La gestion des données du machine learning nous permettra d'apprendre de manière créative et autonome.

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Comment fonctionne l'apprentissage automatique en principe?
La diversité de pensée crée une interruption constructive ( DISRUPTION-ÉDUCATION DISRUPTIVE - l'apprentissage est le travail) qui peuvent influencer les nouvelles façons de penser, innovation et nouvelles initiatives, ce qui nous amène à créer un nouveau paradigme.
De plus en plus, nous allons vers des situations où les organisations définissent les personnes, les personnes définissent les institutions.
Nous sommes proches de la possibilité d'utiliser des agents qui comprennent les contextes, qui soient capables de rendre cohérent le sens des flux de données variés pour rechercher de l'information, découvrir et fournir le contenu nécessaire pour chacun..
Une chose qui me semble fascinante est le concept selon lequel il serait possible de créer un profil d'apprentissage, une identité qui est essentiellement un paquet numérique de nos préférences d'apprentissage et des contenus d'apprentissage passés, qui pourra être accédé par la machine ( APPRENTISSAGE PERSONNALISÉ + APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE. par Juan Domingo Farnos)
Cela permettra à la machine en réalité d'adapter ses interfaces utilisateur, le contenu d'apprentissage et l'expérience elle-même, et de présenter l'information d'une manière qui s'adapte aux préférences humaines….cela nous conduit sans aucun doute à la VRAIE SOCIÉTÉ INTELLIGENTE.
La personnalisation peut prendre de nombreuses formes, puisqu'elle adapte le contenu, la pratique, le retour d'information, de direction afin de correspondre au progrès et aux performances particulières de chaque personne. Par exemple, deux personnes utilisant la même instruction en même temps peuvent voir deux ensembles complètement différents d'objets d'apprentissage. Le plus grand avantage de la personnalisation de l'apprentissage est la capacité à faciliter l'instruction complexe, présentant seulement ce qui est concret et qui sera utile à chacun.
Un bon retour d'information fait réfléchir:….
a-Si le vote est l'un des facteurs les plus importants pour améliorer le travail de l'apprenant et les résultats… a…
b- que pouvons-nous attendre? que tout le monde dans les centres puisse intervenir de la même manière…
c-Ne serait-il pas plus juste?
Si el modelado del proceso de retroalimentación permite a los jóvenes desarrollar su propia autorregulación de mejorar el trabajo….
¿Cómo no un centro cualquiera deja de implementar toda una política de la regeneración de la universidad, escuela que tenga en cuenta los muchos matices de cada tema?
La retroalimentación es importante. Nos retroalimentamos con los aprendices a a diario, es más, nosotros también lo somos, pero si podemos hacerlo ayudandonos de la Machine studying (La tecnología Machine Learning está abriendo nuevas oportunidades para las aplicaciones de software program en temas de retroalimentación, en permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de grandes et petites quantités d'informations sans avoir besoin d'être programmés explicitement, en apprenant des erreurs commises et selon les données personnalisées, les réadapter dans d'autres directions, ce qui nous permet d'opter pour d'autres options d'apprentissage…)
Le machine learning identifiera et catégorisera les entrées répétitives et utilisera les retours pour renforcer et améliorer ses performances. C'est un processus lié à la façon dont un enfant apprend les noms et l'identité des animaux, en faisant correspondre les mots avec les images; l'ordinateur, progressivement, apprend à traiter correctement l'information.
L'évolution des algorithmes qui apprennent à partir des données sans avoir à être programmés de manière explicite. Un sous-groupe particulier de l'apprentissage automatique est connu sous le nom d'apprentissage profond ( Apprentissage profond de Roger Schank ). Ce terme décrit l'utilisation d'un ensemble d'algorithmes appelés réseaux neuronaux qui prennent pour modèle le cerveau humain. Les avancées dans cet apprentissage profond ont conduit à une évolution rapide des tâches d'apprentissage par les machines au cours des dernières années, en particulier le traitement du langage et du texte, et l'interprétation des images et des vidéos. Ces systèmes, par exemple, ils parviennent à identifier des visages et à interpréter le langage naturel à une vitesse et avec un degré de précision pouvant dépasser celui d'un être humain.
