Maestría en Educatrónica


Sesiones Webinar


Nro. 01 : El dilema de las Redes Sociales; La Inteligencia Artificial en la Educatrónica


   Presentación

Pepper Robot
La Maestría en Educatrónica implementó un "nuevo" ambiente de actualización de conceptos y contenidos; aunque la tecnología es bien conocida (la videoconferencia), lo novedoso esta en que se propende por traer a la Educatrónica (la infotrónica aplicada en la educación) los ambientes científicos y tecnológicos que permean otras plataformas.

Para la videoconferencia se utilizará la plataforma Meet de Google, que no requiere instalación alguna por parte de los participantes.



   Metodología

En las proximas sesiones se procederá de la misma forma como se hizo en este primer encuentro: Se socializa un video, o un documental, o una película, y se expone como se puede adaptar o ajustar a la educatrónica, o a la neuro-educatrónica.

La presentación estará a cargo del CPN (Centro del Pensamiento en Redes Neuro-Educatrónicas) además de la actualización cognitiva, se busca personas interesadas en profundizar en la temática socializada y que se quieran vincular a los grupos de investigación del CPN o de UDES. Son grupos de investigación reconocidos y catalogados por Minciencias (muy importante para su Hoja de Vida).

La primera temática reseñada fue: La Inteligencia Artificial, antes recordaré el documental base:


   Un documental Netflix: material base del primer encuentro




Para esta primera sesión se propuso a los participantes ver el documental Netflix; "The Social Dilemma" presentado en el Festival de Cine de Sundance (USA) el 26 de enero de 2020, y disponible globalmente en Netflix desde el 9 de septiembre de 2020. El documental se estructura en testimonios de altos ejecutivos de las más populares Redes Sociales de Estados Unidos, y describe como la adicción de las personas y organizaciones a las redes sociales es el resultado de complejas estrategias diseñadas para mantener conectado el mayor tiempo posible a sus usuarios y así poder manipular su comportamiento (atención predictiva).

Se desea que el asistente concluya que el mayor valor en la sociedad del conocimiento es la atención de las personas. Para conseguirlo las Redes Sociales ofrecen “gratis” la mayor cantidad de servicios. El verdadero producto es la la atención del usuario, lo que se resume en la siguiente frase:


Si no pagas por el producto, el producto eres tú




El interés de las redes sociales son los datos recopilados de los usuarios, datos que son organizados mediante Inteligencia Artificial que mapean los clics, los "me gusta", los comentarios, y que analizan los tiempos de lectura y la exposición a las imágenes. Información que es almacenada en la más sofisticada red de Servidores en el mundo.


Esta información luego es “vendida” a las organizaciones comerciales, industriales, académicas, militares, pero especialmente políticas, lo que significa que se está influyendo en las elecciones, base de la democracia.

El modelo se monetariza mejor (produce más dividendos) en la medida que los usuarios permanecen conectados el mayor tiempo posible a sus perfiles, de manera que puedan estar expuestos al máximo número de anuncios.

Para el CPN la palabra clave detrás del documental es Inteligencia Artificial, que fue el tema reseñado en el primer Webinar.


   Inteligencia Artificial





El CPN buscó con este primer Webinar reseñar tecnológicamente el concepto Inteligencia Artificial. El documental "The Social Dilemma" incorpora el termino pero no lo define. Así, en un tiempo breve (15 a 20 minutos) se hizo una reseña de la tecnología Inteligencia Artificial y se abrió un espacio para opiniones sobre su implementación en la Educatrónica.

Inicialmente se hizo una claridad; la inteligencia artificial es computacional, entre tanto que la inteligencia humana es biológico-cerebral. La inteligencia artificial -por ahora- es controlada por el ser humano (su creador). El conocimiento de la inteligencia humana ha sido abordado desde hace miles de años, pero solo hasta hace menos de dos décadas (20 años) se empieza a definir con alguna precisión neuro-psicológica, y a entenderla anatomo-fisiológicamente mediante tecnologías de neuroimagen.


