Introducción a la Cuarta Revolución Industrial

Duración: 12 horas

Horarios sugeridos: Jueves 4 a 6 p.m.

Inicio: Jueves 28 de octubre

Fechas y horarios: miércoles 27 y jueves 28 de octubre de 5:00 a 9:00 p.m.

La cuarta revolución industrial es definida por Klaus Schwab, fundador del Foro Económico Mundial como la combinación de sistemas digitales, físicos y biológicos en pro de la transformación de la humanidad; esta transformación se basa en el desarrollo de mecanismos ciberfísicos, que mezclan infraestructura física con software, sensores, nanotecnología y tecnología digital de comunicaciones.

Las industrias 4.0 se caracterizan por la digitalización de los procesos y los sistemas cibernéticos, los cuales parten de 3 tendencias: Inteligencia Artificial, experiencias inmersivas transparentes y la implementación y uso de plataformas digitales. Esta revolución impacta principalmente a las personas y cuestiona el papel que juega el ser humano en los avances tecnológicos que se plantean.

La presente capacitación tiene por objeto identificar los principales elementos de  la Cuarta Revolución Industrial aplicadas al ámbito educativo, que permita a los docentes de las instituciones públicas del Departamento de Caldas, hacer uso principalmente de elementos de inteligencia Artificial para mejorar sus procesos de enseñanza, de tal forma que el conocimiento sea significativo y trascienda en el bienestar de los estudiantes.

Para ello, la Universidad de Manizales ha desarrollado una capacitación basada en 4 módulos empleando el lenguaje de programación Python (una de las herramientas computacionales mas utilizadas en la implementación de desarrollos agiles), bajo los cuales se pretende que los profesores adquieran competencias que les permitan desarrollar modelos de Inteligencia Artificial, por medio de elementos de Aprendizaje de Máquina (Machine Learning) análisis de texto y la visión.

En Python existen un gran numero de librerías creadas y que pueden ser utilizadas por docentes y estudiantes en sus actividades cotidianas relacionadas con el proceso de enseñanza-aprendizaje. Al tiempo que se usa en el Aula, el estudiante da sus primeros pasos en el mundo de la transformación digital posibilitando su ingreso a la cuarta revolución industrial la cual tiene grandes ventajas como:

  • Se puede tele-trabajar lo que hace que los estudiantes puedan trabajar para empresas en estados unidos y Europa conservando su círculo social y dinamizando la economía
  • Poder transformar digitalmente en entorno de una manera sostenible, en concreto, implementar políticas de cero papeles, mejorar procesos económicos en su entorno (llevar los negocios al comercio electrónico), automatizar tareas en organizaciones (Colegios, municipios, hospitales entre otras).
  • Al tiempo que se mejorar procesos se generan servicios que puedes ser grandes

Como compromiso social y en aras de brindar a los estudiantes de los colegios públicos del Departamento de Caldas mejores resultados en las pruebas Saber 11 del ICFES, se pretende iniciar el proceso capacitando a los docentes en los elementos más importantes del Razonamiento Cuantitativo, de tal manera que el conocimiento adquirido sea llevado al aula por medio de herramientas didácticas como Geogebra y Python, para después iniciar el estudio de la Cuarta Revolución industrial. Se propone durante el desarrollo del primer modulo abordar los tres tipos de preguntas de la prueba de razonamiento cuantitativo:

  1. Interpretación y representación
  2. Formulación y ejecución
  3. Argumentación

Capacitar a los docentes del Departamento de Caldas en herramientas computacionales para implementar soluciones de Inteligencia Artificial y Razonamiento Cuantitativo para mejorar los procesos de aprendizaje al interior del aula.

  • Python
  • Geogebra

Modulo I: Razonamiento Cuantitativo – Saber11

En este modulo introductorio esta enfocado en la prueba de razonamiento cuantitativo, se identificarán los elementos de la prueba y se construirán preguntas de las diferentes categorías descritas anteriormente; para ello, por medio de Python y las librerías Pandas y Matplotlib enfocadas en estructuras de datos y gráficos, los docentes podrán desarrollarán habilidades que les permitan construir más eficazmente preguntas y así capacitar mejor a los estudiantes. Este modulo permitirá a los docentes inicializarse en el lenguaje Python e identificar estructuras de datos que mas adelante les permita abordar modelos de Machine Learning.

Modulo II: Técnicas de Visualización de datos 

La representación de los datos es uno de los elementos fundamentales ya que permite identificar relaciones y tendencias en los datos; en este modulo, los docentes aprenderán a representar conjuntos de datos del área de la educación e identificar patrones que les permitan mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje.

Modulo III: Machine Learning 

En este modulo se incluyen los modelos mas importantes del machine learning como lo son los modelos supervisados y no supervisados, por medio de ejercicios prácticos, con casos reales del mundo de la educación se generarán modelos que permitan identificar patrones, tendencias y relaciones del mundo de la educación y así poder definir nuevas rutas que ayuden a mejorar los procesos al interior del aula.

Modulo IV: Procesamiento de Lenguaje Natural 

En este modulo se abordarán elementos que permitan la construcción de asistentes virtuales como chatbot, tratamiento digital de imágenes y modelos de minería de texto que facilite la labor docente y la mejora eficaz de los procesos académicos.