15 relaciones: Autoorganización, Complejidad, Conductismo, Constructivismo (pedagogía), Cultura de la participación, Emilio Quintana, George Siemens, Horizontalidad, Jean Piaget, John B. Watson, Lev Vygotsky, Psicología cognitiva, Red neuronal artificial, Stephen Downes, Teoría del caos.
Autoorganización
La autoorganización es un proceso en el que alguna forma global de orden o coordinación surge de las interacciones locales entre los componentes de un sistema inicialmente desordenado.
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Complejidad
Complejidad es la cualidad de lo que está compuesto de diversos elementos interrelacionados.
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Conductismo
El conductismo, según John B. Watson, es el estudio experimental objetivo y natural de la conducta, excluyendo la conciencia y la introspección.
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Constructivismo (pedagogía)
El constructivismo es una corriente pedagógica basada en la teoría del conocimiento constructivista, que postula la necesidad de entregar al estudiante las herramientas necesarias (generar andamiajes) que le permitan construir sus propios procedimientos para resolver una situación problemática, lo que implica que sus ideas puedan verse modificadas y siga aprendiendo.
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Cultura de la participación
El desarrollo de web 2.0 ha posibilitado un modelo de interacción entre las personas que permite una participación en igualdad de condiciones y trabajo colaborativo.
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Emilio Quintana
Emilio Quintana Pareja (Loja, Granada, 16 de agosto de 1964) es un escritor y poeta español.
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George Siemens
George Siemens es un teórico en la enseñanza en la sociedad digital.
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Horizontalidad
La horizontalidad es una práctica o propuesta organizacional que implica desarrollar o incentivar un poder de decisión o de participación más o menos igualitario entre los individuos que conforman una organización.
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Jean Piaget
Jean William Fritz Piaget (Neuchâtel, 9 de agosto de 1896-Ginebra, 16 de septiembre de 1980), conocido como Jean Piaget, fue un psicólogo, epistemólogo y biólogo suizo, considerado el padre de la epistemología genética (relativa a la generación de nuevos conocimientos, fruto del desarrollo de estructuras y a partir de mecanismos funcionales que se mantienen a lo largo de todo el desarrollo; véase también psicología genética), reconocido por sus aportes al estudio de la infancia y por su teoría cognitiva constructivista del desarrollo de la inteligencia, a partir de una propuesta evolutiva de interacción entre el sujeto y objeto.
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John B. Watson
John Broadus Watson (Greenville, Carolina del Sur; 9 de enero de 1878-Nueva York; 25 de septiembre de 1958) fue un psicólogo estadounidense, a quien se le atribuye la fundación de la escuela psicológica del conductismo a través de su disertación en la Universidad de Columbia titulada Psychology as "The Behaviorist Views It", publicada como artículo en Psychological Review en 1913 bajo el nombre «Psychology as the behaviorist views it / La psicología tal como la ve el conductista».
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Lev Vygotsky
Lev Semyonovich Vygotski (según la transliteración del cirílico, Лев Семёнович Выго́тский) (17 de noviembre de 1896, Orsha, Imperio Ruso, actual Bielorrusia-10 de junio de 1934, Unión Soviética) o Lev Vygotsky fue uno de los más destacados teóricos de la psicología del desarrollo, fundador de la psicología histórico-cultural y claro precursor de la neuropsicología soviética, de la que sería máximo exponente el médico ruso Aleksandr Lúriya.
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Psicología cognitiva
La psicología cognitiva o cognitivismo o psicología cognoscitivista o cognoscitivismo es el área de la psicología que se encarga del estudio de la cognición, es decir, de los procesos mentales implicados en el conocimiento.
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Red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida. Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás. El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
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Stephen Downes
Stephen Downes (6 de abril de 1959) es un filósofo canadiense y comentarista en los campos de aprendizaje en línea y nuevos medios de comunicación. Downes ha explorado y promovido el uso educativo de las computadoras y de las tecnologías en línea, desde 1995.
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Teoría del caos
La teoría del caos es la rama de la matemática, la física y otras ciencias (biología, meteorología, economía, entre ellas) que trata ciertos tipos de sistemas complejos y sistemas dinámicos no lineales muy sensibles a las variaciones en las condiciones iniciales.
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