Títulos de conferencias:

1. Herramientas de software para la empresa distribuida
2. Uso y diseño de Mineros de Datos
3. Estado del arte y de la práctica en minería de datos, análisis y crítica
4. Diseño de un Sistema General de Seguimientos
5. Lo que en computación nos depara el nuevo milenio (ver diapositivas)
6. La Computación en la Inter-Ciencia
7. Hallando los temas principales en un artículo en español   (ver diapositivas)
8. Finding the main themes in a Spanish document  (ver diapositivas)
9. Individualized on line education using EVA: Virtual Learning Spaces
10. Interaction of purposeful agents that use different ontologies
11. Colaboración dirigida entre agentes con propósito
12. Efectos de la computación sobre los derechos humanos: el caso del C.I.C.
13. Clasificación de Objetos
14. The logical combinatorial approach to Pattern Recognition, an overview through selected works
15. Realidades y perspectivas de la computación en México  (ver diapositivas)
16. Tramitología, simplificación de procesos administrativos y reingeniería de negocios
17. Un nuevo modelo educativo para la educación en México en el Siglo XXI
18. Teoría y aplicaciones de la estructuración del conocimiento
19. Biblioteca Digital Virtual con Índice Jerárquico por Conceptos
20. Families of “any time” algorithms and methods to compose them
21. Transformaciones en la educación debido a la enseñanza en línea
22. La Inteligencia Artificial al Inicio del Tercer Milenio (Ver Diapositivas)

1. Herramientas de software para la empresa distribuida

Una empresa distribuida es aquella que lleva operaciones en varias localidades.

Aquí haremos una presentación y resumen de las herramientas de software que ayudan a empresas dispersas geográficamente: sumarizadores de información, minería de datos, reporteador general, visualizadores, sistemas de información ejecutiva. Despliegue de datos sobre mapas (cartas temáticas). Dónde usar archivos indexados. Dónde usar bases de datos relacionales. El concepto de la base de datos corporativa. Los sistemas de información ejecutiva —qué nicho llenan.

Labores operacionales: las labores sustantivas de la empresa, aquéllas que le dan su razón de ser. Ejemplo: Fabricar y vender zapatos, para Calzado Canadá. INFORMACIÓN DE TRABAJO.

Labores de gerencia y administración: Apoyo necesario para conducir las actividades sustantivas.

Labores estratégicas y de planeación: Idem, pero del más alto nivel. INFORMACIÓN DE MANDO.

2. Uso y diseño de Mineros de Datos

RESUMEN. Los mineros son productos recientes que trabajan, principalmente, sobre bases de datos relacionales que contienen información extensa. Trabajan por lo general de manera asíncrona (como demonios o procesos autónomos), y buscan de manera exhaustiva datos anómalos, interesantes, desviaciones, tendencias o anomalías. En este artículo se describen sus carácterísticas y elementos básicos, algunos de sus principales usos y de los problemas a resolver. 

1. INTRODUCCIÓN: Un sistema de Minería de Datos está formado por varios programas de cómputo, que realizan la búsqueda en una base de datos, de manera automática, de tendencias, desviaciones, anomalías, patrones y situaciones "interesantes." Estas desviaciones o tendencias son reportadas inmediatamente, o más a menudo en un archivo, para su posterior visualización y decisión final. Existen varios algoritmos generales para "minería de datos". El Sistema a menudo posee un configurador que permite particularizarlos a casos y situaciones específicas; una agenda de trabajo guía a cada minero en sus búsquedas. La prioridad de búsqueda (orden en la agenda), los criterios de "interés" y "tolerancia" y la definición de "situación análoga" son modificables por el usuario, de suerte que un minero originalmente posee un criterio general pero quizá fuera de foco de lo que es "interesante" para su usuario, y termina —merced a numerosas intervenciones o enseñanzas de su usuario— como una colección de límites de valores y criterios de éxito muy específicos, que busca en determinada área de la base de datos y bajo condiciones o predicados igualmente ajustados a la medida.

El sistema es un auxiliar valioso para las áreas de planeación, evaluación, apoyo a la toma de decisiones, y otras donde la necesidad de análisis semi-exhaustivo sea extensa, debido al gran número de datos. Uno de estos sistemas (construido por el autor) está programado en una mezcla de Informix y C, bajo el Sistema Operativo Unix SCO. Este artículo explica un poco su uso y otro poco su  arquitectura o construcción.

