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En la era del big data, la automatización y de cara a la cuarta revolución industrial ¿cómo adecuar nuestra enseñanza para que los alumnos enfrenten con éxito los retos futuros? Sin duda, las capacidades de las computadoras y sus algoritmos, son cada vez mejores y más útiles al ser humano. De hecho, hay un miedo generalizado de que las máquinas nos reemplacen en puestos laborales que ocupamos actualmente (World Economic Forum, 2018). Sin embargo, en voz de expertos, las tareas que realizan las computadoras están orientadas a actividades muy específicas, de tal manera que la inteligencia necesaria para enfrentarse a situaciones desconocidas e inesperadas donde se requiere evaluar qué está sucediendo, por qué está sucediendo y cuáles son las consecuencias de tomar ciertas medidas al respecto, aún es tarea pendiente (Smith, 2018).
En este sentido, para la enseñanza de la estadística considero fundamental fomentar en el alumno competencias como el pensamiento crítico, ya que a medida que las organizaciones aumenten su capacidad de reunir más datos, el diferenciador será tener personas que puedan hacer las preguntas correctas para sacar provecho de esos datos. Aunque las discusiones actuales alrededor del concepto “datos” se centran en la parte tecnológica y de inteligencia artificial, es el lado humano el que seguirá siendo el mayor diferenciador para los equipos y las organizaciones como lo menciona Chamorro-Premuzic (2018).
“El uso y aplicación de Data Science podría ser entendido como un arte, ya que el manejo de tanta información requiere intuición, visión cualitativa, comprensión e interpretación de la información disponible sobre una problemática real.”
En estadística, Data Science es un término establecido para referirse a la disciplina científica que involucra matemáticas, informática, investigación de operaciones, ciencias aplicadas y estadística (Weihs and Ickstadt, 2018). Por lo general, manejan grandes volúmenes de datos a lo que se le denomina “Big Data”, con el fin de extraer conocimiento derivado del procesamiento, análisis e interpretación de estos datos.
También Data Science hace uso de lenguajes de programación e inteligencia artificial para analizar bases de datos multivariadas que contienen datos en formatos de imágenes, texto, sonido, mediciones, entre otros. En el mundo empresarial, donde se genera información constantemente, la modelación de datos a través de Data Science permite a directivos tomar decisiones oportunas, monitorear continuamente la calidad de productos, servicios y pronosticar ventas.
Algunos autores como Boire (2018), consideran que el uso y aplicación de Data Science podría ser entendido como un arte debido a que el manejo de tanta información requiere intuición, visión cualitativa, comprensión e interpretación de la información disponible sobre una problemática real, en la que se que necesita la integración de conocimientos avanzados (estadísticos y computacionales) de manera creativa para que sea posible su modelación.
Otros investigadores comentan que las habilidades que más se destacan en este campo de acción son la formulación de preguntas productivas, pensar computacionalmente y analíticamente, visualizar y resumir datos, comunicación y narración o argumentación efectiva (Dichev y Dicheva 2017). Esta última habilidad, narración o argumentación efectiva es una de las que menos se inculcan en los estudiantes.
“La narración o argumentación efectiva es una de las habilidades que menos se inculcan en los estudiantes. Los egresados de cualquier profesión deben comunicarse de manera clara, dando razones que justifiquen lo que están expresando verbalmente o de manera escrita.”
La argumentación efectiva es una de las habilidades que deberían tener los egresados de cualquier profesión debido a que se deben comunicar de manera clara, dando razones que justifiquen lo que están expresando verbalmente o de manera escrita. Pasquier, Rahwan, Dignum y Sonenberg (2007) sostienen que tanto la argumentación como la justificación e incluso la explicación pueden ser vistos como procesos por los que una persona muestra a otra por qué su postura es coherente.
En la enseñanza de Data Science, Parker (2018) sostiene que la argumentación efectiva es una de las habilidades menos desarrolladas en los estudiantes y que es necesario de incentivar. Pensando en desarrollar esta habilidad de argumentación, además de las habilidades estadísticas y computacionales, Parker (2018) planeó un curso en el que sus estudiantes tenían que elaborar varios proyectos de investigación sobre problemáticas reales en el que se les solicitaba desde indicar el problema, recolectar la información, analizarla, interpretarla y encontrar los hallazgos relevantes del análisis en el contexto del problema. En estos proyectos, los estudiantes necesitaban utilizar herramientas tecnológicas y documentar los hallazgos del análisis estadístico en reportes escritos y también de manera oral.
