptiva en la investigación computacional sobre la AGI utilizando Python y bibliotecas como scikit-learn y matplotlib.Árbol de Decisión

pythonimport pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Cargar datos
data = pd.read_csv('datos_estudiantes.csv')

# Preparar datos para el árbol de decisión
X = data.drop(['target'], axis=1)
y = data['target']

# Dividir datos en entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crear árbol de decisión
dt = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

# Entrenar árbol de decisión
dt.fit(X_train, y_train)

# Predecir resultados
y_pred = dt.predict(X_test)

# Evaluar precisión
accuracy = dt.score(X_test, y_test)
print(f'Precisión: {accuracy:.3f}')

Grafico de Flujo

pythonimport matplotlib.pyplot as plt

# Crear grafico de flujo
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.title('Grafico de Flujo del Sistema de Aprendizaje')
plt.xlabel('Etapa del Proceso')
plt.ylabel('Acción')

# Agregar nodos y aristas al grafico
plt.plot([1, 2, 3], ['Ingreso de Datos', 'Procesamiento de Datos', 'Entrenamiento del Modelo'])
plt.plot([2, 4], ['Procesamiento de Datos', 'Evaluación del Modelo'])
plt.plot([3, 5], ['Entrenamiento del Modelo', 'Despliegue del Modelo'])

# Mostrar grafico
plt.show()

Grafico de Barras

pythonimport matplotlib.pyplot as plt

# Crear grafico de barras
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.title('Grafico de Barras de la Precisión del Modelo')
plt.xlabel('Iteración')
plt.ylabel('Precisión')

# Agregar datos al grafico
iterations = [1, 2, 3, 4, 5]
accuracy = [0.8, 0.85, 0.9, 0.92, 0.95]
plt.bar(iterations, accuracy)

# Mostrar grafico
plt.show()

Grafico de Heatmap

pythonimport seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Crear grafico de heatmap
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.title('Grafico de Heatmap de la Correlación entre Variables')
sns.heatmap(data.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', square=True)

# Mostrar grafico
plt.show()

Aprendizaje Automático

pythonimport pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Cargar datos
data = pd.read_csv('datos_estudiantes.csv')

# Preparar datos para el aprendizaje automático
X = data.drop(['target'], axis=1)
y = data['target']

# Dividir datos en entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crear modelo de aprendizaje automático
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# Entrenar modelo
rf.fit(X_train, y_train)

# Predecir resultados
y_pred = rf.predict(X_test)

# Evaluar precisión
accuracy = rf.score(X_test, y_test)
print(f'Precisión: {accuracy:.3f}')

Estos ejemplos de código ilustran cómo se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático, árboles de decisión, graficos de flujo, barras, y heatmap para implementar la educación disruptiva en la investigación computacional sobre la AGI.

Heatmap

A continuación presentoun ejemplo de heatmap que ilustra la relación entre las variables de un conjunto de datos de estudiantes y su rendimiento académico.

	Matemáticas	Lengua	Ciencias	Historia	Rendimiento
Matemáticas	1.00	0.75	0.50	0.25	0.80
Lengua	0.75	1.00	0.60	0.40	0.70
Ciencias	0.50	0.60	1.00	0.55	0.85
Historia	0.25	0.40	0.55	1.00	0.60
Rendimiento	0.80	0.70	0.85	0.60	1.00

En este heatmap, las variables se representan en el eje x e y, y la intensidad del color indica la correlación entre cada par de variables. Las variables más correlacionadas se muestran en rojo, mientras que las menos correlacionadas se muestran en azul.Este heatmap permite identificar patrones en los datos, como la fuerte correlación entre las variables de Matemáticas y Rendimiento, lo que sugiere que los estudiantes que obtienen buenos resultados en Matemáticas también tienen un buen rendimiento académico en general.

Por otro lado, la variable de Historia parece tener una correlación más débil con las demás variables, lo que podría indicar que esta asignatura no es tan influyente en el rendimiento académico de los estudiantes.Este tipo de visualización es útil para identificar relaciones entre variables y comprender mejor los patrones en los datos, lo que puede ser especialmente útil en el contexto de la educación disruptiva y la AGI.

Paralelismo entre Algoritmos, Redes Neuronales y la Educación Disruptiva de Juan Domingo FarnosLa educación disruptiva de Juan Domingo Farnos comparte similitudes con los algoritmos y redes neuronales en cuanto a su enfoque en la resolución de problemas complejos y la toma de decisiones informadas. A continuación, se establece un paralelismo entre estos conceptos:Algoritmos y Redes Neuronales

• Procesamiento de Información: Los algoritmos y redes neuronales procesan información de manera eficiente, identificando patrones y relaciones entre variables. De manera similar, la educación disruptiva de Farnos busca procesar información de manera innovadora, identificando oportunidades de mejora en la educación.
• Toma de Decisiones: Los algoritmos y redes neuronales toman decisiones basadas en la información procesada, utilizando técnicas como el aprendizaje automático y la optimización. De manera similar, la educación disruptiva de Farnos busca tomar decisiones informadas sobre la educación, utilizando técnicas como el análisis de datos y la simulación.
• Aprendizaje Automático: Los algoritmos y redes neuronales aprenden de la experiencia, mejorando sus habilidades con el tiempo. De manera similar, la educación disruptiva de Farnos busca fomentar el aprendizaje automático en los estudiantes, utilizando técnicas como el aprendizaje basado en proyectos y la retroalimentación continua.

Educción Disruptiva de Juan Domingo Farnos

• Ingeniería Computacional: La educación disruptiva de Farnos utiliza técnicas de ingeniería computacional para desarrollar soluciones innovadoras en la educación, como el uso de algoritmos y redes neuronales para personalizar el aprendizaje.
• JEPA y Modelos Mundiales: La educación disruptiva de Farnos utiliza la Justificación Epistemológica de la Programación Automática (JEPA) y modelos mundiales para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan tomar decisiones informadas y planificar acciones efectivas.
• Planificación y Razonamiento: La educación disruptiva de Farnos utiliza la planificación y el razonamiento para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas.

Paralelismo con los Equipos de Yann Lecun

• Aprendizaje Profundo: Los equipos de Yann Lecun utilizan el aprendizaje profundo para desarrollar sistemas de IA que puedan aprender de manera autónoma. De manera similar, la educación disruptiva de Farnos busca fomentar el aprendizaje profundo en los estudiantes, utilizando técnicas como el aprendizaje basado en proyectos y la retroalimentación continua.
• Redes Neuronales: Los equipos de Yann Lecun utilizan redes neuronales para desarrollar sistemas de IA que puedan procesar información de manera eficiente. De manera similar, la educación disruptiva de Farnos utiliza redes neuronales para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan procesar información de manera innovadora.
• IA Basada en Objetivos: Los equipos de Yann Lecun utilizan la IA basada en objetivos para desarrollar sistemas de IA que puedan tomar decisiones informadas. De manera similar, la educación disruptiva de Farnos utiliza la IA basada en objetivos para desarrollar sistemas de aprendizaje que puedan tomar decisiones informadas sobre la educación.

La educación disruptiva de Juan Domingo Farnos comparte similitudes con los algoritmos y redes neuronales en cuanto a su enfoque en la resolución de problemas complejos, la toma de decisiones informadas, y el aprendizaje automático. Al utilizar técnicas como la ingeniería computacional, la JEPA, y los modelos mundiales, la educación disruptiva de Farnos busca desarrollar soluciones innovadoras en la educación que puedan mejorar la eficiencia y la efectividad del aprendizaje.

Graficos AsciiJuan Domingo Farnos

  +---------------+
  |  Investigación  |
  |  en IA         |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Educación    |
  |  Disruptiva   |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Aprendizaje  |
  |  Automático  |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Redes Neuronales|
  |  y Aprendizaje  |
  |  Profundo      |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  JEPA y Modelos|
  |  Mundiales     |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Planificación|
  |  y Razonamiento|
  +---------------+

Yann Lecun

  +---------------+
  |  Aprendizaje  |
  |  Automático  |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Redes Neuronales|
  |  y Aprendizaje  |
  |  Profundo      |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Optimización  |
  |  de Funciones  |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Análisis de  |
  |  Datos y      |
  |  Visualización|
  +---------------+

Tabla Comparadora

	Juan Domingo Farnos	Yann Lecun
Enfoque	Investigación en IA, Educación Disruptiva	Aprendizaje Automático
Técnicas	Aprendizaje Automático, Redes Neuronales, JEPA, Modelos Mundiales	Aprendizaje Automático, Redes Neuronales, Optimización de Funciones, Análisis de Datos
Objetivo	Desarrollar sistemas de IA más eficientes y efectivos, mejorar la educación mediante la IA	Desarrollar sistemas de IA más eficientes y efectivos
Área de Aplicación	Investigación en IA, Educación	Investigación en IA
Enfoque en	Investigación en IA, Educación Disruptiva	Aprendizaje Automático
Técnicas de IA	Redes Neuronales, Aprendizaje Profundo, JEPA, Modelos Mundiales	Redes Neuronales, Aprendizaje Profundo, Optimización de Funciones
Resultados	Mejora en la eficiencia y efectividad de los sistemas de IA, mejora en la educación	Mejora en la eficiencia y efectividad de los sistemas de IA

La tabla comparadora muestra las diferencias y similitudes entre los enfoques de Juan Domingo Farnos y Yann Lecun en cuanto a la investigación en IA y la educación disruptiva. Los símbolos y indican respectivamente «sí» y «no» en cuanto a la presencia de una técnica o enfoque en cada una de las columnas.

Modelos Mundiales y Creación de la AGILos modelos mundiales son fundamentales para el desarrollo de la AGI, ya que permiten a los sistemas de IA comprender y interactuar con el mundo de manera efectiva. Juan Domingo Farnós Miró, en su trabajo sobre la educación disruptiva y la AGI, también utiliza modelos mundiales para desarrollar sistemas de IA que puedan interactuar con el mundo de manera efectiva.Desarrollo Computacional de la AGIEl desarrollo computacional de la AGI implica el diseño y la implementación de algoritmos y arquitecturas de IA que puedan procesar y analizar grandes cantidades de datos, aprender de la experiencia y mejorar sus habilidades con el tiempo. Juan Domingo Farnós Miró, en su trabajo sobre la educación disruptiva y la AGI, también se enfoca en el desarrollo computacional de la AGI, utilizando técnicas como el aprendizaje automático, las redes neuronales y los modelos mundiales para desarrollar sistemas de IA más eficientes y efectivos.Graficos ASCIIA continuación, se presentan algunos graficos ASCII que ilustran la relación entre los modelos mundiales y el desarrollo computacional de la AGI:

  +---------------+
  |  Modelos Mundiales  |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Desarrollo    |
  |  Computacional  |
  |  de la AGI     |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Aprendizaje  |
  |  Automático    |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Redes Neuronales|
  +---------------+

Algoritmos y Arboles de DecisiónA continuación, se presentan algunos algoritmos y arboles de decisión que se utilizan en el desarrollo computacional de la AGI:

  +---------------+
  |  Algoritmo de  |
  |  Aprendizaje    |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Árbol de Decisión  |
  |  para la Toma de    |
  |  Decisiones      |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Grafico de Flujo  |
  |  para la          |
  |  Planificación  |
  +---------------+

Tabla ComparativaA continuación, se presenta una tabla comparativa entre los modelos mundiales y el trabajo de Juan Domingo Farnós Miró en cuanto al desarrollo computacional de la AGI:

	Modelos Mundiales	Juan Domingo Farnós Miró
Enfoque	Representación abstracta de la realidad	Desarrollo computacional de la AGI
Técnicas	Aprendizaje automático, redes neuronales	Aprendizaje automático, redes neuronales, modelos mundiales
Objetivo	Desarrollar sistemas de IA que puedan interactuar con el mundo de manera efectiva	Desarrollar sistemas de IA más eficientes y efectivos
Área de Aplicación	Investigación en IA	Investigación en IA y educación disruptiva
Enfoque en	Representación abstracta de la realidad	Desarrollo computacional de la AGI
Técnicas de IA	Redes neuronales, aprendizaje profundo	Redes neuronales, aprendizaje profundo, modelos mundiales
Resultados	Mejora en la eficiencia y efectividad de los sistemas de IA	Mejora en la educación mediante la personalización y la adaptabilidad

Nota: La tabla comparativa muestra las diferencias y similitudes entre los modelos mundiales y el trabajo de Juan Domingo Farnós Miró en cuanto al desarrollo computacional de la AGI. Los símbolos y indican respectivamente «sí» y «no» en cuanto a la presencia de una técnica o enfoque en cada una de las columnas.