Existen varios sistemas de minería de datos, generalmente hechos a la medida, para análisis de transacciones de tarjetas de crédito ("¿será fraudulenta esta compra? Ya van tres televisores que compra en media hora"), de ventas en cadenas de tiendas ("He notado que los pantalones vaqueros talla 32 largo 31 color morado ya no se venden tanto"; "ha habido una demanda superior a lo esperado de chiles en nogada"), tendencias en enfermedades, en accidentados, etc. Los mineros trabajan muy a gusto con grandes cantidades de datos; sus competidores son sistemas de análisis estadístico de datos, reconocedores de patrones (clasificadores supervisados y no supervisados), y visualizadores de información (donde el usuario es el que hace el análisis y se percata de la anomalía o situación interesante).

3. Estado del arte y de la práctica en minería de datos, análisis y crítica

Los mineros de datos son programas que de manera automática y sin intervención humana encuentran similaridades, situaciones  interesantes y desviaciones en una base de datos. Se presenta una taxonomía de los sistemas de minería de datos, procurando indicar sus similitudes, diferencias, usos y técnicas de procesamiento. También se exponen: (a) los principales problemas a resolver, y (b) un sistema específico construido por el autor.

ANTECEDENTES Y OBJETIVOS

El abaratamiento del disco de cabeza móvil y de las comunicaciones hace posible que ahora existan colecciones sistemáticas de datos periódicos de la actividad de la empresa u organización, ordenados por ejemplo por producto; por  expendio o centro de trabajo; por día o fecha de realización; y por vendedor, operario o responsable. Este mar de datos generalmente reposa en una base de datos relacional, y se explota mediante herramientas de generación de reportes, visualización y graficación (incluyendo sistemas de información ejecutiva), con las que los gerentes o responsables toman decisiones. Es decir, la información se emplea para su análisis manual o visual por parte de expertos.

Los inconvenientes de este análisis manual son las limitaciones de tiempo y procesamiento de parte de las personas involucradas, además de que no fácilmente se detectan anomalías o desviaciones pequeñas. Conviene complementar este análisis con otro automático, hecho por programas que de manera sistemática, y fuera de las horas pico, escudriñan la  base de datos en busca de relaciones interesantes, mismas que al ser halladas se mostrarán al usuario o, más comúnmente, se guardarán en un archivo para su revisión manual posterior.

4. Diseño de un Sistema General de Seguimientos

RESUMEN. El Sistema General de Seguimientos cuyo diseño se presenta es un conjunto de programas, para ambiente Windows, operación en red local o en forma aislada, que permite definir un trámite (un proceso distribuido donde los procesadores son personas), y registrar sus avances. El sistema es general en que cualquier trámite puede seguirse, es decir, entender y reportar en qué estado de avance o conclusión se encuentra. Adicionalmente, produce reportes por pantalla e impresora sobre estos trámites.

Este sistema realizará el registro, control y seguimiento de varios asuntos y trámites que se presentan en diferentes dependencias y oficinas públicas. Podrá ser configurado por los propios usuarios para adecuarse a necesidades específicas de este tipo de problemas.

5. Lo que en computación nos depara el nuevo milenio

 

RESUMEN. Efectuar pronósticos es aventurado, y es un trabajo que conlleva alta incertidumbre. Empero, eso es lo que hace precisamente este artículo, restringido en ámbito (la computación e ingeniería de cómputo –y de ellos, tan solo de unos cuantos temas, no necesariamente los más importantes–) y en tiempo: hablaré tan solo de los primeros cincuenta años del nuevo milenio. Acompaño estas predicciones con razonamientos que las hacen más creíbles.

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6. La Computación en la Inter-Ciencia

QUE ES LA INTERCIENCIA.  La Inter-Ciencia puede verse como la comunicación e inter-relación efectiva entre varias ciencias –Por ejemplo, Ciencias Sociales, Ciencias Naturales, Humanidades. La Inter-Ciencia surge porque hay problemas que trascienden una especialidad. Estudia áreas que quedan a horcajadas entre dos o más divisiones actuales (disciplinas) de la Ciencia.

La Inter-Ciencia es un fenómeno artificial. No importa cómo se parta o divida la Ciencia, un ser humano solo podrá abarcar una pequeña parte de ella: lo que pueda aprender en digamos 20 años de estudio, de primaria a doctorado.

