Este documento trata sobre la educación a distancia. Explica las características de la educación a distancia, incluyendo sus ventajas y desventajas. También describe las diferentes generaciones de educación a distancia y los roles involucrados en este tipo de educación. Por último, discute brevemente la educación semipresencial y la educación a distancia en Hispanoamérica y España.

1. Enseñanza Mesclada
A distancia

2. Índice general
1 Algoritmo 1
1.1 Definición formal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Medios de expresión de un algoritmo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.1 Diagrama de flujo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.2 Pseudocódigo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.3 Sistemas formales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.4 Implementación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.5 Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.6 Estructuras secuenciales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 Algoritmos como funciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4 Análisis de algoritmos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.5 Ejemplo de algoritmo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.5.1 Descripción de alto nivel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.5.2 Descripción formal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.5.3 Implementación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.6 Véase también . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.6.1 Tipos de algoritmos según su función . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.6.2 Técnicas de diseño de algoritmos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.6.3 Temas relacionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.6.4 Disciplinas relacionadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.7 Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.8 Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.9 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2 Computación cuántica 7
2.1 Origen de la computación cuántica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2 Problemas de la computación cuántica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3 Hardware para computación cuántica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3.1 Condiciones a cumplir . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3.2 Candidatos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.4 Software para computación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.4.1 Algoritmos cuánticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.4.2 Modelos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
i

3. ii ÍNDICE GENERAL
2.4.3 Complejidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.4.4 Problemas propuestos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.5 Cronología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.5.1 Años 80 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.5.2 Años 90 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.5.3 Año 2000 hasta ahora . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.6 Véase también . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.7 Notas y referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.8 Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.9 Bibliografía complementaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.10 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3 Computadora óptica 13
3.1 Componentes ópticos para la computadora digital binaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.2 Ideas falsas, retos y perspectivas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.3 Véase también . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.4 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4 Ciencias de la computación 15
4.1 Historia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4.1.1 Mayores logros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
4.2 Filosofía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.2.1 Nombre del campo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.3 Campos de las ciencias de la computación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.3.1 Métodos formales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.3.2 Ciencias de la computación aplicadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.4 Relación con otros campos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
4.5 Véase también . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
4.6 Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4.7 Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
4.8 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
5 Educación a distancia 25
5.1 Características . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
5.1.1 Beneficios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
5.2 Ventajas y desventajas de la educación a distancia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
5.2.1 Ventajas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
5.2.2 Desventajas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
5.3 Generaciones de la Educación a Distancia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
5.4 La relación telemática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
5.5 Roles en la educación a distancia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
5.6 Educación semipresencial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

4. ÍNDICE GENERAL iii
5.6.1 Ventajas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.6.2 Desventajas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.7 Educación a distancia en Hispanoamérica y España . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.8 Biblioteca Virtual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.9 Véase también . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.10 Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.11 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
5.11.1 Publicaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
5.11.2 Universidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
6 Tecnologías de la información y la comunicación 32
6.1 Historia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
6.2 Un concepto nuevo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
6.3 Las tecnologías . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
6.3.1 Las redes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
6.3.2 Los terminales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
6.3.3 Consolas de juego . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
6.3.4 Servicios en las TIC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
6.3.5 Nueva generación de servicios TIC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.3.6 Blogs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.3.7 Impacto y evolución de los servicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.4 Papel de las TIC en la empresa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.5 Límites de la inversión en las TIC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
6.6 Efectos de las TIC en la opinión pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
6.7 Apertura de los países a las TIC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
6.8 Lo que abarca el concepto de “nuevas tecnologías” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
6.9 Véase también . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
6.10 Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
6.11 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
6.12 Origen del texto y las imágenes, colaboradores y licencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
6.12.1 Texto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
6.12.2 Imágenes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
6.12.3 Licencia del contenido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