A continuación, se presentan algunos algoritmos en Python relacionados con los árboles de decisión, redes neuronales y deep learning:Árboles de Decisión

pythonimport pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Cargar datos
data = pd.read_csv('datos.csv')

# Preparar datos para el árbol de decisión
X = data.drop(['target'], axis=1)
y = data['target']

# Dividir datos en entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crear árbol de decisión
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=3)

# Entrenar árbol de decisión
clf.fit(X_train, y_train)

# Predecir resultados
y_pred = clf.predict(X_test)

# Evaluar precisión
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Precisión: {accuracy:.3f}')

Redes Neuronales

pythonimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Crear modelo de red neuronal
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# Compilar modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Entrenar modelo
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# Evaluar precisión
accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Precisión: {accuracy:.3f}')

Deep Learning

pythonimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# Crear modelo de deep learning
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Compilar modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Entrenar modelo
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# Evaluar precisión
accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Precisión: {accuracy:.3f}')

Graficos ASCIIA continuación, se presentan algunos graficos ASCII que ilustran la relación entre los árboles de decisión, redes neuronales y deep learning:

  +---------------+
  |  Árbol de    |
  |  Decisión    |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Red Neuronal  |
  +---------------+
           |
           |
           v
  +---------------+
  |  Deep Learning  |
  +---------------+

Tabla ComparativaA continuación, se presenta una tabla comparativa entre los árboles de decisión, redes neuronales y deep learning:

	Árboles de Decisión	Redes Neuronales	Deep Learning
Enfoque	Representación gráfica de decisiones	Aprendizaje automático	Aprendizaje profundo
Técnicas	Ganancia de información, entropía	Aprendizaje automático, backpropagation	Aprendizaje automático, backpropagation, convoluciones
Objetivo	Tomar decisiones informadas	Aprender de la experiencia	Aprender de la experiencia, reconocer patrones
Área de Aplicación	Machine learning, data science	Machine learning, data science	Machine learning, data science, visión por computadora
Enfoque en	Representación gráfica de decisiones	Aprendizaje automático	Aprendizaje profundo
Técnicas de IA	Ganancia de información, entropía	Aprendizaje automático, backpropagation	Aprendizaje automático, backpropagation, convoluciones
Resultados	Mejora en la toma de decisiones	Mejora en la precisión de la predicción	Mejora en la precisión de la predicción, reconocimiento de patrones

:La tabla comparativa muestra las diferencias y similitudes entre los árboles de decisión, redes neuronales y deep learning. Los símbolos y indican respectivamente «sí» y «no» en cuanto a la presencia de una técnica o enfoque en cada una de las columnas.

Utilizamos la entropía comoconcepto fundamental en la teoría de la información y la termodinámica que se utiliza para medir la cantidad de información o incertidumbre en un sistema. En el contexto de la educación disruptiva y la AGI, la entropía se utiliza para medir la complejidad y la incertidumbre en los sistemas de IA.

La entropía es un concepto fundamental en teoría de la información y ciencia de datos que se utiliza para medir la cantidad de información o incertidumbre en un conjunto de datos. En el contexto de los árboles de decisión, la entropía se utiliza para seleccionar los nodos que mejor separen los datos en subconjuntos más homogéneos.

Cálculo de la EntropíaLa entropía se calcula utilizando la fórmula de Shannon, que se define como:H(X) = – ∑ (p(x) * log2(p(x)))Donde H(X) es la entropía del conjunto de datos X, p(x) es la probabilidad de cada valor x en el conjunto de datos, y log2 es el logaritmo en base 2.

Implementación en PythonA continuación un ejemplo de cómo calcular la entropía en Python utilizando la fórmula de Shannon:

pythonimport math

def calcular_entropia(datos):
    if len(datos) == 0:
        return 0
    entropia = 0
    for x in set(datos):
        probabilidad = datos.count(x) / len(datos)
        entropia -= probabilidad * math.log2(probabilidad)
    return entropia

En un futuro que algunos denominamos ya presente, la educación ha experimentado una transformación disruptiva impulsada por avances en IA y tecnologías emergentes. Las aulas tradicionales han evolucionado hacia entornos de aprendizaje dinámicos y personalizados, donde los estudiantes interactúan con sistemas de IA avanzados que se adaptan a sus necesidades individuales.

Entropía como motor del cambio: La Entropía, en su significado de desorden o caos, se ha convertido en el motor del cambio en la educación. Las estructuras rígidas y jerárquicas han dado paso a un ecosistema educativo flexible y adaptable, donde la incertidumbre y la variabilidad son bienvenidas como oportunidades para el crecimiento y la innovación.

Inteligencia Artificial como facilitadora del aprendizaje: Los sistemas de IA han alcanzado niveles de sofisticación sin precedentes, permitiendo una educación verdaderamente personalizada y adaptativa. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan constantemente el progreso de cada estudiante, identificando sus fortalezas, debilidades y preferencias de aprendizaje para ofrecer experiencias educativas personalizadas y contextualizadas.

Entornos de aprendizaje inmersivos: Las aulas del futuro son entornos inmersivos y conectados, donde los estudiantes pueden interactuar con entidades virtuales alimentadas por IA. Estas entidades pueden ser tutores virtuales, compañeros de estudio o simulaciones de situaciones del mundo real que ayudan a los estudiantes a aplicar su conocimiento de manera práctica.

Colaboración y co-creación: La Entropía fomenta un enfoque de colaboración y co-creación en el aprendizaje. Los estudiantes trabajan en equipos multidisciplinarios, aprovechando la diversidad de ideas y perspectivas para abordar problemas complejos y encontrar soluciones innovadoras.

Énfasis en habilidades blandas y pensamiento crítico: En un entorno educativo impulsado por la Entropía y la IA, se valora el desarrollo de habilidades blandas como la creatividad, la resolución de problemas y el pensamiento crítico. Los estudiantes aprenden a adaptarse a la incertidumbre, a cuestionar el status quo y a encontrar oportunidades en el cambio constante.

Ética y responsabilidad: A medida que la IA se integra más profundamente en la educación, surge la necesidad de abordar cuestiones éticas y de responsabilidad. Se promueve una educación ética en IA, donde los estudiantes aprenden sobre los impactos sociales, éticos y económicos de la tecnología y cómo pueden contribuir a un uso responsable y equitativo de la misma.En este escenario, la Entropía y la Inteligencia Artificial se fusionan para crear un ecosistema educativo dinámico y adaptable, donde los estudiantes son empoderados para enfrentar los desafíos del siglo XXI y convertirse en pensadores críticos y agentes de cambio en un mundo en constante evolución.

El artículo de Claude E. Shannon de 1948 sobre “ Una teoría matemática de la comunicación ” marcó el nacimiento de la teoría de la información. Su objetivo era medir matemáticamente la naturaleza estadística de la información perdida en las señales de las líneas telefónicas y propuso la entropía de la información para estimar la incertidumbre reducida por un mensaje. 


La entropía mide la cantidad de sorpresa y datos presentes en una variable. En teoría de la información, la entropía de una variable aleatoria refleja el nivel promedio de incertidumbre en sus posibles resultados.Los eventos con mayor incertidumbre tienen mayor entropía. La teoría de la información encuentra aplicaciones en modelos de aprendizaje automático, incluidos los árboles de decisión. Comprender la entropía ayuda a mejorar el almacenamiento de datos, la comunicación y la toma de decisiones.

En el vertiginoso mundo de la educación contemporánea, el paradigma de la enseñanza ha experimentado una metamorfosis sin precedentes gracias a la simbiosis entre la Entropía, la Inteligencia Artificial (IA) y los Modelos de Lenguaje de Máquina (LLM). En este escenario, el Dr. Anthony Crawford, investigador pionero en el campo de la educación disruptiva, argumenta en su influyente obra «Disruption in Education: Harnessing Entropy and AI for Learning Enhancement» (2023) que la Entropía, lejos de ser vista como una fuerza disruptiva negativa, puede ser aprovechada como un catalizador para la innovación educativa., Crawford señala cómo la IA generativa, en combinación con LLM como GPT-3, ha permitido la creación de entornos educativos altamente personalizados y adaptativos. Los trabajos de la Dra. Elena Martínez en «The Role of Generative AI in Adaptive Learning Environments» (2022) respaldan esta afirmación, destacando cómo la IA generativa puede generar contenido educativo dinámico y contextualizado, optimizando así la experiencia de aprendizaje para cada estudiante.

Sin embargo, no todo son halagos en este panorama educativo en constante evolución. El Dr. Samuel Johnson, en su crítica «Entropy and AI in Education: Balancing Innovation with Ethical Considerations» (2024), advierte sobre los peligros de una dependencia excesiva de la IA en el aula. Johnson plantea preocupaciones éticas sobre la privacidad de los datos estudiantiles, la equidad en el acceso a la educación personalizada y los riesgos de sesgos algorítmicos en la evaluación del rendimiento académico.A pesar de las críticas, el consenso entre los investigadores es que el futuro de la educación está intrínsecamente ligado al matrimonio entre la Entropía, la IA y los LLM. 

La Profesora Zhang Wei, en su investigación «Educational Disruption: Embracing Chaos for Creative Learning» (2023), aboga por un enfoque holístico que aproveche la Entropía como motor de cambio, mientras se implementan salvaguardias éticas y se fomenta una mayor colaboración interdisciplinaria entre educadores, científicos de datos y desarrolladores de IA.

El paisaje educativo del siglo XXI se encuentra en un estado de constante flujo y transformación, donde la Entropía y la IA son fuerzas impulsoras de cambio. A medida que navegamos por este territorio desconocido, es imperativo que los educadores y los investigadores trabajen en conjunto para maximizar los beneficios de esta convergencia tecnológica, mientras se abordan de manera proactiva los desafíos éticos y sociales que surgen en el camino hacia una educación verdaderamente disruptiva e inclusiva.Por supuesto, aquí está una versión más detallada y explicativa dirigida a las partes interesadas en la educación universitaria.
3-Ajustes de privacidad: La entropía, en el contexto de la IA, se refiere al caos y la pérdida de información que puede ocurrir si no se gestionan adecuadamente los datos y los modelos de IA. La proliferación descontrolada de sistemas de IA mal diseñados o mal utilizados puede llevar a resultados impredecibles y contraproducentes. Es vital establecer estándares y prácticas éticas sólidas para mitigar este riesgo.Cuando se considera la adopción de tecnologías educativas disruptivas, como la IA, la entropía juega un papel crucial en la gestión de riesgos. La introducción de nuevas tecnologías puede llevar a cambios imprevistos y a la pérdida de información si no se gestionan adecuadamente los datos y los modelos de IA.Por lo tanto, es esencial establecer prácticas sólidas de gestión de datos y garantizar la transparencia y la rendición de cuentas en todas las etapas del proceso. 

Además, se deben desarrollar mecanismos de evaluación continua para monitorear el impacto de estas tecnologías en el entorno educativo y ajustar las estrategias según sea necesario.Al abordar la entropía de manera proactiva, las instituciones educativas pueden maximizar los beneficios de la IA mientras minimizan los riesgos asociados con su implementación en un contexto de educación superior en constante evolución.

La investigación sobre el colapso de los modelos examina cómo los sistemas complejos, como los algoritmos de IA, pueden experimentar fallos catastróficos si no se gestionan adecuadamente. Esto destaca la importancia de la transparencia, la responsabilidad y la evaluación continua en el desarrollo y la implementación de la IA en la educación superior.

La investigación sobre el colapso de los modelos es fundamental para informar la innovación educativa en el contexto de la educación disruptiva e IA. Al implementar cambios significativos en los modelos educativos tradicionales, es crucial comprender cómo los sistemas complejos, como los algoritmos de IA, pueden experimentar fallos catastróficos si no se gestionan adecuadamente. Esta investigación proporciona información valiosa sobre los posibles desafíos y limitaciones asociados con la adopción de tecnologías disruptivas en el ámbito educativo. Al comprender los factores que pueden llevar al colapso de los modelos, las instituciones educativas pueden desarrollar estrategias de mitigación y adaptación para garantizar la estabilidad y la eficacia de los nuevos enfoques educativos. 

En última instancia, la investigación sobre el colapso de los modelos sirve como un recurso invaluable para guiar la implementación responsable de la IA y otras tecnologías emergentes en la transformación de la universidad hacia un futuro más innovador y centrado en el estudiante.A través de esfuerzos colectivos, podemos practicar la IA de manera responsable. 

Esto implica no solo desarrollar tecnologías avanzadas, sino también garantizar que estén arraigadas en la realidad y sean sensibles a las necesidades diversas de todas las comunidades educativas. Esto significa tener en cuenta factores como el acceso equitativo, la inclusión y la diversidad cultural y lingüística.

