Día: 19 junio, 2018

Mobile learning: la integración del dispositivo móvil a la educación

El tel√©fono celular, sin dudas, es el objeto que m√°s cerca est√° de las personas a lo largo del d√≠a. En M√©xico el uso de tel√©fonos inteligentes o¬†smartphones¬†creci√≥ en 2017, seg√ļn el Instituto Nacional de Estad√≠stica y Geograf√≠a (INEGI) pas√≥ de 60.6 millones, en 2016, a 64.7 millones el a√Īo pasado.¬†

Hablar, sociabilizar, trabajar, comprar, informarse del tránsito, el clima, hacer ejercicio, son solo algunas de las tareas que realizamos y resolvemos desde el celular entre las cuales, naturalmente no podría quedar fuera la educación.

El aprendizaje m√≥vil (mobile learning, com√ļnmente denominado¬†mlearning), es una de las realidades y desaf√≠os que plantea la tecnolog√≠a vinculada a la educaci√≥n y que ya se est√° implementando.

Seg√ļn se√Īalan los especialistas, esta modalidad educativa, presenta grandes ventajas. CENEDI hace un balance positivo sobre este metodolog√≠a.¬†¬†

Alejandro Stofenmacher,¬†Director de Nuevas Tecnolog√≠as¬†de CENEDI, se√Īala que ‚Äúesta metodolog√≠a sobrepasa los usuarios de desktop ya que permite un aprendizaje efectivo en cualquier momento y desde cualquier lugar del mundo‚ÄĚ.¬†Y agrega¬†‚ÄúGracias al uso del video learning, los programas variados de educaci√≥n a distancia hicieron que los cursos y sus contenidos sean accesibles a poblaciones en √°reas remotas. Est√° claro que el video empodera a este tipo de aprendizaje‚ÄĚ.

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

Otras cifras, ratifican el auge y consolidación del mobile learning.

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


El potencial de combinar la tecnolog√≠a con la educaci√≥n es inmenso y por supuesto, genera importantes desaf√≠os.¬†No caben dudas de que la tendencia es que en los pr√≥ximos a√Īos cada vez m√°s sistemas educativos p√ļblicos o privados utilicen extensivamente esta metodolog√≠a para la transmisi√≥n de conocimientos.¬†La oportunidad es concreta, la tecnolog√≠a est√° aqu√≠ y ahora.

IBM Watson ya aprendió a debatir

Otra muestra de fuerza más de IBM. Tras la mediática victoria de Watson en Jeopardy!, La tecnología de inteligencia artificial del Gigante Azul ha vuelto a sorprender al participar en un debate con primeros espadas de la oratoria… Y salir airoso.

La campeona de debate universitario israel√≠,¬†Noa Ovadia debati√≥ con IBM Debater sobre las ayudas econ√≥micas p√ļblicas para explorar en espacio. La m√°quina habl√≥ a favor de la iniciativa y se dirigi√≥ directamente a su oponente con afirmaciones contundentes. ‚ÄúOtro aspecto que ha destacado mi oponente es que hay otras cosas m√°s importantes a las que destinar dinero que a la exploraci√≥n espacial. Es muy f√°cil decirlo y estoy en desacuerdo. Nadie est√° diciendo que esta sea la √ļnica cosa en tu listado de gastos‚ÄĚ,¬†dijo. En un segundo debate con el tambi√©n israel√≠ Dan Zafrir el sistema¬†debati√≥ sobre la necesidad de aumentar el uso de la telemedicina.

IBM no entren√≥ al sistema en estos temas en concreto;¬†inicialmente ha sido dise√Īado para debatir sobre 100 asuntos diferentes.

Hasta ahora, dice IBM en un comunicado oficial, los asistentes de inteligencia artificial han sido √ļtiles para dar respuestas a b√ļsquedas y preguntas sencillas.¬†Project Debater¬†va un paso m√°s all√° al ‚Äúabsorber diferentes y abundantes fuentes de informaci√≥n y perspectivas para ayudar a las personas a¬†dar argumentos persuasivos y tomar buenas decisiones‚ÄĚ.

Y he aqu√≠ la visi√≥n corporativa de esta innovaci√≥n. Este tipo de tecnolog√≠a entrar√° en la empresa en forma de asesor de confianza;¬†un sistema capaz de aconsejar basado en fundamentos s√≥lidos y en m√ļltiples fuentes de informaci√≥n.

 

Nerea Bilbao

¬ŅQu√© es la tecnolog√≠a gemela digital?

La tecnología Twin digital o tecnología gemela digital van más allá de la fabricación y en los mundos de fusión de Internet of Things, inteligencia artificial y análisis de datos.

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

 

¬ŅQu√© es un gemelo digital?

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

 

Aplicaciones gemelas digitales

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

Gemelos digitales e IoT

Con la explosi√≥n de los sensores IoT, los escenarios gemelos digitales pueden incluir objetos m√°s peque√Īos y menos complejos, otorgando beneficios adicionales a las empresas. En un art√≠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√Īade, “con el software adicional y el an√°lisis de datos, los gemelos digitales a menudo pueden optimizar un despliegue de IoT para una m√°xima eficiencia, as√≠ como ayudar a los dise√Īadores a descubrir d√≥nde deber√≠an estar las cosas¬†o c√≥mo funcionan antes de que se desplieguen f√≠sicamente”.

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

 

Habilidades gemelas digitales

Sin embargo, la creación de gemelos digitales con esta cantidad de datos puede requerir habilidades adicionales, como la experiencia en aprendizaje automático, inteligencia artificial, análisis predictivo y otras capacidades de ciencia de datos. Gartner advierte que los gemelos digitales no siempre son necesarios, y puede aumentar innecesariamente la complejidad.

Las principales compa√Ī√≠as como¬†Microsoft, Oracle y GE¬†tienen ofertas de tecnolog√≠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 descripción de los dispositivos, una representación 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√≥ricos de otros dispositivos, que pueden simular aver√≠as y otras situaciones que requieren atenci√≥n.

 

IDG.es