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Inteligencia artificial. Guía para seres pensantes
Inteligencia artificial.
Guía para seres pensantes
Melanie Mitchell
Capitán Swing (capitanswing.com)
https://capitanswing.com/libros/inteligencia-artificial
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página )
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Decidido. Una ciencia de la vida sin libre albedrío
DECIDIDO.
Una ciencia de la vida sin libre albedrío
Robert Sapolsky
Capitán Swing (capitanswing.com)
https://capitanswing.com/libros/decidido
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página )
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No destaco nada, ya que su lectura me ha dejado sin palabras. Es desconcertante (como mínimo) para una persona que se ha dedicado toda la vida a la educación pensar (¿asimilar?) que no existe el libre albedrío.
Los educadores debemos estar siempre pendientes de los avances de la ciencia. Y las ciencias cognitivas no van a dejar de sorprendernos y contradecir mitos y derribar tabús.
CENID desarrolla un modelo de IA para detectar anomalías en el consumo eléctrico en edificios públicos
CENID desarrolla un modelo de IA para detectar anomalías en el consumo eléctrico en edificios públicos
El profesor e investigador Faraón Llorens ha explicado en Más de uno Alicante que el objetivo es mostrar la validez del proyecto adaptado a contextos reales
Luz Sigüenza
Alicante | 26.03.2024
CENID, el Centro de Inteligencia Digital de la provincia de Alicante, impulsado por la Diputación de Alicante, la Universidad de Alicante y la Universidad Miguel Hernández de Elche, ha lanzado un proyecto en el que se estudia el modelo de comportamiento de los usuarios de instalaciones públicas mediante algoritmos de Inteligencia Artificial para ayudar en la gestión y optimización del consumo eléctrico en estos espacios. Este trabajo ha sido coordinado por Faraón Llorens y cuenta con la labor de Francisco Maciá, José Francisco Vicent, Alberto Real, José Vicente Berná, José Manuel Sánchez y Javier García, de la UA.
Con el objetivo de mostrar la validez de la propuesta, se siguieron unos pasos dirigidos de comprobar la capacidad del modelo para adaptarse a contextos reales, en los que puede ser perfectamente aplicable, y que no necesiten la supervisión manual de los seres humanos, generando alertas para que se tomen las medidas pertinentes.
Se trabajo a partir de la plataforma Smart University, desarrollada por la Universidad de Alicante, para la recogida de los datos que fueron extraídos tras dos años de sensorización, en periodos de 1h del consumo eléctrico de 36 edificios de la UA. Seguidamente se adaptaron algoritmos de IA para generar modelos de comportamiento de los usuarios de estos espacios. Para la predicción del consumo eléctrico, que tienen tanto componentes temporales como espaciales, se usó el modelo AGCRN (Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network).
La siguiente acción se centró en definir las alertas que permitieran detectar situaciones anómalas en la eficiencia energética de los edificios monitorizados para optimizar su uso. De este modo se diseñaron algunas acciones reactivas (altas, bajas, por encima y por debajo del límite establecido) y preventivas (reducir el consumo para evitar picos, reducirlo al sobrepasar un límite establecido y disminuir dicho consumo si no se sobrepasan límites).
Para demostrar la validez del modelo de predicción del consumo eléctrico, se utilizaron los datos de otros espacios ya estudiados, de forma que mediante el uso de la información de un modelo previamente entrenado se puedan detectar patrones en otros lugares, pese a que no se tengan datos propios.
Uno de los últimos pasos para confirmar la efectividad de este proyecto fue incorporar estas herramientas de IA al actual sistema de gestión de datos Smart University. Esto ha permitido disponer de información en tiempo real (colección UA-Energía) y de la predicción (colección UA-CENID Energy Predicción). Ambas disponibles para los usuarios con acceso al sistema.
Las nuevas leyes de la robótica
Las nuevas leyes de la robótica.
Defender la experiencia humana en la era de la IA
Frank Pasquale
Galaxia Gutenberg
www.galaxiagutenberg.com
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
Leyes de la robótica de Asimov:
1. Un robot no hará daño a un ser humano ni, por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño.
2. Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entren en conflicto con la primera ley.
3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley.
Nuevas leyes de la robótica:
1. Los sistemas robóticos y de IA deberán servir de complemento a los profesionales, no reemplazarlos.
2. Los sistemas robóticos o la IA no tienen que falsificar lo humano.
3. Los sistemas robóticos y la IA no deben fomentar la carrera armamentística de suma cero.
4. Los sistemas robóticos y la IA tienen que indicar siempre la identidad de su(s) creador(es), controlador(es) y propietario(s).
Capítulo completo Más allá del aprendizaje de las máquinas (99-134)
(Página 102)
“Para dejar claras las cosas: tenemos que decidir si vamos a invertir en una IA educativa que no deje en ningún momento de medir y evaluar a los estudiantes o vamos a centrar nuestras energías en productos que favorezcan el avance del aprendizaje mediante el apoyo y al creatividad.”