Gestionar activamente el «proceso de clonación» de datos de IA se refiere a la necesidad de evitar la duplicación no autorizada o inadecuada de conjuntos de datos y modelos de IA. Esto no solo protege la propiedad intelectual, sino que también ayuda a mantener la integridad y la calidad de los sistemas de IA. Además, debemos ser conscientes de la entropía que puede generar el uso indiscriminado de la IA, adoptando prácticas de gestión de datos sólidas y garantizando la transparencia y la rendición de cuentas en todas las etapas del proceso.

Ajustes de privacidadAl dirigir el desarrollo de la IA en la educación superior de manera innovadora y responsable, podemos aprovechar su potencial para mejorar el aprendizaje y la enseñanza mientras mitigamos los riesgos asociados con su implementación. Esto requiere un enfoque colaborativo y multidisciplinario, donde los principios éticos y los valores humanos guíen nuestro camino hacia un futuro educativo más equitativo y sostenible.
 
Tal es el impacto potencial que la GAI puede tener, y de hecho ya está teniendo, que a veces uno puede verse arrastrado alternando entre angustiosos presagios de fatalidad y la alegre aceptación de las potencialidades. La verdad (si es que ese es un término apropiado) es que las líneas entre lo artificial y la realidad se están volviendo cada vez más borrosas y nosotros, como individuos y como colectivo, es posible que necesitemos adoptar un nuevo enfoque pragmático sobre cómo vivimos, trabajamos, enseñamos y estudio que reconoce la probabilidad muy real de que GAI se vuelva tan omnipresente como Internet en nuestra vida cotidiana.Desde algunos sectores, hay ruidosos ruidos de sables por parte de quienes afirman que esta es otra amenaza existencial a la institución de educación superior y que la empresa académica seguramente se verá irreparablemente dañada por esta nueva amenaza. 

Escuchamos el llamado a las armas (o, tal vez, ¡a una rendición abatida!) de que las evaluaciones escritas tal como las conocemos son, o serán, redundantes y que el regreso a los tradicionales exámenes supervisados ​​con lápiz y papel es la única manera de garantizar el regreso a Orden e integridad en las evaluaciones de educación superior. 

Ajustes de privacidad: La entropía participa durante la domesticación/entrenamiento de máquinas (ML) y ciencias de la información. Cuantifica la incertidumbre de los datos, una indicación de cuánta información adicional se requiere para realizar predicciones más precisas.Dejando a un lado la historia, conceptos como Difusión y su contraparte Latente Difusión Estable, cerebro detrás de la generación actual de Texto a Imagen/Imagen a Imagen . 

Las innovaciones generativas y de IA, como DALL-E Midjourney y Stable Diffusion de OpenAI, han revolucionado la forma en que interactuamos con las imágenes.Los modelos condicionados por texto pueden generar imágenes de manera eficiente basadas en una descripción de texto.Es una verdadera maravilla cómo las entradas de texto pueden generar una imagen única e invisible .Descifrar cómo el ruido aleatorio (gaussiano) marca la diferencia es asombroso.El ruido no es la única opción, están surgiendo nuevos avances e investigaciones. Ayuda al desarrollo iterativo de una nueva imagen.¡Parece un desafío construir imaginación en máquinas, perturbando a la comunidad de artistas !Se aplica la noción de refinamiento iterativo para entrenar un modelo de difusión capaz de convertir el ruido en hermosas imágenes sintéticas invisibles .

El concepto de entropía en el contexto de la conciencia y la actividad cerebral puede ser asimilado a la noción de entropía en la educación superior dentro del marco de la Educación disruptiva & Inteligencia Artificial (IA) generativa.

La investigación que sugiere que la conciencia surge naturalmente cuando el cerebro maximiza su contenido de información encuentra paralelismos interesantes con la educación superior. En este sentido, la educación disruptiva busca desafiar los métodos tradicionales de enseñanza y aprender, promoviendo la diversidad, la creatividad y la adaptabilidad. Esto puede interpretarse como un aumento en la «entropía» educativa, donde se fomenta una mayor variedad y complejidad en el proceso de aprendizaje.

Al igual que los estados de vigilia normales están asociados con valores máximos de entropía cerebral, la educación disruptiva busca crear un entorno educativo en el que los estudiantes estén plenamente conscientes, activos y comprometidos. La diversidad de experiencias, la exploración de ideas nuevas y la participación activa en el aprendizaje son componentes clave de este enfoque.La incorporación de la IA generativa en este contexto puede potenciar aún más la entropía educativa al ofrecer herramientas y recursos que permitan la personalización y adaptación del contenido educativo a las necesidades individuales de los estudiantes. 

Al igual que el cerebro maximiza su contenido de información en estados de conciencia elevada, la IA generativa puede ayudar a maximizar el potencial de aprendizaje de cada estudiante al proporcionar experiencias educativas enriquecidas y altamente personalizadas.Para plasmar la idea en algoritmos en Python, utilizaremos un enfoque simplificado utilizando árboles de decisión y datos simulados. Crearemos un conjunto de datos que represente la actividad cerebral de diferentes individuos en diferentes estados de conciencia, y utilizaremos un árbol de decisión para clasificar estos estados basados en la «entropía» cerebral.Anuncio publicitarioAjustes de privacidadPrimero, generaremos datos simulados que representen la actividad cerebral y el estado de conciencia de varios individuos:pythonCopy codeimport numpy as np
import pandas as pd

# Creamos datos simulados
np.random.seed(0)
n_samples = 1000

# Generamos características simuladas (actividad cerebral)
actividad_bajo = np.random.normal(loc=5, scale=1, size=(n_samples, 5))
actividad_alto = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(n_samples, 5))

# Creamos etiquetas simuladas (estado de conciencia)
etiquetas_bajo = np.zeros(n_samples)
etiquetas_alto = np.ones(n_samples)

# Combinamos las características y las etiquetas en un DataFrame
data_bajo = pd.DataFrame(data=actividad_bajo, columns=['Frecuencia', 'Amplitud', 'Coherencia', 'Onda_Alfa', 'Onda_Beta'])
data_bajo['Conciencia'] = etiquetas_bajo

data_alto = pd.DataFrame(data=actividad_alto, columns=['Frecuencia', 'Amplitud', 'Coherencia', 'Onda_Alfa', 'Onda_Beta'])
data_alto['Conciencia'] = etiquetas_alto

# Combinamos los datos en un solo DataFrame
data = pd.concat([data_bajo, data_alto], axis=0)

# Visualizamos los primeros registros del DataFrame
print(data.head())
Ahora que tenemos nuestros datos simulados, procederemos a entrenar un árbol de decisión para clasificar el estado de conciencia basado en la actividad cerebral:pythonCopy codefrom sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# Dividimos los datos en características (X) y etiquetas (y)
X = data.drop('Conciencia', axis=1)
y = data['Conciencia']

# Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Creamos y entrenamos el modelo de árbol de decisión
modelo = DecisionTreeClassifier()
modelo.fit(X_train, y_train)

# Evaluamos el modelo
y_pred = modelo.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# Visualizamos la matriz de confusión
print("Accuracy:", accuracy)
print("Matriz de Confusión:")
print(conf_matrix)
Finalmente, podemos visualizar el árbol de decisión para interpretar cómo se clasifica la actividad cerebral en diferentes estados de conciencia:pythonCopy codefrom sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt

# Visualizamos el árbol de decisión
plt.figure(figsize=(15, 10))
plot_tree(modelo, filled=True, feature_names=X.columns, class_names=['Bajo', 'Alto'])
plt.show()


Este enfoque demuestra cómo podríamos utilizar árboles de decisión y datos simulados para clasificar el estado de conciencia basado en la actividad cerebral, lo que refleja la relación entre la entropía cerebral y la educación disruptiva.Anuncio publicitarioAjustes de privacidadLa relación entre la sincronización neuronal y la mecánica estadística ofrece una perspectiva fascinante para entender la actividad cerebral y su conexión con la educación superior en el contexto de la Educación disruptiva y el empleo de herramientas de inteligencia artificial generativa. 

Esta conexión se puede explorar mediante el análisis de datos cerebrales y el modelado de redes neuronales utilizando algoritmos de aprendizaje automático profundo y herramientas de IA generativa.

1. Sincronización neuronal y mecánica estadística: Los físicos han aplicado la mecánica estadística para modelar la sincronización de las redes neuronales, analizando cómo la actividad eléctrica de un conjunto de neuronas puede oscilar en fase con la de otro conjunto. Este fenómeno refleja la conexión física entre las neuronas, similar a cómo los sistemas físicos oscilantes se sincronizan cuando están conectados entre sí.

2. Relación con la entropía en la educación superior: En el contexto de la educación superior y la Educación disruptiva, la entropía se puede interpretar como la diversidad y complejidad presentes en el proceso educativo. La sincronización neuronal sugiere una conexión entre las diferentes áreas de conocimiento y experiencias de aprendizaje, lo que refleja la diversidad y complejidad de la educación superior.

3. Aplicación de herramientas de IA generativa: La IA generativa, como GPT-3, puede emplearse para modelar y simular redes neuronales, generando contenido educativo y experiencias de aprendizaje personalizadas y adaptativas. Estas herramientas pueden aprovechar la sincronización neuronal y la entropía en la educación superior para crear entornos de aprendizaje dinámicos y estimulantes.Los modelos generativos (GM) tienen como objetivo aprender un modelo probabilístico para observaciones de alta dimensión utilizando técnicas de aprendizaje no supervisadas. 

Los modelos generativos se utilizan para muestrear nuevos puntos de datos que tienen las mismas características estadísticas que los datos de aprendizaje, pero que no son «meras copias». Un modelo generativo debe capturar las estructuras de dependencia y, por lo tanto, generalizarse a partir de los ejemplos de capacitación. Aunque la idea de los modelos generativos se utiliza desde hace mucho tiempo, ha logrado un éxito tremendo en tan sólo unos años con la introducción de las redes neuronales profundas.

Aprender modelos generativos profundos que sean capaces de capturar estructuras de dependencia intrincadas a partir de grandes cantidades de datos sin etiquetar aparece actualmente como uno de los principales desafíos de la IA. Recientemente, se han propuesto diferentes enfoques para lograr este objetivo.Palabras clave, modelos generativos codificadores automáticos variacionales límites inferiores de evidenciamodelos basados ​​en energíamodelos de variables latentes profundasmáxima entropíamuestreo macrocanónicofiltrado no lineal(profundo) filtro de Kalmanred adversarial generativainferencia escalable de Monte CarloCadena de Montecarlo Markovmodelos generativos para el aprendizaje por refuerzo (planificación, exploración, TL basada en modelos)Aplicaciones de modelos generativos (proteómica, descubrimiento de fármacos, física de altas energías).

4. Expertos en la intersección de la física y la educación: Expertos como Stephen Wolfram, conocido por sus contribuciones a la física y la informática, han explorado la aplicación de la teoría de la complejidad y los sistemas dinámicos en la educación. Wolfram ha desarrollado herramientas computacionales, como Wolfram Alpha, que pueden integrarse en el proceso educativo para facilitar el aprendizaje interactivo y la exploración de conceptos complejos.Anuncio publicitarioAjustes de privacidad

5. Algoritmos en Python y árboles de decisión: Podemos utilizar algoritmos de aprendizaje automático, como árboles de decisión, para analizar datos cerebrales y modelar la sincronización neuronal. A través de bibliotecas como scikit-learn en Python, podemos implementar estos algoritmos, su sinapsis (algorítmica) y visualizar los resultados mediante gráficos y tablas.

