"ALAN TURING"

 

    Alan Turing nació el 23 de junio de 1912 en Londres y falleció el 7 de junio de 1954 en Cheshire. Fue un matemático, informático teórico, criptógrafo y filósofo inglés. Es considerado uno de los padres del ordenador.

    Durante la Segunda Guerra Mundial, trabajó en romper los códigos nazis (el código Enigma) y también contribuyó al enigma de si las máquinas pueden pensar, es decir, a la Inteligencia Artificial.

MÁQUINA DE TURING

    Este nombre  fue introducido por Alan Turing en el trabajo On computable numbers, with an application to the  Entscheidungsproblem, publicado  por la Sociedad Matemática de  Londres en 1936. Turing ideó un modelo de computadora donde demostró que había problemas que una máquina no podía resolver.

ANÁLISIS CRIPTOGRÁFICO

    Como hemos mencionado antes, Turing trabajaba en romper los códigos Enigma y para ello diseñó la bombe, una máquina electromecánica que se utilizaba para eliminar una gran cantidad de claves enigma candidatas. Estos trabajos han sido secretos hasta 1970.

LA PRUEBA DE TURING

    Es una prueba propuesta  por Alan Turing para  demostrar la existencia de  inteligencia en una  máquina. Fue expuesto en  1950 en un artículo para la  revista Mind, y sigue  siendo uno de los mejores  métodos para los  defensores de la  Inteligencia Artificial. Se  fundamenta en la  hipótesis positivista de  que, si una máquina se  comporta en todos los  aspectos como inteligente,  entonces debe ser  inteligente.

PROCESAMIENTO POR SU HOMOSEXUALIDAD

    Cuando salió a la luz que Turing era homosexual, su carrera se vio afectada ya que esto hizo que lo procesaran. Dos años después del juicio, en 1954, murió envenenado por comerse una manzana que contenía cianuro. Muchos rumores dicen que fue intencionada y se consideró suicidio, aunque no saben quién fue.

"INTELIGENCIA ARTIFICIAL"

 "Inteligencia artificial"

        Esta inteligencia artificial intenta comprender el comportamiento de entidades inteligentes (es una ciencia). También, se esfuerza en construir máquinas inteligentes (es una ingeniería). Además, en ella definimos las máquinas inteligentes como máquinas capaces de percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar en entornos complejos. La primera computadora que apareció en los años 50 permitió poner en práctica las ideas surgidas hasta el momento.

    ¿Qué es la inteligencia? Esta sirve para resolver problemas complejos, hacer generalizaciones, establecer relaciones, para el análisis, la percepción, la comprensión y aprendizaje y la creación. La Inteligencia Artificial es la parte de las Ciencias de la Computación que se ocupa del diseño de sistemas inteligentes, estos son sistemas que exhiben características que asociamos con la inteligencia en las conductas humanas.

    Los objetivos a alcanzar por la IA son desarrollar sistemas que piensan y actúan como humanos y que piensan y actúan racionalmente. Sus fundamentos son la filosofía (teorías del razonamiento y aprendizaje), las matemáticas (teorías formales de la lógica), la psicología (investigación de la mente humana), la ingeniería en computación (herramientas para poder concretar IA) y la lingüística (teorías sobre el lenguaje, sintaxis-semántica).

    Actualmente es más usual el desarrollo de teorías ya existentes y trabaja también en demostrar la utilidad de las aplicaciones en el mundo real. La IA ya forma parte del ámbito de los métodos científicos. En 1986 se produce un regreso de las redes neuronales, y este enfoque denominado conexionista convivirá con otros diferentes. Recientemente ha habido una revolución en el campo de la IA tanto en el contenido como en la metodología de trabajo.

HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

 

APLICACIONES DE LA IA

• Lingüística computacional.
• Minería de datos (Data Mining).
• Mundos virtuales.
• Procesamiento de lenguaje natural.
• Robótica.
• Sistemas de apoyo a la decisión.
• Videojuegos.

"ROBÓTICA EDUCATIVA"

 "Robótica para desarrollar el pensamiento computacional en Educación Infantil"

    Actualmente en educación se exige el desarrollo de estrategias que modernicen los procesos de aprendizaje, incluyendo iniciativas para la adquisición de competencias que permitan a todos los ciudadanos desenvolverse en una sociedad altamente tecnificada.