De esta manera, Parker sugiere que los estudiantes pueden desarrollar no sólo las habilidades propias de Data Science sino también otras habilidades como de argumentación efectiva, trabajo en equipo, etcétera. Por ello, se recomienda al profesor de cualquier disciplina no sólo enfocarse en el desarrollo de las habilidades propias de esa área disciplinar sino también enfocarse otras habilidades que contribuyan al desarrollo integral del futuro profesionista.
A su vez, en la educación de la estadística se ha resaltado la necesidad de promover en los estudiantes el razonamiento inferencial (e.g., Bakker & Derry, 2011; Makar & Rubin, 2014). Este tipo de razonamiento es requerido en las investigaciones cuantitativas para generalizar hacia una población teniendo los datos de una muestra representativa.
Por ello, es recomendable que este razonamiento se fomente en los estudiantes de todas las especialidades. En sí, el razonamiento inferencial es definido por Inzunza (2013) como el proceso de ir más allá de los datos de una muestra para extraer conclusiones de un universo que no ha sido explorado en su totalidad, consecuentemente las conclusiones a las que se llegan son inciertas.
Los investigadores en educación en estadística han explorado varias estrategias para ayudar a sus estudiantes a desarrollar el razonamiento inferencial como la inferencia informal, considerada una inferencia que se realiza sin el empleo de los métodos formales de inferencia estadística (p. ej., pruebas de hipótesis e intervalos de confianza), y también la simulación de muestras aleatorias. Por ejemplo, en la propuesta de Ben-Zvi (2018), sus estudiantes tenían que experimentar tres ciclos de investigación durante un curso introductorio: el primero usando análisis exploratorio de datos (análisis gráfico), el segundo haciendo una inferencia informal, y el tercero haciendo una inferencia usando simulación.
La similitud de la propuesta de Parker y la de Ben-Zvi estriba en que en ambas impera la necesidad de que los alumnos adquieran las habilidades propias de la materia que están cursando además de otras habilidades. Para desarrollarlas, tanto Parker como Ben-Zvi expusieron a sus estudiantes a actividades o proyectos en los que ellos tenían que ponerlas en práctica durante el curso como lo hubieran hecho al aprender un arte (p. ej., un instrumento musical, a pintar, a esculpir). Cabe aclarar que en este artículo sólo se presentan la propuesta de Parker y la de Ben-Zvi para ejemplificar cómo estos investigadores tenían el objetivo de desarrollar ciertas habilidades y razonamientos, y para explicar brevemente las estrategias que ellos usaron. Sin embargo, existen otras investigaciones y propuestas para la enseñanza de la estadística en cursos introductorios, en las que se han empleado diversas herramientas y software para estadísticos.
En mi experiencia como docente de la materia de Probabilidad y Estadística participe en el diseño de un curso que tenía como fin introducir las ideas inferenciales, ideas previas de los conceptos formales de inferencia estadística (p. ej., el valor p, intervalos de confianza y significancia estadística, pruebas de hipótesis), desde el inicio del curso y desarrollarlas durante el transcurso del mismo (Ruiz, Albert, Tobías, Villarreal, 2014).
Posteriormente, he estudiado el razonamiento inferencial a través de la argumentación en reportes escritos y en presentaciones orales sobre situaciones inferenciales de comparación en contextos reales (tiempo entre pulsos en pacientes enfermos del corazón que utilizan marcapasos vs. los que no lo utilizan, contaminación de PM10 en primavera-verano vs. otoño-invierno) y en la que se les proporcionaron los datos que ellos debían analizar. Los cuáles han sido elaborados en equipos, usando el software estadístico Minitab. En una investigación en curso, nos interesa analizar cómo los alumnos validan y soportan su inferencia estadística, observando si ellos logran integrar las razones del contexto y las razones estadísticas como sugieren Bakker, Kent, Derry & Noss (2008). Para hacer el análisis de la solidez y de la validez del razonamiento inferencial se propuso un marco conceptual que integra el modelo de argumentación de Toulmin y las componentes esenciales en el razonamiento inferencial (ver Gómez-Blancarte and Tobías-Lara, 2018).