5. Capítulo 1
Algoritmo
La lámpara
no funciona
¿Está
enchufada?
¿Foco
quemado?
Comprar
nueva lámpara
No
Reemplazar
el foco
Enchufarla
Sí
No
Sí
Los diagramas de flujo sirven para representar algoritmos de
manera gráfica.
En matemáticas, lógica, ciencias de la computación y dis-
ciplinas relacionadas, un algoritmo (del griego y latín,
dixit algorithmus y éste a su vez del matemático persa Al-
Juarismi[1]
) es un conjunto prescrito de instrucciones o
reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permite rea-
lizar una actividad mediante pasos sucesivos que no gene-
ren dudas a quien deba realizar dicha actividad.[2]
Dados
un estado inicial y una entrada, siguiendo los pasos sucesi-
vos se llega a un estado final y se obtiene una solución. Los
algoritmos son el objeto de estudio de la algoritmia.[1]
En la vida cotidiana, se emplean algoritmos frecuente-
mente para resolver problemas. Algunos ejemplos son los
manuales de usuario, que muestran algoritmos para usar
un aparato, o las instrucciones que recibe un trabajador
por parte de su patrón. Algunos ejemplos en matemática
son el algoritmo de multiplicación, para calcular el pro-
ducto, el algoritmo de la división para calcular el cocien-
te de dos números, el algoritmo de Euclides para obtener
el máximo común divisor de dos enteros positivos, o el
método de Gauss para resolver un sistema de ecuaciones
lineales.
1.1 Definición formal
En general, no existe ningún consenso definitivo en cuan-
to a la definición formal de algoritmo. Muchos autores
los señalan como listas de instrucciones para resolver un
cálculo o un problema abstracto, es decir, que un número
finito de pasos convierten los datos de un problema (en-
trada) en una solución (salida).[1][2][3][4][5][6]
Sin embar-
go cabe notar que algunos algoritmos no necesariamente
tienen que terminar o resolver un problema en particular.
Por ejemplo, una versión modificada de la criba de Era-
tóstenes que nunca termine de calcular números primos
no deja de ser un algoritmo.[7]
A lo largo de la historia varios autores han tratado de
definir formalmente a los algoritmos utilizando modelos
matemáticos. Esto fue realizado por Alonzo Church en
1936 con el concepto de “calculabilidad efectiva” basa-
da en su cálculo lambda y por Alan Turing basándose en
la máquina de Turing. Los dos enfoques son equivalen-
tes, en el sentido en que se pueden resolver exactamente
los mismos problemas con ambos enfoques.[8][9]
Sin em-
bargo, estos modelos están sujetos a un tipo particular de
datos como son números, símbolos o gráficas mientras
que, en general, los algoritmos funcionan sobre una vasta
cantidad de estructuras de datos.[3][1]
En general, la parte
común en todas las definiciones se puede resumir en las
siguientes tres propiedades siempre y cuando no conside-
remos algoritmos paralelos:[7]
Tiempo secuencial. Un algoritmo funciona en
tiempo discretizado –paso a paso–, definiendo
así una secuencia de estados "computacionales"
por cada entrada válida (la entrada son los da-
tos que se le suministran al algoritmo antes de
comenzar).
Estado abstracto. Cada estado computacional
puede ser descrito formalmente utilizando una
estructura de primer orden y cada algoritmo es
1

