Ética y Responsabilidad:
A medida que estos elementos se integren más profundamente en la sociedad, será crucial abordar cuestiones éticas, como la privacidad de los datos y la equidad en el acceso y los beneficios de estas tecnologías.
La convergencia de los knowmads, la IA y las ciudades inteligentes está transformando la forma en que trabajamos, aprendemos y vivimos en nuestras comunidades. Esta interacción está impulsando la innovación, la eficiencia y la colaboración, pero también plantea desafíos importantes que deben abordarse para garantizar un futuro sostenible y equitativo.
Desafíos en la Convergencia de Knowmads, IA y Ciudades Inteligentes:
Privacidad y Seguridad de los Datos:
Desafío: Garantizar que la recopilación y el uso de datos se realice de manera ética y segura para proteger la privacidad de los ciudadanos.
Tratamiento: Implementar estrictas políticas de protección de datos, encriptación segura y auditorías regulares de seguridad.
Algoritmo de EncriptaciónNivel de SeguridadCumplimiento NormativoAESAltoGDPR, CCPARSAMuy AltoHIPAA, ISO 27001………
Equidad y Acceso Universal:
Desafío: Asegurar que todos los ciudadanos tengan acceso y se beneficien de las tecnologías, evitando la creación de brechas digitales.
Tratamiento: Establecer programas de inclusión digital, proporcionar acceso a Internet gratuito y subvencionar dispositivos para comunidades desfavorecidas.
Programa de Inclusión DigitalPresupuesto AsignadoNúmero de BeneficiariosAcceso a Internet Gratuito$X millonesY milSubvención de Dispositivos$Z millonesW mil
Ética en la Inteligencia Artificial:
Desafío: Garantizar que los algoritmos y sistemas de IA no perpetúen sesgos, discriminación o injusticias.
Tratamiento: Establecer comités de ética de IA, realizar pruebas de impacto ético y promover la diversidad en el desarrollo de algoritmos.
Comité de Ética de IAComposiciónEvaluación de AlgoritmosExpertos en ÉticaX miembrosZ algoritmos analizadosRepresentantes de la ComunidadY miembrosW algoritmos analizados
Sostenibilidad y Gestión de Recursos:
Desafío: Garantizar que las ciudades inteligentes sean sostenibles y respetuosas con el medio ambiente.
Tratamiento: Implementar tecnologías de gestión de energía, promover el transporte sostenible y fomentar prácticas de construcción ecológica.
Tecnologías de Gestión de EnergíaReducción de EmisionesEficiencia EnergéticaPaneles SolaresX%Y%Sensores de Consumo de EnergíaZ%W%
Participación Ciudadana y Transparencia:
Desafío: Garantizar que los ciudadanos tengan voz en la toma de decisiones y que la administración pública sea transparente.
Tratamiento: Establecer plataformas de participación ciudadana, publicar datos de forma abierta y promover la colaboración ciudadana en proyectos urbanos.
Plataforma de Participación CiudadanaNúmero de Usuarios RegistradosParticipación en EncuestasCiudadanos ConectadosX milY%Datos AbiertosX conjuntos de datosZ%
La implementación efectiva de estos tratamientos requiere un enfoque integral y colaborativo entre el gobierno, la industria y la sociedad civil. Además, es esencial mantener un monitoreo constante y realizar ajustes según las necesidades y los avances tecnológicos.
Ejemplo Conceptual:
Imaginemos una situación donde una ciudad está implementando un programa de inclusión digital para garantizar el acceso universal a la tecnología. Para esto, se requiere colaboración entre el gobierno, la industria y la sociedad civil.
Gobierno:
Asigna fondos para el programa.
Establece políticas y regulaciones para la inclusión digital.
Supervisa el progreso y evalúa el impacto del programa.
Industria:
Provee dispositivos a precios subsidiados.
Ofrece capacitación y soporte técnico a los beneficiarios.
Colabora en campañas de concientización sobre la importancia de la inclusión digital.
Sociedad Civil:
Identifica comunidades o grupos que puedan beneficiarse especialmente del programa.
Brinda retroalimentación sobre la efectividad del programa y áreas de mejora.
Participa en actividades de capacitación y difusión.
