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juandon. Innovación y conocimiento

La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

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Apendizaje detrítico: cuando la sinergia se hace inclusiva.

 

Juan Domingo Farnos

(en proceso de investigacion)

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Posiblemente el aprendizaje por sinergias neuronales que siempre hemos entendido como EL APRENDIZAJE EN RED (HEBB 1949), quedará superado representando una regla de aprendizaje no local, en la que efectivamente muchos enlaces entrantes a un nodo sufren simultáneamente la misma adaptación. La dinámica de la red ahora está controlada intuitivamente por los enlaces débiles, que anteriormente se suponía que eran insignificantes.

Esta adaptación dinámica no lineal cooperativa presenta un mecanismo autocontrolado para evitar la divergencia o la desaparición de los parámetros de aprendizaje, en oposición al aprendizaje por enlaces, y también admite auto-oscilaciones de los parámetros de aprendizaje efectivos. Sugiere una complejidad computacional jerárquica de nodos, siguiendo su cantidad de entradas y abre nuevos horizontes para algoritmos avanzados de aprendizaje profundo y aplicaciones basadas en inteligencia artificial, así como un nuevo mecanismo para el aprendizaje mejorado y rápido por redes neuronales.

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Un nuevo tipo de experimentos indica claramente que se produce un proceso de aprendizaje más rápido y mejorado en las dendritas neuronales, de forma similar a lo que se atribuye actualmente a la sinapsis”

Una excelente manera de aplicar el machine learning y el deep learning como maneras de llegar al personalized learning de manera más plausible que en el aprendizaje en red.

 

Nota.-(estaremos pendientes de estas nuevas investigaciones neurocientificas en el mundo del aprendizaje)

Figura(1) Juan Domingo Farnos “Aprendizaje sinergetico neuronal y en red” (aprendizaje abierto, inclusivo, ubicuo-Farnos 2000…)

Figura(2) Ido Kanter, Publicado en “Nature’s Scientific Reports, publicado Mar 23, 2018”.

29570746_10216624262305406_6883817331292712000_n29595262_10216624352307656_8388016957003106559_n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Investigando de lleno este nuevo planteamiento para poder acoplarlo a mis ideas sobre ela aprendizaje abierto, inclusivo, ubicuo y dentro de el el personalized learning/social learning con el soporte de la inteligencia artificial que tantos años propago con la creación por medio de los algoritmos de una APLICACION que lo hagna posible.

Ahora con la posibilidad de un aumento de velocidad en las relaciones sinergeticas y dentríticas con lo cual el cerebro no tendría que mover tantas variaciones sino solo las más proximas a los acontecimientod¡s de aprendizaje (NODOS), lo veo ya mas próximo…..Espero que los neurologos y los informaticos se juntes para diseñar este algoritmo que nos lleva a este tipo de aprenizaje que siempre he considerado como el futuro del mismo en el siglo XXI, como ustedes saben.

Esto ya lo expresabmos hace mucho tiempo “Las máquinas, las TIC, la internet… proporcionan información más rápido de lo que nadie podría haber imaginado, pero el aprendizaje es dar sentido a la información y el descubrimiento de su significado, el verdadero objetivo de la educación, y con las máquinas aun no lo hemos conseguido, aunque algunos estemos en ello..

Los aprendices, dentro de la educación formal de manera sistematizada, y en la informal, de manera generalizada… pueden beneficiarse de la orientación de los algoritmos que apuntan al aprendiz hacia los sistemas de tutoría en línea, por ejemplo, que están demostrando tan eficaz como tutores humanos. en https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos…/ Algoritmos, “los procesos personalizados de aprendizaje de mañana”! (Ed. Disruptiva) Juan Domingo Farnos

 

El por qué del aprendizaje en red está claro….. https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/el-por-que…/ El por qué del aprendizaje en red! de Juan Domingo Farnos

Ahora toca mejorarlo y sé que muchos me dirán que aún no han llegado al primero cuando ya queremos estar más adelante, pues si señores, esta es nuestra función (mi función) en el mundo de las tecnologias y del aprendizaje, la anticipación, buscar en el findo de las cosas para mejorar sus posibilidades, estrujarlas, para que la gente en su c¡gran aspectro pueda llegar a ello con las maximas posibilidades mejor.