A mis colegas docentes los invito a documentarse sobre lo que están haciendo los expertos en el área disciplinar que enseñamos. Para lograrlo propongo crear redes de colaboración entre docentes y compartir nuestras ideas y experiencias.
Acerca del autor
María Guadalupe Tobías Lara (mgtl@itesm.mx) es investigadora en estadística educativa y es docente de la materia de Probabilidad y Estadística en el Tecnológico de Monterrey.
Referencias
Albert, J. A., Ruiz, B., Tobías, M.G., Villarreal, O. (2014). Proyecto: Transformando la Educación Estadística desde un Enfoque Inferencial. Fondo NOVUS. Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey. Convocatoria 2014-2015
Bakker, A., Kent, P., Derry, J., Noss, R., and Hoyles, C. (2008). Statistical inference at work: Statistical process control as an example. Statistics Education Research Journal, 7(2), 130-145. [Online: http://iase-web.org/documents/SERJ/SERJ7(2)_Bakker.pdf]
Bakker, A., & Derry, J. (2011). Lessons from inferentialism for statistics education, Mathematical Thinking and Learning, 13(1-2), 5-26. doi: 10.1080/10986065.2011.538293
Ben-Zvi, D. (2018). Three paradigms to develop students’ statistical reasoning.In M. A. Sorto, A. White, & L. Guyot (Eds.), Looking back, looking forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Statistics (ICOTS-10), Kyoto, Japan. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.
Dichev, C., & Dicheva, D. (2017). Towards Data Science Literacy. Procedia Computer
Science 108, 2151-2160.
Gómez-Blancarte, A., and Tobías-Lara, M. G. (2018). Using the Toulmin model of argumentation to validate students’ inferential reasoning. In M. A. Sorto, A. White, & L. Guyot (Eds.), Looking back, looking forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Statistics (ICOTS-10), Kyoto, Japan. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.2018).
Inzunza, S. (2013). Un acercamiento informal a la inferencia estadística mediante un ambiente computacional con estudiantes de bachillerato. Revista Electrónica AMIUTEM, 1(1), 60-75.
Makar, K. & Rubin, A. (2014). Informal statistical inference revisited. In K. Makar, B. de Sousa, & R. Gould (Eds.), Proceedings of the 9th International Conference on Teaching Statistics. Flagstaff, Arizona, USA: International Statistical Institute.
Parker, H. (2018). Cultivating creativity in data work. Keynotes in In M. A. Sorto, A. White, & L. Guyot (Eds.), Looking back, looking forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Statistics (ICOTS-10), Kyoto, Japan. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.
Pasquier, P., Rahwan, I., Dignum, F., & Sonenberg, L. (2007). Argumentation and persuasion in the cognitive coherence theory: preliminary report. Argumentation and Persuasion in the Cognitive Coherence Theory (193–210). Springer Berlin Heidelberg.
Weihs, C. and Ickstadt, K. (2018). Data Science: the impacts of statistics. International Journal of Data Science and Analytics . https://doi.org/10.1007/s41060-018-0102-5
El Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de Estados Unidos publicó en septiembre pasado una nueva estrategia para el desarrollo de la Ciencia de la Información Cuántica (CIC).
El informe, de 15 páginas, recomienda los objetivos que el gobierno de Donald Trump debe perseguir para desarrollar y fortalecer sus capacidades en la CIC.
Y para discutir las estrategias presentadas se invitó a la Casa Blanca a académicos, funcionarios del gobierno y representantes de las grandes compañías tecnológicas y financieras del país, incluidas Alphabet, IBM, JP Morgan Chase, Lockheed Martin, Honeywell y Northrop Grumman.
Además se anunció también una inversión de US$249 millones para llevar a cabo 118 proyectos vinculados a este campo de la ciencia.
Del otro lado del mundo, en China, también está ocurriendo algo similar.
Derechos de autor de la imagenREUTERSImage captionChina ha destinado una enorme cantidad de dinero para la investigación de la computación y las comunicaciones cuánticas.
