Big Data y su impacto en la educación

Jorge Copello nos hablará sobre un tema tan actual como poco comprendido: el Big Data o Datos a gran escala, que se refieren al almacenamiento de inmensas cantidades de datos y a su procesamiento para identificar patrones e informaciones útiles. Jorge Copello explicará de manera sencilla el fenómeno Big Data relacionándolo con casos peruanos del sector Educación. ¿Para qué sirve la Big Data? ¿Cómo se clasifica la información? ¿Cuáles son los retos que enfrenta la Educación en este contexto?

¿Podría Japón convertirse en un modelo a seguir para la Cuarta Revolución Industrial?

Imagen: REUTERS/Toru H

Aprovechar las tecnologías emergentes, como los automóviles autónomos, la inteligencia artificial y la medicina de precisión que exige datos a gran escala para abordar los desafíos sociales, es un objetivo que comparten muchos países. Los más exitosos tendrán al menos dos cosas en común: un objetivo bien arraigado en el gobierno, la industria y la sociedad civil; y la combinación correcta de talentos intelectuales e industriales para aplicarse a la tarea.

Japón, estoy convencido, posee ambos en abundancia.

En los últimos meses, he trabajado en estrecha colaboración con el gobierno japonés, empresas y líderes de la sociedad civil para establecer el Centro para la Cuarta Revolución Industrial del Foro Económico Mundial — el primer centro de la nueva red global que se establece fuera de los Estados Unidos.

Con el apoyo del gobierno y las empresas japonesas, el Centro para la Cuarta Revolución Industrial de Japón diseñará conjuntamente proyectos piloto para acelerar la respuesta de ese país al cambio tecnológico. El objetivo es doble: en primer lugar, ayudar a Japón a aprovechar al máximo la tecnología a medida que enfrenta problemas cruciales, como el envejecimiento y la reducción de la población, como parte de un ambicioso programa de transformación social que los líderes japoneses llaman Sociedad 5.0.

Y en segundo lugar, crear nuevos modelos de gobernanza para que otros países los sigan. Japón es, de muchas maneras, un canario en la mina de carbón global: en Europa y otras partes de Asia, en especial las naciones con bajas tasas de natalidad, se enfrentarán a la misma crisis demográfica en el futuro, con un grupo cada vez menor de trabajadores productivos que deberán respaldar económicamente a una población cada vez más grande de personas mayores. El mundo buscará lecciones en Japón: la única pregunta es si encontrará un modelo inspirador para emular o no.

La robótica será la base de muchos de los avances

Imagen: : FMI/Federación Internacional de Robótica

Japón a menudo parece tomarse su tiempo para estudiar un tema y tener todos los hechos en su poder antes de tomar una decisión importante. Pero en mis visitas a Tokio y otros lugares, he detectado un nuevo sentido de urgencia. Los desafíos sociales, económicos y tecnológicos, y las oportunidades, son demasiado urgentes como para ignorarlos. La Cuarta Revolución Industrial puede ofrecer soluciones para las sociedades o problemas desatendidos, o puede crear crisis completamente nuevas; lo único que no hará es esperar.

En el Centro, comenzamos con tres áreas cruciales donde Japón puede ser un líder: movilidad autónoma y urbana; medicina de precisión; y política de datos.

La movilidad es un área donde Japón ya es fuerte, con su industria automovilística dominante y transporte público de primer nivel. Con la llegada de vehículos autónomos y nuevas formas de compartir los viajes, la Cuarta Revolución Industrial está borrando las líneas entre la cultura del automóvil privado y el transporte público, y la industria japonesa está ansiosa por no quedarse atrás. Algunas de las necesidades más importantes se encuentran en su propio patio trasero: las zonas despobladas de la zona rural de Japón luchan por respaldar las redes tradicionales de trenes y autobuses, a pesar de que a los residentes de más edad les resulta más difícil conducir. La infraestructura de servicios, desde hospitales hasta tiendas minoristas, se está reduciendo. Para llenar el vacío, se han introducido vehículos autónomos, atención médica remota y drones para entrega a domicilio.

