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¿Cómo funciona el aprendizaje automático en principio?
思维多样性创造建设性的颠覆 ( 颠覆性教育 - 学习即工作) 能够影响新的思维方式, 创新和新举措, lo que nos lleva a crear un nuevo paradigma.
Cada vez más vamos a situaciones donde las organizaciones que definen a las personas, las personas definen a las instituciones”.
Estamos próximos a la posibilidad de utilizar agentes que comprenden contextos, que sean capaces de hacer coherente” el sentido de los flujos de datos variados para buscar información, descubrir y proporcionar el contenido necesario para cada uno..
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, de dirección para que coincida con el progreso y el rendimiento particular person. 例如, dos personas que utilizan la misma instrucción al mismo tiempo pueden ver dos conjuntos completamente diferentes de los objetos de aprendizaje. El mayor beneficio de la personalización de aprendizaje es la capacidad para hacer más fácil la instrucción compleja, presentando sólo lo concreto que será útil aceptado por cada uno.
Una buena retroalimentación hace pensar:….
a-Si el voto es uno de los factores más importantes para mejorar el trabajo del aprendiz y los resultados….a…
b- ¿qué esperamos? que todos en los centros puedan intervenir por igual…
c-¿no sería mas justo?
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, al permitir a los ordenadores aprender de grandes y de pequeñas cantidades de información sin necesidad de ser programados explícitamente, aprendiendo de los errores producidos y segun los datos personalizados, readaptarlos en otras direcciones, lo cual nos permite optar por otras opciones de aprendizaje…)
机器学习将识别和分类重复输入，并利用反馈来强化和提升其性能. Es un proceso related a cómo un niño aprende los nombres y la identidad de los animales, 将单词与图像匹配; 计算机, 逐渐地, 学习正确处理信息.
La evolución de los algoritmos que aprenden” de los datos sin tener que programarse de forma explícita. Un subgrupo particular de Machine Studying se conoce como aprendizaje profundo” ( Deep Studying de Roger Schank ). Este término describe el uso de un conjunto de algoritmos llamados redes neuronales que toman como modelo el cerebro humano. Los avances en este aprendizaje profundo han impulsado una rápida evolución de las tareas de aprendizaje por parte de las máquinas en los últimos años, en particular el procesamiento del lenguaje y texto, y la interpretación de imágenes y vídeos. Estos sistemas, 例如, 能够识别人脸、理解自然语言的速度和准确度可能超过人类.
提供个性化学习的梦想，通过学习对象实时调整, 在任何地方, 在任何时间, 学生恰好所需的需求即将成为现实. 如今, 随着教学心理学的许多重要发展, 开放标准, 用于可互操作数据表示的结构化标记语言, 以及将指令的控制流从客户端转移到服务器, 一个全新的基础正在真正实现个性化的在线学习
这些创新最显著的好处是创建一个共享大规模内容资源的学习生态系统，通过学习对象进行个性化共享, 广泛地, 并以更经济的方式.
因此我们必须在两种将决定社会未来的立场之间进行选择, 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, 也就是说, 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, 等. 此外, 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, 数学, 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. 同时, 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. 因此, 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-研究分析与教育学习的整合.
b-学习分析与自我调节学习.
c-不同学习的干预与分析, 案例研究…
d-学习分析的实施.
e- 学习分析与长期效果 (关于学习分析的研究).
f-学习分析的理论进展.
g-现有研究的复制与交叉验证.
h-学习分析的伦理方面.
i-学习分析与政策制定 (覆盖制作者)
j-学习分析的互操作性.
个性化的另一个好处是，每次进行个性化时, 学习并更多地储存有关学生独特组合的信息, 为社会化学习提供了不同的视角.
这不仅有助于实现更好的自我学习 , 也是一种创业和对粉色（pink）的认同方式, 作为一个明显的个性化和社交化学习空间.
强大的人工智能 Sturdy AI: 涉及一种真正的智能，其中机器具有人类可比的认知能力, 某些, 正如专家们敢于预测的那样, 仍需多年才能实现. 可以说，这是该领域先驱们在他们的古老电子管时代所梦想的智能.
应用型人工智能 Weak AI (纤细人工智能 Slender AI 使用型人工智能 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 robótica, el procesamiento del lenguaje pure y la traducción automática. 然而, 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, 互联网, 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. 然而, 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:
(一个) 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, 人工智能, web, TIC), no es tal sueño y es una realidad.
juandon
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