6. 2 CAPÍTULO 1. ALGORITMO
independiente de su implementación (los algo-
ritmos son objetos abstractos) de manera que
en un algoritmo las estructuras de primer orden
son invariantes bajo isomorfismo.
Exploración acotada. La transición de un es-
tado al siguiente queda completamente deter-
minada por una descripción fija y finita; es de-
cir, entre cada estado y el siguiente solamente
se puede tomar en cuenta una cantidad fija y
limitada de términos del estado actual.
En resumen, un algoritmo es cualquier cosa que funcio-
ne paso a paso, donde cada paso se pueda describir sin
ambigüedad y sin hacer referencia a una computadora en
particular, y además tiene un límite fijo en cuanto a la
cantidad de datos que se pueden leer/escribir en un so-
lo paso. Esta amplia definición abarca tanto a algoritmos
prácticos como aquellos que solo funcionan en teoría, por
ejemplo el método de Newton y la eliminación de Gauss-
Jordan funcionan, al menos en principio, con números de
precisión infinita; sin embargo no es posible programar la
precisión infinita en una computadora, y no por ello dejan
de ser algoritmos.[10]
En particular es posible considerar
una cuarta propiedad que puede ser usada para validar la
tesis de Church-Turing de que toda función calculable se
puede programar en una máquina de Turing (o equivalen-
temente, en un lenguaje de programación suficientemente
general):[10]
Aritmetizabilidad. Solamente operaciones
innegablemente calculables están disponibles
en el paso inicial.
1.2 Medios de expresión de un al-
goritmo
Los algoritmos pueden ser expresados de muchas ma-
neras, incluyendo al lenguaje natural, pseudocódigo,
diagramas de flujo y lenguajes de programación entre
otros. Las descripciones en lenguaje natural tienden a ser
ambiguas y extensas. El usar pseudocódigo y diagramas
de flujo evita muchas ambigüedades del lenguaje natural.
Dichas expresiones son formas más estructuradas para re-
presentar algoritmos; no obstante, se mantienen indepen-
dientes de un lenguaje de programación específico.
La descripción de un algoritmo usualmente se hace en tres
niveles:
1. Descripción de alto nivel. Se establece el proble-
ma, se selecciona un modelo matemático y se expli-
ca el algoritmo de manera verbal, posiblemente con
ilustraciones y omitiendo detalles.
2. Descripción formal. Se usa pseudocódigo para des-
cribir la secuencia de pasos que encuentran la solu-
ción.
3. Implementación. Se muestra el algoritmo expresa-
do en un lenguaje de programación específico o al-
gún objeto capaz de llevar a cabo instrucciones.
También es posible incluir un teorema que demuestre que
el algoritmo es correcto, un análisis de complejidad o am-
bos.
1.2.1 Diagrama de flujo
Diagrama de flujo que expresa un algoritmo para calcular la raíz
cuadrada de un número x
Los diagramas de flujo son descripciones gráficas de algo-
ritmos; usan símbolos conectados con flechas para indicar
la secuencia de instrucciones y están regidos por ISO.
Los diagramas de flujo son usados para representar al-
goritmos pequeños, ya que abarcan mucho espacio y su
construcción es laboriosa. Por su facilidad de lectura son
usados como introducción a los algoritmos, descripción
de un lenguaje y descripción de procesos a personas aje-
nas a la computación.
1.2.2 Pseudocódigo
El pseudocódigo (falso lenguaje, el prefijo pseudo signifi-
ca falso) es una descripción de alto nivel de un algoritmo
que emplea una mezcla de lenguaje natural con algunas
convenciones sintácticas propias de lenguajes de progra-
mación, como asignaciones, ciclos y condicionales, aun-