ALCANCE DE ESTE DOCUMENTO. El papel (§3.1) de lenguaje entre mono-disciplinas ya ocurrió hace unos quince años. El papel de instructor cibernético que permite enseñar mezclando porciones de varias disciplinas, sin perder la ilación o los pre-requisitos (enseñar Inter-Ciencia, §3.2) está ocurriendo ahora. El papel (§3.3) de accesador de información en bibliotecas de otros especialistas también está ocurriendo ahora. El papel (§3.4) de la Computación como explotador y usuario (es decir, como científico cibernético que abarca toda la Ciencia, no solo algunas mono-disciplinas) ocurrirá en unos diez años. Este documento habla sobre todo de los papeles 3.2, 3.3 y un poco del 3.4.

7. Hallando los temas principales en un artículo en español

RESUMEN. Muchas operaciones sobre colecciones sistemáticas de datos pueden realizarse fácilmente por la computadora cuando los datos son numéricos:

• ¿A qué se refiere esta información? ¿De qué temas se trata?
• Resumir, compendiar. Obtener un resumen de las ventas de la tienda El Sol en mayo
• Comparar. Comparar las ventas de mayo de las tiendas El Sol y La Hormiga
• Hallar diferencias y parecidos. ¿En qué se parecen las ventas de las tiendas A y B?
• Hacer promedios. Hallar las ventas en el Sudeste de México, o en el otoño de 1997.
• Establecer tendencias. Extrapolar

En cambio, cuando los datos están en documentos en español, organizados en secciones, párrafos y oraciones, no es posible que la computadora realice las operaciones anteriores. Puesto que gran parte del conocimiento humano está en textos en lenguaje natural, conviene descubrir métodos para realizar tales operaciones. Para ello, la máquina debe entender el texto, comprenderlo.

Este artículo expone cómo analizar un documento escrito en lenguaje natural, y reconocer los temas principales de los que habla.

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8. Finding the main themes in a Spanish document

SUMMARY. The computer can easily carry out many operations on systematic collections of data when these are numbers:

·    Â  What is this data about? What are its main topics?

·    Â  Make a summary. Obtain a summary of May sales of a given store.

·    Â  Compare. Compare May sales in stores A and B.

·    Â  Find similarities and discrepancies. How are sales of stores A and B similar?

·    Â  Find averages. Find the sales in the South of Mexico, in Fall 1997.

·    Â  Find tendencies. Extrapolate.

On the other hand, when data appears in documents in Spanish, organized in sections, paragraphs and sentences, it is not possible for the computer to carry out the above operations. Since much of human knowledge is in texts written in natural language, it is convenient to discover methods to carry out those operations. For that, the computer must understand or comprehend the text.

This paper shows how to analyze a document containing natural language sentences, in order to recognize its main topics or themes.

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9. Individualized on line education using EVA: Virtual Learning Spaces

Leonid Sheremetov and Adolfo Guzman
Centro de Investigacion en Computacion, Instituto Politecnico Nacional
a dot guzman at cic dot ipn dot mx

A Web-based learning environment developed within the project called Virtual Learning Spaces (EVA, in Spanish) is presented. The environment is composed of knowledge, collaboration, consulting and experimentation spaces as a collection of agents and conventional software components working over the knowledge domains. All user interfaces are Web pages, generated dynamically by servlets. Each EVA host has an agent associated with it, which can establish links with the other EVA hosts forming shared knowledge and collaboration space of EVA. This part of the article focuses on the description of the system architecture, implementation of particular software modules, and the application results.

Each student has unique study needs. Consequently, in EVA, each student pursues his own syllabus, advances at his own pace, starts anytime, and uses material delivered by EVA. The software delivers the instructional material ("teaches") and grades the exams. Thus, the teacher or instructor has more time for advise, chats, experiments, guidance, etc. EVA also mixes nicely with in situ (traditional) education, with competence-based education, and with lifelong learning.

Collaboration with current "classmates" and use of historic information are also important ingredients. Interaction with the adviser is both synchronous and differed.

Now, EVA starts its first serious use: delivering a M. Sc. program in Computer Science to 500 remote students, called evanauts.

10. Interaction of purposeful agents that use different ontologies

SUMMARY. At CIC we have developed a model that enables multi-threaded agents that do not share the same ontology, to interact and interchange information among them.

The behavior of each agent is defined in a high-level language with the following features:

(1)    Each agent and each interaction can be described by several sequences of instructions that can be executed concurrently. Some threads belong to an agent, others are inherited from the scripts which they play or perform.