El gobierno de Pekín está construyendo un nuevo Laboratorio Nacional de Ciencias de Información Cuántica en Hefei, en la provincia de Anhui, con un costo de US$10.000 millones, que esperan inaugurar en 2020.
Esto después del lanzamiento, hace dos años, de lo que fue descrito como el primer satélite de comunicaciones cuántico.
Y del anuncio, el año pasado, de la creación de una red «inhackeable» de comunicaciones en Jinan a la que sólo tendrán acceso 200 usuarios: militares y funcionarios gubernamentales y privados.
El hecho de que los dos gigantes económicos del mundo estén compitiendo en el desarrollo de las CIC, demuestra la importancia de este campo que, se dice, es tan poderoso que transformará al mundo.
Qué es la CIC
Lo que prometen las tecnologías cuánticas es una revolución en la forma como se procesa la información, como le explica a BBC Mundo, Alejandro Pozas-Kerstjens, investigador del Instituto de Ciencias Fotónicas de Barcelona y del Grupo de Teoría de la Información Cuántica.
«Toda la información se codifica en un sistema binario -en ceros y unos-, pero cerca de los años 60 se descubrió que el lugar donde se guarda esa información puede marcar diferencias en lo que se puede hacer con ella», explica.
«Es decir, yo puedo grabar una información clásica en un chip de ordenador -como lo hacemos ahora- pero también podemos guardar esos ceros y unos en otros sistemas más pequeños, por ejemplo en átomos únicos o en pequeñas moléculas«.
Derechos de autor de la imagenGETTY IMAGESImage captionToda la información se codifica en un sistema binario -en ceros y unos-, pero el lugar donde se guarda esa información puede marcar diferencias en lo que se puede hacer con esa información.
«El comportamiento de esos átomos y esas moléculas, por ser tan pequeños, viene dictado por otras reglas. Y esas reglas que dictan el comportamiento de átomos y moléculas son las reglas del mundo cuántico, de la teoría cuántica», afirma el científico.
De esta forma, lo que intenta la ciencia de la información cuántica es utilizar esas nuevas propiedades cuánticas que aparecen en los sistemas muy pequeños para mejorar las tareas de procesamiento y transmisión de la información, entre otros.
Lo que prometen las CIC es una revolución en la forma como procesamos la información, lo cual abre nuevas posibilidades para miles de aplicaciones en campos que van desde avances en la salud y la ciencia, producción de fármacos y producción industrial hasta nuevos sistemas de defensa.
La tecnología cuántica, dicen los expertos, «podría cambiarlo todo».
Es por eso que las naciones más poderosas del mundo están compitiendo por tomar la delantera en la CIC.
Satélite cuántico
A juzgar por los avances presentados hasta ahora en el campo de la tecnología cuántica, se podría decir que China está en la delantera.
En 2016 Pekín anunció que había lanzado el primer satélite de comunicaciones cuántico y un año después declaró que había podido utilizar ese satélite para establecer comunicaciones encriptadas imposibles de descifrar por ojos ajenos.
«Fueron dos experimentos. El primero consiguió una comunicación cuántica con el satélite desde tierra y luego, aprovechando ese satélite, se realizaron comunicaciones entre dos puntos en tierra con una señal encriptada cuánticamente en la que el satélite hizo como repetidor entre esos dos puntos en tierra», explica Alejandro Pozas.
Derechos de autor de la imagenSPLImage captionChina dijo que había utilizado su satélite cuántico para establecer comunicaciones encriptadas imposibles de descifrar por ojos ajenos.
Esta capacidad, de poder saber si una información ha sido interceptada o ha llegado bien a su destino, no se puede obtener con las tecnologías clásicas ni los métodos de transferencia de información que usamos actualmente.
Y aunque los experimentos chinos fueron pruebas de concepto, ese país logró demostrar que es posible hacerlo.
«Es cierto que se probó que se pueden hacer, pero de momento no se ha llegado al nivel de la viabilidad para una aplicación masiva industrial», agrega el investigador.
Computadora cuántica, el «santo grial»
Tampoco se ha podido llegar a esa viabilidad en el campo de las computadoras cuánticas.
