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A pesar de los grandes cambios de los que hemos sido testigos en la inteligencia artificial, uno de los mayores desafíos ha sido dotarla de la inteligencia emocional, es decir, que la computadora tenga la capacidad de reconocer las emociones de un individuo a través de sus gestos, movimientos y hasta por su ritmo cardiaco.

 

En busca de lo anterior, en algunos países de Latinoamérica ya se han llevado a cabo las primeras experiencias de reconociemiento de emociones en estudiantes universitarios, al momento en que reciben una clase rutinaria.

 

La prueba se realiza ubicando cámaras, micrófonos y también dispositivos que registren la frecuencia cardiaca, compaginando señales y enviándolas a la nube donde se revelan los resultados; estos, son descargados en la computadora del docente, permitiendo que este se mantenga al tanto de lo que sucede en cada momento de la clase y permitiéndole encontrar el modelo pedagógico que más se ajuste a su grupo.

 

Esta iniciativa fue creada por profesores y estudiantes del IAE en Argentina, con el fin de medir qué es lo que realemente sucede en las aulas, especialmente en los programas donde se aprende a través de un fuerte compromiso emocional y se manejan amplios rangos de tensión y atención. Todo lo anterior, con la intención de responder a lo que ya se conoce en psicología como la ‘inteligencia emocional’.

 

Estudiante Feliz.jpg

 

Este término se define como la capacidad de un individuo para reconocer, entender y manejar sus propias emociones, así como la de las personas a su alrededor, en cualquier situación que se le presente, entre ellas, el enfrentarse a las aulas de clase.

 

“Las emociones tienen una gran importancia en cómo los seres humanos procesamos la información. Nosotros la retenemos a través de la memoria a largo plazo, pero antes, pasa por nuestra memoria sensorial, que trabaja a través de todos nuestros sentidos. Posteriormente, dicha información llega a nuestra memoria a corto plazo y solo si es realmente importante y está ligada a un componente emocional, se quedará en nuestra memoria a largo plazo”, explica Natalia Suarez Yepes, docente del programa de Psicología de la Universidad Autónoma del Caribe.

 

De la misma formaq, la profesional en Psicología y también Magister en Transtornos Cognitivos del Aprendizaje reveló que se encuentra en desacuerdo con esta clase de iniciativas pues considera que, aunque hay muchos estudios que demuestran que los dispositivos tecnológicos procesan la informacion de una manera muy parecida a la del cerebro, dichas máquinas aun carecen de la cualidad de identificar las emociones, por lo tanto considera que una propuesta mucho más fructífera sería el “entrenar a los docentes en el reconocimiento de las emociones, permitiéndoles una mejor perspectiva y mayores estrategías de enseñanza”. 

 

Según la perspectiva de muchos de los estudiantes, el sistema educativo al que se enfrentan no es el adecuado, pues lo consideran muy plano, con pocas aportunidades de desarrollo de la creativad, convirtiéndose esa, en la primera justificación de perdida. Para la docente, estos sentimientos no solo pueden estar ligados a un equívoco sistema de educación, si no al contexto de cada uno, al momento de recibir una clase.

 

Estudiantes Felices.jpg

 

“Muchas veces, las dificultades académicas de los estudiantes están relacionadas con las diferentes situaciones a las que se enfrentan antes de llegar a las aulas. Si bien es cierto que en Colombia el sistema educativo aun está relacionado con un enfoque enseñanza – aprendizaje tradicional, muchos docentes jóvenes ya se encuentran en actualización y están aplicando, dentro de sus clases, el enfoque constructivista”, comenta la futura doctora en Psicología.

 

En cuanto a su cátedra, Natalia revela que siempre busca incluir “no el término ‘didáctico’ si no más bien ‘clases prácticas’, pues muchos estudiantes hoy en día se gradúan y necesitan enfrentarse a la vida real, pero durante toda su carrera solo vieron términos teóricos, que cuesta mucho llevar a la práctica. Por eso, yo en mis clases, luego de socializar cualquier apartado teórico, busco que lo traspolen de manera inmediata a algún caso de la vida real”.

 

Para la docente, este siempre ha sido un tema de gran preocupación, por ende, hace un llamado a los docentes, para que incluyan dentro de su plan académico, la inteligencia emocional. “La literatura científica afirma que, al menos, el 80% de nuestro éxito profesional depende de nuestra inteligencia emocional y no de nuestra inteligencia racional”, comentó.

 

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Publicado en Noticias Generales

El pasado jueves 20 de junio de abrieron las inscripciones para los docentes y estudiantes que deseen participar en el proceso de formación virtual que adelanta el Ministerio de Tecnologías de la Información y Comunicaciones con el apoyo de las Instituciones de Educación Superior, entre las que se encuentra la Universidad Autónoma del Caribe.

 

La temática de los cursos que se van dictar girará en torno a la inteligencia artificial, a través de tres plataformas: Coursera, EdX y Platzi. Cada una dispondrá de 10 cursos con diferente duración, profundización y nivel de complejidad.

 

Según indicó MinTIC en un comunicado, la meta es capacitar a 700 personas, quienes “podrán certificarse de forma gratuita en máximo 10 cursos ofertados dentro de la misma plataforma, y tendrán hasta el 31 de diciembre de 2019 como fecha límite para terminar los procesos de formación que hayan iniciado”. 

 

Esta estrategia busca aportar al desarrollo de habilidades digitales en estudiantes y docentes, que no sólo les permita mejorar su calidad de vida, sino también estar preparados para afrontar los retos de la educación y la economía. 

 

El proceso de inscripción estará abierto hasta el próximo 28 de junio y los interesados pueden diligenciar el formulario en la página de Colombia Aprende.

 

Estos son los cursos que se van a estar ofertando:

 

Plataformas

Platzi

EDX

Coursera

Introducción a Machine Learning

Artificial Intelligence (AI)

IA para Todos

Machine Learning Aplicado a Python

Data, Models and Decisions in Business Analytics

Intro to TensorFlow en Español

Introducción al Deep Learning

Computing for Data Analysis

Introducción a Data Science: Programación Estadística con R

Machine Learning para Análisis Predictivo

Deep Learning with Python and PyTorch

Convolutional Neural Networks

DialogFlow: Programación de Chartbots por voz

Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning

Applied Social Network Analysis in Python

Inteligencia Artificial con IBM Watson

Deep Learning Explained

Introduction to Machine Learning

Python

Essential Math for Machine Learning: Python Edition

Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

Bases de Datos en AWS

From Graph to Knowledge Graph - Algorithms and Applications

Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus

Ingeniería de Datos con Python

Natural Language Processing (NLP)

Deep Learning for Business

Big Data en AWS

Big Data Analytics Using Spark

Machine Learning with Big Data

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