Redes y cognición; abordando la mente extendida en ambientes conectivistas de aprendizaje con inteligencia artificial

  • José Manuel Sánchez Sordo | Universidad Nacional Autónoma de México | FES-Iztacala |
  • Eduardo Abel Peñalosa Castro | Universidad Nacional Autónoma de México |
  • María Georgina Cárdenas López | Universidad Nacional Autónoma de México | Facultad de Psicología |
  • Fabiola Miroslaba Villalobos Castaldi | Universidad Nacional Autónoma de México | Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas |
Palabras clave: Inteligencia artificial, conectivismo, cognición, tecnología, aprendizaje

Resumen

La mente extendida comprende a la cognición como compartida entre componentes biológicos y no biológicos (Clark, 2011), y supone la integración de herramientas como parte de la misma. Dentro de esa línea en lo educativo, el Conectivismo (Siemens, 2006), es una teoría que integra redes y autoorganización, así como cognición extendida y plantea al conocimiento como distribuido en una red online. Por consiguiente, el aprendizaje (Downes, 2011), es la habilidad de construir y navegar esas redes. Objetivo: Describir cómo ocurre la cognición extendida en internet y utilizando un sistema desarrollado desde el Conectivismo. Método: muestra (n=336). Se aplicaron cuestionarios sobre el uso de internet para el aprendizaje, se construyó un sistema y se ofertó un curso para conocer las actividades de aprendizaje de los participantes. Para analizar los datos se utilizaron algoritmos de inteligencia artificial. Resultados: Con el algoritmo J48 (niveles ROC de 0.96) se encontraron 35 patrones que clasifican las estrategias de aprendizaje en línea que permiten inferir cómo extienden sus procesos cognitivos los participantes. Con la aplicación del algoritmo K-means, se obtuvieron clústeres con diferencias relevantes entre si sobre las características de los sujetos y su percepción en torno a la extensión de la cognición en redes. De igual modo se encontraron patrones de uso del entorno desarrollado que permiten hacer predicciones de su utilización. Conclusión: Los patrones obtenidos muestran cómo las personas extienden sus procesos cognitivos para aprender en línea. Siendo la aplicación de inteligencia artificial un modelo innovador que permitió descubrir conocimiento a partir de los datos.

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Biografía del autor/a

José Manuel Sánchez Sordo , | Universidad Nacional Autónoma de México | FES-Iztacala |
Doctor en Psicología Educativa y del Desarrollo por la UNAM. Profesor de asignatura en la FES Iztacala-UNAM en el área de Procesos estadísticos y Metodología de la investigación de la carrera de Psicología (presencial) y tutor de los módulos de Neurociencias y Evaluación Psicológica (SUAyED).
Eduardo Abel Peñalosa Castro, | Universidad Nacional Autónoma de México |
Doctor en Psicología educativa y del desarrollo por la Universidad Nacional Autónoma de México. Actualmente es rector general de la Universidad Autónoma Metropolitana.
María Georgina Cárdenas López, | Universidad Nacional Autónoma de México | Facultad de Psicología |
Tutor adjunto de la investigación doctoral “Redes y cognición. Abordando la mente extendida en ambientes digitales de aprendizaje”.
Fabiola Miroslaba Villalobos Castaldi, | Universidad Nacional Autónoma de México | Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas |
Tutor externo de la investigación doctoral “Redes y cognición. Abordando la mente extendida en ambientes digitales de aprendizaje
Publicado
2019-06-14
Cómo citar
Sánchez Sordo , J. M., Peñalosa Castro, E. A., Cárdenas López, M. G., & Villalobos Castaldi, F. M. (2019). Redes y cognición; abordando la mente extendida en ambientes conectivistas de aprendizaje con inteligencia artificial. Revista Digital Internacional De Psicología Y Ciencia Social, 5(1), 37-59. https://doi.org/10.22402/j.rdipycs.unam.5.1.2019.176.37-59