En medicina, la Cuarta Revolución Industrial también presenta una oportunidad para hacer un gran cambio en la forma en que se prestan los servicios de salud hoy en día. Además, la unión de los macrodatos y la inteligencia artificial promete mejores tratamientos de forma más económica, una perspectiva que atrae especialmente a los países cuya población envejece y cuyos costos sanitarios se disparan. El sistema nacional de salud de Japón es un tesoro escondido de datos. Sin embargo, no se usa suficiente para desarrollar drogas maravillosas o crear mejores protocolos para tratar el cáncer. Hacer uso de este recurso requerirá algo más que digitalizar los registros del paciente y almacenarlos en bases de datos. Se requerirán los incentivos correctos: los pacientes necesitan sentir que tienen el control de sus datos y la oportunidad de beneficiarse de su uso. Aquí es donde entran en juego nuevas formas de gestionar los datos.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático representan nuevas formas de abordar algunos de los problemas más difíciles que enfrentamos en la actualidad al acelerar la formulación de soluciones de forma más rápida y nueva de lo que pueden hacerlo los humanos expertos. Sin embargo, para funcionar, estas tecnologías necesitan acceso a los datos.

Imagínese si todos pudiéramos utilizar una tecnología emergente como contratos de cadenas de bloques inteligentes y seguros para decidir exactamente cómo los investigadores universitarios que realizan investigación sobre el cáncer podrían usar nuestros, de manera abierta y segura, a cambio de un pago por parte de las compañías farmacéuticas con fines de lucro. Japón podría convertirse en el primer país del mundo en establecer un intercambio de evidencia basada en la cadena de bloques para facilitar las transacciones y distribuir recompensas por el uso de datos. Sus datos buenos y accesibles podrían atraer a investigadores y nuevas empresas de todo el mundo, trayendo beneficios económicos junto con avances en medicina y otros campos. Los datos son el oxígeno de la inteligencia artificial y podrían posicionar a Japón como un líder en este campo que emerge rápidamente.

Nada de esto será fácil. Japón es conocido por su meticulosidad y diligencia, cualidades admirables, pero que, en el pasado, algunas veces han obstaculizado la velocidad de los cambios. Eso podría haber estado bien hace una generación o dos, cuando la tecnología se desarrollaba más lentamente. Pero hoy no es suficiente. Para maximizar los beneficios de las tecnologías emergentes a la vez que se minimizan los riesgos, se requieren decisiones rápidas. Y no hay ningún manual práctico para seguir en este aspecto.

Para lidiar con los desafíos sin precedentes de hoy, los gobiernos, las empresas, las start-ups, la sociedad civil, el ámbito académico y las organizaciones internacionales deben unirse de maneras innovadoras. Japón está mostrando un apetito por nuevos enfoques. Creo que está en una posición única para beneficiarse de la Cuarta Revolución Industrial y mejorar su trayectoria.

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Esta startup está entrenando a AI para engullir las noticias y reescribirlas sin sesgo

Los prejuicios en el periodismo no son nada nuevo, pero hay preocupaciones crecientes de que la tecnología nos está empujando a cámaras de eco donde solo escuchamos un lado de la historia. Ahora una startup dice que está usando AI para brindarnos una fuente de noticias verdaderamente imparcial.

Knowhere lanzó a principios de este mes, junto con un anuncio de que había recaudado $ 1.8 millones en capital de riesgo. El sitio usa AI para agregar noticias de cientos de fuentes y crear tres versiones de cada historia: una sesgada a la izquierda, otra a la derecha y otra que pretende ser imparcial.

Los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural navegan a través de más de mil fuentes de noticias para identificar historias populares, le dijo la compañía a Motherboard . Analiza estas historias en términos narrativos, hechos y sesgos y utiliza la base de datos resultante para armar tres versiones de la historia. En historias no políticas, las categorías son imparciales, positivas y negativas.

Estas historias se pueden escribir en cualquier lugar de 1 a 15 minutos, dependiendo de la cantidad de desacuerdo que exista entre las fuentes y los editores humanos, quienes luego le dan una oportunidad al artículo antes de que se publique.

La compañía dice que su objetivo es hacer que las máquinas hagan lo que los humanos no pueden: examinar las historias escritas sobre eventos importantes para extraer los hechos y narrativas más destacados.

"Estamos practicando una forma de periodismo que supera la sobrecarga de información y sus silos resultantes, tratando de conciliar las muchas narrativas diferentes salidos de cada historia, y dando nuestros primeros pasos hacia una fuente de registro verdaderamente comprensible para todos", el fundador y editor en jefe, Nathaniel Barling, dijo en un comunicado .