(2)    Of all the threads, the agent must select which ones to execute, perhaps choosing between contradictory or incompatible threads.

(3)    The model allows communications between agents having different data dictionary (ontology), thus requiring conversion or matching among the primitives they use.

(4)    Some of the threads can be partially executed, thus giving rise to the idea of a “degree of satisfaction”.

(5)    The world on which the agents thrive suffers unexpected events, to which some agents must react, throwing them out of their current behavior(s).

The model, language, executing environment and interpreter are described. Some simple examples are presented. The model will be validated using test cases based on real situations like electronic commerce, product delivery [including embedding agents in hardware], and automatic filling of databases that use different ontologies.

Key words: agent, ontology, unexpected events, multiple threads, incomplete execution.

11. Colaboración dirigida entre agentes con propósito

Presentamos en este trabajo un modelo para estudiar las interacciones entre agentes con propósitos y que pueden dar comportamientos emergentes de colaboración. En este caso cuando su agente participa en alguna interacción,  adquiere un papel que es el que desempeña. La participación del agente es para alcanzar sus propósitos. Las acciones de un agente son siempre compatibles y congruentes, cuando algo no va bien, termina la ejecución de la hebra con falla. Cada papel activo genera una hebra de ejecución(thread), por lo tanto, cuando el agente alcanza algún propósito algunas hebras pueden quedar incompletamente terminadas o terminar antes como consecuencia de haber satisfecho el propósito que las mantenía activas.

Durante la ejecución de las hebras de un agente pueden ocurrir eventos inesperados que también alteran la ejecución de las mismas, esto se genera mediante lo que hemos llamado Máquina de Eventos Inesperados(MEI).

El intercambio de información entre los agentes participantes se realiza en dos etapas, en la primera, consideramos que los agentes manejan una ontología común, es decir, entienden los mismos conceptos; en la segunda, puede suceder que los agentes manejen ontologías mixtas y por lo tanto hemos desarrollado el Comparador de Ontologías Mixtas (COM), el cual establece la equivalencia entre los conceptos manejados por los agentes.

12. Efectos de la computación sobre los derechos humanos: el caso del C.I.C.

RESUMEN. Es importante no solo hacer ciencia, sino –cuando menos ocasionalmente- entender o cavilar sobre cómo puede afectar nuestra forma de vida, la sociedad, los derechos fundamentales. Abordamos esta reflexión haciendo un análisis casuístico, por lo que examinamos el trabajo que actualmente desarrollan los quince laboratorios que forma el Centro de Investigación en Computación, viendo qué ventajas aportan los avances y la tecnología que cada laboratorio inventa, perfecciona o aplica, y qué riesgos acarrean. La conclusión es que el desarrollo de la computación implica riesgos y eventualidades (mismos que el artículo señala) y efectos negativos en detrimento de la sociedad y los derechos humanos. Empero, el panorama general es alentador, y la Computación resulta una disciplina valiosa y útil.

13. Clasificación de Objetos

La clasificación de datos es el proceso de encontrar propiedades comunes entre un conjunto de datos en una base de datos y clasificarlos dentro de diferentes clases, de acuerdo a un modelo de clasificación

Tipos de Clasificación:

Supervisada.- El experto indica las clases en que debe dividirse el dominio, y se requiere que se proporcione una muestra de objetos para  extraerles todo el conocimiento posible para posteriormente poder clasificar nuevos objetos

No Supervisada.- toman la muestra para agrupar automáticamente a los objetos en clases mutuamente excluyentes sin la intervención del experto

Dentro de CIC existen varios algoritmos para realizar la clasificación, Ya sea:

Supervisada:

n     k-d. El cual a partir de una Matriz de Aprendizaje y un testor testor típico generan un árbol de desición  k-dimensional que se utiliza para la clasificación.

n     ALVOT. Realiza votaciones, las cuales se utilizan para clasificar objetos en una clase determinada.

n     MLP. Aquí los objetos son representados como vectores en el espacio tridimensional y se construyen  superficies las cuales delimitan a los objetos en             clases excluyentes.

Y no upervisada:

n HOLOTIPOS. Decidir por medio de parámetros cuando Â  2 objetos son semejantes y

n CMEANS. Ubicar puntos en el espacio y uso de distancia para medir semejanza.