Varias compañías en diversas naciones están intentando desarrollarlas y aunque se han creado a nivel experimental aún no ha sido posible comercializarlas.
«En efecto, la computadora cuántica es el santo grial», afirma el investigador del Instituto de Ciencias Fotónicas de Barcelona.
«Es hacia donde directa o indirectamente se mueven todos los esfuerzos en el campo de la CIC», agrega.
Derechos de autor de la imagenGETTY IMAGESImage captionTodos los esfuerzos en el campo de la CIC, se mueven hacia el desarrollo de una computadora cuántica.
La computación clásica, que trabaja en bits, opera la información sólo en dos estados, en cero o uno (encendido o apagado).
La computación cuántica, en cambio, trabaja también con la superposición de ambos estados y utiliza el movimiento de partículas subatómicas para procesar datos en cantidades imposibles de manejar por la computación clásica.
Aunque actualmente la tecnología está en su mayoría a nivel teórico se espera que algún día se logren cálculos que, dicen los expertos, harán ver a las computadoras clásicas como hoy en día vemos al ábaco.
En Estados Unidos, empresas como IBM, Google y Microsoft están desarrollando sus propias computadoras cuánticas.
Y lo mismo está ocurriendo en China, donde están participando empresas privadas -como Alibaba y Baidu- en la creación de ordenadores cuánticos.
Derechos de autor de la imagenGETTY IMAGESImage captionSe dice que Google va a la delantera en la carrera de la computa cuántica con el desarrollo de un procesador con una potencia de 72 qubits.
Pero estas computadoras no son fáciles de construir: el principal problema es el número de bits cuánticos (qubits) que puede alcanzar un solo ordenador.
Se dice que Google va a la delantera con el desarrollo de un procesador con una potencia de 72 qubits.
Y además, está el problema del mantenimiento. Estas computadoras necesitan mantenerse a temperaturas de frío extremo para poder operar.
Desarrollar ordenadores cuánticos que puedan trabajar a temperatura ambiente es actualmente un área de investigación en la que las naciones están centrando sus esfuerzos.
Revolución
Pero ¿cómo va a revolucionar el futuro la tecnología cuántica?
Tal como explica Alejandro Pozas-Kerstjens, lo que podemos esperar es «una revolución como la que causó la aparición de los primeros computadores».
Derechos de autor de la imagenGETTY IMAGESImage captionLa computación cuántica utiliza el movimiento de partículas subatómicas para procesar datos en cantidades imposibles de manejar por la computación clásica.
«Desde permitirnos hacer cosas que ahora mismo nos cuentan muchísimo, como la fabricación o el prototipado de medicamentos, o la optimización de rutas de tráfico para intentar gastar menos combustibles».
«Ese tipo de cosas van a ser problemas resolubles con un ordenador cuántico».
Pero quizás el mayor interés de los gobiernos es utilizar estas tecnologías cuánticas en el ámbito de la defensa, desde poder llevar a cabo comunicaciones más seguras hasta la detección de aeronaves intrusas.
Y ¿quién se puede decir que está ganando esta carrera cuántica?
Tal como asegura Pozas-Kerstjens, esta es una carrera «de muchas cabezas».
«Quizás podemos decir que en la computación cuántica quizás está a la cabeza Estados Unidos, pero en el campo de comunicaciones cuánticas al parecer quien gana es China».
«Hay muchas facetas en el campo de la tecnología cuántica y muchos países están intentando avanzar o tomar la delantera en alguna de estas facetas».
La desarrolladora de software alemana SoftMaker anuncia un nuevo programa educativo por el que la suite ofimática SoftMaker Office 2018 para Linux y Windows queda disponible de forma gratuita para escuelas, universidades y profesores. El paquete incluye el procesador de texto TextMaker 2018, la aplicación de hoja de cálculo PlanMaker 2018 y la aplicación de presentaciones Presentations 2018.
La suite ofimática SoftMaker Office 2018 se lanzó para Linux y Windows a principios de año con novedades como la adopción de la interfaz Ribbon propia de Microsoft Office o el soporte mejorado con los formatos nativos de esta, DOCX, XLSX y PPTX, presumiendo además de “compatibilidad perfecta“. Compatibilidad que, dicho sea de paso, es uno de los fuertes tradicionales de esta suite, aunque si es mejor o peor que la de otras soluciones disponibles para Linux no habría que comprobarlo.
