Proyectos en curso:

  • Nuevas tecnologías de educación.
  • Internet de las cosas y Robótica aplicada para personas dependientes.
  • Inteligencia Artificial.
  • Apps.

Nuevas Tecnologías de la Educación

  • Educación Transmedia.
  • Aprendizaje adaptativo.
  • Pequeñas “píldoras de aprendizaje”.
  • Apoyo al desempeño.
  • Mobile Learning.
  • Wearables.
  • Blended Learning.
  • MOOCS.
  • Colaboración social.
  • Tutor inteligente.
  • Flipped class.
  • Gamificación.
  • Serious games.
  • Video.

Tipos de investigación.

  • Básica: Llamada también investigación pura o fundamental, es trabajada en su mayor tiempo en los laboratorios. Su principal aporte lo hace al conocimiento científico, explorando nuevas teorías y trasformar las ya existentes. Además investiga principios y leyes actuales.
  • Aplicada: Es utilizar los conocimientos obtenidos en las investigaciones en la practica, y con ello traer beneficios a la sociedad. Un ejemplo es el protocolo en la investigación medica.
  • Analítica: Es un método mas complicado que la investigación descriptiva, y su principal objetivo es contrastar, entre grupos de estudio y de control, las distintas variables. Además es la constante proposición de teorías que los investigadores intentar desarrollar o probar.
  • Investigación de Campo: Es la investigación aplicada para interpretar y solucionar alguna situación, problema o necesidad en un momento determinado. Las investigaciones son trabajadas en un ambiente natural en el que están presentes las personas, grupos y organizaciones científicas las cuales cumplen el papel de ser la fuente de datos para ser analizados.

Puntos básicos para realizar una investigación formal, básica y aplicada:

  • Observaciones del campo: Consiste en el campo como zona de estudio, bajo el interese de los investigadores. El campo a estudiar no debe ser tomado en cuenta a la ligera, se debe hacer un análisis antes, y determinar su importancia.
  • Hipótesis: Predicción que se puede comprobar.
  • Definición Conceptual: Descripción de un concepto relacionado con otros conceptos en estudio.
  • Definición Operacional: Detalles de las variables y cómo van a ser medidos y analizados en el estudio.
  • Captura de datos: Ese punto consiste en identificar a la población y seleccionar muestras para recopilar la información que se necesite para la investigación. Para la recolección de datos se necesitan herramientas de confianza y validas en la estadística.
  • Análisis de datos: Consiste en ordenar los datos recolectados, con el objetivo de sacar conclusiones.
    Interpretación de datos: Implica la representación de los datos a través de tablas, graficas e imágenes.
  • Revisión de hipótesis.
  • Conclusiones

La hipótesis se usa para realizar las predicciones, que luego deben ser probadas a través de la investigación y observación del experimento. En caso que el resultado no pruebe la hipótesis, esta es rechazada. Por el contrario, si la hipótesis es probada, se concluye que el experimento es prueba de esto y la apoya.

¿Cuál es la naturaleza de los robots y la Inteligencia Artificial( IA)?

Para empezar, hay que tener claro que la robótica y la Inteligencia Artificial sirven a propósitos diferentes aunque mucha gente suele mezclarlos.

Los robots son máquinas programables que se usan para que lleven a cabo una serie de acciones de forma autónoma o semi-autónoma que mediante los sensores son capaces de conectar el mundo exterior con lo que hay dentro del ordenador, simulando la percepción; y a través de actuadores pueden moverse o recoger cosas.

En cuanto a la Inteligencia Artificial, se encarga de desarrollar programas que realicen tareas que de otra forma requerirían de la inteligencia humana. Los algoritmos que llevan incorporados las IA les permiten aprender, percibir, solucionar problemas, entender el lenguaje y tomar decisiones lógicas.

Este tipo de IA se puede encontrar en muchos sitios, por ejemplo en los algoritmos de los buscadores de Google o en las recomendaciones de Amazon. De hecho, muchos programas de IA no se usan para controlar robots, pero existen robots que la emplean.

Dentro del ordenador de cada máquina se mezcla la percepción, la cognición y la acción. Esto permite la comprensión de los sensores y el dominio de los actuadores:

  • Percepción: procesar y comprender datos sensoriales.
  • Cognición: representación del conocimiento, planning y aprendizaje.
  • Acción: movimiento, manipulación, discurso.

La parte de la percepción es extremadamente desafiante, es la comprensión de datos de todo tipo (imágenes y vídeos). Para un ordenador, una imagen es simplemente una tabla con números del 0 al 155 que representa la cantidad de rojo, verde y azul. El ordenador asigna etiquetas a una imagen.

La parte de cognición va un paso más allá, a través de algoritmos, conecta cosas de una imagen. Extrae algo de comprensión y genera descripciones de lo que está sucediendo.

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