D铆a: 19 junio, 2018

Mobile learning: la integraci贸n del dispositivo m贸vil a la educaci贸n

El tel茅fono celular, sin dudas, es el objeto que m谩s cerca est谩 de las personas a lo largo del d铆a. En M茅xico el uso de tel茅fonos inteligentes o聽smartphones聽creci贸 en 2017, seg煤n el Instituto Nacional de Estad铆stica y Geograf铆a (INEGI) pas贸 de 60.6 millones, en 2016, a 64.7 millones el a帽o pasado.

Hablar, sociabilizar, trabajar, comprar, informarse del tr谩nsito, el clima, hacer ejercicio, son solo algunas de las tareas que realizamos y resolvemos desde el celular entre las cuales, naturalmente no podr铆a quedar fuera la educaci贸n.

El aprendizaje m贸vil (mobile learning, com煤nmente denominado聽mlearning), es una de las realidades y desaf铆os que plantea la tecnolog铆a vinculada a la educaci贸n y que ya se est谩 implementando.

Seg煤n se帽alan los especialistas, esta modalidad educativa, presenta grandes ventajas. CENEDI hace un balance positivo sobre este metodolog铆a.聽聽

Alejandro Stofenmacher,聽Director de Nuevas Tecnolog铆as聽de CENEDI, se帽ala que 鈥渆sta metodolog铆a sobrepasa los usuarios de desktop ya que permite un aprendizaje efectivo en cualquier momento y desde cualquier lugar del mundo鈥.聽Y agrega聽鈥Gracias al uso del video learning, los programas variados de educaci贸n a distancia hicieron que los cursos y sus contenidos sean accesibles a poblaciones en 谩reas remotas. Est谩 claro que el video empodera a este tipo de aprendizaje鈥.

En CENEDI el聽44,5% de los cursos se toman por dispositivo m贸vil. Con respecto al sistema operativo utilizado el聽94,73% usa Android, le sigue IOS con 4,43% y el 0,69% utiliza Windows.

Otras cifras, ratifican el auge y consolidaci贸n del mobile learning.

  • El 70% de los alumnos se siente m谩s motivado cuando se lo capacita a trav茅s de un dispositivo m贸vil, en comparaci贸n con una computadora.
  • Muchos de loseLearners m贸viles son millennials. El 92% de los millennials posee un tel茅fono inteligente al cual est谩n pegados 24 horas los 7 d铆as de la semana.
  • Llama la atenci贸n el lugar y el horario donde se estudia v铆a聽mobile learning. Seg煤n un estudio de Michaels & Associates, el 52% de las personas que usan聽mlearning聽lo usan en la cama despu茅s de despertarse y el 46% antes de irse a dormir.


El potencial de combinar la tecnolog铆a con la educaci贸n es inmenso y por supuesto, genera importantes desaf铆os.聽No caben dudas de que la tendencia es que en los pr贸ximos a帽os cada vez m谩s sistemas educativos p煤blicos o privados utilicen extensivamente esta metodolog铆a para la transmisi贸n de conocimientos.La oportunidad es concreta, la tecnolog铆a est谩 aqu铆 y ahora.

IBM Watson ya aprendi贸 a debatir

Otra muestra de fuerza m谩s de IBM. Tras la聽medi谩tica victoria聽de Watson en聽Jeopardy!,聽La tecnolog铆a de inteligencia artificial del Gigante Azul ha vuelto a sorprender al participar en un debate con primeros espadas de la oratoria鈥 Y salir airoso.

La campeona de debate universitario israel铆,聽Noa Ovadia debati贸 con IBM Debater sobre las ayudas econ贸micas p煤blicas para explorar en espacio. La m谩quina habl贸 a favor de la iniciativa y se dirigi贸 directamente a su oponente con afirmaciones contundentes. 鈥淥tro aspecto que ha destacado mi oponente es que hay otras cosas m谩s importantes a las que destinar dinero que a la exploraci贸n espacial. Es muy f谩cil decirlo y estoy en desacuerdo. Nadie est谩 diciendo que esta sea la 煤nica cosa en tu listado de gastos鈥,聽dijo. En un segundo debate con el tambi茅n israel铆 Dan Zafrir el sistema聽debati贸 sobre la necesidad de aumentar el uso de la telemedicina.

IBM no entren贸 al sistema en estos temas en concreto;聽inicialmente ha sido dise帽ado para debatir sobre 100 asuntos diferentes.

Hasta ahora, dice IBM en un comunicado oficial, los asistentes de inteligencia artificial han sido 煤tiles para dar respuestas a b煤squedas y preguntas sencillas.聽Project Debater聽va un paso m谩s all谩 al 鈥渁bsorber diferentes y abundantes fuentes de informaci贸n y perspectivas para ayudar a las personas a聽dar argumentos persuasivos y tomar buenas decisiones鈥.