Asimismo, también existe FreeOffice 2018, la versión gratuita de SoftMaker Office 2018 con características recortadas, pero con el mismo grueso de novedades, incluyendo las aplicaciones base, la nueva interfaz Ribbon y el soporte de los formatos de documento de Microsoft Office.
Sea como fuere, la compañía lanza ahora este programa educativo por el cual la edición principal de la suite ofimática se ofrece de manera gratuita a escuelas, universidades y profesores, tanto para su uso en clase como en la administración de los centros. Por otro lado, los estudiantes pueden adquirir la licencia de SoftMaker Office 2018 por 9,95 euros / dólares, lo que supone un importante descuento. El precio corriente del paquete es de 65,99 euros / dólares. Toda la información en el comunicado oficial.
No cabe duda de que SoftMaker Office y FreeOffice resultan un recurso interesante para quien lo necesite, pero, ¿más software privativo impulsando los formatos seudoabiertos de Microsoft en el sector educativo? No parece lo más saludable. En cualquier caso, también hay centros privados, así que la oferta queda a disposición de quien la desee.
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Android: Introducción a la Programación (Universidad Politécnica de Valencia): desarrolla una aplicación de ejemplo para conocer el entorno de desarrollo de Android y sus elementos.
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Excel: gestión de datos (Universidad Politécnica de Valencia): en este curso profundizarás en las técnicas y herramientas para el tratamiento, manejo y análisis de datos que puedes utilizar en Microsoft Excel para la toma de decisiones.
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Diseño de sistemas de información gerencial para intranet con Microsoft Access(Universidad del Rosario): aprende a crear bases de datos profesionales y sistemas de información de nivel básico-intermedio para Intranet y así tomar decisiones empresariales, con esta aplicación de Microsoft, sin necesidad de saber lenguaje de programación.
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La España de El Quijote (Universidad Autónoma de Madrid): conoce la historia de España en el Siglo de Oro a través de El Quijote como hilo conductor, adentrándote en la vida cotidiana de los siglos XVI y XVII a través de la sociedad y la cultura.
Antropología de la Música: El Caso de las Músicas del Pacífico Colombiano(Pontificia Universidad Javeriana): aprenderás prácticas musicales de la región pacífica colombiana asociadas a su espiritualidad, territorio y política. Teniendo como eje central elementos metodológicos y conceptuales de la antropología simbólica.
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Fundamentos del emprendimiento en la empresa familiar (Tecnológico de Monterrey): aprende las mejores prácticas y modelos de emprendimiento e innovación y cómo aprovechar las fortalezas de la empresa familiar para lograr el éxito. En este curso para emprendedores realizarás un proyecto de emprendimiento transgeneracional.
Ciencias
Introducción a los ritmos y relojes biológicos (Universidad Nacional de Córdoba): aprende cómo funcionan los ritmos biológicos y el impacto en nuestras vidas. Los organismos vivos contamos con un sistema que permite adaptarnos a cambios ambientales, conoce cómo funciona realmente este reloj y cuál es su impacto en nuestra salud.
Introducción a la gravedad cuántica de lazos (Universidad Nacional de Córdiba): aprende sobre la gravedad cuántica de lazos o bucles, uno de los enfoques que se están estudiando para aplicar las reglas de la mecánica cuántica al campo gravitatorio descrito por la teoría de la relatividad general de Albert Einstein.
Educación sobre el cambio climático (Banco Interamericano de Desarrollo): un curso donde aprenderás cómo trabajar el tema de cambio climático con estudiantes de primaria y secundaria, de una manera constructiva y divertida.
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Codificación de audio: Más allá del MP3 (Universidad Politécnica de Valencia): estudiarás los fundamentos de los sistemas de compresión de audio, así como los estándares más utilizados.
Redes de difracción en comunicaciones ópticas (Universidad Politécnica de Valencia): aprende sobre las redes de difracción sobre fibra en comunicaciones y sensores, y el funcionamiento de las redes de difracción más comunes.