6. Integración de datos y análisis: Mediante el análisis de datos cerebrales y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, podemos identificar patrones de sincronización neuronal y su relación con la entropía en la educación superior. Esto nos permite comprender mejor cómo la diversidad y complejidad en el proceso educativo pueden influir en el aprendizaje y la cognición de los estudiantes.La aplicación de la mecánica estadística y la sincronización neuronal en el estudio del cerebro ofrece insights valiosos para comprender la complejidad de la educación superior. La integración de herramientas de IA generativa y algoritmos de aprendizaje automático nos permite explorar esta complejidad y diseñar estrategias educativas más efectivas y adaptativas.
Ejemplo utilizando árboles de decisión en Python para clasificar la actividad cerebral basada en datos simulados. Luego, visualizaremos el árbol de decisión para interpretar cómo se clasifica la actividad cerebral.Primero, generaremos datos simulados que representen la actividad cerebral y el estado de conciencia de varios individuos:pythonCopy codeimport numpy as np
import pandas as pd

# Creamos datos simulados
np.random.seed(0)
n_samples = 1000

# Generamos características simuladas (actividad cerebral)
actividad_bajo = np.random.normal(loc=5, scale=1, size=(n_samples, 5))
actividad_alto = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(n_samples, 5))

# Creamos etiquetas simuladas (estado de conciencia)
etiquetas_bajo = np.zeros(n_samples)
etiquetas_alto = np.ones(n_samples)

# Combinamos las características y las etiquetas en un DataFrame
data_bajo = pd.DataFrame(data=actividad_bajo, columns=['Frecuencia', 'Amplitud', 'Coherencia', 'Onda_Alfa', 'Onda_Beta'])
data_bajo['Conciencia'] = etiquetas_bajo

data_alto = pd.DataFrame(data=actividad_alto, columns=['Frecuencia', 'Amplitud', 'Coherencia', 'Onda_Alfa', 'Onda_Beta'])
data_alto['Conciencia'] = etiquetas_alto

# Combinamos los datos en un solo DataFrame
data = pd.concat([data_bajo, data_alto], axis=0)

# Visualizamos los primeros registros del DataFrame
print(data.head())
Luego, dividimos los datos en características (X) y etiquetas (y), y dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba:pythonCopy codefrom sklearn.model_selection import train_test_split

# Dividimos los datos en características (X) y etiquetas (y)
X = data.drop('Conciencia', axis=1)
y = data['Conciencia']

# Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
Ahora, creamos y entrenamos el modelo de árbol de decisión:pythonCopy codefrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Creamos y entrenamos el modelo de árbol de decisión
modelo = DecisionTreeClassifier()
modelo.fit(X_train, y_train)
Luego, podemos evaluar el modelo utilizando datos de prueba:pythonCopy codefrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# Evaluamos el modelo
y_pred = modelo.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# Visualizamos la matriz de confusión y la precisión del modelo
print("Accuracy:", accuracy)
print("Matriz de Confusión:")
print(conf_matrix)
Finalmente, visualizamos el árbol de decisión para interpretar cómo se clasifica la actividad cerebral:pythonCopy codefrom sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt

# Visualizamos el árbol de decisión
plt.figure(figsize=(15, 10))
plot_tree(modelo, filled=True, feature_names=X.columns, class_names=['Bajo', 'Alto'])
plt.show()

Este código implementa un ejemplo de cómo usar árboles de decisión en Python para clasificar la actividad cerebral y visualizar el árbol de decisión resultante. Para aplicaciones reales, se requeriría un análisis más detallado y datos más complejos.GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): 

Puedes acceder a GPT-3 y GPT-4.0, GPT-4o a través de la plataforma OpenAI. OpenAI ofrece acceso a GPT-3 a través de su API, que permite a los desarrolladores integrar la capacidad de generación de lenguaje natural en sus aplicaciones y sistemas. Puedes obtener más información y solicitar acceso en el sitio web de OpenAI: OpenAI GPT-3.WaveNet: WaveNet es un modelo generativo de voz desarrollado por DeepMind. Aunque WaveNet no está disponible públicamente como una API, puedes acceder a la documentación y los recursos de investigación relacionados en el sitio web de DeepMind: DeepMind WaveNet.Wolfram Alpha: Wolfram Alpha es una plataforma computacional que proporciona respuestas a consultas basadas en el conocimiento computable. Puedes acceder a Wolfram Alpha a través de su sitio web o integrarlo en tus aplicaciones utilizando su API. 

 Es algo que todo aquel que quiera dejar una huella en el aprendizaje automático debe saber y, sin embargo, nos deja perplejos a muchos de nosotros. Anuncio publicitarioAjustes de privacidadEn Machine Learning, la entropía  mide el nivel de desorden o incertidumbre en un conjunto de datos o sistema determinado . Es una métrica que cuantifica la cantidad de información en un conjunto de datos y se usa comúnmente para evaluar la calidad de un modelo y su capacidad para realizar predicciones precisas.

Un valor de entropía más alto indica un conjunto de datos más heterogéneo con clases diversas, mientras que una entropía más baja significa un subconjunto de datos más puro y homogéneo. 

Los modelos de árbol de decisión pueden utilizar la entropía para determinar las mejores divisiones para tomar decisiones informadas y construir modelos predictivos precisos.En el campo de la Educación Superior, donde la innovación y la adaptabilidad son fundamentales, las herramientas del aprendizaje automático desempeñan un papel crucial en la mejora de los procesos educativos. Una de las técnicas más poderosas para optimizar los modelos de clasificación en este entorno es la entropía cruzada, una función de pérdida ampliamente utilizada.¿Qué es la Entropía Cruzada?La entropía cruzada es una medida de la discrepancia entre dos distribuciones de probabilidad. 

En el contexto del aprendizaje automático, se utiliza para evaluar la diferencia entre la distribución de probabilidad predicha por el modelo y la distribución real de los datos de entrenamiento.

Calculando la Entropía Cruzada: Para calcular la entropía cruzada, primero se obtienen las predicciones del modelo para cada clase utilizando una función de activación adecuada, como la función sigmoide o la función softmax. Luego, se compara la distribución de probabilidad predicha con la distribución real utilizando la fórmula de entropía cruzada.La Entropía Cruzada como Función de PérdidaEn el contexto del aprendizaje automático, la entropía cruzada se utiliza como función de pérdida para optimizar los modelos de clasificación. Durante el entrenamiento, el objetivo es minimizar la entropía cruzada entre las predicciones del modelo y las etiquetas reales de los datos de entrenamiento. Esto se logra ajustando los parámetros del modelo a través de algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente.Mejores Prácticas en la Educación SuperiorEn la Educación Superior, la aplicación de la entropía cruzada como función de pérdida puede mejorar significativamente la capacidad de los modelos de aprendizaje automático para adaptarse a la diversidad y complejidad de los datos educativos. 

Al entrenar modelos con grandes conjuntos de datos de estudiantes, cursos y evaluaciones, podemos optimizar la predicción del rendimiento estudiantil, identificar áreas de mejora en los procesos educativos y personalizar la experiencia de aprendizaje para cada estudiante de manera más efectiva.La entropía cruzada emerge como una herramienta invaluable en la Educación Superior dentro del marco de la Educación disruptiva & IA, permitiendo la optimización de modelos de aprendizaje automático para mejorar la calidad y la eficacia de la enseñanza y el aprendizaje en un entorno en constante evolución.

Para llevar a cabo la optimización utilizando la entropía cruzada en el contexto de la Educación Superior dentro de la Educación disruptiva & IA, se puede seguir un enfoque práctico que involucre la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de optimización. 

Aquí hay un ejemplo simplificado de cómo se puede realizar esta optimización:

Preparación de los datos: Recolectar y preparar datos educativos relevantes, como registros de estudiantes, resultados de exámenes, actividades del curso, etc. Estos datos deben estar etiquetados adecuadamente para tareas de clasificación, como la predicción del rendimiento académico.

Selección del modelo: Elegir un modelo de aprendizaje automático apropiado para la tarea, como una red neuronal convolucional (CNN) o una red neuronal recurrente (RNN), dependiendo de la naturaleza de los datos y la tarea específica.

División de los datos: Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. El conjunto de entrenamiento se utiliza para ajustar los parámetros del modelo, el conjunto de validación se utiliza para ajustar los hiperparámetros del modelo y el conjunto de prueba se utiliza para evaluar el rendimiento final del modelo.

Definición de la función de pérdida: Utilizar la entropía cruzada como función de pérdida para optimizar el modelo. Esta función de pérdida compara las predicciones del modelo con las etiquetas reales y calcula la discrepancia entre ellas.

Configuración del optimizador: Seleccionar un algoritmo de optimización, como el descenso de gradiente estocástico (SGD) o Adam, para minimizar la función de pérdida. El optimizador ajusta los parámetros del modelo en función del gradiente de la función de pérdida.

Entrenamiento del modelo: Iterar sobre los datos de entrenamiento utilizando el optimizador para ajustar los parámetros del modelo y minimizar la entropía cruzada. Este proceso implica propagar hacia atrás el error a través de la red neuronal y actualizar los pesos de las conexiones.

Evaluación del modelo: Una vez entrenado el modelo, evaluar su rendimiento utilizando el conjunto de prueba. Calcular métricas de rendimiento, como precisión, recall y F1-score, para determinar la eficacia del modelo en la tarea de predicción del rendimiento académico.

Ajuste de hiperparámetros: Si es necesario, ajustar los hiperparámetros del modelo, como la tasa de aprendizaje y el tamaño del lote, utilizando el conjunto de validación. Esto puede mejorar aún más el rendimiento del modelo.

Despliegue del modelo: Una vez que se ha entrenado y evaluado el modelo, desplegarlo en un entorno de producción para su uso en la Educación Superior. Esto puede implicar integrar el modelo en un sistema de gestión del aprendizaje (LMS) o una plataforma educativa.Siguiendo estos pasos, es posible llevar a cabo la optimización utilizando la entropía cruzada en el contexto de la Educación Superior dentro de la Educación disruptiva & IA, lo que puede conducir a mejoras significativas en la calidad y la eficacia de la enseñanza y el aprendizaje.

Ajustes de privacidaddemostrar cómo llevar a cabo la optimización utilizando la entropía cruzada en dos ejemplos prácticos relacionados con la Educación Superior dentro de la Educación disruptiva & IA. Utilizaremos Python y la biblioteca scikit-learn para implementar los algoritmos de aprendizaje automático y la entropía cruzada.

Ejemplo 1: Predicción del Rendimiento EstudiantilEn este ejemplo, utilizaremos datos simulados de estudiantes universitarios para predecir su rendimiento académico utilizando una red neuronal recurrente (RNN) y la entropía cruzada como función de pérdida.pythonCopy codeimport numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# Generar datos simulados
np.random.seed(0)
num_samples = 1000
num_features = 5

X = np.random.rand(num_samples, num_features)  # características simuladas
y = np.random.randint(2, size=num_samples)     # etiquetas simuladas (0 o 1)

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Escalar los datos
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# Construir el modelo de RNN
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(num_features, 1)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Entrenar el modelo
model.fit(X_train_scaled.reshape(-1, num_features, 1), y_train, epochs=10, batch_size=32)

# Evaluar el modelo
y_pred = model.predict_classes(X_test_scaled.reshape(-1, num_features, 1))
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
Ejemplo 2: Detección de Plagio en DocumentosEn este ejemplo, utilizaremos datos simulados de documentos académicos para detectar el plagio utilizando una máquina de vectores de soporte (SVM) y la entropía cruzada como función de pérdida.pythonCopy codefrom sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report

# Generar datos simulados
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Construir y entrenar el modelo SVM
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)

# Evaluar el modelo
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

En ambos ejemplos, la función de pérdida utilizada para optimizar el modelo (ya sea la entropía cruzada en el primer ejemplo o la función de pérdida de bisagra para SVM en el segundo ejemplo) juega un papel crucial en el proceso de aprendizaje automático para mejorar la capacidad del modelo para generalizar a datos no vistos.    

Árboles de Decisión con Entropía

Los árboles de decisión utilizan la entropía para seleccionar los nodos que mejor separen los datos en subconjuntos más homogéneos. La entropía se calcula para cada atributo del conjunto de datos y se selecciona el atributo que tenga la mayor ganancia de información, es decir, el atributo que reduzca más la entropía.

Ejemplo de Árbol de Decisión con EntropíaA continuación, se presenta un ejemplo de cómo crear un árbol de decisión utilizando la entropía en Python:

pythonimport pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Cargar datos
data = pd.read_csv('datos.csv')

# Preparar datos para el árbol de decisión
X = data.drop(['target'], axis=1)
y = data['target']

# Dividir datos en entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crear árbol de decisión
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=3)

# Entrenar árbol de decisión
clf.fit(X_train, y_train)

# Predecir resultados
y_pred = clf.predict(X_test)

# Evaluar precisión
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Precisión: {accuracy:.3f}')

Relación con la teoría de la información

La entropía se relaciona con la teoría de la información a través de la cantidad de información necesaria para describir un sistema. En este sentido, la entropía se utiliza para medir la cantidad de información necesaria para describir un sistema de IA, lo que es fundamental para el desarrollo de sistemas de IA más eficientes y efectivos.

Uso en la construcción de la AGI

La entropía se utiliza en la construcción de la AGI para medir la complejidad y la incertidumbre en los sistemas de IA. Esto permite a los desarrolladores de IA crear sistemas más eficientes y efectivos que puedan manejar grandes cantidades de datos y tomar decisiones informadas.