Y he aqu铆 la visi贸n corporativa de esta innovaci贸n. Este tipo de tecnolog铆a entrar谩 en la empresa en forma de asesor de confianza;聽un sistema capaz de aconsejar basado en fundamentos s贸lidos y en m煤ltiples fuentes de informaci贸n.

 

Nerea Bilbao

驴Qu茅 es la tecnolog铆a gemela digital?

La tecnolog铆a Twin digital o tecnolog铆a gemela digital van聽m谩s all谩 de la fabricaci贸n y en los mundos de fusi贸n de Internet of Things, inteligencia artificial y an谩lisis de datos.

A medida que las “cosas” m谩s complejas se conectan con la capacidad de producir datos, contar con un equivalente digital brinda a los cient铆ficos de datos y otros profesionales de TI la capacidad de optimizar las implementaciones para obtener la m谩xima eficiencia y crear otros escenarios hipot茅ticos.

 

驴Qu茅 es un gemelo digital?

La definici贸n b谩sica de un gemelo digital: es una representaci贸n digital de un objeto o sistema f铆sico. La tecnolog铆a detr谩s de los gemelos digitales se ha expandido para incluir elementos m谩s grandes, como edificios, f谩bricas e incluso ciudades, y algunos han dicho que las personas y los procesos pueden tener gemelos digitales, lo que ampl铆a a煤n m谩s el concepto.

 

Aplicaciones gemelas digitales

Los gemelos digitales podr铆an usarse en la fabricaci贸n, la energ铆a, el transporte y la construcci贸n. Los art铆culos grandes y complejos como los motores de aviaci贸n, los trenes, las plataformas marinas y las turbinas se podr铆an dise帽ar y probar digitalmente antes de ser producidos f铆sicamente. Estos gemelos digitales tambi茅n podr铆an usarse para ayudar con las operaciones de mantenimiento. Por ejemplo, los t茅cnicos podr铆an usar un gemelo digital para probar que una soluci贸n propuesta para una pieza de equipo funciona antes de aplicar la soluci贸n f铆sica gemela.

Gemelos digitales e聽IoT

Con la explosi贸n de los sensores IoT, los escenarios gemelos digitales pueden incluir objetos m谩s peque帽os y menos complejos, otorgando beneficios adicionales a las empresas. En un art铆culo de febrero de 2018 para Network World, Dave McCarthy cita “5 razones por las que los gemelos digitales son importantes para su despliegue de IoT”, que incluyen la capacidad de utilizar gemelos digitales para predecir diferentes resultados basados en datos variables, y a帽ade, “con el software adicional y el an谩lisis de datos, los gemelos digitales a menudo pueden optimizar un despliegue de IoT para una m谩xima eficiencia, as铆 como ayudar a los dise帽adores a descubrir d贸nde deber铆an estar las cosas聽o c贸mo funcionan antes de que se desplieguen f铆sicamente”.

Cuanto m谩s pueda聽un gemelo digital duplicar el objeto f铆sico, es m谩s probable que se puedan encontrar eficiencias y otros beneficios. En este art铆culo de agosto de 2017 para Network World, el colaborador Dean Hamilton dice que la tecnolog铆a twin digital cambiar谩 el aspecto de la fabricaci贸n,聽“cuanto m谩s instrumentado sea un dispositivo, con mayor precisi贸n su gemelo digital representar谩 su desempe帽o hist贸rico real, lo que llevar谩 a un mejor an谩lisis y simulaci贸n de su desempe帽o futuro”, escribe Hamilton.

 

Habilidades gemelas digitales

Sin embargo, la creaci贸n de gemelos digitales con esta cantidad de datos puede requerir聽habilidades adicionales, como la experiencia en aprendizaje autom谩tico, inteligencia artificial, an谩lisis predictivo y otras capacidades de ciencia de datos.聽Gartner聽advierte que los gemelos digitales no siempre son necesarios, y puede aumentar innecesariamente la complejidad.

Las principales compa帽铆as como聽Microsoft, Oracle y GE聽tienen ofertas de tecnolog铆a gemela digital para empresas que buscan crear e implementar gemelos digitales dentro de sus propios entornos de IoT.

Gemelo digital vs. Gemelo predictivo

El gemelo digital puede incluir una descripci贸n de los dispositivos, una representaci贸n en 3D y detalles sobre todos los sensores en el dispositivo. Genera continuamente lecturas de sensores que simulan opciones de la vida real.

El gemelo predictivo modela el estado futuro y el comportamiento del dispositivo, “esto se basa en datos hist贸ricos de otros dispositivos, que pueden simular aver铆as y otras situaciones que requieren atenci贸n.

 

IDG.es