7. 1.3. ALGORITMOS COMO FUNCIONES 3
que no está regido por ningún estándar. Es utilizado para
describir algoritmos en libros y publicaciones científicas,
y como producto intermedio durante el desarrollo de un
algoritmo, como los diagramas de flujo, aunque presentan
una ventaja importante sobre estos, y es que los algorit-
mos descritos en pseudocódigo requieren menos espacio
para representar instrucciones complejas.
El pseudocódigo está pensado para facilitar a las perso-
nas el entendimiento de un algoritmo, y por lo tanto pue-
de omitir detalles irrelevantes que son necesarios en una
implementación. Programadores diferentes suelen utili-
zar convenciones distintas, que pueden estar basadas en la
sintaxis de lenguajes de programación concretos. Sin em-
bargo, el pseudocódigo, en general, es comprensible sin
necesidad de conocer o utilizar un entorno de programa-
ción específico, y es a la vez suficientemente estructurado
para que su implementación se pueda hacer directamente
a partir de él.
Así el pseudocódigo cumple con las funciones antes men-
cionadas para representar algo abstracto los protocolos
son los lenguajes para la programación. Busque fuentes
más precisas para tener mayor comprensión del tema.
1.2.3 Sistemas formales
La teoría de autómatas y la teoría de funciones recur-
sivas proveen modelos matemáticos que formalizan el
concepto de algoritmo. Los modelos más comunes son
la máquina de Turing, máquina de registro y funciones
μ-recursivas. Estos modelos son tan precisos como un
lenguaje máquina, careciendo de expresiones coloquiales
o ambigüedad, sin embargo se mantienen independien-
tes de cualquier computadora y de cualquier implemen-
tación.
1.2.4 Implementación
Muchos algoritmos son ideados para implementarse en
un programa. Sin embargo, los algoritmos pueden ser im-
plementados en otros medios, como una red neuronal, un
circuito eléctrico o un aparato mecánico y eléctrico. Al-
gunos algoritmos inclusive se diseñan especialmente para
implementarse usando lápiz y papel. El algoritmo de mul-
tiplicación tradicional, el algoritmo de Euclides, la criba
de Eratóstenes y muchas formas de resolver la raíz cua-
drada son sólo algunos ejemplos.
1.2.5 Variables
Son elementos que toman valores específicos de un tipo
de datos concreto. La declaración de una variable puede
realizarse comenzando con var. Principalmente, existen
dos maneras de otorgar valores iniciales a variables:
1. Mediante una sentencia de asignación.
2. Mediante un procedimiento de entrada de datos (por
ejemplo: 'read').
Ejemplo:
... i:=1; read(n); while i < n do begin (* cuerpo del bucle
*) i := i + 1 end; ...
1.2.6 Estructuras secuenciales
La estructura secuencial es aquella en la que una acción
sigue a otra en secuencia. Las operaciones se suceden de
tal modo que la salida de una es la entrada de la siguiente
y así sucesivamente hasta el fin del proceso. La asignación
de esto consiste, en el paso de valores o resultados a una
zona de la memoria. Dicha zona será reconocida con el
nombre de la variable que recibe el valor. La asignación
se puede clasificar de la siguiente forma:
1. Simples: Consiste en pasar un valor constante a una
variable (a ← 15)
2. Contador: Consiste en usarla como un verificador
del número de veces que se realiza un proceso (a ←
a + 1)
3. Acumulador: Consiste en usarla como un sumador
en un proceso (a ← a + b)
4. De trabajo: Donde puede recibir el resultado de una
operación matemática que involucre muchas varia-
bles (a ← c + b*1/2).
Un ejemplo de estructura secuencial, como obtener el
área de un triángulo:
Inicio ... float b, h, a; printf(“Diga la base”); scanf("%f”,
&b); printf(“Diga la altura”); scanf("%f”, &h); a =
(b*h)/2; printf(“El área del triángulo es %f”, a) ... Fin
1.3 Algoritmos como funciones
Esquemática de un algoritmo solucionando un problema de ciclo
hamiltoniano.
Un algoritmo se puede concebir como una función que
transforma los datos de un problema (entrada) en los da-
tos de una solución (salida). Más aun, los datos se pueden
representar a su vez como secuencias de bits, y en general,
de símbolos cualesquiera.[1][9][11]
Como cada secuencia
de bits representa a un número natural (véase Sistema bi-
nario), entonces los algoritmos son en esencia funciones
de los números naturales en los números naturales que sí
se pueden calcular. Es decir que todo algoritmo calcula