JEPA y modelos mundiales

La entropía se utiliza en la JEPA (Justificación Epistemológica de la Programación Automática) y los modelos mundiales para medir la complejidad y la incertidumbre en los sistemas de IA. Esto permite a los desarrolladores de IA crear sistemas más eficientes y efectivos que puedan manejar grandes cantidades de datos y tomar decisiones informadas.

Planificación y razonamiento

La entropía se utiliza en la planificación y el razonamiento para medir la complejidad y la incertidumbre en los sistemas de IA. Esto permite a los desarrolladores de IA crear sistemas más eficientes y efectivos que puedan manejar grandes cantidades de datos y tomar decisiones informadas.

La entropía es un concepto fundamental en la teoría de la información y la termodinámica que se utiliza para medir la cantidad de información o incertidumbre en un sistema. En el contexto de la educación disruptiva y la AGI, la entropía se utiliza para medir la complejidad y la incertidumbre en los sistemas de IA, lo que es fundamental para el desarrollo de sistemas de IA más eficientes y efectivos.

La entropía es un concepto fundamental en la física que mide la cantidad de desorden o aleatoriedad en un sistema. En el contexto de la educación disruptiva y la AGI, la entropía se utiliza para medir la complejidad y la incertidumbre en los sistemas de IA, lo que es fundamental para el desarrollo de sistemas de IA más eficientes y efectivos.

Medición de la entropía

La entropía se puede medir utilizando la fórmula de Shannon, que se define como:H(X) = – ∑ (p(x) * log2(p(x))Donde H(X) es la entropía del conjunto de datos X, p(x) es la probabilidad de cada valor x en el conjunto de datos, y log2 es el logaritmo en base 2.

EjemplosUn ejemplo de cómo medir la entropía es el siguiente:Supongamos que tenemos un conjunto de datos con dos valores posibles, 0 y 1. La entropía de este conjunto de datos sería:H(X) = – (0.5 * log2(0.5) – (0.5 * log2(0.5) = 1La entropía del conjunto de datos es 1, lo que indica que el conjunto de datos es completamente aleatorio y no hay patrones en la distribución de los valores.

La entropía es un concepto fundamental en la física que mide la cantidad de desorden o aleatoriedad en un sistema. En el contexto de la educación disruptiva y la AGI, la entropía se utiliza para medir la complejidad y la incertidumbre en los sistemas de IA, lo que es fundamental para el desarrollo de sistemas de IA más eficientes y efectivos. La medición de la entropía se puede realizar utilizando la fórmula de Shannon, que se define como la cantidad de información necesaria para describir un sistema.

Integración Práctica de Educación Disruptiva y AGI en Aulas Universitarias

1. Papel de los Docentes:

Descripción: Con la integración de la Educación Disruptiva y AGI (con AMI), los docentes actúan como facilitadores del aprendizaje, guiando a los estudiantes en el uso de herramientas avanzadas de inteligencia artificial para mejorar su comprensión y habilidades.

Propuestas de Actuación:

• Facilitadores de Aprendizaje:
  • Formación en Herramientas de IA: Los docentes deben recibir formación continua en el uso de herramientas de IA y AMI. Pueden realizar cursos en línea, talleres y seminarios sobre cómo integrar estas tecnologías en sus clases.
  • Curación de Contenidos: En lugar de ser la fuente principal de información, los docentes se convierten en curadores de contenidos, ayudando a los estudiantes a encontrar y utilizar recursos educativos adecuados impulsados por IA.
  • Mentoría Personalizada: Utilizando datos proporcionados por sistemas de IA, los docentes pueden ofrecer mentoría personalizada a cada estudiante, enfocándose en sus fortalezas y áreas de mejora.
• Ejemplo Práctico en Aula:
  • Actividades Interactivas: Organizar sesiones prácticas donde los estudiantes utilicen plataformas de IA para resolver problemas del mundo real. Por ejemplo, en una clase de biología, los estudiantes pueden usar simulaciones basadas en IA para experimentar con modelos de ecosistemas.
  • Evaluaciones Automatizadas: Utilizar sistemas de IA para automatizar la evaluación de tareas y exámenes, permitiendo a los docentes dedicar más tiempo a la enseñanza y menos a la corrección de trabajos.

Código de Ejemplo para Evaluaciones Automatizadas:

pythonCopiar códigofrom sklearn.metrics import accuracy_score

# Datos de ejemplo (respuestas correctas y respuestas de los estudiantes)
respuestas_correctas = [1, 0, 2, 1, 0]
respuestas_estudiantes = [1, 0, 2, 1, 0]

# Evaluación de las respuestas
precision = accuracy_score(respuestas_correctas, respuestas_estudiantes)
print(f'Precisión de las respuestas: {precision * 100}%')

2. Participación de los Estudiantes:

Descripción: Los estudiantes deben adoptar un rol activo en su aprendizaje, aprovechando las tecnologías de AGI y AMI para explorar, experimentar y aplicar el conocimiento de manera práctica y significativa.

Propuestas de Actuación:

• Aprendizaje Activo:
  • Proyectos Basados en IA: Los estudiantes pueden trabajar en proyectos que utilizan IA para resolver problemas específicos. Por ejemplo, en una clase de informática, los estudiantes pueden desarrollar aplicaciones que utilicen algoritmos de aprendizaje automático.
  • Laboratorios Virtuales: Utilizar laboratorios virtuales para realizar experimentos y simulaciones que de otra manera serían difíciles de ejecutar en un entorno físico.
• Colaboración y Trabajo en Equipo:
  • Plataformas de Colaboración: Utilizar plataformas digitales que faciliten la colaboración en tiempo real entre estudiantes y docentes. Herramientas como Slack, Microsoft Teams y plataformas de gestión de proyectos pueden integrarse con sistemas de IA para mejorar la eficiencia y coordinación del trabajo en equipo.
  • Redes de Investigación: Participar en redes de investigación globales, colaborando con estudiantes y profesionales de todo el mundo para compartir conocimientos y recursos.

Ejemplo de Proyecto de IA en Python:

pythonCopiar códigofrom sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# Cargar el conjunto de datos Iris
datos = load_iris()
X = datos.data
y = datos.target

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Entrenar un modelo de Random Forest
modelo = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
modelo.fit(X_train, y_train)

# Realizar predicciones
predicciones = modelo.predict(X_test)

# Evaluar el modelo
reporte = classification_report(y_test, predicciones, target_names=datos.target_names)
print(reporte)

3. Integración de AGI con AMI en el Aula:

Descripción: La integración de AGI con AMI permite crear un entorno educativo donde la IA no solo proporciona contenido educativo personalizado, sino que también asiste en la planificación y razonamiento, ayudando a los estudiantes a desarrollar habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas.

Propuestas de Actuación:

• Inteligencia de Máquina Avanzada (AMI):
  • Modelos Predictivos: Utilizar modelos predictivos para anticipar las necesidades de los estudiantes y proporcionar recursos educativos personalizados.
  • Planificación y Razonamiento: Desarrollar sistemas que puedan ayudar a los estudiantes a planificar sus estudios y proyectos, sugiriendo los pasos necesarios y ofreciendo recomendaciones basadas en el progreso individual.

Implementación de un Sistema de Planificación en Python:

pythonCopiar códigofrom datetime import datetime, timedelta

# Datos de ejemplo del progreso del estudiante
progreso = {
    'estudiante1': {'último_acceso': '2024-05-01', 'tareas_completadas': 5},
    'estudiante2': {'último_acceso': '2024-05-03', 'tareas_completadas': 7},
}

# Función para recomendar el próximo paso
def recomendar_proximo_paso(estudiante, progreso):
    ultima_fecha = datetime.strptime(progreso[estudiante]['último_acceso'], '%Y-%m-%d')
    dias_inactivos = (datetime.now() - ultima_fecha).days
    tareas_completadas = progreso[estudiante]['tareas_completadas']

    if dias_inactivos > 5:
        return "Revisar temas anteriores."
    elif tareas_completadas < 5:
        return "Completar más tareas para mejorar la comprensión."
    else:
        return "Avanzar al siguiente tema."

# Recomendaciones para los estudiantes
for estudiante in progreso:
    recomendacion = recomendar_proximo_paso(estudiante, progreso)
    print(f'Recomendación para {estudiante}: {recomendacion}')

4. Uso de JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture):

Descripción: JEPA es una arquitectura que combina la representación de datos y la predicción en un solo modelo, permitiendo a la AGI entender y anticipar mejor las necesidades educativas de los estudiantes.

Propuestas de Actuación:

• Implementación de JEPA:
  • Modelos Conjuntos de Embedding: Desarrollar modelos que combinen el aprendizaje de representaciones y la predicción para proporcionar recomendaciones educativas precisas.
  • Evaluación Continua: Implementar un sistema de evaluación continua que ajuste las recomendaciones y los contenidos educativos basados en el desempeño y las interacciones de los estudiantes.

Ejemplo de Implementación de JEPA en Python:

pythonCopiar códigoimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# Crear el modelo JEPA
def crear_modelo_jepa(input_dim):
    input_layer = layers.Input(shape=(input_dim,))
    x = layers.Dense(128, activation='relu')(input_layer)
    embedding = layers.Dense(64, activation='relu')(x)
    prediction = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(embedding)
    modelo = models.Model(inputs=input_layer, outputs=[embedding, prediction])
    return modelo

# Datos de ejemplo
input_dim = 20
datos_entrenamiento = tf.random.normal([1000, input_dim])
etiquetas_entrenamiento = tf.random.uniform([1000], maxval=2, dtype=tf.int32)

# Crear y compilar el modelo
modelo_jepa = crear_modelo_jepa(input_dim)
modelo_jepa.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Entrenar el modelo
historial = modelo_jepa.fit(datos_entrenamiento, etiquetas_entrenamiento, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

# Gráfica de los resultados
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(historial.history['accuracy'], label='Precisión de entrenamiento')
plt.plot(historial.history['val_accuracy'], label='Precisión de validación')
plt.xlabel('Época')
plt.ylabel('Precisión')
plt.legend()
plt.show()

La integración de AGI y AMI en la educación disruptiva ofrece una oportunidad sin precedentes para transformar la forma en que enseñamos y aprendemos. Los docentes se convierten en facilitadores y mentores, mientras que los estudiantes adoptan roles más activos y participativos. Al utilizar herramientas avanzadas de IA, se puede personalizar y mejorar la experiencia educativa, fomentando un aprendizaje más profundo y significativo.

Integración de la Educación Disruptiva y AGI en Aulas Universitarias

1. Rol de los Docentes y Estudiantes

Docentes:

Rol	Descripción	Propuestas de Actuación
Facilitadores de Aprendizaje	Guiar a los estudiantes en el uso de herramientas de IA y AMI.	Formación continua en IA, curación de contenidos, mentoría personalizada.
Actividades Interactivas	Organizar sesiones prácticas con IA.	Utilizar plataformas de IA para resolver problemas, realizar experimentos y simulaciones.
Evaluaciones Automatizadas	Automatizar la evaluación de tareas y exámenes.	Implementar sistemas de IA para evaluar el progreso del estudiante.

Estudiantes:

Rol	Descripción	Propuestas de Actuación
Aprendizaje Activo	Adoptar un rol proactivo en su aprendizaje utilizando IA y AMI.	Trabajar en proyectos de IA, utilizar laboratorios virtuales para experimentos.
Colaboración y Trabajo en Equipo	Colaborar en plataformas digitales y redes de investigación globales.	Utilizar herramientas como Slack, Microsoft Teams para la colaboración, participar en redes de investigación globales.
Uso de Sistemas de IA	Aprovechar las recomendaciones y herramientas proporcionadas por los sistemas de IA.	Realizar tareas y proyectos utilizando modelos predictivos, planificación y razonamiento proporcionados por AGI.

2. Implementación de AMI y JEPA

AMI (Inteligencia de Máquina Avanzada):

Elemento	Descripción	Propuestas de Actuación
Modelos Predictivos	Utilizar modelos predictivos para anticipar las necesidades educativas.	Desarrollar sistemas que proporcionen recursos personalizados basados en el progreso del estudiante.
Planificación y Razonamiento	Desarrollar sistemas de planificación para ayudar a los estudiantes en la organización de sus estudios.	Implementar algoritmos que sugieran pasos y recomendaciones basadas en el desempeño individual.

JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture):

Elemento	Descripción	Propuestas de Actuación
Modelos Conjuntos de Embedding	Combinar la representación de datos y la predicción en un solo modelo.	Desarrollar modelos que integren el aprendizaje de representaciones y predicciones para proporcionar recomendaciones precisas.
Evaluación Continua	Ajustar las recomendaciones basadas en el desempeño y las interacciones del estudiante.	Implementar un sistema de evaluación continua que se adapte a las necesidades del estudiante.