Diseña, fabrica y programa tu propio robot (Universidad Politécnica de Valencia): en este curso aprenderás a diseñar, fabricar y programar tu propio robot (DYOR: Do Your Own Robot) con Arduino y te iniciarás en el mundo Maker.
Lenguaje
Introducción al griego clásico (Universidad Autónoma de Madrid): el objetivo de este curso en línea es la adquisición de las nociones básicas de la lengua para poder comprender textos sencillos en Griego Clásico e iniciarte en su estudio.
Mandarin Chinese Essentials (MandarinX): primeros pasos para aprender chino mandarín, incluyendo tonos, pinyin, gramática, caracteres, y estructuras básicas.
Una nueva clase en la Universidad de California, Berkeley, está entrenando a los estudiantes para hackear.
La clase, llamada Cyberwar (Guerra cibernética), enseña a sus 80 estudiantes cómo encontrar fallas de seguridad en las aplicaciones y sitios web que la gente usa todos los días.
«Principalmente me centré en sitios web gubernamentales, específicamente en sitios web de registro de votantes», dijo Vy-An Phan, un estudiante de tercer año ingeniería eléctrica y ciencias de la computación que está inscrito en la clase.
Durante las asignaciones de clase, descubrió vulnerabilidades en al menos cinco sitios que podrían usarse para engañar a alguien para que se registre incorrectamente.
«Lo que descubrí fue que los sitios web estatales y los sitios web locales solían funcionar extremadamente mal», dijo el estudiante. «Si puedo encontrar (errores), ciertamente alguien más puede».
Dos veces a la semana, los estudiantes ingresan al auditorio Hewlett Packard de Berkeley para aprender cómo los actores del Estado y los ciberdelincuentes piratean los sistemas informáticos. Al aprender sus métodos, pueden aprender a tratar de detenerlos.
Además de los sitios del gobierno, los estudiantes también han descubierto vulnerabilidades en varias aplicaciones, incluso desde un banco y sitios de compras. Un estudiante ganó 100 dólares después de reportar un error a la compañía.
Doug Tygar, el profesor de informática que enseña la clase, lo llama un experimento.
«El objetivo es entrenar a los estudiantes para construir sistemas súper seguros», dijo Tygar después de una clase. «Pero para poder hacer eso, tienen que ser capaces de pensar como un hacker».
La clase funciona con HackerOne, una plataforma de pirateo de alquiler. Cada error que encuentra un alumno se informa a la empresa u organización donde se encontró. Las empresas en la plataforma HackerOne pagan a los hackers que encuentran errores en sus sistemas. La mayoría de los estudiantes se enfoca en las compañías que usan la plataforma.
Los estudiantes también escuchan conferencias y asisten a eventos organizados en colaboración con HackerOne para aprender de hackers profesionales.
«A menos que tenga la habilidad de poder pensar como un hacker, no podrá construir sistemas seguros», dijo Tygar.
La clase de Cyberwar no se ofrecerá el próximo semestre, pero Tygar planea enseñarlo nuevamente en el futuro. Y él tiene la intención de cambiar el nombre.
Mientras tanto, Ted Kramer, jefe de personal de HackerOne, dijo que la compañía quiere llevar el programa a más campus.
La clase podría ayudar a preparar a los estudiantes para un futuro empleo. Según un informe de Cybersecurity Ventures, para el año 2021 habrá 3.5 millones de puestos de trabajo de ciberseguridad sin cubrir en todo el mundo.
Phan finalmente quiere un trabajo en pruebas de seguridad para ayudar a las empresas a mantener seguras las aplicaciones, los sitios web y la infraestructura.
«Me parece mucho más gratificante que ser un desarrollador», dijo.
España / 5 de noviembre de 2017 / Autor: Espacio ENIAC / Fuente: ENIAC
Los blogs y canales de YouTube son cada vez más utilizados por los profesores para compartir experiencias e ideas, recursos o iniciar debates sobre la Educación.