14. The logical combinatorial approach to Pattern Recognition, an overview through selected works

ABSTRACT. The so-called logical combinatorial approach to Pattern Recognition is presented, and works (mainly in Spanish and Russian) that are not ordinarily available, are exposed to the Western reader. The use of this approach for supervised and unsupervised pattern recognition, and for feature selection is reviewed. Also, an unified notation describing the original contributions is presented, thus rendering this important area more readable.

Our review is not exhaustive; nevertheless, most significant works are enclosed. Our hope is to motivate the reader to inquire further in these works.

This paper serves as an introduction to three articles on the logical combinatorial approach that appear in this issue of Pattern Recognition.

KEYWORDS: Pattern recognition, classification, feature selection, testor theory, logical combinatorial Pattern Recognition.

15. Realidades y perspectivas de la computación en México

RESUMEN. Se analiza el presente de la computación en México, y se extrapola su futuro, en cuanto a (a) sus usos; (b) su industria o sector productivo; (c) su docencia, investigación e investigación aplicada. El análisis histórico es necesariamente muy incompleto; la prognosis es, por lo mismo quizá, incierta. Empero, se exponen razones que hagan creíbles o plausibles las predicciones.

INTRODUCCIÓN

Hace unos 50 años apareció en el mundo la Computación, y hace 40 años (en 1958) se introdujo a México. ¿Qué ha pasado en ese tiempo, especialmente con respecto a otros países? ¿Cómo nos ha ido? Analizaré cómo vamos y cómo iremos; qué tendencias existen. ¿Cuál será el mejor camino a seguir?

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16. Tramitología, simplificación de procesos administrativos y reingeniería de negocios

RESUMEN. Un trámite o proceso de negocio es un conjunto de operaciones relacionadas, ejecutadas por varias personas, que tiene un fin o propósito. Ejemplos: inscribir a un alumno en una escuela; otorgarle pista y sala de espera a un avión de pasajeros que solicita aterrizar en un aeropuerto.

El artículo describe los propósitos, usos y abusos de estos trámites, busca su simplificación y adecuación, y propone herramientas informáticas para llevar a cabo esta reingeniería de los procesos de negocio. El aligeramiento y supresión de trámites innecesarios contribuye a la productividad.

Por ser los trámites procesos distribuidos de manejo, almacenamiento y procesamiento de información, caen dentro del ámbito de la Computación. Empero, la invención, supervisión y desarrollo de trámites han estado a cargo de personas típicamente no informáticas. Los informáticos podemos rescatarlos e, importantemente, hacerlos más funcionales.

El estudio se concentra en trámites de apoyo o staff, no de línea o productivos.

17. Un nuevo modelo educativo para la educación en México en el Siglo XXI

1-2 horas

RESUMEN. Tomando en cuenta las condiciones actuales de educación en México, las experiencias previas en nuestro país, y las tecnologías actuales disponibles en electrónica, computación, comunicaciones, y educación, se presenta un nuevo modelo educativo, buscando produzca mejor educación que los actuales, a más personas, y a un costo razonable.

Este modelo está formado por una yuxtaposición cuidadosa de herramientas educativas, de computación y de telecomunicaciones, incluyendo métodos modernos de enseñanza en línea, como EVA (Espacios virtuales de aprendizaje).

Se muestran las ventajas del nuevo modelo y se compara contra otros modelos populares.

INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS

Continuar educando en México con los modelos actuales, elevaría prohibitivamente el costo de la educación, aún cuando no deseáramos aumentar su eficiencia actual.

Es conveniente usar las nuevas tecnologías disponibles, algunas desarrolladas en el Instituto Politécnico Nacional (IPN) de México.

Al aumentar la población que exige educación, es conveniente pensar en un nuevo modelo que la cubra.

18. Teoría y aplicaciones de la estructuración del conocimiento

Disertación de ingreso como miembro de la Academia Mexicana de Ingeniería. Octubre de 1999.

 

RESUMEN. Varios de los métodos empleados, de los modelos construidos y de los problemas resueltos durante mi trabajo profesional, emplean o explotan el acomodo de los datos (o conceptos, o conocimiento, según el área que se trate) no en estructuras simples –como pueden ser matrices o bases de datos– sino en árboles donde hay padres, hijos y tíos, o en gráficas más elaboradas. Estas estructuras –aparentemente más complejas– resultan muy útiles para resolver un sinnúmero de problemas.