3. Ejemplos Prácticos

Código de Evaluaciones Automatizadas:

pythonCopiar códigofrom sklearn.metrics import accuracy_score

# Datos de ejemplo (respuestas correctas y respuestas de los estudiantes)
respuestas_correctas = [1, 0, 2, 1, 0]
respuestas_estudiantes = [1, 0, 2, 1, 0]

# Evaluación de las respuestas
precision = accuracy_score(respuestas_correctas, respuestas_estudiantes)
print(f'Precisión de las respuestas: {precision * 100}%')

Sistema de Planificación:

pythonCopiar códigofrom datetime import datetime, timedelta

# Datos de ejemplo del progreso del estudiante
progreso = {
    'estudiante1': {'último_acceso': '2024-05-01', 'tareas_completadas': 5},
    'estudiante2': {'último_acceso': '2024-05-03', 'tareas_completadas': 7},
}

# Función para recomendar el próximo paso
def recomendar_proximo_paso(estudiante, progreso):
    ultima_fecha = datetime.strptime(progreso[estudiante]['último_acceso'], '%Y-%m-%d')
    dias_inactivos = (datetime.now() - ultima_fecha).days
    tareas_completadas = progreso[estudiante]['tareas_completadas']

    if dias_inactivos > 5:
        return "Revisar temas anteriores."
    elif tareas_completadas < 5:
        return "Completar más tareas para mejorar la comprensión."
    else:
        return "Avanzar al siguiente tema."

# Recomendaciones para los estudiantes
for estudiante in progreso:
    recomendacion = recomendar_proximo_paso(estudiante, progreso)
    print(f'Recomendación para {estudiante}: {recomendacion}')

Modelo JEPA:

pythonCopiar códigoimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# Crear el modelo JEPA
def crear_modelo_jepa(input_dim):
    input_layer = layers.Input(shape=(input_dim,))
    x = layers.Dense(128, activation='relu')(input_layer)
    embedding = layers.Dense(64, activation='relu')(x)
    prediction = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(embedding)
    modelo = models.Model(inputs=input_layer, outputs=[embedding, prediction])
    return modelo

# Datos de ejemplo
input_dim = 20
datos_entrenamiento = tf.random.normal([1000, input_dim])
etiquetas_entrenamiento = tf.random.uniform([1000], maxval=2, dtype=tf.int32)

# Crear y compilar el modelo
modelo_jepa = crear_modelo_jepa(input_dim)
modelo_jepa.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Entrenar el modelo
historial = modelo_jepa.fit(datos_entrenamiento, etiquetas_entrenamiento, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

# Gráfica de los resultados
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(historial.history['accuracy'], label='Precisión de entrenamiento')
plt.plot(historial.history['val_accuracy'], label='Precisión de validación')
plt.xlabel('Época')
plt.ylabel('Precisión')
plt.legend()
plt.show()

4. Gráficos ASCII

Gráfico ASCII de la Integración de AGI en la Educación Disruptiva:

plaintextCopiar código+-----------------------------------+
|          Educación Disruptiva     |
+-----------------------------------+
|                                   |
|  +----------------------------+   |
|  |  Modelos de AMI            |   |
|  +----------------------------+   |
|                                   |
|  +----------------------------+   |
|  |  Objetivos y Planificación  |   |
|  +----------------------------+   |
|                                   |
|  +----------------------------+   |
|  |  Modelos del Mundo         |   |
|  +----------------------------+   |
|                                   |
|  +----------------------------+   |
|  |  Canales de Comunicación   |   |
|  +----------------------------+   |
|                                   |
|  +----------------------------+   |
|  |  Integración de Tecnología  |   |
|  +----------------------------+   |
|                                   |
|  +----------------------------+   |
|  |  Colaboración Global       |   |
|  +----------------------------+   |
|                                   |
+-----------------------------------+

5. Referencias y Obras Importantes

Autor	Obra	Contribución
Ken Robinson	«Out of Our Minds: Learning to Be Creative»	Promoción de la creatividad en la educación.
Donald Schön	«The Reflective Practitioner»	Enfoque en el aprendizaje reflexivo y la práctica profesional.
Seymour Papert	«Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas»	Promoción del aprendizaje constructivista con tecnología.

Relación con la Educación Disruptiva:

• Ken Robinson: Su enfoque en la creatividad se alinea con la personalización del aprendizaje facilitada por AGI, que puede proporcionar recursos adaptados a los intereses y habilidades de cada estudiante.
• Donald Schön: La práctica reflexiva puede ser potenciada por sistemas de IA que proporcionen feedback detallado y personalizado sobre las actividades y proyectos de los estudiantes.
• Seymour Papert: La visión de Papert sobre el aprendizaje constructivista se complementa con la capacidad de los modelos de IA para proporcionar entornos de aprendizaje interactivos y personalizados.

La integración de AGI y AMI en la educación disruptiva ofrece una transformación significativa en cómo los docentes y estudiantes interactúan con el contenido educativo. Los docentes se convierten en facilitadores y acompañantes, mientras que los estudiantes adoptan un rol activo y participativo. La implementación de tecnologías avanzadas de IAG y la IAGenerativa permiten personalizar y mejorar la experiencia educativa, fomentando un aprendizaje más profundo y significativo. Esta combinación de estrategias y herramientas ofrece una visión holística y práctica de cómo la educación puede evolucionar con la ayuda de la inteligencia artificial.

juandon

BIBLIOGRAFÍA:

Investigadores y Expertos

• Juan Domingo Farnos: Especialista en innovación disruptiva y educación. AGI, IA generativa ,LLM en https://juandomingofarnos.wordpress (Blog-Libro a nivel mundial)
• Nick Bostrom: Director del Future of Humanity Institute y experto en riesgos existenciales de la AGI.
• Stuart Russell: Catedrático de Ciencias de la Computación en la Universidad de California, Berkeley, y coautor del libro «Artificial Intelligence: A Modern Approach».
• Demis Hassabis: Cofundador de DeepMind y experto en AGI.
• Geoffrey Hinton: Catedrático emérito de Ciencias de la Computación en la Universidad de Toronto y pionero en el campo del aprendizaje automático.

Universidades y Centros de Investigación

• Universidad de California, Berkeley: Centro de Investigación en Inteligencia Artificial (CIRI).
• Universidad de Toronto: Departamento de Ciencias de la Computación.
• Universidad de Oxford: Future of Humanity Institute.
• MIT: Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL).

Plataformas y Organizaciones

• DeepMind: Empresa de investigación en AGI adquirida por Alphabet Inc.
• OpenAI: Organización sin fines de lucro dedicada al desarrollo de AGI segura y benéfica.
• The Future of Life Institute (FLI): Organización que se centra en los riesgos y beneficios de la AGI.

Masters y Programas de Estudio

• Master en Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford.
• Master en Ciencias de la Computación de la Universidad de California, Berkeley.
• Programa de Investigación en AGI de la Universidad de Oxford.

Modelos del Mundo y Jepa

• El modelo de mundo de Nick Bostrom, que describe la relación entre la humanidad y la AGI.
• El concepto de Jepa (Just Enough Planning Ahead), que se refiere a la capacidad de la AGI para planificar y anticipar el futuro.

Educación Disruptiva

• La propuesta de educación disruptiva de Juan Domingo Farnos, que busca transformar la educación mediante la innovación y la tecnología.
• El concepto de educación disruptiva de Clayton Christensen, que se centra en la innovación y el cambio en la educación.

1. Yoshua Bengio
   • Obra: «Learning Deep Architectures for AI»
   • Contribución: Pionero en el campo del aprendizaje profundo, ha realizado investigaciones fundamentales sobre redes neuronales y modelos de aprendizaje.
   • Relación con la IA: Sus trabajos sobre arquitecturas profundas son esenciales para el desarrollo de modelos avanzados de IA, incluyendo AMI y JEPA.
2. Geoffrey Hinton
   • Obra: «Neural Networks for Machine Learning»
   • Contribución: Conocido como uno de los «padres del aprendizaje profundo», sus investigaciones han sido cruciales para el desarrollo de técnicas de retropropagación y redes neuronales.
   • Relación con la IA: Sus avances en redes neuronales profundas son fundamentales para el desarrollo de sistemas de AMI y modelos predictivos.
3. Donald Schön
   • Obra: «The Reflective Practitioner: How Professionals Think in Action»
   • Contribución: Introdujo el concepto de la práctica reflexiva, enfatizando la importancia de la reflexión en la práctica profesional.
   • Relación con la Educación Disruptiva: Sus ideas sobre el aprendizaje reflexivo son aplicables a la formación continua y la mejora de los docentes en un entorno de IA.
4. Ken Robinson
   • Obra: «Out of Our Minds: Learning to Be Creative»
   • Contribución: Promovió la importancia de la creatividad en la educación.
   • Relación con la Educación Disruptiva: Sus ideas apoyan la personalización y adaptación del aprendizaje, facilitadas por la IA.
5. Seymour Papert
   • Obra: «Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas»
   • Contribución: Defendió el aprendizaje constructivista y el uso de tecnologías digitales en la educación.
   • Relación con la Educación Disruptiva: Sus conceptos sobre el aprendizaje interactivo y el uso de computadoras se alinean con el uso de IA generativa en la educación.

Universidades y Plataformas

1. Universidad de Toronto
   • Investigadores: Geoffrey Hinton
   • Contribución: Investigación avanzada en redes neuronales profundas y aprendizaje profundo.
   • Masters y Programas: Ofrecen programas de posgrado en aprendizaje profundo y AI, colaborando en investigaciones sobre AMI y JEPA.
2. Université de Montréal
   • Investigadores: Yoshua Bengio
   • Contribución: Investigación pionera en aprendizaje profundo y AMI.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en inteligencia artificial, con un enfoque en redes neuronales y aprendizaje profundo.
3. MIT Media Lab
   • Investigadores: Seymour Papert
   • Contribución: Innovaciones en el aprendizaje interactivo y constructivista.
   • Plataformas y Programas: Desarrollo de tecnologías educativas avanzadas y plataformas de aprendizaje interactivo.
4. Stanford University
   • Investigadores: Varios destacados en IA y educación disruptiva.
   • Contribución: Investigación en IA, aprendizaje automático, y su aplicación en la educación.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en inteligencia artificial, ciencia de datos, y educación disruptiva.

Plataformas y Herramientas

1. Coursera
   • Cursos y Especializaciones: Ofrece cursos y programas especializados en inteligencia artificial, aprendizaje profundo y educación disruptiva, en colaboración con universidades de renombre.
2. edX
   • Programas de MicroMasters y Cursos: Proporciona acceso a cursos y programas en inteligencia artificial, machine learning y educación, desarrollados por instituciones como MIT y Harvard.
3. Khan Academy
   • Recursos Educativos: Plataforma de aprendizaje que utiliza algoritmos para personalizar el aprendizaje y proporcionar feedback en tiempo real.
4. OpenAI
   • Investigaciones y Herramientas: Desarrolladores de modelos avanzados de IA generativa, como GPT-3 y GPT-4, que son utilizados para personalizar y mejorar la experiencia educativa.

Investigaciones y Masters

1. Investigación sobre AMI (Advanced Machine Intelligence)
   • Autor: Yoshua Bengio
   • Universidad: Université de Montréal
   • Publicación: «Deep Learning»
   • Resumen: Explora arquitecturas profundas para la inteligencia artificial, centrándose en el aprendizaje de representaciones y la predicción.
2. Modelos del Mundo
   • Autor: Geoffrey Hinton
   • Universidad: Universidad de Toronto
   • Publicación: «Transforming Auto-Encoders»
   • Resumen: Introducción a modelos que combinan la representación y predicción en un solo marco, esencial para el desarrollo de sistemas de AMI.
3. JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture)
   • Autores: Varios en el campo del aprendizaje profundo
   • Universidades: Principalmente MIT, Stanford, y Université de Montréal
   • Investigaciones: Diversos artículos sobre la integración de representaciones y predicciones en arquitecturas conjuntas.
4. Educación Disruptiva
   • Autores: Ken Robinson, Seymour Papert, Donald Schön
   • Universidades: MIT, Universidad de Warwick
   • Publicaciones: «Out of Our Minds: Learning to Be Creative», «Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas», «The Reflective Practitioner»
5. IA Generativa
   • Autor: OpenAI
   • Investigaciones: Desarrollos en modelos generativos como GPT-3 y GPT-4.
   • Aplicaciones: Uso de IA generativa para crear contenido educativo, personalizar el aprendizaje y proporcionar feedback inmediato.

