El aprendizaje automático ayuda a generar conocimientos y aprendizajes de forma independiente frente a situaciones nuevas y desconocidas.

Juan Domingo Farnos

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El aprendizaje automático es el arte de hacer que una computadora haga cosas útiles sin codificarla explícitamente. Más específicamente, el aprendizaje automático es la adquisición de nuevos conocimientos a través de un sistema artificial.

Al igual que un ser humano, la computadora de forma independiente genera conocimiento a partir de la experiencia y puede encontrar de forma independiente soluciones a problemas nuevos y desconocidos. Para hacer esto, un programa de computadora analiza ejemplos y usa algoritmos de autoaprendizaje

El objetivo de Machine Learning es vincular de manera inteligente los datos, reconocer relaciones, sacar conclusiones y hacer predicciones.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático en principio?
En principio, similar al aprendizaje humano. De forma similar a como un niño aprende que ciertos objetos se pueden ver en las imágenes, una computadora también puede “aprender” a identificar objetos o distinguir personas.

Para este propósito, el software de aprendizaje primero se alimenta con datos y se entrena. Por ejemplo, los programadores le dicen al sistema que un objeto es “un perro” y otro “no un perro”. A medida que avanza, el software de aprendizaje recibe constantemente comentarios del programador, que utiliza el algoritmo para ajustar y optimizar el modelo: con cada nuevo registro, el modelo mejora y finalmente puede distinguir claramente a los perros de los que no lo son.

El aprendizaje automático ayuda a las personas a trabajar de manera más eficiente y creativa y siempre de manera personalizada/socializadora. Por ejemplo, pueden usar el aprendizaje automático para organizar y editar sus imágenes más rápido. Con el aprendizaje automático, también pueden dejar el trabajo aburrido o elaborado en la computadora. Los documentos en papel, como las facturas, pueden escanear, almacenar y almacenar software de aprendizaje de forma independiente.

Muchos países en desarrollo están buscando tecnologías móviles que tiene el “potencial para ofrecer educación sin depender de una amplia infraestructura de comunicaciones que se adapte al contexto de los países en desarrollo. En algunos países en desarrollo, hay una fuerte base instalada de usuarios de teléfonos móviles que junto al aprendizaje automático les facilitaría no solo la parte humana de los mismos, si no también la económica.

Por lo tanto la pregunta es obvia ¿El mobile learning será más fácil en los países desarrollados o en los que estén en vías de desarrollo? … y si a esto lo juntamos con la potencialidad del aprendizaje automatizado será importante considerar si el objeto que se pretenda será realizado solo en línea (como una aplicación-algoritmo-machine learning) o como una experiencia.

El despliegue previsto o la ecología del mismo, será importante tener en cuenta antes de que el trabajo de desarrollo comience. Una vez que las decisiones importantes se han hecho, entonces el diseño puede entrar en la fase de desarrollo de contenido móvil.

El objeto de aprendizaje puede entonces ser cargado y almacenado en un sistema de gestión, o en un servidor de aprendizaje / o en un curso o un sitio web. Desde allí, el objeto de aprendizaje se despliega. De manera óptima, el bucle de retroalimentación de los usuarios, puede informarles sobre el diseño o rediseño.

Podemos seguir y seguir, pero acabaremos haciéndonos preguntas, como siempre:….

a — ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Cómo podemos implementarlo en el mundo de la educación y de manera móvil?

b — ¿Qué es el aprendizaje móvil? ¿Cuáles son sus posibilidades y limitaciones?

c — ¿Cuáles son algunos de los límites de los dispositivos móviles en términos de insumos de información? Información de recibo a través del entorno de una pequeña pantalla?

d — ¿Cuáles son los pasos necesarios para el diseño y construcción de objetos digitales de aprendizaje para la entrega a través de dispositivos móviles y desarrollados de manera automática?

e — ¿Cuáles son algunos tipos de mobile-friendly objetos de aprendizaje digitales que se pueden crear hoy en día?

f — ¿Cuáles son algunos ejemplos de los métodos pedagógicos utilizados en escenarios reales de aprendizaje móvil y autonámicos o es mejor crearlos nosotros mismos según nuestras necesidades y contextos, siempre de manera personalizada/socializadora?
g — ¿Estamos listos para el Aprendizaje Móvil?

h — ¿Estamos preparados para un aprendizaje móvil dentro del machine learning?

El uso frecuente de los dispositivos móviles no significa que los estudiantes o profesores están preparados para el aprendizaje móvil ni automático:

a — — ¿Estamos los estudiantes y profesores dispuestos a dar el salto del aprendizaje presencial, del e-learning (inclusivo) …al aprendizaje móvil automático?

b — –¿Qué significa estar preparados? Para responder a estas preguntas, podemos examinar los dispositivos móviles que los estudiantes y profesores ya estan utilizando, así como las actividades que realizan durante el uso de estos dispositivos. En la mayoría de los casos, los estudiantes y los profesores ya han participado en una variedad de actividades de informática móvil y la comunicación en el trabajo y para otras facetas cotidianas.

Veremos que pasa en los próximos tiempos, pero parece obvio que el APRENDIZAJE MÓVIL y el AUTOMATIZADO SE MEZCLEN: “aprender desde cualquier sitio y sin importar el tiempo”, cambiará la manera de aprender, eso está claro, sus consecuencias pueden llevarnos a que la sociedad se decida por otra forma de educarse, pero eso lo veremos….

Es necesario adaptar el aprendizaje de cada persona a las necesidades de cada alumno para lograr atender sus dificultades y aprender a potenciar sus puntos más fuertes. Aquí interviene la trazabilidad educativa, un elemento importantísimo en este proceso.

¿Cómo funciona la trazabilidad educativa?
Utilizar herramientas digitales orientadas a este objetivo nos permite acceder a una gran cantidad de datos que nos aportarán la información necesaria para personalizar la educación a cada alumno. Aunque varían según la plataforma, generalmente podemos agruparlas en dos categorías:

a-Seguimiento de uso: Se refiere a los datos relacionados con las conexiones a la plataforma y a cada recurso. Cuántas veces la visitan, cuánto tiempo dedican a cada recurso, cuántas veces acceden a ellos…
b-Seguimiento de actividades: Suelen incluirse dos tipos de actividades, las autocorrectivas y las entregables. Las primeras, de respuesta cerrada (tipo test), tienen la ventaja de que son corregidas de forma automática por la aplicación, lo que ahorra un tiempo considerable al docente.
c-Se podrá acceder a todos los datos relativos al tiempo dedicado, si han necesitado salir de la página para buscar más información, los intentos realizados, etc. Además, también puede medirse la participación en foros y debates.

Es también habitual que las herramientas nos permitan elaborar un seguimiento del progreso de los alumnos. Para ello, generan automáticamente informes a partir de las diferentes actividades y el uso de la plataforma, pudiendo referirse al conjunto de la clase o a estudiantes individuales.

Además del aprendizaje automático, la Inteligencia Artificial, como lo implica el término alemán, incluye áreas tales como los sistemas basados ​​en el conocimiento (expertos), el reconocimiento de patrones, la robótica, el procesamiento del lenguaje natural y la traducción automática.

La Inteligencia Artificial, “ha dinamitado” todo ese planteamiento que no sabíamos ni podíamos superar, ahora el estaticismo de aprender de manera controlada, uniforme, 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 acomodarse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello”

juandon

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