Nuestro objetivo central es comparar las propiedades dinámicas cooperativas entre los escenarios de aprendizaje sináptico (enlace) y dendrítico (nodo) Finalmente, se cuestiona el consenso de que el proceso de aprendizaje se atribuye únicamente a las sinapsis. Un nuevo tipo de experimentos indica claramente que se produce un proceso de aprendizaje más rápido y mejorado en las dendritas neuronales, de forma similar a lo que actualmente se atribuye a las sinapsis.

La mayoría de los enlaces de redes neuronales tienen fortalezas relativamente débiles en comparación con el umbral. Por lo tanto, se requiere una cooperación, que podria ser COMPUTACIONAL, persistente entre muchos tiempos de estimulación para influir de manera confiable en la dinámica, de lo contrario, la mayoría de los enlaces son dinámicamente insignificantes. Utilizando una regla de aprendizaje nodal (dendrítica), mostramos que la dinámica está controlada intuitivamente principalmente por los enlaces débiles.

Curiosamente, el aprendizaje nodal exhibe un mecanismo de autocontrol para lograr fortalezas de peso intermedias y oscilatorias, en oposición al aprendizaje por los enlaces, y sugiere nuevos horizontes para el aprendizaje en línea y con ELEARNING. La aparición de oscilaciones rápidas y lentas como resultado del proceso de aprendizaje podría estar relacionada con altas funcionalidades cognitivas y una fuente de actividades vinculantes transitorias.

Se encontró que estas oscilaciones son robustas también para la naturaleza anisotrópica de las neuronas y deben distinguirse de las oscilaciones que surgen de las respuestas neuronales que siempre hemos conocido en el terreno del aprendizaje. La adaptación nodal cuestiona el objetivo de las reglas de aprendizaje lento similares aceptadas de decenas de minutos por los enlaces, que probablemente se realicen en serie.

 

juandon

Con los algoritmos, cruzamos líneas rojas, pero en otro paradigma!

Social Learning Analytics

http://www.slideshare.net/gsiemens/learning-analytics-educause

Confundir la aplicación de los algoritmos en el aprendizaje personalizado (personalized learning), algunos lo llaman educación personalizada, aunque realmente está muy lejos uno de la otra, como realizar clases particulares, tal como hacen algunas escuelas de Nueva York, “utiliza el análisis de aprendizaje para desarrollar en  las matemáticas personalizadas programas de aprendizaje. La Escuela con algoritmos de aprendizaje  realiza evaluaciones cotidianas de estilos de aprendizaje y matemáticas de los estudiantes, y lo hace para producir un aprendizaje “lista de reproducción” personalizado para cada alumno. Esta lista se compone de clases particulares de matemáticas, que se ponen en el orden en que el algoritmo determina que es óptimo para el desarrollo de las habilidades matemáticas de los estudiantes. Ciertamente, Escuela de Uno se apresura a señalar que este está destinado a complementar, no sustituir, la experiencia de un maestro individual”

Obviamente nosotros nunca nos hemos referido a ello, vamos mucho más lejos y ante no solo la abalancha de datos que nos llegan, ya que de lo que hablamos, primero, es de otro paradigma, con lo que las “formas actuales” de aprendizaje en nada se parecen a las que proponemos nosotros englobadas dentro de paraguas de la sociedad, contrariamente a lo que sucede ahora en la que la educación permanece como “una parte aislada” dentro de ella.

También estamos lejos del aprendizaje indiviadual, tal como manifestamos en nuestro debate con Stephen Downes en Caracas y que ya mucha gente conoce, en eque lo personalizado se “enfrentó” a la individual, dando muestras de las ingentes diferencias y es verdad, los algoritmos en aspectos individualizados en la educación actual, nos conduciría seguramente a un “aislamiento” de los mismos, frente a la sociedad, pero evidentemente nosotros no hablamos de eso, sino de os aprendices, dentro de la educación formal de manera sistematizada, y en la informal, de manera generalizada… pueden beneficiarse de la orientación de los algoritmos que apuntan al aprendiz hacia los sistemas de tutoría en línea, por ejemplo, que están demostrando tan eficaz como tutores humanos.

