La gestione dei dati del machine learning ci permetterà di imparare in modo creativo e autonomo.

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Come funziona l'apprendimento automatico in principio?
La diversità di pensiero crea interruzione costruttiva ( DISRUPZIONE-EDUCAZIONE DISRUPTIVA - l'apprendimento è il lavoro) che possono influenzare i nuovi modi di pensare, innovazione e nuove iniziative, che ci porta a creare un nuovo paradigma.
Sempre più ci dirigiamo verso situazioni in cui sono le organizzazioni a definire le persone, le persone definiscono le istituzioni.
Siamo prossimi alla possibilità di utilizzare agenti che comprendono i contesti, che siano capaci di rendere coerente il senso dei flussi di dati vari per cercare informazioni, scoprire e fornire il contenuto necessario per ciascuno..
Una cosa que me parece fascinante la concept de que se podrá crear un perfil de aprendizaje”, una identidad que es esencialmente un paquete digital de nuestras preferencias de aprendizaje y los contenidos del aprendizaje del pasado, que se podrá acceder por las máquina ( PERSONALIZED LEARNING + MACHINE LEARNING. by Juan Domingo Farnos)
Esto permitirá que la máquina” en realidad adapte sus interfaces de usuario, el contenido de aprendizaje y la experiencia en sí misma, y presentar información de una manera que se adapte a las preferencias de los humanos….eso sin duda nos lleva a la VERDADERA SOCIEDAD INTELIGENTE.
La Personalización puede tomar muchas formas, ya que se adapta el contenido, la práctica, la retroalimentación, direzione affinché coincida con il progresso e le prestazioni della singola persona. Per esempio, due persone che utilizzano la stessa istruzione contemporaneamente possono vedere due insiemi completamente diversi di oggetti di apprendimento. Il più grande beneficio della personalizzazione dell'apprendimento è la capacità di rendere più facile l'istruzione complessa, presentando solo ciò che è concreto e sarà utile accettato da ciascuno.
Un buon feedback fa riflettere:….
a-Se il voto è uno dei fattori più importanti per migliorare il lavoro dell'apprendente e i risultati….a…
b- cosa ci aspettiamo? che tutti nei centri possano intervenire allo stesso modo…
c-Non sarebbe più giusto?
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, permettendo ai computer di apprendere da grandi e piccole quantità di informazioni senza la necessità di essere programmati esplicitamente, imparando dagli errori commessi e secondo i dati personalizzati, riadattarli in altre direzioni, il che ci permette di optare per altre opzioni di apprendimento…)
Il Machine learning identificherà e catalogherà gli input ripetitivi e utilizzerà il feedback per rafforzare e migliorare le proprie prestazioni. È un processo legato a come un bambino impara i nomi e l'identità degli animali, facendo corrispondere le parole alle immagini; il computer, poco a poco, impara a elaborare correttamente le informazioni.
L'evoluzione degli algoritmi che apprendono dai dati senza dover essere programmati in modo esplicito. Un sottogruppo particolare del Machine Learning è conosciuto come apprendimento profondo ( Deep Learning di Roger Schank ). Questo termine descrive l'uso di un insieme di algoritmi chiamati reti neurali che prendono come modello il cervello umano. I progressi in questo apprendimento profondo hanno stimolato una rapida evoluzione delle attività di apprendimento da parte delle macchine negli ultimi anni, in particolare l'elaborazione del linguaggio e del testo, e l'interpretazione di immagini e video. Questi sistemi, per esempio, arrivano a identificare volti e a interpretare il linguaggio naturale a una velocità e con un grado di accuratezza che può superare quello di un essere umano.
Il sogno di offrire apprendimento personalizzato utilizzando oggetti di apprendimento che si adattano al tempo reale, ovunque, in qualsiasi momento, appena sufficienti per soddisfare le esigenze dello studente sta per diventare realtà. Oggigiorno, insieme a molti sviluppi importanti nella psicologia dell'istruzione, standard aperti, linguaggi di markup strutturati per la rappresentazione di dati interoperabili, e lo spostamento del controllo del flusso di istruzione dal client al server, una base completamente nuova sta rendendo veramente personalizzato l'apprendimento online
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, cioè, 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. Es necesario adaptar la enseñanza 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.
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 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, ecc.. Inoltre, 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, Matemáticas, Educazione, 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. Por tanto, 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 (estudios sobre la analítica de aprendizaje).
f-Los avances teóricos en la analítica de aprendizaje.
g-Replicación y validación cruzada de las investigaciones existentes.
h-Aspectos éticos de la analítica de aprendizaje.
i-Analíticas de aprendizaje y formulación de políticas (coverage makers)
j-Interoperabilidad para la analítica de aprendizaje.
Otro beneficio de la personalización es que cada vez que se personaliza, a aprender y almacenar un poco más sobre el conjunto único de un alumno, se aportan posiciones diferenciadas al aprendizaje social.
Esto no solo permite llegar a un mejor AUTOAPRENDIZAJE , si no también una manera más de emprendimiento” y apropiación” de la pink, como espacio” claramente de aprendizaje personalizado y socializador.
Inteligencia Artificial robusta Sturdy AI: trata sobre una inteligencia real en el que las máquinas tienen comparable capacidad cognitiva que los humanos, algo que, como los expertos se aventuran a predecir, aún quedan años para alcanzar. Digamos que esta es la Inteligencia de la que soñaban los pioneros del tema con sus vetustas válvulas.
Inteligencia Artificial aplicada Weak AI (Slender AI Utilized AI): aquí es donde entran el uso que hacemos a través de algoritmos y aprendizaje guiado con el Machine Studying y el Deep Studying.
La Inteligencia Artificial en sí misma es una subdisciplina de la informática y generalmente se ocupa de la automatización del comportamiento humano inteligente. 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 robotica, el procesamiento del lenguaje pure y la traducción automática. Sin embargo, 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, la Inteligencia Artificial, 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, 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”
Hay muchas maneras de personalizar el aprendizaje. Sin embargo, al igual que los términos de estilos y la motivación del aprendizaje, la personalización es otro término mal definido. Para ser más específicos, se describe la personalización aquí con cinco niveles con creciente sofistificación, cada nivel que describe una estrategia de personalización específica. Desde los más simples a las más complejas, las cinco estrategias son:
(A) nombre reconocido;
(C) segmentados;
(E) de base integral de la persona.
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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