le rêve de fournir un apprentissage personnalisé en utilisant des objets d'apprentissage qui s'ajustent en temps réel, n'importe où, n'importe quand, juste assez pour répondre aux besoins de l'étudiant est sur le point de devenir une réalité. Aujourd'hui, avec de nombreux développements importants en psychologie de l'instruction, normes ouvertes, langages de balisage structurés pour la représentation de données interopérables, et le transfert du contrôle du flux d'instruction du client vers le serveur, une base entièrement nouvelle rend réellement possible l'apprentissage en ligne personnalisé
El beneficio más evidente de estas innovaciones es la creación de una ecología de aprendizaje que comparte recursos de grandes depósitos de contenidos en los objetos de aprendizaje que se comparten de forma particular person, ampliamente, y de forma más económica.
Por tanto debemos elegir entre dos posturas que condicionarán el futuro de la Sociedad, ya que la Educación es una de las principales piedras angulares en que gravita cualquier hábitat.
Una, sería seguir buscando mejoras, modificaciones, regeneraciones…a los Sistemas Educativos de amplio aspectro que venimos realizando las últimas generaciones-que sería seguir con una Educación eminentemente formal, estandarizada,
homogeneizadora…basada en Curriculums prescriptivos e igualadores… y enfocada a dar resultados que generen titulaciones previstas para que luego deriven en la sociedad en los trabajos clásicos de siempre…..
Ahora la Sociedad debe decidir como quiere que sea la Educación, cómo quieren que la innovación que se vaya produciendo, se desarrolle, …si es que realmente desean que esté, en cierta manera enmarcada y aceptada por todos,… una Educación pure, por tanto eminentemente no formal, casual, que pueda no llegar a la formal, pero por medio de mecanismos no dados, c'est-à-dire, de ir siempre hacia resutados finalistas, consabidos, previstos…sino de planteamientos creativos, constructivos y sobretodo priorizando la conectividad entre personas y/u organizaciones y estableciendo mecanismos generadores de procedimientos abiertos, flexibles y autoregenerables, donde la retroalimentación producto del ENSAYO-ERROR , sea la base del funcionamiento normal de la sociedad y eso se consigue con la ayuda del Machine studying.
Un artículo de Brighton analiza el rol de los nuevos medios digitales, losUBIMEDIA” que por sus características -multifacéticas, convergentes,colaborativas y cooperativas, móviles- tienen el potencial de empoderar a las personas y crear una mayor cultura 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 certificación, sino que sea permanente, distribuido y escalable, cuya trazabilidad esté en manos de la mayor parte de la población, cada uno con sus características…
Poder personalizar el proceso de aprendizaje a cada estudiante es vital para facilitar su progreso y conseguir que utilice todo su potencial. Il est nécessaire d'adapter l'enseignement aux besoins de chaque élève pour pouvoir répondre à ses difficultés et apprendre à valoriser ses points forts. C'est ici qu'intervient la traçabilité éducative, un élément très important dans ce processus.
L'utilisation d'outils numériques orientés vers cet objectif nous permet d'accéder à une grande quantité de données qui nous fourniront les informations nécessaires pour personnaliser l'éducation pour chaque élève. Bien qu'elles varient selon la plateforme, nous pouvons généralement les regrouper en deux catégories:
a-Suivi de l'utilisation: Il s'agit des données liées aux connexions à la plateforme et à chaque ressource. Combien de fois elles y accèdent, combien de temps elles passent sur chaque ressource, combien de fois elles y accèdent...
b-Suivi des activités: Suelen incluirse dos tipos de actividades, las autocorrectivas y las entregables. Las primeras, de respuesta cerrada (tipo check), tienen la ventaja de que son corregidas de forma automática por la aplicación, lo que ahorra un tiempo appreciable 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.. De plus, también puede medirse la participación en foros y debates.
Los objetivos de estos proceso pretenden hacer frente a las necesidades actuales y las oportunidades de aprendizaje, mediante esta analítica recogiendo los enfoques multidisciplinares pero complementarios de diferentes campos, tales como Ciencias de la Computación, Ciencias de datos, Mathématiques, Educación, Sociología…, eso si, deben ser siempre personalizados y con la responsabilidad de los propios aprendices.