La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformará en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vaos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología.

Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.

Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA,) por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.

“Vamos ya a aprender dirante toda nuestra vida y en cualquier momento, el qué, cuándo, cómo y dónde (eligiendo con quién), ya han dejado de ser, una obligación para pasar a seer algo usual en nuestra vida, las TIC, Internet, la Inteligencia Artificial, “han dinamitado” todo ese plantemaineto que no sabíamos ni podíamos superar, ahora el estaticismo de aprender de manera controlada, unifrorme, el “ocupar un espacio y un tiempo”, han dejado ya de existir, por lo cuál, vivimos aprendiendo, aprendemos en cada momento de nuestra vida, por eso, cualquier planteamiento que hagamos en este impás, debe acomodrse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello” (Juan Domingo Farnos)

Uno de sus proópistos  es ayudar a entender la información crítica en el análisis, diseño y evaluación de un análisis de aprendizaje / emprendimiento social (al fin y al cabo es lo que hace MOODLE, es un puro algoritmo, que si lo añalizamos por completo y hasta el final nos lleva a sacar cada aspecto de nosotros).

Aprendemos con los procesos de aprendizaje de los demás mediante el análisis de ruta de aprendizaje personal y social. Al mismo tiempo, el mecanismo de aprendizaje tecno-social personalizado nos permite que el aprendiz aprenda de acuerdo a su situación y objetivos.

De aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, a modoo de aplicacion (diseñado ya lo tengo, faltaria más…)el cual pueda facilitar la recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES, proceso que sería constantemente revisado automaticamenteSi todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.

Esta idea funciona de forma similar con algoritmos de personalización que sería capaz de recomendar cursos o avenidas de aprendizaje basado en el conocimiento previo de las personas intervinientes en el proceso de aprendizaje ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO .

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.

“Si abordamos adecuadamente la gestión del cambio, hay que cruzar casi todas las líineas rojas que existen hoy, sino lo hacemos, a lo mejor no vamos a tener una oportunidad como ésta”

Naturalmente si en la educación no hablamos de INCLUSIVIDAD Y POR TANTO DE EXCELENCIA PERSONALIZADA, NO SERIVIRÍA DE NADA ESTE PLANTEAMIENTO… (La sociedad aprende de ella misma de Juandomingo Farnós)

juandon

“Huella” personal del aprendizaje! (Ed Disruptiva)

juandon

huellas-bicicletas

Martin Weller nos habla de que PERSONAL/PERSONALIZACION es el mismo proceso de aprendizaje, el ve que de personalización en el aprendizaje a menudo hablamos en el plano del recurso, de tecnología, que bien podria ser de manera automatizada, por supuesto.

Personalización puede ocurrir dentro de un programa de estudio, escogiendo diferentes curso con diferentes ‘personalidades’. Dentro de un programa de grado, dicen, puede que tenga algunos cursos básicos, relativamente tradicionalmente estructurados, pero luego hay opciones que podemos eligir basados no en su contenido, pero si en su enfoque.

Por supuesto que tenemos un alto grado de modularidad y opcionalidad en titulaciones , pero normalmente es alrededor del contenido (quieres estudiar lingüística o la filosofía como su primera opción de año en Psicología).
Pero educación abierta, sí me refiero a MOOCs, pero también otras opciones, significa podemos estar inmersos en el mismo tema, pero con enfoques diferentes . Aquí la elección podría ser más “quieres estudiar el enfoque creativo, colaborativo para estadísticas …a tu ritmo?

