Un proyecto europeo en el que participan siete universidades, entre ellas la Universidad Politécnica de Madrid, desarrolla un entorno de aprendizaje interactivo que ayudará a los estudiantes construir modelos conceptuales de las materias científicas, lo que se espera contribuya a aumentar el interés de los jóvenes por el estudio de las carreas técnicas.
Ocho universidades europeas, entre ellas la Universidad Politécnica de Madrid a través de su Facultad de Informática (FIUPM), participan en el proyecto europeo DynaLearn, integrado en el Séptimo Programa Marco para las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (FP7-ICT), informa la citada Facultad en un comunicado.
Este proyecto desarrolla un entorno de aprendizaje interactivo que permita a los estudiantes construir modelos conceptuales de las materias científicas objeto de su estudio, de manera individual o en un entorno colaborativo. La finalidad última de este proyecto es contribuir, mediante la integración de desarrollos tecnológicos bien establecidos, a despertar el interés de los jóvenes europeos por el estudio de las disciplinas científicas.
Entender el funcionamiento de las cosas es importante para los seres humanos. Ser capaz de explicar y predecir su comportamiento es esencial para utilizar los medios educativos a nuestro alcance en beneficio de la humanidad. Por tanto, la sociedad necesita encontrar instrumentos efectivos que faciliten la educación de los individuos en las distintas áreas. Sin embargo, la educación de materias científicas está en un claro declive. El número de estudiantes está cayendo dramáticamente, ya que cada vez menos estudiantes optan por este tipo de formación y más abandonan sus estudios.
Estudios recientes como el de Osborne en 2003 ofrecen una amplia información sobre este problema e identifican la falta de compromiso y de motivación en la enseñanza de las materias científicas como uno de sus principales artífices. También apuntan al escaso uso de las tecnologías de la información en lo que en realidad son más necesarias, es decir, como herramientas para tratar interactivamente con los conceptos teóricos que explican los distintos fenómenos naturales.
Necesidades educativas
El proyecto DynaLearn está motivado por estas necesidades del área educativa. DynaLearn persigue resolver estas necesidades mediante la integración de desarrollos tecnológicos bien establecidos, que hasta el momento han evolucionado de manera independiente, y utilizar el valor añadido resultante de su integración para aliviar estos problemas.
El objetivo prioritario es el desarrollo de un entorno de aprendizaje interactivo que permita a los estudiantes construir modelos conceptuales de las materias científicas objeto de su estudio, de manera individual o en un entorno colaborativo. Este entorno tendrá tres características fundamentales: acomodará el uso del conocimiento conceptual a la experiencia del aprendizaje, su uso será atractivo para los estudiantes y reaccionará a las necesidades individuales de conocimiento de cada estudiante.
Los estudiantes podrán así construir modelos de conocimiento mediante la manipulación de elementos gráficos, así como interactuar con otros estudiantes y expertos (profesores) con los que intercambiar su conocimiento sobre las distintas materias. La tecnología resultante tendrá el potencial de convertirse en un estándar en educación secundaria y superior para la adquisición de conocimiento en un amplio abanico de materias.
El software desarrollado mejorará la habilidad de los estudiantes para comprender y explicar el comportamiento de los sistemas científicos. Por otro lado, el uso de caracteres virtuales motivará a los estudiantes a usar el software, animándoles a colaborar y competir entre ellos y estimulando la componente social del aprendizaje.
Finalmente, la tecnología semántica permitirá a los estudiantes comparar sus resultados de manera automática con los modelos creados por otros estudiantes o por sus profesores, obtener información sobre cómo mejorarlos y recomendarles un itinerario de aprendizaje personalizado.
La velocidad se incrementa a medida que el futbolista se acerca al balón, sin embargo, disminuye ligeramente al llegar a él. Los delanteros son los que corren más directamente hacia el esférico, mientras que los porteros lo hacen de una forma más paralela. Son algunos resultados de un estudio de investigadores españoles.
Investigadores de la compañía Google DeepMind han desarrollado Tactic AI, un asistente que podría ayudar a los entrenadores a elegir las mejores configuraciones de jugadores tras un saque de esquina. La herramienta se ha entrenado con datos de más de 7000 córneres de la Premier League y la han validado expertos del Liverpool FC.