Algoritmo en Python (Ejemplo Simulado):
pythonCopy code
def asignar_fondos_presupuesto(total_presupuesto): asignacion_gobierno = total_presupuesto * 0.6 asignacion_industria = total_presupuesto * 0.3 asignacion_sociedad_civil = total_presupuesto * 0.1 return asignacion_gobierno, asignacion_industria, asignacion_sociedad_civil total_presupuesto = 1000000 presupuesto_gobierno, presupuesto_industria, presupuesto_sociedad_civil = asignar_fondos_presupuesto(total_presupuesto) print(«Presupuesto para el Gobierno:», presupuesto_gobierno) print(«Presupuesto para la Industria:», presupuesto_industria) print(«Presupuesto para la Sociedad Civil:», presupuesto_sociedad_civil)
Árbol de Decisión Comparativo:
scssCopy code
¿Asignar fondos al programa de inclusión digital? / | \ Sí (60%) No (40%) / \ ¿Fondos al Gobierno? ¿Fondos a la Industria y Sociedad Civil? / | \ Sí (60%) No (40%) Sí (30%)
Este árbol de decisión simplificado representa cómo se podría tomar la decisión de asignar fondos al programa de inclusión digital. El porcentaje indica la probabilidad de tomar esa decisión en un escenario simulado. Es importante tener en cuenta que en la realidad, este proceso sería mucho más complejo y estaría basado en datos y evaluaciones detalladas.
Tal esfuerzo integrado está en espera que produzca la innovación social e, inevitablemente, conduce a preguntarse acerca de qué formas puede adoptar la educación inteligente, subrayando que todas las piezas que componen el mosaico de los ecosistemas información deben ir enfocadas haca ello.
La infraestructura virtual — IA, web y tecnología móvil — se integrarán más estrechamente con el paisaje físico — internet de cosas sensatas y lugares físicos — la incorporación de este último en un ecosistema complejo que llevará adelante las oportunidades para aprender de la vida cotidiana.
Las tecnologías, cada vez más integradas en los espacios cotidianos y artefactos, hará que los lugares y de los no lugares (Marc Agné), no sólo sean más sensibles, sino potencialmente, coevolutivos (TEP — Tecnología de Lugares mejorados y Tecnologías del emprendimiento y la participación)) dará lugar a nuevos paisajes en los que uno puede experimentar, sin fisuras, la integración de lo físico y lo virtual (de la Realidad Aumentada a la virtual y de estas a la mal llamada realidad física, entremezclándose en una REALIDAD ÚNICA, con una diversidad de acepciones y carácterísticas, que hacen de esta realidad, más plural, diversificada y rica.
La persona, el ciudadano, considerada en toda su complejidad, se colocará como el origen de contextos y escenarios educativos cada vez más ubicuas, complejo y orgánico. Escenarios donde el papel mediador de la tecnología se ampliará con el tiempo a: fomentar las relaciones con los entornos naturales, filtrar el contenido necesario para apoyar experiencias significativas a nivel glocal, revelen información necesaria para aprender a manejar “en acción”, la complejidad de estática y dinámica de los contextos de aprendizaje y procesos.
En este escenario surgen muchas preguntas y esperar respuestas y soluciones, entre ellas:
• A través de qué camino educativo de todos los jóvenes, y sobre todo, se convierten en “responsables” ciudadanos conscientes de las Ciudades del futuro y de los Espacios de APRENDIZAJE-TRABAJO, que se desarrollarán en” el futuro?
• ¿Cómo vamos a aprender de los libros abiertos que están representados por las ciudades de arte, parques, agro-industrial y tecnología / distritos productivos?
• ¿Cómo los datos provenientes de las áreas sensorizada y dispositivos personales serán elaborados para apoyar la conciencia y el aprendizaje continuo?
• ¿Cómo va a ser nuestro comportamiento influenciado por el conocimiento de los mecanismos de co-evolución y los límites de los ecosistemas?
• ¿La infraestructura educativa será lo suficientemente inteligente como para reajustar, , para satisfacer las necesidades que cada uno pueda desarrollar una larga vida, en diferentes contextos?
• ¿’ciudades inteligentes aprendizaje “ayudar a reforzar la inclusión social y el sentido común de pertenencia?
