Los nuevos Ambientes/Entornos Virtuales de Aprendizaje: hacia el smart learning
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En Singapur ya existe un empresa que ha implementado esta tecnología de los coches autónomos o sin conductor: nuTonomy. Como saben, Singapur ha creado la primera flota de taxis sin conductor en el mundo. BI Intelligence cree que habrá flotas de taxis sin conductor en muchas ciudades en 2020.
Se le ha hecho una entrevista al CEO de la empresa, Karl Iagnemma. Tienen planes de expandirse por otras ciudades como Michigan o países como el Reino Unido. Karl dice en la entrevista:
Un coche autónomo tiene que estar atento y observar el mundo, resolver el llamado “problema de percepción”, que es todo un desafío. Tiene que prestar atención a los coches, los peatones, los ciclistas… y saber predecir sus posibles acciones.
No es la típica tecnología de los automóviles, es robótica. Y dentro de esa tecnología, utilizamos la llamada “lógica formal” o “métodos formales” para asegurarnos de que nuestra lógica de toma de decisiones, en la inteligencia del coche, es buena, tiene principios, es fiable, segura y estable.[…]
Pueden llamar al coche mediante una aplicación. Si estamos operativos en esa zona, los recogeremos y los llevaremos donde quieran. Abarcamos servicios que los taxistas, en muchos casos, no quieren realizar. Como circular fuera de hora punta por zonas remotas de la ciudad. Los coches autónomos pueden satisfacer necesidades y demandas de transporte, a unos precios más bajos.[…]
El desafío técnico que supone poner estos coches en circulación es enorme. Pero también hay un desafío legal. Es un territorio desconocido. Hay ciudades en el mundo que han reflexionado en profundidad sobre esta tecnología y han empezado a crear un marco legal, para que compañías como la nuestra puedan probar y desplegar esta tecnología en las calles. Hay muchas cuestiones legales que, francamente, no se comprenderán bien hasta que la tecnología llegue a las calles de verdad, porque es muy difícil predecir qué circunstancias pueden surgir cuando estos coches salgan al mundo real.[…]
Nuestra tecnología puede instalarse en cualquier coche. Actualmente integramos nuestra tecnología en seis plataformas distintas, con distintos tipos de coches y distintos tipos de sensores. Uno de nuestros objetivos al desarrollar el software, era hacerlo tan modular y flexible como fuera posible. Eso nos permitirá la integración en coches totalmente distintos en distintos países del mundo.
Creo que las administraciones de muchos países donde los problemas de circulación y movilidad son muy problemáticos deberían empezar a pensarlo.
Les dejo el vídeo de esta interesante entrevista que le ha hecho los de One Vodafone:
¿Cómo actuará un coche autónomo ante un accidente inevitable?
El equipo dirigido por Iyad Rahwan en el MIT lleva tiempo trabajando en las interacciones entre las ciencias sociales y la inteligencia artificial. Fruto de estos trabajos es una web (http://moralmachine.mit.edu/hl/es) en la que, a través de distintas preguntas, tratan de establecer cuál sería el comportamiento más adecuado que debería tener un coche sin conductor desde un punto de vista moral para la mayoría. Y lo primero que han detectado, asegura Rahwan es que “casi por unanimidad la gente quiere coches que minimicen los daños totales. El problema viene cuando les preguntamos si comprarían ese coche. Su reacción fue: nunca compraría un coche que me pudiera hacer daño a mí bajo ninguna circunstancia”.
Más información en:
The future of car: Who’s in the driving seat?. Informe de KPMG.
Special Report: The Self-Driving Car.
Driverless cars: the catalyst towards futuristic smart cities.
Smart cities and driverless vehicles
Can a city switch entirely to driverless cars?