La compañía no es la primera en sugerir que es posible que tengamos que conseguir máquinas en nuestros esfuerzos por superar la desinformación y el sesgo de la era posterior a la verdad . Las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016 trajeron el término "noticias falsas" a la conciencia pública, y gran parte del esfuerzo en esta área hasta ahora ha sido eliminar artículos deliberadamente engañosos en Internet.

Facebook ha estado probando una serie de herramientas que destacan posibles noticias falsas y enlaces a artículos que las disputan. Según los informes, ejecutivos de Google también sugirieron la idea de una extensión de navegador que pudiera señalar material sospechoso en los sitios web de Facebook o Twitter en la reunión del Foro Económico Mundial en Davos en febrero.

Ahora AI se alista en la batalla también, de acuerdo con MIT Tech Review . Startup AdVerif.ai está creando algoritmos para ayudar a las plataformas de contenido a detectar historias falsas, y los voluntarios en la comunidad de AI han comenzado el Fake News Challenge , una competencia diseñada para impulsar el desarrollo de herramientas de aprendizaje automático para la verificación de datos.

Aunque esto puede ser más difícil de lo que parece. Como Martin Robbins escribe en The Guardian , no siempre es fácil encontrar lo que cuenta como noticias falsas. Verificar las afirmaciones sobre los números en comparación con los conjuntos de datos disponibles públicamente es una cosa, pero tratar de descubrir la verdad en tratos políticos poco claros y cerrados a puerta cerrada puede no ser tan simple.

El problema que trata Knowhere es aún más complicado y matizado. Incluso si los hechos en una historia son verdaderos, la forma en que se presentan se puede ajustar para apoyar una agenda particular, y prácticamente todas las organizaciones de noticias son culpables de esto en diversos grados.

Incluso con la mejor voluntad del mundo, es difícil de evitar, porque gran parte de lo que escriben los periodistas es subjetiva. No es posible tener una opinión completamente imparcial sobre política o religión, y las creencias de un escritor o editor indudablemente se filtrarán en su copia.

La esperanza de la compañía es que al tomar una muestra amplia de fuentes de noticias, todas sesgadas en diferentes grados, puedan identificar una vía intermedia. Eventualmente planean eliminar las tres versiones y simplemente publicar la imparcial.

Pero puede que no sea así de simple. Para empezar, Knowhere admitió en Motherboard que los fundadores han ponderado la confiabilidad de las fuentes de forma manual en función de su reputación de precisión. Y cuando las historias escritas a máquina se pasan a los editores, no solo verifican los errores y el estilo, sino que también buscan signos de parcialidad en las versiones imparciales de las historias. Estas ediciones se usan luego para entrenar aún más los algoritmos.

Está bien establecido que AI tiene una fuerte tendencia a detectar los sesgos humanos , e incluso las señales sutiles pueden tener un impacto significativo cuando se amplifican a través de miles de ejemplos de entrenamiento. Las decisiones humanas sobre confiabilidad e imparcialidad no pueden evitar ser subjetivas, y aunque cualquier sesgo puede ser sutil, si aparecen bajo la bandera "imparcial" podrían ser insidiosas.

Un enfoque potencialmente más prometedor puede ser simplemente ampliar la exposición de la gente a narrativas competitivas y dejar que ellos decidan, efectivamente, eliminar la versión "imparcial" de las historias de Knowhere y simplemente mostrarles a los lectores las tomas de izquierda y derecha.

El año pasado, investigadores finlandeses e italianos desarrollaron un algoritmo que podía detectar las tendencias políticas de los usuarios de las redes sociales y presentarlos con puntos de vista opuestos. La extensión de Chrome EscapeYourBubble hace algo similar al insertar noticias en el feed de noticias de Facebook de un usuario que las expone a puntos de vista opuestos.

Desafortunadamente, la mayoría de la gente está muy cómoda con sus prejuicios. Se necesita una persona particularmente abierta para instalar un servicio que desafíe deliberadamente sus puntos de vista, y los sitios de redes sociales no suelen imponer el contenido que los usuarios consideran controvertido por temor a expulsarlos.

En última instancia, y tal vez no sea sorprendente, puede ser difícil encontrar soluciones tecnológicas simples para los problemas humanos de desinformación y prejuicios.