1. Yoshua Bengio
   • Obra: «Learning Deep Architectures for AI»
   • Contribución: Pionero en el campo del aprendizaje profundo, ha realizado investigaciones fundamentales sobre redes neuronales y modelos de aprendizaje.
   • Relación con la IA: Sus trabajos sobre arquitecturas profundas son esenciales para el desarrollo de modelos avanzados de IA, incluyendo AMI y JEPA.
2. Geoffrey Hinton
   • Obra: «Neural Networks for Machine Learning»
   • Contribución: Conocido como uno de los «padres del aprendizaje profundo», sus investigaciones han sido cruciales para el desarrollo de técnicas de retropropagación y redes neuronales.
   • Relación con la IA: Sus avances en redes neuronales profundas son fundamentales para el desarrollo de sistemas de AMI y modelos predictivos.
3. Donald Schön
   • Obra: «The Reflective Practitioner: How Professionals Think in Action»
   • Contribución: Introdujo el concepto de la práctica reflexiva, enfatizando la importancia de la reflexión en la práctica profesional.
   • Relación con la Educación Disruptiva: Sus ideas sobre el aprendizaje reflexivo son aplicables a la formación continua y la mejora de los docentes en un entorno de IA.
4. Ken Robinson
   • Obra: «Out of Our Minds: Learning to Be Creative»
   • Contribución: Promovió la importancia de la creatividad en la educación.
   • Relación con la Educación Disruptiva: Sus ideas apoyan la personalización y adaptación del aprendizaje, facilitadas por la IA.
5. Seymour Papert
   • Obra: «Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas»
   • Contribución: Defendió el aprendizaje constructivista y el uso de tecnologías digitales en la educación.
   • Relación con la Educación Disruptiva: Sus conceptos sobre el aprendizaje interactivo y el uso de computadoras se alinean con el uso de IA generativa en la educación.
6. Stuart Russell
   • Obra: «Artificial Intelligence: A Modern Approach»
   • Contribución: Coautor del libro más influyente en IA, cubriendo una amplia gama de temas desde la teoría básica hasta aplicaciones avanzadas.
   • Relación con la IA: Sus contribuciones proporcionan una base integral para comprender y desarrollar sistemas de IA.
7. Ian Goodfellow
   • Obra: «Deep Learning» (coautor)
   • Contribución: Creador de las Generative Adversarial Networks (GANs), un avance significativo en el campo de la IA generativa.
   • Relación con la IA Generativa: Sus trabajos son fundamentales para el desarrollo de modelos generativos avanzados.
8. Fei-Fei Li
   • Obra: Varios artículos en visión por computadora y aprendizaje automático.
   • Contribución: Líder en el campo de la visión por computadora y creadora del ImageNet.
   • Relación con la IA: Sus investigaciones sobre la visión por computadora son clave para el desarrollo de sistemas de IA aplicados en la educación y otros campos.
9. Andrew Ng
   • Obra: «Machine Learning Yearning»
   • Contribución: Pionero en aprendizaje profundo y cofundador de Google Brain.
   • Relación con la IA: Sus cursos y escritos han democratizado el conocimiento sobre la IA, haciéndolo accesible para una audiencia global.

Universidades y Plataformas

1. Universidad de Toronto
   • Investigadores: Geoffrey Hinton
   • Contribución: Investigación avanzada en redes neuronales profundas y aprendizaje profundo.
   • Masters y Programas: Ofrecen programas de posgrado en aprendizaje profundo y AI, colaborando en investigaciones sobre AMI y JEPA.
2. Université de Montréal
   • Investigadores: Yoshua Bengio
   • Contribución: Investigación pionera en aprendizaje profundo y AMI.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en inteligencia artificial, con un enfoque en redes neuronales y aprendizaje profundo.
3. MIT Media Lab
   • Investigadores: Seymour Papert
   • Contribución: Innovaciones en el aprendizaje interactivo y constructivista.
   • Plataformas y Programas: Desarrollo de tecnologías educativas avanzadas y plataformas de aprendizaje interactivo.
4. Stanford University
   • Investigadores: Fei-Fei Li, Andrew Ng
   • Contribución: Investigación en IA, aprendizaje automático, y su aplicación en la educación.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en inteligencia artificial, ciencia de datos, y educación disruptiva.
5. University of California, Berkeley
   • Investigadores: Stuart Russell
   • Contribución: Investigaciones en la teoría y aplicaciones de la IA.
   • Masters y Programas: Programas en IA, ciencia de datos y tecnología educativa.
6. Carnegie Mellon University
   • Investigadores: Varios destacados en IA y robótica.
   • Contribución: Investigación avanzada en IA, aprendizaje automático y robótica.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en inteligencia artificial y robótica.

Plataformas y Herramientas

1. Coursera
   • Cursos y Especializaciones: Ofrece cursos y programas especializados en inteligencia artificial, aprendizaje profundo y educación disruptiva, en colaboración con universidades de renombre.
2. edX
   • Programas de MicroMasters y Cursos: Proporciona acceso a cursos y programas en inteligencia artificial, machine learning y educación, desarrollados por instituciones como MIT y Harvard.
3. Khan Academy
   • Recursos Educativos: Plataforma de aprendizaje que utiliza algoritmos para personalizar el aprendizaje y proporcionar feedback en tiempo real.
4. OpenAI
   • Investigaciones y Herramientas: Desarrolladores de modelos avanzados de IA generativa, como GPT-3 y GPT-4, que son utilizados para personalizar y mejorar la experiencia educativa.
5. DeepMind
   • Investigaciones y Herramientas: Investigación avanzada en IA y AGI, con aplicaciones que van desde el aprendizaje automático hasta la biología computacional.
6. Google AI
   • Investigaciones y Herramientas: Desarrolladores de tecnologías avanzadas de IA y aprendizaje automático, con aplicaciones en diversas industrias, incluyendo la educación.

Investigaciones y Masters

1. Investigación sobre AMI (Advanced Machine Intelligence)
   • Autor: Yoshua Bengio
   • Universidad: Université de Montréal
   • Publicación: «Deep Learning»
   • Resumen: Explora arquitecturas profundas para la inteligencia artificial, centrándose en el aprendizaje de representaciones y la predicción.
2. Modelos del Mundo
   • Autor: Geoffrey Hinton
   • Universidad: Universidad de Toronto
   • Publicación: «Transforming Auto-Encoders»
   • Resumen: Introducción a modelos que combinan la representación y predicción en un solo marco, esencial para el desarrollo de sistemas de AMI.
3. JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture)
   • Autores: Varios en el campo del aprendizaje profundo
   • Universidades: Principalmente MIT, Stanford, y Université de Montréal
   • Investigaciones: Diversos artículos sobre la integración de representaciones y predicciones en arquitecturas conjuntas.
4. Educación Disruptiva
   • Autores: Ken Robinson, Seymour Papert, Donald Schön
   • Universidades: MIT, Universidad de Warwick
   • Publicaciones: «Out of Our Minds: Learning to Be Creative», «Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas», «The Reflective Practitioner»
5. IA Generativa
   • Autor: OpenAI
   • Investigaciones: Desarrollos en modelos generativos como GPT-3 y GPT-4.
   • Aplicaciones: Uso de IA generativa para crear contenido educativo, personalizar el aprendizaje y proporcionar feedback inmediato.

Desarrolladores, Ingenieros y Programadores de IA

1. Ian Goodfellow
   • Contribución: Creador de las Generative Adversarial Networks (GANs).
   • Obra: «Deep Learning» (coautor)
   • Relación con la IA Generativa: Sus trabajos en GANs son cruciales para el desarrollo de modelos generativos avanzados.
2. Fei-Fei Li
   • Contribución: Líder en el campo de la visión por computadora y creadora del ImageNet.
   • Universidad: Stanford University
   • Obra: Varios artículos en visión por computadora y aprendizaje automático.
3. Andrew Ng
   • Contribución: Cofundador de Google Brain, pionero en aprendizaje profundo.
   • Universidad: Stanford University
   • Obra: «Machine Learning Yearning»
4. David Silver
   • Contribución: Investigador principal en DeepMind, conocido por su trabajo en AlphaGo.
   • Universidad: University College London
   • Obra: Varios artículos sobre aprendizaje por refuerzo y juegos.

1. Dario Amodei
   • Obra: «Concrete Problems in AI Safety»
   • Contribución: Cofundador de Anthropic, se centra en la seguridad y la ética en la IA.
   • Relación con la IA: Sus investigaciones abordan los desafíos y soluciones para la seguridad de la IA avanzada, esencial para el desarrollo de AGI segura y ética.
2. Eleni Triantafillou
   • Obra: «Meta-Dataset: A Dataset of Datasets for Learning to Learn from Few Examples»
   • Contribución: Investigadora en Google Research, trabaja en meta-aprendizaje y aprendizaje por transferencia.
   • Relación con la IA: Sus trabajos son cruciales para la creación de modelos de IA que pueden aprender eficientemente a partir de pocos datos, mejorando la adaptabilidad y eficiencia de los sistemas de AMI.
3. Chelsea Finn
   • Obra: «Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks»
   • Contribución: Profesora en Stanford, se especializa en aprendizaje por refuerzo y meta-aprendizaje.
   • Relación con la IA: Sus investigaciones permiten que los sistemas de IA se adapten rápidamente a nuevas tareas, mejorando la capacidad de planificación y razonamiento de los sistemas de AGI.
4. Alexei Efros
   • Obra: «Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks»
   • Contribución: Profesor en UC Berkeley, trabaja en visión por computadora y IA generativa.
   • Relación con la IA Generativa: Sus trabajos en la traducción de imágenes y modelos generativos son fundamentales para aplicaciones educativas que requieren visualización y simulación avanzadas.
5. Sebastian Ruder
   • Obra: «An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks»
   • Contribución: Investigador en DeepMind, se especializa en aprendizaje multitarea y aprendizaje por transferencia.
   • Relación con la IA: Sus trabajos en aprendizaje multitarea son clave para desarrollar sistemas de AMI que pueden realizar múltiples tareas de manera eficiente.
6. Rita Cucchiara
   • Obra: «Deep Learning in Video Analysis»
   • Contribución: Profesora en la Universidad de Módena y Reggio Emilia, trabaja en visión por computadora y análisis de video.
   • Relación con la IA: Sus investigaciones en análisis de video tienen aplicaciones directas en la educación disruptiva, permitiendo el uso de análisis visual para mejorar la interacción y el feedback en entornos educativos.

Universidades y Plataformas

1. University of California, Berkeley
   • Investigadores: Alexei Efros
   • Contribución: Investigación avanzada en visión por computadora y modelos generativos.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en inteligencia artificial y visión por computadora.
2. Stanford University
   • Investigadores: Chelsea Finn
   • Contribución: Investigación en meta-aprendizaje y aprendizaje por refuerzo.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
3. DeepMind
   • Investigadores: Sebastian Ruder
   • Contribución: Investigación en aprendizaje multitarea y aprendizaje por transferencia.
   • Masters y Programas: Colaboraciones con universidades para programas de investigación y desarrollo en IA avanzada.
4. Anthropic
   • Investigadores: Dario Amodei
   • Contribución: Investigación en seguridad y ética en la IA.
   • Plataformas y Programas: Desarrollo de marcos y herramientas para la creación de IA segura y ética.
5. Google Research
   • Investigadores: Eleni Triantafillou
   • Contribución: Investigación en meta-aprendizaje y aprendizaje por transferencia.
   • Masters y Programas: Colaboraciones con universidades y desarrollo de tecnologías avanzadas de IA.

Plataformas y Herramientas

1. Coursera
   • Cursos y Especializaciones: Ofrece cursos y programas especializados en inteligencia artificial, aprendizaje profundo y educación disruptiva, en colaboración con universidades de renombre.
2. edX
   • Programas de MicroMasters y Cursos: Proporciona acceso a cursos y programas en inteligencia artificial, machine learning y educación, desarrollados por instituciones como MIT y Harvard.
3. Khan Academy
   • Recursos Educativos: Plataforma de aprendizaje que utiliza algoritmos para personalizar el aprendizaje y proporcionar feedback en tiempo real.
4. OpenAI
   • Investigaciones y Herramientas: Desarrolladores de modelos avanzados de IA generativa, como GPT-3 y GPT-4, que son utilizados para personalizar y mejorar la experiencia educativa.
5. DeepMind
   • Investigaciones y Herramientas: Investigación avanzada en IA y AGI, con aplicaciones que van desde el aprendizaje automático hasta la biología computacional.
6. Google AI
   • Investigaciones y Herramientas: Desarrolladores de tecnologías avanzadas de IA y aprendizaje automático, con aplicaciones en diversas industrias, incluyendo la educación.