Distributed learning y sus aplicaciones. Fuente: http://visual.ly/distributed-learning
El aprendizaje distribuido es un modelo de instrucción que permite que el instructor, los estudiantes y el contenido se ubiquen en lugares diferentes, no centralizados, para que la instrucción y el aprendizaje puedan ocurrir independientemente del tiempo y el lugar (Wikipedia).
El modelo de aprendizaje distribuido se puede utilizar en combinación con los modelos tradicionales de cursos basados en el aula y los cursos tradicionales de educación a distancia ( los llamados EaD, en los que también se difiere como blended learning, o puede utilizarse para crear aulas virtuales enteras).
Hay mucha confusión a nivel mundial sobre las distinciones entre las definiciones de
aprendizaje distribuido,
educación a distancia EaD),
aprendizaje abierto,
e-learning,
aprendizaje combinado o blended learning
y otros términos relacionados.
Muchos términos se usan como sinónimos en geografías particulares o países. Distinciones pueden surgir cuando el modelo elegido se centra en uno o ambos tiempos y distancias geográficas.
Con el modelo de aprendizaje distribuido, el cual utiliza diversos recursos tecnológicos, es posible construir una oferta flexible, innovadora y acualizada en la educación superior […]. Este modelo distribuido, no se reduce a la enseñanza a distancia, sino que incorpora al proceso educativo diversos componentes tecnológicos. (Fuente: ANUIES. La innovación en la educación superior. Documento estratégico)
El aprendizaje distribuido puede depender del tiempo si incluye sesiones síncronas y más tiempo dependiendo si el curso es ampliamente estimulado. El más antiguo y más comúnmente utilizado de estos términos es el de educación a distancia, se puede utilizar para describir el aprendizaje distribuido como se definió anteriormente. La «educación distribuida» carece de un tono e historia de la escuela por correspondencia y, por lo tanto, se percibe como haciendo más uso de las comunicaciones y especialmente de las tecnologías de comunicaciones síncronas. Las investigaciones adicionales que usan ambos términos «distancia» y «educación distribuida» devuelven mejores resultados y consideran la superposición.
Otra de las cuestiones a investigar es la relación y concomitancias con el aprendizaje colaborativo. También la relación con la cognición distribuida y su Teoría de la cognición distribuida y en procesos informales el crowdlearning.
Dentro del contexto en red se puede hablar de distribución. La misma red y su arquitectura tiene estas características. Como comenta Downes (2002) estos principios de diseño pretenden regir el desarrollo de una arquitectura para una red de repositorios de objetos de aprendizaje distribuidos (DLORN). El propósito de los principios es guiar la descripción de los componentes empleados, las normas seguidas y los principios que rigen el funcionamiento de la red.
El aprendizaje distribuido se hace extensivo y aumenta el acceso, la elección y la flexibilidad de los estudiantes para estudiar fuera de los horarios del aula (virtual) y puede tener como base el flipped classroom.
Como un componente crítico para el aprendizaje personalizado, este método de instrucción crecerá y se adaptará a la tecnología cambiante y emergente del Internet de las Cosas y plataformas de las Ciudades Inteligentes y que relacionamos con el aprendizaje ubicuo.
A parte del acceso y flexibilidad espacial que podemos recalcar estos temas en otros autores como Mason y Rennie (2008, p. 27) de la mano de Cabero (2016):
* Los componentes o artefactos digitales del curso se distribuyen a través de múltiples medios y esto tiende a implicar un cierto grado de elección de los medios de comunicación, así como una tendencia hacia un enfoque de aprendizaje centrado en el estudiante.
* El aprendizaje distribuido puede ser usado para aumentar/expandir los cursos tradicionales basados en la clase, para ofrecer cursos de educación a distancia o para crear en su totalidad los cursos en línea.
* Proporciona a los estudiantes la flexibilidad en términos de tiempo o lugar de estudio. Este es un objetivo clave de la pedagogía del aprendizaje distribuido.
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Enlace breve de aprendizaje distribuido: https://es.scribd.com/doc/11593299/Aprendizaje-Distribuido.
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