Estas personalizaciones pueden animar a los educadores a crear cursos con variedad, en lugar de uniformidad, porque bastante gente le gusta ese enfoque. Y también refuerza la importancia del educador humano, o por medio de Inteligencia artificial en el proceso y dar cursos que los estudiantes pueden relacionarse en una mezcla. También podriamos experimentar en cursos con diferentes enfoques….

Sinceramente creo que parte de una premisa que nosotros no contemplamos ya que lo entendemos como algo que se OFRECE cada persona por una parte y una serie de actuaciones que permiten que se busque la EXCELENCIA PERSONALIZADA de cada persona y es precisante en esto donde si se asemejoan y mucho, ya que lo podríamos entender como RECURSOS.

Con la creación de nuevos escenarios de aprendizaje queremos trazar un nuevo método de abordar el diseño y la dirección de los ambientes de aprendizaje, e investigar qué método intenta comprender los procesos de aprendizaje en sus ambientes.

El método lo basaremos en los recursos intelectuales- conceptos, investigaciones, etc -de la ciencia cognitiva, la psicología del aprendizaje de los estudiantes, el desarrollo del curriculum, la tecnología educativa, el diseño del proceso de comercialización de las ideas y la ingeniería de software en la formulación de este nuevo método.,,,que nos conduzcan a llegar a cada persona en aquello que pueda no solo destacar más (la meta en esencia) sino que le permitan realizar las cosas de manera diferente a cualquiera (huella).

Aprendemos con los procesos de aprendizaje de los demás mediante el análisis de ruta de aprendizaje personal y social. Al mismo tiempo, el mecanismo de aprendizaje tecno-social personalizado nos permite que el aprendiz aprenda de acuerdo a su situación y objetivos.

“El aprendizaje personalizado”, propio e implícito en nuestros estudios y prácticas reales, se puede llevar a cabo donde, cuando y cómo se quiera, por lo que las modalidades formales, no formales, informales, en vez de estar segmentadas como hasta ahora, ya se “mezclan” entre si, con lo que el concepto de lo que conocemos por EDUCACIÓN, cambia radicalmente (germen de la Educación Disruptiva).

Con todo ello seguimos investigando y aportando nuevas maneras de entender y hacer las cosas, incluso empleando pedagogías comparadas, tanto de buenas como de malas prácticas, como por ejemplo en la utilización de elearning por las universidades, otras organizaciones profesionales…, formulando un documento que etiquetamos como : Bases para un e-learning-inclusivo (2004-2005) de Juan Domingo Farnós, que se ha propagado por latinoamérica y el caribe y otros lugares de Europa, Canadá y estados Unidos y por lo que hemos podido saber, por Asia.

Entramos en una época de fronteras porosas entre la inteligencia humana y la inteligencia artificial (con razón llamamos “inteligencia artificial”). Necesitamos puruebas para decidir si una entidad es humana o no. Si solicitamos algo en línea, como comprar, aprender, un billete de avion…es posible que tengamos que demostrar, que no somos un BOT, una máquina. Y, cuando se trata del desafío que enfrenta la educación – la forma de proporcionar una educación de calidad para un gran número de estudiantes a un costo reducido – la tentación de cruzar la frontera hombre-máquina y dejar que las máquinas (es decir, ALGORITMOS) hagan el trabajo pesado es casi irresistible, es más, ya no es una tentación, realmente es una necesidad.

Los alumnos pueden aprender métodos y enfoques de los tutores en línea para luego ayudarles a lo largo de su propio camino de aprendizaje. Sus propios itinerarios de aprendizaje, es aqui donde nos a sociamos a los planteamientos de WELLER, ya que nos conduce a planteamientos de aprendizajes únicos per osiempre relacionados con los de los demás.

Podríamos pensar que la capacidad ADAPTATIVA de los ALGORITMOS, puede llevvarnos por diferentes pasos, uno seria de semi-pasividad pero de alguna manera nos conduciria siempre a APRENDIZAJES-IMPULSADOS.

Sólo un ser humano realmente puede personalizar todo lo que él o ella lo hace. Es la era de la personalización, pero eso sólo significa ayudar a cada uno de nosotros para pasar menos tiempo en los detalles y más tiempo en las actividades humanas importantes, como la imaginación, la creatividad, el descubrimiento, la integración, la intuición.