Todas las áreas con Un Profesor
A diferencia de la mayoría de los canales educativos creados por docentes en YouTube, que suelen centrarse en una sola materia o área (aunque lo hagan con profundidad y abarcando sus múltiples variantes), Un Profesor incluye vídeos que cubren gran parte de los currículos de Primaria y Secundaria. Accediendo a su página web, los alumnos podrán también descargar las hojas de ejercicios (y correspondientes soluciones) que acompañan cada vídeo. En Un Profesor podemos encontrar clases de Matemáticas, Física, Química, Informática, Lengua Española, Inglés, Ciencias Naturales, Ciencias Sociales o Música. Este canal de YouTube tiene más de 299.000 suscriptores y cerca de 46 millones de visualizaciones.
Un blog de docentes para todos
Empezó hace 5 años con el objetivo de ser un espacio para facilitar el trabajo de coordinación a un grupo de responsables TIC de institutos de Secundaria, pero pronto se convirtió en un proyecto colaborativo entre docentes de España, México, Costa Rica, Chile, Uruguay y Argentina. En la nube TIC cuenta con 75 docentes colaboradores, tiene casi 1.000 seguidores y ganó varios premios en ferias y eventos educativos incluyendo el premio de mejor proyecto colaborativo en la edición 2013 de SIMO Educación. El blog se organiza a partir de la creación de espacios colectivos de trabajo, comunicación y difusión desarrollados a través de Google Groups, Google Calendar o Twitter. Aquí pueden encontrarse cientos de artículos, vídeos y guías sobre metodologías, TIC y muchos otros temas educativos.
Matemáticas y Física con Julioprofe
Con más de 1,8 millones de suscriptores y cerca de 300 millones de reproducciones, Julioprofe es uno de los canales de habla española más popular de YouTube. Julio Alberto Ríos Gallego es ingeniero industrial y profesor de Matemáticas y Física. Excelente comunicador, el éxito logrado por este docente colombiano es tal que le ha convertido en toda una estrella youtuber, siendo invitado a diferentes galas de la industria y compartiendo alfombras rojas con otros gurús del formato como ElRubius. En su canal Julioprofe se pueden encontrar cientos de clases de Matemáticas y Física explicadas de forma sencilla y divertida. Es considerado como uno de los casos más exitosos de colombianos en YouTube.
Reflexiones desde la emoción
Se autodefine como un “entusiasta de la Educación”, Salvador Rodríguez Ojaos es pedagogo, formador y asesor en innovación educativa, creatividad, Educación emocional y Educación en valores. Su blog, premiado con la peonza de plata en los premios Espiral Edublogs 2014, incluye artículos de opinión sobre pedagogía y política educativa mirando la enseñanza con una perspectiva moderna, así como guías específicas para docentes y padres. De cara a los alumnos, El blog de Salvarojtiene como objetivo que los alumnos adquieran competencias que les permitan aprender de forma autónoma a lo largo de toda la vida.
Los mejores consejos para docentes
Santiago Moll es un profesor menorquín de Lengua Castellana y Literatura en un IES desde 1998. Este fabuloso profesor ha creado el espacio educativo justificaturespuesta.com, donde publica artículos dirigidos especialmente a los docentes, como consejos para dar clase, técnicas de estudio, resolución de conflictos o tendencias para el aprendizaje colectivo. De este modo, los profesores podrán mejorar sus prácticas en el aula, aplicar nuevas metodologías e incluso conquistar el corazón de sus alumnos. Como el propio Moll dice, “al final, si solo eres el típico profesor que lee diapositivas desactualizadas no conquistas a nadie”. En 2015, consiguió el premio al mejor blog educativo concedido por la plataforma Educa.net.
Date un voltio con Javier Santaolalla
Si quieres aprender Física desde cero y resolver rápidamente tus dudas sobre la materia, suscríbete a Date un Voltio. Así presenta Javier Santaolalla su canal de YouTube. Este joven doctor en Física de partículas ha sido investigador del CERN y colaborador de los canales BigVan y Telecienciario. A través de su canal Date un voltio, aborda de forma amena temas como la energía de las estrellas, los viajes en el tiempo, la teoría de las cuerdas, la vida extraterrestre o, incluso, reta con concursos de ciencia on line. Todos los martes y jueves, Javier cuelga nuevos vídeos en Date un voltio. En sus dos años de vida, el canal cuenta con más de 260.000 suscriptores y cerca de 9,5 millones de visualizaciones.
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