    La Robótica Educativa (RE) encuentra sus principales sustentos en las teorías del aprendizaje constructivistas y construccionistas. Además, esta robótica puede incorporarse en el contexto educativo mediante distintos enfoques prácticos: el primero es su adopción como objeto principal de aprendizaje, el segundo sería como medio de aprendizaje y el tercero como apoyo al desarrollo de aprendizajes, también en este último, los robots se emplean dentro de la clase, como recurso didáctico.

    Si hablamos del pensamiento computacional, las nuevas teorías sobre código-alfabetización (Zapata-Ros, 2015) que permiten a los individuos comunicarse con dispositivos a través de instrucciones en lenguajes informáticos, desencadenan un gran interés por los procesos de pensamiento computacional. 

   El estudio demuestra que es posible desarrollar habilidades de pensamiento computacional desde etapas escolares tempranas a través de actividades de robótica. Los niños que han participado en el programa formativo han adquirido nuevas habilidades para diseñar y construir secuencias de programación utilizando objetos tangibles (robots), pudiendo comprobar de forma experimental las consecuencias y exactitud de las instrucciones elaboradas, así como detectar errores en las secuencias de programación. Desde nuestro punto de vista, se podría definir el pensamiento computacional como la habilidad y capacidad para resolver problemas utilizando la programación y los fundamentos de las ciencias computacionales.

    Por otro lado, hablando de los materiales y los métodos vemos como son diversos los recursos de robótica educativa que permiten introducir la programación en edades tempranas. Para esta investigación se ha utilizado el kit de robótica Bee.Bor, que es un robot de piso con forma de abeja con una estructura resistente y sutil, además, de su fácil manipulación. 

    Los objetivos del trabajo, relacionados con estas preguntas de investigación, se centran en evaluar el desempeño de los estudiantes ante retos en los que tienen que demostrar estas habilidades computacionales, inicialmente y una vez que han completado un programa formativo con actividades de robótica. Y de este modo, valorar la eficacia del programa en función de las capacidades desarrolladas en los sujetos.

    La investigación se desarrolla con un diseño cuasi-experimental con medidas pretest y postest en dos grupos (experimental y control) contando de dos variables, una dependiente que son las habilidades de pensamiento computacional y programación de los estudiantes, y una independiente que es el programa de formación sobre robótica educativa que se manipula para medir su efecto en la variable dependiente. La muestra ha estado formada de 131 estudiantes de educación infantil de un centro de Salamanca durante 2016/17 con edades entre 3 y 6 años y se han dividido 67 en el grupo experimental y 64 en el grupo control.

    Para ver la evolución de esta investigación han constado de tres fases: La primera supone la medición inicial de la variable dependiente (pretest), en la segunda se desarrolla el programa formativo (intervención) y en la tercera se repite la aplicación de la prueba de evaluación (postest).

    Disponen de 7 sesiones:

• En la sesión de iniciación, denominada Mis primeros pasos en Robótica, los estudiantes tuvieron la oportunidad de utilizar el robot Bee-Bot®, explorando sus características y logrando una comprensión general de las funcionalidades del recurso. 
• En la sesión 1 y 2 se trabaja la dimensión de Secuencia. Los niños tienen que crear secuencias de instrucciones para desplazar el robot a través del tapete. En primer lugar, se programan movimientos simples hacia delante. Posteriormente se incluyen giros a izquierda y derecha. 
• Las sesiones 3 y 4 se centraron en la dimensión Correspondencia acción-instrucción. Se utilizan tarjetas para que los niños programen los movimientos que quieren que el robot realice y posteriormente se comprueban con los robots. 
• Las sesiones 5 y 6 se orientaron a trabajar la dimensión Depuración. En éstas se les proporcionan secuencias simples con errores que deben detectar y corregir para conseguir el reto planteado. 

    Una vez concluidas las sesiones de formación, se inicia la tercera fase, en la cual se realiza una nueva medición mediante la aplicación de pruebas Solve-it (retos de programación acompañados de historias lúdicas) que permiten evaluar los aprendizajes adquiridos en los integrantes de los grupos experimental y control. La aplicación de las pruebas de evaluación se realiza de forma individual. 

    El instrumento de evaluación utilizado para valorar el nivel de desempeño que alcanzaron los niños es una adaptación de la rúbrica SSS empleada en el programa TangibleK (Bers, 2010). La rúbrica es aplicada por el investigador y la maestra de forma conjunta, consensuando la valoración de los resultados obtenidos por cada uno de los estudiantes.

