Día: 19 junio, 2018

Mobile learning: la integración del dispositivo móvil a la educación

El teléfono celular, sin dudas, es el objeto que más cerca está de las personas a lo largo del día. En México el uso de teléfonos inteligentes o smartphones creció en 2017, según el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) pasó de 60.6 millones, en 2016, a 64.7 millones el año 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 móvil (mobile learning, comúnmente denominado mlearning), es una de las realidades y desafíos que plantea la tecnología vinculada a la educación y que ya se está implementando.

Según señalan los especialistas, esta modalidad educativa, presenta grandes ventajas. CENEDI hace un balance positivo sobre este metodología.  

Alejandro Stofenmacher, Director de Nuevas Tecnologías de CENEDI, señala que “esta metodología sobrepasa los usuarios de desktop ya que permite un aprendizaje efectivo en cualquier momento y desde cualquier lugar del mundo”. Y agrega “Gracias al uso del video learning, los programas variados de educación a distancia hicieron que los cursos y sus contenidos sean accesibles a poblaciones en áreas remotas. Está claro que el video empodera a este tipo de aprendizaje”.

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 más motivado cuando se lo capacita a través de un dispositivo móvil, en comparación con una computadora.
  • Muchos de los eLearners móviles son millennials. El 92% de los millennials posee un teléfono inteligente al cual están pegados 24 horas los 7 días de la semana.
  • Llama la atención el lugar y el horario donde se estudia vía mobile learning. Según un estudio de Michaels & Associates, el 52% de las personas que usan mlearning lo usan en la cama después de despertarse y el 46% antes de irse a dormir.


El potencial de combinar la tecnología con la educación es inmenso y por supuesto, genera importantes desafíos. No caben dudas de que la tendencia es que en los próximos años cada vez más sistemas educativos públicos o privados utilicen extensivamente esta metodología para la transmisión de conocimientos. La oportunidad es concreta, la tecnología está aquí 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 israelí, Noa Ovadia debatió con IBM Debater sobre las ayudas económicas públicas para explorar en espacio. La máquina habló a favor de la iniciativa y se dirigió directamente a su oponente con afirmaciones contundentes. “Otro aspecto que ha destacado mi oponente es que hay otras cosas más importantes a las que destinar dinero que a la exploración espacial. Es muy fácil decirlo y estoy en desacuerdo. Nadie está diciendo que esta sea la única cosa en tu listado de gastos”, dijo. En un segundo debate con el también israelí Dan Zafrir el sistema debatió sobre la necesidad de aumentar el uso de la telemedicina.

IBM no entrenó al sistema en estos temas en concreto; inicialmente ha sido diseñado para debatir sobre 100 asuntos diferentes.

Hasta ahora, dice IBM en un comunicado oficial, los asistentes de inteligencia artificial han sido útiles para dar respuestas a búsquedas y preguntas sencillas. Project Debater va un paso más allá al “absorber diferentes y abundantes fuentes de información y perspectivas para ayudar a las personas a dar argumentos persuasivos y tomar buenas decisiones”.

Y he aquí la visión corporativa de esta innovación. Este tipo de tecnología entrará en la empresa en forma de asesor de confianza; un sistema capaz de aconsejar basado en fundamentos sólidos y en múltiples fuentes de información.

 

Nerea Bilbao

¿Qué es la tecnología 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” más complejas se conectan con la capacidad de producir datos, contar con un equivalente digital brinda a los científicos de datos y otros profesionales de TI la capacidad de optimizar las implementaciones para obtener la máxima eficiencia y crear otros escenarios hipotéticos.

 

¿Qué es un gemelo digital?

La definición básica de un gemelo digital: es una representación digital de un objeto o sistema físico. La tecnología detrás de los gemelos digitales se ha expandido para incluir elementos más grandes, como edificios, fábricas e incluso ciudades, y algunos han dicho que las personas y los procesos pueden tener gemelos digitales, lo que amplía aún más el concepto.

 

Aplicaciones gemelas digitales

Los gemelos digitales podrían usarse en la fabricación, la energía, el transporte y la construcción. Los artículos grandes y complejos como los motores de aviación, los trenes, las plataformas marinas y las turbinas se podrían diseñar y probar digitalmente antes de ser producidos físicamente. Estos gemelos digitales también podrían usarse para ayudar con las operaciones de mantenimiento. Por ejemplo, los técnicos podrían usar un gemelo digital para probar que una solución propuesta para una pieza de equipo funciona antes de aplicar la solución física gemela.

Gemelos digitales e IoT

Con la explosión de los sensores IoT, los escenarios gemelos digitales pueden incluir objetos más pequeños y menos complejos, otorgando beneficios adicionales a las empresas. En un artículo 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 añade, “con el software adicional y el análisis de datos, los gemelos digitales a menudo pueden optimizar un despliegue de IoT para una máxima eficiencia, así como ayudar a los diseñadores a descubrir dónde deberían estar las cosas o cómo funcionan antes de que se desplieguen físicamente”.

Cuanto más pueda un gemelo digital duplicar el objeto físico, es más probable que se puedan encontrar eficiencias y otros beneficios. En este artículo de agosto de 2017 para Network World, el colaborador Dean Hamilton dice que la tecnología twin digital cambiará el aspecto de la fabricación, “cuanto más instrumentado sea un dispositivo, con mayor precisión su gemelo digital representará su desempeño histórico real, lo que llevará a un mejor análisis y simulación de su desempeño 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 compañías como Microsoft, Oracle y GE tienen ofertas de tecnología 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 históricos de otros dispositivos, que pueden simular averías y otras situaciones que requieren atención.

 

IDG.es