La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.

¿El aprendizaje PERSONALIZADO tiene suficiente mejoría en el aprendizaje del aprendiz para justificar los costos de un sistema de aprendizaje más complejo?
¿Cómo podemos aprovechar algoritmos de aprendizaje automático “big data” y otros.. para la construcción de sistemas de aprendizaje personalizadas más eficientes y rentables?
¿Cómo pueden las ideas y resultados de la investigación de las ciencias cognitivas, utilizarlos para mejorar la eficacia de los sistemas de aprendizaje personalizados?.

juandon

El “aprendizaje” hoy, no es el mismo que el de ayer! (Educación Disruptiva)

juandon

learning

En mis lecturas de esta mañana, uffffff antes leía miles de libros con siporte papel, ahora leyendo siempre en la web, no se ya ni que leo, pero la verdad es que mi mente de una persona madura, se está transformando en tan flexible, esponjosa y con tantos reflejos, que hace que mi mente no vaya asociada con mi físico, esa es la verdad….

La capacidad de leer (que para mi no es leer, en todo caso seria META-LEER) hace que construyamos en cada momento conocimientos pero adaptados a implementaciones directas a la realidad, incluso muchas veces nos saltamos lo que esel APRENDIZAJE, eso ya lo damos por hecho, es decir, nuestro cerebro ya no asimila los pasos, sino que genera “una autopista” creativa, de relaciones convergentes y divergentes…” y eso les aseguro que es genial, tienes unos subidones de adrenalina que es imposible explicarlo, hay que vivirlo y disfrutarlo.

Se que los más DOGMATICOS defensores de la más ortodoxa quinta ecencia de la pedagogía me diran que EFICENCIA les suena más a objetos, a productividad, a trabajo, y que APRENDER es más de la mente, hasta del espiritu si me apuran…bueno pues que se lean https://juandomingofarnos.wordpress.com y muchos más lugares y veran que la sociedad de hoy no quiere categorías específicas, sino desarrollos multiárea, multidisciplinarios…procesos diversos, sin tener en cuenta ninguna ortodoxia, sino todo lo contrario, cualquier HETERODOXIA que les conduzca al camino que se han marcado para convivir en estos teimpo fascinantes, para los atrevidos a cruzar líneas rojas, e interminable para los que aun están en el siglo pasado.

Tambien muchas personas se engañan haciéndoles creer que son buenos en la multitarea, multiplataforma, en la geston de su conocimiento..(PKM).

 

Realmente las personas eficientes saben que el esfuerzo concentrado con pocas distracciones conduce a un mejor producto de trabajo en los tiempos más rápidos. De lo contrario, el trabajo no puede ser a la par, lo que significa perder aún más tiempo y energía a volver a arreglar los errores, eso si que es un cvambio de CONCEPTO Y DE PARADIGMA, pero esto aún sucede muy poco y en la educación formal practicamente nunca.

La comunidad en general entiende que, en muchos casos, los algoritmos tradicionales apenas están una nueva etiqueta con un gran despliegue publicitario y el atractivo de moda….por lo que el APRENDIZAJE con el concepto que teníamos ahora lo deshechan..

Este concepto relativamente nuevo aprendizaje y ha surgido debido al abrazo cada vez mayor de la tecnología en todas las facetas de nuestra vida. Sin llegar a ser difícil hacer un seguimiento de todo lo que surge como consecuencia de este exceso de digitalización de la educación, pero al menos deberíamos tener una idea y una imagen clara de los más populares. Tecnología Educativa y Aprendizaje Móvil tiene previsto introducir a algunos de estos conceptos de aprendizaje y guiarlo hacia una mejor comprensión de lo que significan y la esperanza de que usted se beneficiará de ellos para informar a su práctica docente. Ya conocemos el Blended Learning , el Plipped aprendizaje, yahora estamos introduciendo al aprendizaje autodirigido.