Definición

La inteligencia artificial es la emulación de la inteligencia humana por dispositivos no biológicos. La IA es la disciplina que trata de crear sistemas computacionales capaces de aprender y razonar como lo hacen el cerebro y la mente, y aprender de la experiencia para resolver nuevos problemas.


Se explicó que la Inteligencia Artificial tiene dos (2) componentes estructurales:

1) Big Data, y
2) Algoritmos
Veamos cada uno por aparte, y luego los integramos desde la Educatrónica.


   BIG DATA




Los sistemas computacionales guardan la información con formato específico y se utilizan en plataformas o aplicaciones específicas: Contabilidad, Cartera, Bancos, Inventarios, Nómina.

En Inteligencia Artificial se almacena TODA la información que se pueda almacenar, sin formato, sin destino específico, de hecho, no se sabe si un dato almacenado algún día será utilizado. Técnica que es promovida desde los cursos globales de Inteligencia Artificial; si un dato es almacenado sin destino específico, al menos pudiera servir para hallar tendencias o promedios. A esta técnica de almacenar datos masivos sin inteligencia de datos se le conoce como BIG DATA, y hace referencia a conjuntos de datos tan grandes y tan complejos que precisan de plataformas computacionales y de aplicaciones informáticas de procesamiento de datos no convencionales.

Las Redes Sociales ubicadas en Teléfonos Celulares son tan impresionantemente generadoras de nueva DATA, que cada segundo del tiempo presente se almacena más información que TODA la información digital que se almacenó en la última década siglo XX (ya existían las redes sociales).

Por ejemplo: En este preciso instante su celular está almacenando Usted donde está ubicado, y la computadora que está usando está almacenando que está leyendo y durante cuánto tiempo, además quienes están leyendo el mismo documento: antes, paralelamente y después que Usted.

La información que producen las Redes Sociales se almacena en enormes servidores distribuidos por todo el planeta, que son replicados (copiados) en Centros de Datos Submarinos ubicados en alta mar, alejados de la legislación de nación alguna. ¿Su DATA de Redes Sociales está en un centros de datos submarino? No en uno, en varios.


   Algoritmos




Los algoritmos inicialmente fueron programas de computador que actuaban sobre datos específicos con finalidad específica. El termino programación los definía perfectamente, pues era claro el inicio, desarrollo, y resultado buscado con el algoritmo.

Con la BIG DATA (almacenamiento masivo sin propósito específico definido) los algoritmos pasaron a ser pequeños programas de computador denominados AGENTES de Inteligencia Artificial cuya finalidad es actuar en sobre la BIG DATA.

Dependiendo del resultado obtenido por un AGENTE de Inteligencia Artificial, este puede llamar otro u otros AGENTES, encadenandose (actuando masivamente para generar multiplicidad de frentes u objetivos) hasta conseguir el resultado óptimo: INTELIGENTE. Así los algoritmos de IA son pequeños programas pero pueden encadenarse en un sinfín de agentes que terminan siendo programas de computador más largos que los de la computación tradicional. Lo que no está programado es qué agente llama a qué agente, sino que lo va a hacer dependiendo del resultado obtenido.

Los Agentes de Inteligencia Artificial son capaces de generar (auto-originar) nuevos Agentes de Inteligencia Artificial, en ese contexto estos segundos y los sucesivos ya no habrán sido diseñados por humanos sino por las máquinas mismas, naciendo el concepto Machine Learning (máquinas que aprenden por sí mismas y auto generan su propio "código existencial").

Si Usted tiene cuenta en Facebook, se dará cuenta que si entra y busca por ejemplo un par de zapatos, inmediatamente empiezan a sugerirle ofertas referentes a zapatos, y en la medida que Usted haga clic en alguna sugerencia, las próximas serán más y más especializadas, es decir, más y más centradas; en sus gustos, en sus decisiones anteriores (otras compras), de almacenes cercanos a donde de está ubicado, inclusive sugerencias teniendo en cuenta datos muy personales como su capacidad financiera o estilo de vida. Si Usted permanece suficiente tiempo empieza a haber predictibilidad algorítmica, es decir, trataran de predecir sus futuras decisiones. Inteligencia Artificial Sorprendente.