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WOOLF; La primera universidad blockchain

La primera universidad blockchain promete ser Uber para estudiantes y AirBnb para los profesores

Estudiantes y profesores se contactarán a través de una app para organizar sesiones de tutoreo. 

Los creadores del proyecto esperan que este nuevo modelo de educación superior reduzca el costo de los grados universitarios.

Un grupo de académicos de la Universidad de Oxford acaban de lanzar Universidad Woolf, la primera institución de educación superior que funcionará en la blockchain, la tecnología digital detrás de Bitcoin y otras criptomonedas. La documentación técnica del proyecto establece que “para los estudiantes, será el Uber de las titulaciones; para los profesores, que será el Airbnb, por supuesto, de alojamiento, pero por ambas partes el uso de la tecnología blockchain proporcionará la estabilidad contractual necesaria para completar un ciclo completo de estudios.”

La Universidad Woolf no tendrá aulas o instalaciones educativas. Los estudiantes y profesores se contactarán a través de una app para organizar sesiones de tutoreo uno-a-uno o uno-a-dos. Los créditos cursados serán registrados a través de contratos inteligentes en el blockchain, y luego acreditados por las instituciones tradicionales.

Los creadores del proyecto esperan que este nuevo modelo de educación superior reduzca la colegiatura (la universidad tiene como objetivo cobrar $57,600 USD por sus primeros grados) y permita a los académicos tener más control de su empleo; en primer lugar, al permitir que la universidad reduzca costos generales y administrativo; en segundo lugar, al permitir la organización autónoma y descentralizada entre profesores y estudiantes.

Mike Sharples, profesor emérito de tecnología educativa en la Universidad Abierta, dijo que garantizar de calidad de la educación sería un desafío clave para la nueva institución. Aunque pueden asegurar que los estudiantes y profesores se reúnan, no puede garantizar la calidad. Sin embargo, él ve esta nueva propuesta fundamentalmente en una luz positiva: “Están probando un nuevo enfoque para la educación superior, y al igual que otros sectores como la música se han transformado, ya es hora de que la educación superior se transforme de una manera positiva”.

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Nuevo curso para desarrollar aplicaciones de blockchain

De acuerdo con Udacity, la demanda global de especialistas en blockchaincrecerá 60% anualmente. Por ello, la importancia de comenzar a preparar a los próximos desarrolladores de esta tecnología. Una nueva credencial alternativa de Udacity promete instruir las habilidades, herramientas y prácticas que necesita un desarrollador de blockchain. 

La nueva credencial alternativa de Udacity promete instruir las habilidades, herramientas y prácticas de seguridad informática que necesita un desarrollador deblockchain.

Foto: Bigstock

Según Udacity, la demanda global de especialistas en blockchain crecerá 60% anualmente. Por ello, la importancia de comenzar a preparar a los próximos desarrolladores de esta tecnología.

En general, el significado de blockchain, o cadena de paquetes en español, se liga a las criptomonedas y en específico a Bitcoin. Sin embargo, esta tecnología tiene el potencial de convertirse en la nueva base de cualquier tipo de transacción. Por ejemplo, a través de ella se podrían validar contratos sin necesidad de instancias legales, el almacenamiento en la nube sería más seguro, se podrían consultar de manera más fidedigna las credenciales educativas de las personas, entre una infinidad más de aplicaciones.

Nuevo curso “Blockchain Developer” de Udacity

La nueva credencial alternativa de Udacity promete instruir las habilidades, herramientas y prácticas de seguridad informática que necesita un desarrollador de blockchain.

El curso está dividido en 2 periódos; el primero está destinado a establecer los fundamentos de esta tecnología y el segundo se centra en desarrollar aplicaciones específicas.

Los creadores de este nanodegree (microgrado establecido por Udacity) aseguran que los graduados tendrán el conocimiento suficiente para desarrollar sus propios proyectos de blockchain de almacenamiento de datos, desarrollar tecnología para generar contratos inteligentes, además de poder crear aplicaciones web especializadas en gestión de cadena de suministro.

Esta credencialización es impartida en idioma inglés. Requiere un compromiso de estudio de al menos dos meses y tiene un costo de $999 dólares. Si quieres saber más sobre este curso te recomendamos visitar su sitio web.

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Seminario Inteligencia artificial 15 junio UNI FIIS