    CONCLUSIONES

    Se ha comprobado como gracias a esto los niños y niñas han adquirido habilidades de pensamiento computacional y han obtenido resultados positivos que corroboran que facilita la formación de estas. Además, vemos como los niños del grupo experimental y control han obtenido mejores habilidades en la prueba postest, gracias a la maduración entre esta y el pretest.

    Los niños que han participado en el programa han adquirido nuevas habilidades para diseñar y construir secuencias de programación utilizando objetos tangibles (robots), pudiendo comprobar de forma experimental las consecuencias y exactitud de las instrucciones elaboradas, así como detectar errores en las secuencias de programación. La metodología empleada apoya también la adquisición de habilidades sociales, como la comunicación, el trabajo colaborativo, la creatividad, la autonomía y el liderazgo.

    Este estudio demuestra que es posible desarrollar estas habilidades de pensamiento desde etapas escolares tempranas, ya que se ha trabajado con estudiantes de 3 a 6 años y los niños han respondido a las expectativas del estudio, pudiéndose comprobar la hipótesis de partida. La investigación pone de manifiesto el impacto que tiene la incorporación de la robótica en el desarrollo de aprendizajes significativos, en referencia a la formación de competencias digitales relacionadas con la programación. A la vez, sienta las bases para la implementación de escenarios de aprendizaje tecnológicos más complejos en futuros niveles escolares. 

"TIC Y TEORÍAS DEL APRENDIZAJE"

"Tic y las teorías del aprendizaje" 

    Existen varias teorías del aprendizaje que son un conjunto de explicaciones que tratan de profundizar en un fenómeno tan vital como el aprendizaje.

1. Teorías clásicas

    Estas teorías están compuestas por tres teorías las cuales son las siguientes: Conductismo, Cognitivismo y Constructivismo.

1.1. Conductismo

    Estudia el comportamiento observable y considera al entorno como un conjunto de estímulos y respuestas, el aprendizaje se percibe como la modificación de la conducta.

    Sus principales características son:

- Los docentes son los actores encargados de dirigir el proceso de enseñanza-aprendizaje.

- Castigos y refuerzos para potenciar determinadas conductas.

1.2. Cognitivismo

    Se basa en la idea que el aprendizaje se produce a través de la propia experiencia del sujeto y es un proceso de adquisición y almacenamiento de la información.

    Sus principales características son:

- La función básica del profesor es la de confeccionar y organizar experiencias didácticas interesantes y motivadoras para el estudiante.

- El alumno cumple un papel activo como procesador de información y con la capacidad de tomar decisiones respecto a su aprendizaje.

1.3. Constructivismo

    El aprendizaje es un proceso, donde la persona construye significativamente su conocimiento mediante la reflexión sobre su experiencia de aprendizaje.

    Sus principales características son:

- El profesor se convierte en el moderador, coordinador, facilitador y mediador en ese proceso.

- El alumno tiene un papel activo, desempeña un papel de constructor, tanto de esquemas como de estructuras operatorias, siendo él el responsable último de su propio proceso de aprendizaje.

2.- Teoría conectivista

    Promovida por Stephen Downes y George Siemens. Está teoría explica cómo se produce el aprendizaje en los entornos mediados por tecnologías conocida como Era Digital. 

    Su principal características es:

- el aprendizaje es entendido como un proceso de conexión de modos especializados o recursos de información. 

3.- Nuevas teorías del aprendizaje

    Estás teorías se dividen en tres el aprendizaje rizomático, el aprendizaje autorregulado y el aprendizaje ubicuo. 

3.1. Aprendizaje Rizomático

    El aprendizaje no es regular sino caótico, es ramificado esto quiere decir que el estudiante buscar a distintas fuentes para enriquecer su conocimiento. 

    Es una forma de aprender donde las personas desarrollan habilidades para resolver nuevos problemas

3.2. Aprendizaje Autorregulado

    Es aquel en el que la persona aplica sus estrategias de aprendizaje, se autoevalua para asegurarse de que el contenido ha sido realmente aprendido y aporta, en caso necesario, medidas correctivas para alcanzar las metas de aprendizaje mediante otras opciones estratégicas.

Su principal característica es que es un aprendizaje autónomo. 

3.3. Aprendizaje Ubicuo

    El aprendizaje no ocurre solo en el aula, sino también en el hogar, en el lugar de trabajo, en el de juego, en la biblioteca, en el museo, en el parque y en las interacciones cotidianas que se establecen con otros.  el aprendizaje se da en cualquier lugar.