El tema de la transformación de las modalidades de aprendizaje que pueden ser inducidas por la transformación de los lugares de vida en los territorios inteligentes, ciudades es un nuevo tema cuya importancia crecerá más y más en el futuro próximo. Basta pensar en el horizonte más próximo, en sus objetivos, de las convocatorias mundiales sobre ‘ciudades inteligentes’ y de lo poco que los proyectos en desarrollo hasta ahora ha reflexionado sobre los problemas de las ciudades inteligentes de aprendizaje y el aprendizaje transformación inducida por las ciudades inteligentes.
Estos cambios en los sentidos de “nosotros” contra “ellos” y en el “aquí” frente a “otros lugares” no son ni intrínsecamente bueno ni malo intrínsecamente, pero ya no sirven de nada. La Educación de siempre no debe competir con nadie ni con nada, es un pasaje del pasado, ahora otras formas, otras estructuras, organizaciones y maneras de hace se va a imponer…la nueva sociedad es la que debe decir como será, nadie más.
Sin embargo, son significativamente diferentes a los más consolidados, colocación experiencias, pero eso no debe significar una ruptura entre las personas de la sociedad, pero si una disrupción con el pasado, ya que las Tecnologías Emergentes nos empujan a ello y de alguna manera nos condicionan y nos obligan a ello..
Perdemos la comodidad y la sencillez de edad de estar en los sistemas limitadas de interacción donde se toma nuestro “adentro” papel por sentado, perdemos nuestro papel jerárquico, nuestro “poder” sobre los demás, pero gracias por eso, las TIC han tenido mucho que ver y nos han echo abrir los ojos, ya no podemos ir por este camino, es un camino que se ha cortado por fin…
Sin embargo, con una amplia gama de medios de comunicación electrónica, incluidos los teléfonos móviles, también estamos liberados de las mismas experiencias acotadas y cerradas y podemos ver un mundo de luz, abierto, donde la personalización inclusiva sea el punto de mira, pero no como finalidad última, sino como proceso continuo de aprendizaje y mejoras personales y colectivas..
Todo ello nos hace más libres para elegir nuestras propias redes de afiliación y nuestro propio nivel de participación en cada red (sociedad). Somos libres, también, para dar forma a nuestros grados de relación con el espacio local. Como resultado, cada uno puede crear su propio personalizado ( que acabará con cualquier tipo de Brecha y buscará la EXCELENCIA DE CADA UNO (inclusividad) — y en evolución — la fusión de las identidades locales y globales.
Hace ya algunos años, bastantes creo, que vengo estudiando, observando, investigando, difundiendo, como poder construir una manera de aprender que se FUSIONE con el trabajo y realmente las posibilidades son muchas, pero hoy y mañana solo existe la posibilidad de que APRENDIZAJE-TRABAJO, vayan de la mano, pero ya no juntos, sino fusionados….
Escenario Simulado: Integración de Aprendizaje y Trabajo en Ciudades Inteligentes
En una ciudad inteligente del futuro, la integración entre aprendizaje y trabajo se convierte en un pilar fundamental para el crecimiento sostenible y la prosperidad de la comunidad. Veamos cómo podría desarrollarse este escenario:
Herramientas y Elementos Clave:
Plataforma de Aprendizaje Continuo:
Una plataforma digital centralizada que ofrece una amplia gama de cursos, talleres y recursos de aprendizaje en línea. Utiliza algoritmos de recomendación para adaptar los contenidos a las necesidades y preferencias de cada individuo.
Certificaciones y Acreditaciones Digitales:
Se emiten certificados y acreditaciones digitales al completar cursos y adquirir habilidades relevantes. Estos certificados se almacenan de manera segura en una billetera digital y pueden ser compartidos con posibles empleadores.
Marketplace de Oportunidades Laborales:
Una plataforma virtual que conecta a empresas y empleadores con candidatos que poseen las habilidades y certificaciones necesarias. Utiliza algoritmos de coincidencia para facilitar la selección y contratación.
Sistema de Mentoría y Tutoría:
Una red de mentores y tutores, compuesta por profesionales experimentados y expertos en diversas industrias. Utiliza algoritmos de emparejamiento para conectar mentores y aprendices basados en objetivos y áreas de interés.