En este artículo trato de convencer al lector de la bondad de estas estructuras, y analizo el porqué de tales virtudes. Asimismo, doy ejemplos que demuestran (como era de esperarse) que no son útiles para todo.

19. Biblioteca Digital Virtual con Índice Jerárquico por Conceptos

Luis Hernández, Adolfo Guzmán

Centro de Investigación en Computación, Instituto Politécnico Nacional, México.

{gelbukh, aguzman} at cic dot ipn dot mx

 

Uno de los problemas de las bibliotecas digitales es que, a diferencia de los sitios comunes de Internet, cada biblioteca tiene su propia base de datos que no es accesible por los buscadores comunes como AltaVista. Entonces, no hay un sólo buscador que permite buscar los documentos en muchas bibliotecas --eventualmente, en todas las mayores bibliotecas del mundo.

Se presenta un proyecto bajo el desarrollo en CIC, IPN, México, cuyo fin es desarrollar tal metabuscador, o metabiblioteca. El proyecto combina dos ideas: una biblioteca digital virtual y un método de indexamiento jerárquico por conceptos.

Una biblioteca digital virtual consiste en una base de datos de las direcciones de los documentos, en lugar de los documentos completos. Las direcciones de los documentos apuntan a las bibliotecas digitales "reales" donde el texto del documento está almacenado. Cada biblioteca "real" tiene su propio protocolo de comunicación --por ejemplo, puede requerir un procedimiento para entrar, una contraseña, etc. Similarmente, los formatos de los documentos se difieren de una biblioteca a otra. Una de las intenciones del proyecto es hacer estas diferencias tan transparentes para el usuario como sea posible, presentándole los documentos de manera uniforme. Los documentos se recopilan por un tipo de araña, que a diferencia de las arañas comunes de Internet, está dirigida por una lista de las bibliotecas a accesar y sus respectivos procedimientos de acceso y búsqueda.

Los documentos obtenidos se indexan de manera uniforme. Como el método de indexamiento se eligió la tecnología llamada Clasitex. Se está construyendo una jerarquía (más específicamente, una multijerarquía) de los conceptos, desde más generales hasta más específicos. Con cada concepto, se asocian las palabras que "votan" por este concepto, es decir, indican que este concepto es uno de los temas del documento. Por ejemplo, las palabras "iglesia", "sacerdote", "peregrino", "Biblia", "católico" indican la presencia del tema "RELIGIÓN", aunque ninguna de éstas no es su hipónimo. La estructura jerárquica naturalmente resulta en la herencia de las palabras arriba por el subárbol. Entonces, los documentos que contienen las palabras de diferentes temas, se consideran menos específicos (aunque todavía están accesibles por la búsqueda por palabras clave). Por ejemplo, una enciclopedia es un documento muy general y se indexa con los tópicos raíces de la jerarquía. Correspondientemente, un documento más específico se indexa con un nodo más abajo de la jerarquía. El indexamiento jerárquico permite buscar los documentos dedicados a un tema más general o más específico, documentos relacionados a un documento dado, así como ayuda a desambiguar el sentido de algunas palabras ambiguas.

20. Families of “any time” algorithms and methods to compose them

SUMMARY. An “any time” algorithm has to deliver its answer any time it is needed; it has to provide an answer or a solution in certain (often small) amount of time, which is not known in advance. Thus, the algorithm must have always “an (approximate) answer at hand”, that may keep refining as time passes, until the demand for it arrives. Some ways to create any time (ant) algorithms from non ant ones is presented. A collection of ant algorithms is given. Several manners to form new ant algorithms out of old ones are exposed. It is also shown a creative way to use the idle time (the time the ant algorithm is doing nothing, waiting to be called) to improve the values that are required in a hurry.

 

KEY WORDS: Any time algorithm; successive approximation; approximate computation; predictor; preliminary results.

 

21. Transformaciones en la educación debido a la enseñanza en línea

Se exploran nuevos métodos para enseñar, que explotan a la computadora como un nuevo agente de transmisión, almacenamiento y clasificación del conocimiento.

Estudios a la medida. Planes de estudio individuales, personalizados

• ·        Carreras universales
• ·        Licenciaturas que se imparten unas cuantas veces
• ·        Licenciaturas dadas por varias instituciones, vía EVA
• ·        Maestrías que son mezclas de estudios remotos y presenciales
• ·        Uso de laboratorios virtuales, simuladores...
• ·        El Índice del Conocimiento
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Fecha de publicación 20 de diciembre de 2005.