¿Qué es el aprendizaje autodirigido 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, p. 18)
Elementos del aprendizaje autodirigido
El Aprendizaje autodirigido se basa en los siguientes elementos:
  • Estudiantes toman la iniciativa de buscar una experiencia de aprendizaje 
  • Toman la responsabilidad y la rendición de cuentas para completar su aprendizaje (evaluación y formación)
  • Tienen una legibilidad de aprender
  • Ellos fijan sus propias metas de aprendizaje
  • Se involucran en el aprendizaje
  • Ellos evalúan su aprendizaje
Una de la idea errónea acerca de la auto-aprendizaje es que los estudiantes aprenden en completo aislamiento de los demás, cuando en realidad la idea central detrás del aprendizaje se debe a factores motivacionales intrínsecos derivados de los alumnos propio deseo de aprender y llevar a su / su experiencia de aprendizaje comenzando con el reconocimiento de la necesidad de aprender.
             .Seguramente entiende que es mejor convivir con términos que vienen en y fuera de la moda sobre una base regular.
             .De lo que hablo es de , funciones como la minería de datos tradicional y estadísticos que están siendo dobladas debajo del paraguas de aprendizaje automático.
  •  .En algunos casos, los algoritmos están ocultos detrás de una interfaz de usuario para que los usuarios pueden no saber lo que está sucediendo bajo el capó.  Los usuarios pueden creer que se está utilizando una nueva capacidad o algoritmo que se acerca más a la inteligencia artificial. Sin embargo, serían los mismos usuarios estar emocionado si supieran que están comprando una versión muy temprana e inmadura de otra herramienta para crear un árbol de decisión?
  • Sería como si utilizaramos una ETIQUETA, un hashtag y a continuación todo el aprendizaje estuviese como montado en nata, es decir, que estuviese ya todo cocinado precviamente y los algoritmos solo pudiesen conducirnos por el camino trazado y hasta el destino que habiamos predecido…


    . Pensando en una partida de ROL yomo he jugado el juego, me di cuenta de que una estrategia de la elección de un espacio con una gran cantidad de opciones en los próximos dos o tres movimientos, así como el próximo movimiento, por lo general le ganaría a moverse al espacio donde existía la mayor cantidad de opciones para sólo el siguiente movimiento….con lo cual lo que prima es la diversidad y el trabajo creativo, no puede ser de otra manera, pero con un componente cientifico DE LÓGICA MATEMÁTICA y por tanto calculable con un algoritmo, pero abierto, por supuesto….


    . El programa identifica todos los espacios posibles que podría trasladarse, o lo que es lo mismo, los diferentes tipos de aprendizajes según los contextos, objetos de aprendizaje, escenatios…


    . Realmente esto si que es meta-aprendizaje, el aprendizaje real de esta nueva sociedad, un mar de opciones, caóticas muchas veces, que hemos de resolver para llegar a identificar las ideas que tenemos y que en un principio llegaron a nuestro cerebro como informaciones-imputs y que queremos desarrollar, para algo concreto, no necesariamente material, si eso es APRENDIZAJE, O EFICENCIA O… pues bienvenido sea…
    .Mientras que mucha gente cree que detras de estos planteamientos existe mucha “inteligencia” bien sea por el posicionamiento teórico o por la realización práctica-hibrida entre personas y algoritmos-, la realidad es que no es asi.


     . El punto es que con algunas reglas simples, recurrentes podemos tener la oportunidad de crear estrategias diferentes y creativas que con la ayuda de la inteligencia artificial, nos llevara a aprendizajes, eficiencia, trabajo..de un alto nivel, nada a ver con las del siglo anterior y aquí, si se ven las diferencias, efectivamente. .


    .Sin embargo, en estos momentos no ESTAMOS PENSANDO EN APRENDER Estoy comenzando a preguntarme si alguno lo suficientemente complejo y me refiero a algun algoritmo basado en normas es indistinguible para la inteligencia artificial o verdadero aprendizaje automático adaptativo, o el aprendizaje de hoy y del mañana
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