Integración con Empresas y Organizaciones:
Las empresas locales colaboran activamente con la comunidad proporcionando proyectos, prácticas y oportunidades de empleo. Utilizan algoritmos para identificar proyectos que se alineen con las habilidades de la comunidad.
Escenario Simulado:
Juan, un residente de la ciudad inteligente:
Juan es un joven interesado en tecnología y programación. Se registra en la plataforma de aprendizaje continuo y completa varios cursos sobre desarrollo de software.
Certificaciones y Acreditaciones:
Juan obtiene certificados digitales por sus logros y los almacena en su billetera digital. Su perfil ahora muestra sus habilidades y certificaciones.
Empresas y Oportunidades Laborales:
Una empresa de software local está buscando desarrolladores con habilidades específicas en las tecnologías que Juan ha aprendido. La plataforma de oportunidades laborales lo notifica de una posición disponible.
Entrevista y Empleo:
Juan aplica para el trabajo y se programa una entrevista a través de la plataforma. Durante la entrevista, demuestra sus habilidades técnicas. La empresa utiliza algoritmos para evaluar las habilidades de Juan y decide contratarlo.
Mentoría y Desarrollo Continuo:
Juan también se une a un programa de mentoría donde un experto de la empresa lo guía en su desarrollo profesional y le proporciona consejos y orientación sobre su carrera.
Resultados Esperados:
Juan se integra con éxito en el mercado laboral local, contribuyendo al crecimiento económico de la ciudad inteligente.
La empresa beneficia de empleados bien capacitados y adaptados a sus necesidades específicas.
La comunidad en su conjunto prospera gracias a la sinergia entre aprendizaje y trabajo.
En este escenario simulado, la combinación de tecnologías avanzadas y la colaboración entre diferentes partes interesadas en la ciudad inteligente facilita una transición fluida entre el aprendizaje y el trabajo, lo que beneficia a individuos, empresas y a la comunidad en su conjunto.
Algoritmo de Recomendación de Contenidos:
Función: Este algoritmo analiza el historial de aprendizaje de Juan, así como sus preferencias y objetivos, para recomendar cursos y recursos de aprendizaje que se adapten a sus necesidades específicas.
Ejemplo de Algoritmo (Simplificado):pythonCopy codedef recomendar_contenidos(historial_aprendizaje, preferencias, objetivos): # Lógica de recomendación basada en similitud de perfiles y relevancia # Retorna una lista de cursos recomendados return cursos_recomendados
Algoritmo de Coincidencia para Ofertas Laborales:
Función: Este algoritmo compara las habilidades y certificaciones de Juan con los requisitos de las ofertas laborales disponibles, proporcionando una lista de trabajos que coinciden con su perfil.
Ejemplo de Algoritmo (Simplificado):pythonCopy codedef encontrar_ofertas_laborales(habilidades_juan, requisitos_oferta): # Lógica de coincidencia basada en habilidades y certificaciones # Retorna una lista de ofertas laborales compatibles return ofertas_compatibles
Algoritmo de Evaluación de Habilidades en la Entrevista:
Función: Durante la entrevista, este algoritmo puede administrar pruebas técnicas o evaluar la resolución de problemas en tiempo real para medir las habilidades de Juan de manera objetiva.
Ejemplo de Algoritmo (Simplificado):pythonCopy codedef evaluar_habilidades_entrevista(prueba_tecnica, soluciones_juan): # Lógica de evaluación basada en la precisión de las soluciones # Retorna una puntuación de habilidades return puntuacion_habilidades
Algoritmo de Emparejamiento Mentor-Aprendiz:
Función: Este algoritmo analiza los perfiles de mentores y aprendices, considerando áreas de interés y objetivos profesionales, para emparejar a Juan con un mentor adecuado.
Ejemplo de Algoritmo (Simplificado):pythonCopy codedef emparejar_mentor(aprendiz, lista_mentores): # Lógica de emparejamiento basada en similitud de perfiles y disponibilidad # Retorna el mentor asignado return mentor_asignado
Algoritmo de Evaluación de Desempeño Continuo:
Función: A lo largo del tiempo, este algoritmo evalúa el progreso y desarrollo de Juan en su rol, proporcionando retroalimentación y recomendaciones para su crecimiento profesional.