“La educación tiene múltiples propósitos y objetivos, muchos de los cuales no pueden o no deberían poder ser reducidos a una cuantificación numérica. Si permitimos que la IA nos obligue a apartar nuestra atención del aprendizaje actual y a centrarnos en aquello que pueda ser medido y optimizado por ordenadores, habremos perdido una enorme oportunidad. Peor aún, habremos permitido que la tecnología usurpe y, en última instancia, dicte nuestros valores en lugar de servir como herramienta para asumirlos.”
(Página 140)
“Las principales empresas tienen que responsabilizarse de lo que priorizan o publican. No pueden seguir culpando al “algoritmo” por la difusión de información lesiva y la incitación. Podemos exigir valores humanos a la inteligencia artificial o bien sufrir las consecuencias de que cultive entre nosotros la inhumanidad. No hay término medio.”
(Página 173)
“La discriminación es un peligro presente y obvio. El software puede excluir minorías que no están representadas en las bases de datos de la IA.
/…/
Si las mujeres no formaron parte de los equipos directivos en el pasado, no pueden formar parte de las bases de datos que predicen las estrellas del futuro.”
(Página 317)
“Generan palabras según bases de datos de palabras; imágenes, según bases de datos de imágenes; pero se quedan aislados como náufragos en un océano silencioso de correlaciones, despojados de la experiencia sensorial que subyace a nuestro entendimiento intuitivo de realidades y relaciones.”
Proposals for the Promotion of Computing in K-12 Studies in Spain
Proposals for the Promotion of Computing in K-12 Studies in Spain
David Lopez, Computer Architecture Department, Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona, Spain
Faraón Llorens-Largo, Dept. Computer Science and Artificial, Intelligence University of Alicante, Alicante, Spain
Mercedes Marqués-Andrés, Dept. Computer Science and Engineering, University Jaume I, Castelló, Spain
J. Angel Velázquez-Iturbide, Departamento de Informática y Estadística, Universidad Rey Juan Carlos, Madrid, Spain
2023 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE)
2023.fie-conference.org
College Station, Texas, USA
18-21 October 2023
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10342661/proceeding
DOI: doi.org/10.1109/FIE58773.2023.10343195
Acceso abierto al documento: https://upcommons.upc.edu/handle/2117/399165
Abstract.
The information society requires new skills and knowledge about how to cope in a computerized world. Although it is fully assumed in the political and social discourse, it is a neglected subject in formal education. Each nation should analyze how computing is learned in its K-12 education system. This research-to-practice paper presents the report carried out in Spain promoted by two academic associations, which analyzes the state of computing education in Spain in K-12 studies, summarizes some elements of the didactics of computing and analyzes the training received by teachers who will train K-12 students. The report also presents some reflections of the working group in charge, and nine proposals for improvement oriented to policy makers are pointed out.
Keywords: K12 STEM Education, Computing Pedagogy, Teacher Development, Culture of Teaching and Learning
MANIAC
MANIAC
Benjamín Labatut
Editorial ANAGRAMA
https://www.anagrama-ed.es/libro/narrativas-hispanicas/maniac/9788433911001/NH_723
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página 115)
“Al combinar las ideas de Gödel y von Neumann, el resultado desafiaba la lógica. Desde entonces hasta la eternidad, los matemáticos tendrían que elegir entre dos escenarios: o se resignaban a convivir con paradojas y contradicciones, o debían aceptar verdades que no podían probar.”
(Página 214)
“Turing aprendió algo fundamental al observar a sus “niños”: para que las máquinas llegasen algún día a avanzar hacia la verdadera inteligencia, tendrían que ser falibles; capaces no solo de cometer errores y salirse de su programación original, sino también de tener comportamientos ilógicos y absurdos. Turing creía que el azar y la aleatoriedad jugarían un rol crucial en las máquinas inteligentes, porque permiten respuestas nuevas e impredecibles, creando una gran variedad de posibilidades, entre las cuales un programa de búsqueda podría encontrar la acción apropiada para cada circunstancia en particular.”
The Slow Professor
The Slow Professor.
Desafiando la cultura de la rapidez en la academia
Maggie Berg y Barbara K. Seeber
EUG (editorial Universidad de Granada)
Colección Filosofía y Pensamiento / Serie “Cuestiones Abiertas”
editorial.ugr.es
Versión original en inglés:
utorontopress.com/9781487521851/the-slow-professor
Hoy me ha regalo mi buen amigo Antonio Jiménez este libro.
Muchas gracias. Deseando leerlo.
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página 25)
“Los profesores lentos necesitamos tiempo para pensar, como también lo necesitan los estudiantes. El tiempo para reflexionar y las investigaciones no conclusivas no son un lujo, sino que son cruciales para lo que hacemos.
/…/
Al tomarse tiempo para la reflexión y el diálogo, los profesores lentos recuperan la vida intelectual de la universidad.”
(Página 48)
“Por su naturaleza, el trabajo académico nunca se termina. A pesar de que la flexibilidad horaria es uno de los privilegios de nuestro trabajo, esta puede traducirse rápidamente en trabajar todo el día o pensar que debería hacerse.”