Necesitamos por tanto:
1-Análizar el aprendizaje basado en competencias, lo que nos llevará…
2-Aprender y por tanto a realizar la propia evaluación (recordemos que cada aprendizaje lleva impreso consigo la evaluación, ya no como una medición, si no como parte del mismo) con los procesos de aprendizaje de los demás mediante el análisis de ruta de aprendizaje private 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.
3-Establecer una ruta de aprendizaje individual lo podemos modelar para registrar su proceso de aprendizaje. Par conséquent, el espacio de aprendizaje personal (PLE), sera siempre un espacio no lineal…, es en esta situación donde el pensamiento crítico actúa de manera determinante, para manifestarse capaz de deducir las consecuencias de lo que cada uno sabe, y sabe cómo hacer uso de la información para resolver problemas, y buscar fuentes de información pertinentes para aprender más…
four-Realizar un análisis de aprendizaje para la evaluación de las competencias genéricas y específicas:
a-La integración de la analítica de investigación y aprendizajes educativos.
b-Analíticas de aprendizaje y el aprendizaje autorregulado.
c-Intervenciones y análisis de los diferentes aprendizajes, estudio de casos…
d-Implementaciones de la analítica de aprendizaje.
e- Analíticas de aprendizaje y efectos a largo plazo (études sur l'analytique de l'apprentissage).
f-Les avancées théoriques dans l'analytique de l'apprentissage.
g-Réplication et validation croisée des recherches existantes.
h-Aspects éthiques de l'analytique de l'apprentissage.
i-Analytique de l'apprentissage et formulation des politiques (créateurs de couverture)
j-Interopérabilité pour l'analytique de l'apprentissage.
Un autre avantage de la personnalisation est que chaque fois que cela est personnalisé, à apprendre et stocker un peu plus sur l'ensemble unique d'un élève, des positions différenciées sont apportées à l'apprentissage social.
Cela permet non seulement d'atteindre un meilleur AUTOAPPRENTISSAGE , mais aussi une manière supplémentaire d'entrepreneuriat et d'appropriation de la pink, comme espace clairement d'apprentissage personnalisé et socialisant.
Intelligence artificielle robuste Sturdy AI: il s'agit d'une intelligence réelle dans laquelle les machines ont une capacité cognitive comparable à celle des humains, quelque chose que, comme les experts s'aventurent à prédire, il reste encore des années à atteindre. Disons que c'est l'Intelligence dont rêvaient les pionniers du domaine avec leurs vieilles valves.
Intelligence artificielle appliquée Weak AI (Slender AI Utilized AI): ici c'est où entre l'utilisation que nous faisons à travers des algorithmes et l'apprentissage guidé avec le Machine Studying et le Deep Studying.
L'Intelligence artificielle en elle-même est une sous-discipline de l'informatique et s'occupe généralement de l'automatisation du comportement humain intelligent. En plus de l'apprentissage automatique, l'Intelligence artificielle, como lo implica el término alemán, incluye áreas tales como los sistemas basados ​​en el conocimiento (expertos), la reconnaissance de motifs, la robotique, el procesamiento del lenguaje pure y la traducción automática. Cependant, Machine Learning actualmente se considera una de las disciplinas de Inteligencia Artificial más importantes y exitosas.
Vamos ya a aprender durante 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, l'Intelligence artificielle, han 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, nous vivons en apprenant, nous apprenons à chaque instant de notre vie, c'est pourquoi, toute approche que nous adoptons pendant cette période, doit s'adapter à cette nouvelle façon de comprendre la vie qui est déjà là, mais nous souscrivons aux 'manières d'y parvenir'
Il existe de nombreuses façons de personnaliser l'apprentissage. Cependant, tout comme les termes de styles et la motivation d'apprentissage, la personnalisation est un autre terme mal défini. Pour être plus précis, la personnalisation est décrite ici avec cinq niveaux de sophistication croissante, chaque niveau décrit une stratégie de personnalisation spécifique. Des plus simples aux plus complexes, les cinq stratégies sont:
(À) nom reconnu;
(C) segmentés;
(E) de base intégrale de la personne.
A lo mejor el sueño de algunos de una educación autónoma y libre (solo realizable mediado con la Machine studying, IA, web, TIC), no es tal sueño y es una realidad.
juandon
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