Ejemplo de Algoritmo (Simplificado):pythonCopy codedef evaluar_desempeno(aprendiz, logros, metas): # Lógica de evaluación basada en el cumplimiento de metas y logros # Retorna sugerencias para el desarrollo return sugerencias_desarrollo
Estos son ejemplos simplificados de cómo podrían ser los algoritmos en este escenario.
Para ello podemos utilizar la PRODUCCIÓN (PARAGOGY de Joe Arided y Charles Jeffrey-:…
— Cambios en el contexto como un centro descentrado.
— Meta-learning como una fuente de conocimiento.
— Peers., proporcionar información que no estaría allí de otra manera.
— El aprendizaje se distribuyen y no lineales.
— Hacer realidad el sueño si puedes, entonces despierta!
Podemos también aplicar el estudio del Network y del aprendizaje basado en la web (internet), es el proceso de involucrar a los aprendices con la estructura de la experiencia de aprendizaje en las redes personales, sociales, internacionales e internet.
Da igual como sean los aprendizajes, con tecnologías, sin ellas…lo importante es hacer otra educación, la que hacemos hace centenares de años, ahora ya no tiene sentido, es más, como decimos siempre, el problema no viene de la Educación sino de la Sociedad…
Pero como vemos hay gente empecinada en seguir hablando de educación con TIC, sin TIC, sus ventajas, inconvenientes….todo se esconde con un gran miedo a que se haga otra sociedad y que nos diga que lo que hacemos ahora ya no lo quieren, mucho miedo estoy viendo..
¿Por qué las Tecnologías Emergentes no han conseguido cambiar la Educación?… ¿lo sabemos?
El reconocimiento de la educación es el reconocimiento de los logros de aprendizaje. La acreditación es la certificación de reconocimiento de una institución, una organización, un gobierno, una comunidad, etc Hay una serie de métodos de evaluación mediante el cual se puede evaluar el aprendizaje (examen, práctica, etc) a los efectos de reconocimiento y acreditación, y hay un número de propósitos diferentes para la misma acreditación (es decir, trabajo, reconocimiento social, pertenencia a un grupo, etc.).
A medida que nuestro mundo se mueve de una economía industrial a una sociedad del conocimiento, las habilidades que se necesitan nuevas. Las tecnologías sociales web ofrecen oportunidades para el aprendizaje, que se basan estas habilidades y permitir nuevas formas de evaluar..
El método de aprendizaje entre en pares permitirá la obtención de las comunidades en línea y herramientas, por ejemplo portafolios digitales, rastros digitales, y las agregaciones de las opiniones individuales y clasificaciones en una evaluación fiable de la calidad.
..el reconocimiento por parte de los compañeros pueden tener una función similar a la acreditación formal, y las vías para activar reconocimiento de sus pares en créditos formales .
La educación abierta es un escenario de evaluación y acreditación, que se basa en los atributos de las comunidades de software de código abierto: la confianza, la pertinencia, la escalabilidad y la transparencia….los BADGES del aprendizaje-trabajo del futuro..
Tales ecosistemas suelen ser descritos como una combinación de tres áreas: contenido, apoyo al aprendizaje, y la acreditación (integrada con evaluación).
Las tecnologías de digitalización y de red virtual (simulación) cambian no sólo la forma en que nos comunicamos, informarnos y aprender nosotros mismos — que también han modificado las condiciones en que esto se realiza, así como las normas que se aplican a estos procesos..
Podemos establecer en ello la Ecología del conocimiento es un sistema adaptativo complejo que emerge de la conexión de abajo a arriba de PKNs..
Realmente considerar los MOOC como una ecología de conocimiento es quizas ir más a un METACONOCIMINETO, ya que estos abarcan muchas redes interconectadas entre si, mientras que el PKM es una red más personal…
Pero aquí podemos entrar con el mismo aprendizaje que es per se un elemento individualizado, pero que no adquiere su valor sino se hace de manera colaborativa, por tanto las equivalencias se pueden extrapolar…De todo ello hablamos en Buenos Aires 2012, Ciudades Digitales e inteligentes, de todo ello y especialmente de las personas…
A
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