Los científicos de datos (una nueva profesión, muy lucrativa, para mentes realmente brillantes) son los expertos en analizar los resultados que arrojan los algoritmos de predictibilidad que son generados por las Machine Learning, es decir, analizar los algoritmos que no han sidos creados por humanos sino por la verdadera inteligencia artificial (racionalidad no humana).


   Inteligencia Artificial y Educatrónica




No se puede hacer Inteligencia Artificial sin BIG DATA, es decir, sin contar con datos masivos. En ese contexto en nuestra plataforma virtual (CPN-LatinCampus) desde 2015 empezamos a almacenar datos, en dos ambientes:

  • La Plataforma LMS: Interacción con el Campus
  • La Plataforma LCMS: Interacción con el Contenido
Seis (6) años después tenemos suficiente información para intentar correr algoritmos que nos permitan "detectar tendencias" de usabilidad de plataformas y contenido. Dado que en CPN-LatinCampus aplicamos interfaces basadas en Estilos Cognitivos y Estilos-Usabilidad, son múltiples las posibles tendencias resultantes.

¿Para qué nos han servido los algoritmos respecto del Campus? Nuestro modelo educacional se está desarrollando bajo una teoría pedagógica neuropsicológica y una estrategia didáctica educatrónica. Mediante algoritmos lo que estamos empezando a hacer es corroborar que tanto la tendencia de usabilidad tecnológica se corresponde o es coherente con lo que el usuario mediante Test ha seleccionado como sus preferencias de usabilidad. ¡Estamos empezando, pero ya lo hicimos!

¿Para qué nos han servido los algoritmos respecto del Contenido? Es aquí en donde más DATA hemos recogido. Tenemos un registro monumental que incluye varios programas en varios países, lo suficientemente grande para poder hacer inferencias que nos den ciertas certezas. Sin embargo, no hemos construido los algoritmos, en 2021 un grupo se dedicará a procesar la DATA mediante algoritmos, procesos que deben sugerirnos cuáles de los contenidos que hemos desarrollados son los más relevantes a nivel de aprendizaje.

Ejemplo: No es notorio para nuetros usuarios, pero tenemos varios tipos de estructura de lexia, y varios estilos de escritura, múltiples combicaciones de multimedia-texto. Una lexia de la Maestría en Educatrónica es muy diferente de una Lexia de la Maestría en Neuropsicología del Aprendizaje, y las de estas dos son muy diferentes con las de la Maestría en Neuroliderazgo. ¿Cuál es el tipo de lexia que más nos conviene dependiendo del estilo del estudiante? Son los algoritmos los que nos dirán que tipo de usuario debe tener cada tipo de lexia.



Así, la sugerencia para nuestros estudiantes de Maestría en Educatrónica es: Se puede, y se deben implementar estrategias de Inteligencia Artificial (Big Data + Algoritmos) con el objeto de potenciar la usabilidad de Plataformas y Contenido.

La Inteligencia Artificial como objeto de estudio supera el alcance de la Maestría en Educatrónica, pero ya hace parte del diseño del Doctorado en Neuro-Educatrónica.




   Próximo Evento




El próximo viernes 6 de noviembre, a las 5:00 pm, se hará la 2da sesión de Webinar de actualización en Educatrónica. Atendiendo la sugerencia del Dr. Jeffrey Guevara Naranjo, se seleccionó un (1) episodio de la Serie Black Mirror de Netflix como base de la temática a abordar:

Black Mirror, Temporada 3, Episodio 1, NOSEDIVE (Caída en Picada)

Se sugiere ver el capítulo de la serie de ciencia ficción Británica, que aunque un poco exagerada para la realidad actual si se percibe una tendencia social a la necesidad de valoración social. El tema será extrapolado a la valoración de los materiales educativos.

¿Qué tan importante es que un Material Educativo Virtual sea bien valorado estéticamente?

Es necesario confirmar participación en cpn@neuroeducatronica.net