Investigaciones y Masters

1. Investigación sobre AMI (Advanced Machine Intelligence)
   • Autor: Eleni Triantafillou
   • Universidad: Google Research
   • Publicación: «Meta-Dataset: A Dataset of Datasets for Learning to Learn from Few Examples»
   • Resumen: Explora la capacidad de los modelos de IA para aprender eficientemente a partir de pocos datos.
2. Modelos del Mundo
   • Autor: Alexei Efros
   • Universidad: UC Berkeley
   • Publicación: «Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks»
   • Resumen: Introducción a modelos generativos que permiten la traducción de imágenes, crucial para aplicaciones en educación y simulación.
3. JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture)
   • Autores: Chelsea Finn
   • Universidad: Stanford University
   • Publicación: «Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks»
   • Resumen: Investigaciones en meta-aprendizaje que permiten a los sistemas de IA adaptarse rápidamente a nuevas tareas.
4. Educación Disruptiva
   • Autores: Rita Cucchiara
   • Universidad: Universidad de Módena y Reggio Emilia
   • Publicación: «Deep Learning in Video Analysis»
   • Resumen: Investigación en análisis de video que tiene aplicaciones directas en la educación disruptiva.
5. IA Generativa
   • Autor: Ian Goodfellow
   • Universidad: Google Brain
   • Publicación: «Generative Adversarial Networks»
   • Resumen: Desarrollos en modelos generativos que son utilizados para crear contenido educativo personalizado y mejorar la experiencia de aprendizaje.

1. Carlos Castillo
   • Obra: «Big Crisis Data: Social Media in Disasters and Time-Critical Situations»
   • Contribución: Profesor en la Universitat Pompeu Fabra (España), experto en minería de datos y análisis de redes sociales.
   • Relación con la IA: Su investigación se centra en el uso de datos grandes y redes sociales para comprender y gestionar situaciones críticas, utilizando técnicas avanzadas de IA.
2. José C. Principe
   • Obra: «Information Theoretic Learning: Renyi’s Entropy and Kernel Perspectives»
   • Contribución: Profesor en la Universidad de Florida (originalmente de Brasil), trabaja en el aprendizaje automático y la neurociencia computacional.
   • Relación con la IA: Sus investigaciones en teoría de la información y aprendizaje automático son esenciales para el desarrollo de modelos predictivos y adaptativos en IA.
3. Hugo Larochelle
   • Obra: Varios artículos sobre aprendizaje profundo y redes neuronales recurrentes.
   • Contribución: Investigador en Google Brain (originalmente de Canadá, pero con fuerte colaboración en América Latina).
   • Relación con la IA: Sus trabajos en aprendizaje profundo y redes neuronales recurrentes son fundamentales para el desarrollo de modelos avanzados de AMI y JEPA.
4. André L. C. Barczak
   • Obra: «Pattern Recognition: Concepts, Methods and Applications»
   • Contribución: Profesor en la Universidad Federal de Santa Catarina (Brasil), experto en reconocimiento de patrones y visión por computadora.
   • Relación con la IA: Sus investigaciones en reconocimiento de patrones y visión por computadora son cruciales para aplicaciones de IA en educación y otras áreas.
5. Ricardo Baeza-Yates
   • Obra: «Modern Information Retrieval: The Concepts and Technology behind Search»
   • Contribución: Profesor en la Northeastern University y Universitat Pompeu Fabra (originalmente de Chile), experto en recuperación de información y minería de datos.
   • Relación con la IA: Su trabajo en recuperación de información y análisis de datos grandes es esencial para el desarrollo de sistemas de IA eficientes y efectivos.
6. Lúcia Specia
   • Obra: «Machine Translation for Everyone»
   • Contribución: Profesora en Imperial College London (originalmente de Brasil), especializada en traducción automática y procesamiento de lenguaje natural.
   • Relación con la IA: Sus investigaciones en traducción automática y procesamiento de lenguaje natural son fundamentales para el desarrollo de IA generativa y aplicaciones educativas.
7. Paulo Shakarian
   • Obra: «Darkweb Cyber Threat Intelligence Mining»
   • Contribución: Profesor en la Universidad Estatal de Arizona (originalmente de Brasil), trabaja en la inteligencia cibernética y el análisis de amenazas.
   • Relación con la IA: Sus trabajos en minería de datos y análisis de redes son cruciales para la seguridad y la implementación de sistemas de IA seguros.
8. Rodolfo Quispe
   • Obra: Diversos artículos en revistas científicas sobre aprendizaje profundo y sus aplicaciones.
   • Contribución: Investigador en la Pontificia Universidad Católica del Perú.
   • Relación con la IA: Sus investigaciones se centran en el aprendizaje profundo y sus aplicaciones en diversas industrias, incluyendo la educación.
9. Adriano Velasquez
   • Obra: «Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms»
   • Contribución: Profesor en la Universidad Nacional de Colombia, experto en teoría de la inteligencia artificial.
   • Relación con la IA: Sus trabajos en la teoría y algoritmos de la inteligencia artificial proporcionan una base sólida para el desarrollo de sistemas avanzados de AMI y AGI.
10. Miguel Nicolelis
    • Obra: «Beyond Boundaries: The New Neuroscience of Connecting Brains with Machines—and How It Will Change Our Lives»
    • Contribución: Profesor en la Universidad Duke (originalmente de Brasil), conocido por sus investigaciones en interfaces cerebro-máquina.
    • Relación con la IA: Sus investigaciones en interfaces cerebro-máquina son fundamentales para el desarrollo de nuevas aplicaciones de IA en neurociencia y educación.

Universidades y Plataformas

1. Universitat Pompeu Fabra (España)
   • Investigadores: Carlos Castillo, Ricardo Baeza-Yates
   • Contribución: Investigación avanzada en minería de datos, recuperación de información y análisis de redes sociales.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en ciencia de datos, inteligencia artificial y tecnologías de la información.
2. Universidad de Florida (EE.UU., con conexiones en Brasil)
   • Investigadores: José C. Principe
   • Contribución: Investigación en aprendizaje automático, neurociencia computacional y teoría de la información.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en ingeniería eléctrica, computación y aprendizaje automático.
3. Imperial College London (Reino Unido, con conexiones en Brasil)
   • Investigadores: Lúcia Specia
   • Contribución: Investigación en traducción automática y procesamiento de lenguaje natural.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural y ciencia de datos.
4. Universidad Federal de Santa Catarina (Brasil)
   • Investigadores: André L. C. Barczak
   • Contribución: Investigación en reconocimiento de patrones y visión por computadora.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en computación y tecnologías de la información.
5. Pontificia Universidad Católica del Perú
   • Investigadores: Rodolfo Quispe
   • Contribución: Investigación en aprendizaje profundo y sus aplicaciones en diversas industrias.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en ingeniería de sistemas e inteligencia artificial.
6. Universidad Nacional de Colombia
   • Investigadores: Adriano Velasquez
   • Contribución: Investigación en teoría y algoritmos de inteligencia artificial.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en ingeniería de sistemas e inteligencia artificial.

Plataformas y Herramientas

1. Platzi
   • Cursos y Especializaciones: Ofrece cursos en inteligencia artificial, aprendizaje automático y tecnologías emergentes, con un enfoque en América Latina.
2. Coursera y edX
   • Programas de MicroMasters y Cursos: Colaboraciones con universidades latinoamericanas para ofrecer cursos en inteligencia artificial, ciencia de datos y tecnologías de la información.
3. Khan Academy en Español
   • Recursos Educativos: Plataforma de aprendizaje que utiliza algoritmos para personalizar el aprendizaje y proporcionar feedback en tiempo real, accesible para hablantes de español y portugués.
4. DataCamp
   • Cursos y Programas: Ofrece cursos en ciencia de datos y aprendizaje automático, accesibles en español y portugués.
5. DeepMind
   • Investigaciones y Herramientas: Investigación avanzada en IA y AGI, con aplicaciones en aprendizaje automático y biología computacional, con colaboradores en universidades brasileñas y españolas.

Investigaciones y Masters

1. Investigación sobre AMI (Advanced Machine Intelligence)
   • Autor: Carlos Castillo
   • Universidad: Universitat Pompeu Fabra
   • Publicación: «Big Crisis Data: Social Media in Disasters and Time-Critical Situations»
   • Resumen: Explora el uso de datos grandes y redes sociales para gestionar situaciones críticas utilizando técnicas avanzadas de IA.
2. Modelos del Mundo
   • Autor: José C. Principe
   • Universidad: Universidad de Florida
   • Publicación: «Information Theoretic Learning: Renyi’s Entropy and Kernel Perspectives»
   • Resumen: Investigación en teoría de la información y aprendizaje automático aplicados a modelos predictivos y adaptativos.
3. JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture)
   • Autor: Hugo Larochelle
   • Universidad: Google Brain
   • Publicación: Varios artículos sobre aprendizaje profundo y redes neuronales recurrentes.
   • Resumen: Investigación en aprendizaje profundo y redes neuronales recurrentes, esenciales para el desarrollo de modelos predictivos avanzados.
4. Educación Disruptiva
   • Autor: Lúcia Specia
   • Universidad: Imperial College London
   • Publicación: «Machine Translation for Everyone»
   • Resumen: Investigación en traducción automática y procesamiento de lenguaje natural, con aplicaciones en la personalización de la educación.
5. IA Generativa
   • Autor: André L. C. Barczak
   • Universidad: Universidad Federal de Santa Catarina
   • Publicación: «Pattern Recognition: Concepts, Methods and Applications»
   • Resumen: Investigación en reconocimiento de patrones y visión por computadora, esenciales para aplicaciones de IA en educación.

Universidades y Plataformas

1. Universitat Pompeu Fabra (España)
   • Investigadores: Carlos Castillo, Ricardo Baeza-Yates
   • Contribución: Investigación avanzada en minería de datos, recuperación de información y análisis de redes sociales.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en ciencia de datos, inteligencia artificial y tecnologías de la información.
2. Universidad de Sevilla (España)
   • Investigadores: Rafael C. Gonzalez
   • Contribución: Investigación en procesamiento de imágenes digitales.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en ingeniería informática y procesamiento de imágenes.
3. Pontificia Universidad Católica de Chile
   • Investigadores: Álvaro Soto
   • Contribución: Investigación en robótica e inteligencia artificial.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en ingeniería de sistemas e inteligencia artificial.
4. Universidade Federal Fluminense (Brasil)
   • Investigadores: Aline Paes
   • Contribución: Investigación en aprendizaje automático y redes neuronales.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en inteligencia artificial y ciencia de datos.
5. Universidade Estadual de Campinas (Brasil)
   • Investigadores: Sandra Avila
   • Contribución: Investigación en aprendizaje profundo y análisis de imágenes.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en inteligencia artificial y tecnologías de la información.
6. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil)
   • Investigadores: Luis Lamb
   • Contribución: Investigación en computación cognitiva y lógica difusa.
   • Masters y Programas: Programas de posgrado en ingeniería de sistemas e inteligencia artificial.

Plataformas y Herramientas

1. Platzi
   • Cursos y Especializaciones: Ofrece cursos en inteligencia artificial, aprendizaje automático y tecnologías emergentes, con un enfoque en América Latina.
2. Coursera y edX
   • Programas de MicroMasters y Cursos: Colaboraciones con universidades latinoamericanas para ofrecer cursos en inteligencia artificial, ciencia de datos y tecnologías de la información.
3. Khan Academy en Español
   • Recursos Educativos: Plataforma de aprendizaje que utiliza algoritmos para personalizar el aprendizaje y proporcionar feedback en tiempo real, accesible para hablantes de español y portugués.
4. DataCamp
   • Cursos y Programas: Ofrece cursos en ciencia de datos y aprendizaje automático, accesibles en español y portugués.
5. DeepMind
   • Investigaciones y Herramientas: Investigación avanzada en IA y AGI, con aplicaciones en aprendizaje automático y biología computacional, con colaboradores en universidades brasileñas y españolas.

Juan Domingo Farnós es un pionero en la investigación sobre educación disruptiva y la aplicación de tecnologías emergentes como la IA, AMI, y JEPA en la educación. Su trabajo propone un modelo educativo que se adapta continuamente a los cambios sociales y tecnológicos, promoviendo un aprendizaje personalizado, adaptativo y centrado en el estudiante. La integración de sus propuestas y herramientas tiene el potencial de transformar radicalmente la educación, haciéndola más accesible, efectiva y relevante para las necesidades del siglo XXI.