Explorando el futuro educativo con la Inteligencia Artificial
Explorando el futuro educativo con la Inteligencia Artificial
Por Ángel Fidalgo el 19 diciembre 2023
https://innovacioneducativa.wordpress.com/2023/12/19/explorando-el-futuro-educativo-con-la-inteligencia-artificial
Se comparte las conferencias y talleres sobre Inteligencia Artificial en la Educación realizadas en el marco del congreso CINAIC, celebrado el pasado mes de octubre.
Taller práctico “ChatGPT y Moodle ¿sirve esa unión para mi docencia?”
Conferencia colaborativa e interactiva sobre Inteligencia Artificial “¡Qué viene la IA! ¿estoy preparada/o?
Análisis oportunidades y riesgos de la aplicación de la IA en la educación. Discusión abierta.
Ya llegó, ya está aquí, y nadie puede esconderse: La inteligencia artificial generativa en educación
Ya llegó, ya está aquí, y nadie puede esconderse: La inteligencia artificial generativa en educación.
Faraón Llorens-Largo (Universidad de Alicante), Javier Vidal (Universidad de León) y Francisco José García-Peñalvo (Universidad de Salamanca)
Aula Magna 2.0 [Blog].
Revistas Científicas de Educación en Red.
https://cuedespyd.hypotheses.org
ISSN: 2386-6705
8 diciembre 2023
https://cuedespyd.hypotheses.org/14389
Palabras clave: RIED, inteligencia artificial, inteligencia artificial generativa, ChatGPT, educación
Educación e Inteligencia Artificial
La investigación en Inteligencia Artificial (IA) lleva años en continuo crecimiento y no muestra signos de desaceleración. Se están desarrollando modelos más complejos, más grandes y de respuesta más rápida. Estos modelos se entrenan con grandes cantidades de datos, lo que los hace mucho más potentes que sus antecesores de no hace tantos años. Esta potencia le dota de una amplia gama de aplicaciones, incluso algunas de ética cuestionable, dando lugar a vacíos legales y a reacciones extremas que llegan hasta la prohibición de su uso.
/…/
Los problemas que aquí hemos presentado no son solo propios del ámbito de la educación, también afectan a otros sectores. Afectará a toda aquella tarea que requiera el manejo rápido de grandes cantidades de información contenida en bases de datos o, y esta es la gran novedad, en textos. La educación no debe situarse al margen de estos debates y debemos imponernos la tarea de estar atentos a las opciones que estas herramientas nos dan para maximizar las posibilidades de aprendizaje de todos: profesorado y estudiantado. Quizás debamos realizar ciertos cambios en los planes de estudio de nuestras titulaciones incorporando el aprendizaje del uso de estas herramientas en cada uno de los campos, pero lo que es seguro es que tendremos que hacer, sin más demora, cambios sustanciales en nuestra manera de enseñar y en lo que pediremos a nuestro estudiantado que haga, porque no es la inteligencia artificial la que va a decidir lo que hacen los humanos, sino los humanos los que deben tomar decisiones con la ayuda de la inteligencia artificial (Marina, 2020).
La inteligencia artificial en el gobierno universitario
La inteligencia artificial en el gobierno universitario
UniverSÍdad (www.universidadsi.es)
Faraón Llorens y Francisco J. García Peñalvo
05/12/2023
Llevamos un año en el que la inteligencia artificial (IA) ha saltado al debate público debido al lanzamiento el último día de noviembre de 2022 de ChatGPT, que ha roto todos los récords de penetración. Y las universidades, como era de esperar no han sido ajenas a esta vorágine. Tanto los máximos responsables universitarios como el profesorado han estado pendientes del tema y debatiendo sobre su posible impacto en sus instituciones y en su labor docente.
La rápida evolución de la IA, especialmente con la llegada de la IA generativa, requiere un enfoque estratégico de gobernanza en las instituciones de educación superior.
Aunque en el ámbito de la gobernanza universitaria hemos visto una preocupación creciente y una actitud proactiva, publicándose numerosas guías y recomendaciones para el uso de la IA generativa en la docencia, aun no existen políticas institucionales al respecto.
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Liderando la universidad del futuro
Las dificultades y riesgos de la IA no deben parar su implantación y utilización en nuestras universidades en aquellas tareas en las que proporcione soluciones más eficientes y personalizadas. Debemos ser conocedores de estos y tomar las medidas oportunas para paliar los posibles efectos negativos.
Con esta entrada, queremos enfatizar la gobernanza estratégica de la IA y presentar un enfoque integral para las instituciones de educación superior. Pero también queremos subrayar la importancia de abrazar la IA, no como una herramienta tecnológica aislada, sino como una parte integral del viaje transformador de una institución.
La IA debería entrelazarse con la gobernanza de las TI y su estrategia de transformación digital.
Que la IA forme parte del gobierno universitario es necesario para establecer el escenario en el que las universidades sigan liderando una época que se verá impulsada por esta herramienta. Con la IA hay que asegurar que las instituciones permanezcan a la vanguardia de la innovación educativa al tiempo que salvaguardan sus principios fundamentales.
Leer la entrada completa:
www.universidadsi.es/la-inteligencia-artificial-en-el-gobierno-universitario/