8. 4 CAPÍTULO 1. ALGORITMO
una función f : N → N donde cada número natural es la
codificación de un problema o de una solución.
En ocasiones los algoritmos son susceptibles de nunca ter-
minar, por ejemplo, cuando entran a un bucle infinito.
Cuando esto ocurre, el algoritmo nunca devuelve ningún
valor de salida, y podemos decir que la función queda
indefinida para ese valor de entrada. Por esta razón se
considera que los algoritmos son funciones parciales, es
decir, no necesariamente definidas en todo su dominio de
definición.
Cuando una función puede ser calculada por medios algo-
rítmicos, sin importar la cantidad de memoria que ocu-
pe o el tiempo que se tarde, se dice que dicha función
es computable. No todas las funciones entre secuencias
datos son computables. El problema de la parada es un
ejemplo.
1.4 Análisis de algoritmos
Como medida de la eficiencia de un algoritmo, se suelen
estudiar los recursos (memoria y tiempo) que consume
el algoritmo. El análisis de algoritmos se ha desarrollado
para obtener valores que de alguna forma indiquen (o es-
pecifiquen) la evolución del gasto de tiempo y memoria
en función del tamaño de los valores de entrada.
El análisis y estudio de los algoritmos es una disciplina de
las ciencias de la computación y, en la mayoría de los ca-
sos, su estudio es completamente abstracto sin usar nin-
gún tipo de lenguaje de programación ni cualquier otra
implementación; por eso, en ese sentido, comparte las ca-
racterísticas de las disciplinas matemáticas. Así, el aná-
lisis de los algoritmos se centra en los principios básicos
del algoritmo, no en los de la implementación particular.
Una forma de plasmar (o algunas veces “codificar”) un
algoritmo es escribirlo en pseudocódigo o utilizar un len-
guaje muy simple tal como Lexico, cuyos códigos pueden
estar en el idioma del programador.
Algunos escritores restringen la definición de algoritmo
a procedimientos que deben acabar en algún momento,
mientras que otros consideran procedimientos que po-
drían ejecutarse eternamente sin pararse, suponiendo el
caso en el que existiera algún dispositivo físico que fue-
ra capaz de funcionar eternamente. En este último caso,
la finalización con éxito del algoritmo no se podría defi-
nir como la terminación de este con una salida satisfac-
toria, sino que el éxito estaría definido en función de las
secuencias de salidas dadas durante un periodo de vida
de la ejecución del algoritmo. Por ejemplo, un algoritmo
que verifica que hay más ceros que unos en una secuencia
binaria infinita debe ejecutarse siempre para que pueda
devolver un valor útil. Si se implementa correctamente,
el valor devuelto por el algoritmo será válido, hasta que
evalúe el siguiente dígito binario. De esta forma, mien-
tras evalúa la siguiente secuencia podrán leerse dos tipos
de señales: una señal positiva (en el caso de que el nú-
mero de ceros sea mayor que el de unos) y una negativa
en caso contrario. Finalmente, la salida de este algoritmo
se define como la devolución de valores exclusivamente
positivos si hay más ceros que unos en la secuencia y, en
cualquier otro caso, devolverá una mezcla de señales po-
sitivas y negativas.
1.5 Ejemplo de algoritmo
El problema consiste en encontrar el máximo de un con-
junto de números. Para un ejemplo más complejo véase
Algoritmo de Euclides.
1.5.1 Descripción de alto nivel
Dado un conjunto finito C de números, se tiene el pro-
blema de encontrar el número más grande. Sin pérdi-
da de generalidad se puede asumir que dicho conjunto
no es vacío y que sus elementos están numerados como
c0, c1, . . . , cn .
Es decir, dado un conjunto C = {c0, c1, . . . , cn} se pide
encontrar m tal que x ≤ m para todo elemento x que
pertenece al conjunto C .
Para encontrar el elemento máximo, se asume que el pri-
mer elemento ( c0 ) es el máximo; luego, se recorre el
conjunto y se compara cada valor con el valor del má-
ximo número encontrado hasta ese momento. En el caso
que un elemento sea mayor que el máximo, se asigna su
valor al máximo. Cuando se termina de recorrer la lista,
el máximo número que se ha encontrado es el máximo de
todo el conjunto.
1.5.2 Descripción formal
El algoritmo puede ser escrito de una manera más formal
en el siguiente pseudocódigo:
Sobre la notación:
• "←" representa una asignación: m ← x significa que
la variable m toma el valor de x ;
• "devolver" termina el algoritmo y devuelve el valor
a su derecha (en este caso, el máximo de C ).
1.5.3 Implementación
En lenguaje C++:
int max(int c[], int n) { int i, m = c[0]; for (i = 1; i < n;
i++) if (c[i] > m) m = c[i]; return m; }

9. 1.7. REFERENCIAS 5
1.6 Véase también
1.6.1 Tipos de algoritmos según su función
• Algoritmo de ordenamiento
• Algoritmo de búsqueda
1.6.2 Técnicas de diseño de algoritmos
• Algoritmos voraces (greedy): seleccionan los ele-
mentos más prometedores del conjunto de candida-
tos hasta encontrar una solución. En la mayoría de
los casos la solución no es óptima.
• Algoritmos paralelos: permiten la división de un
problema en subproblemas de forma que se puedan
ejecutar de forma simultánea en varios procesado-
res.
• Algoritmos probabilísticos: algunos de los pasos de
este tipo de algoritmos están en función de valores
pseudoaleatorios.
• Algoritmos determinísticos: el comportamiento del
algoritmo es lineal: cada paso del algoritmo tiene
únicamente un paso sucesor y otro antecesor.
• Algoritmos no determinísticos: el comportamiento
del algoritmo tiene forma de árbol y a cada paso del
algoritmo puede bifurcarse a cualquier número de
pasos inmediatamente posteriores, además todas las
ramas se ejecutan simultáneamente.
• Divide y vencerás: dividen el problema en subcon-
juntos disjuntos obteniendo una solución de cada
uno de ellos para después unirlas, logrando así la so-
lución al problema completo.
• Metaheurísticas: encuentran soluciones aproxima-
das (no óptimas) a problemas basándose en un cono-
cimiento anterior (a veces llamado experiencia) de
los mismos.
• Programación dinámica: intenta resolver problemas
disminuyendo su coste computacional aumentando
el coste espacial.
• Ramificación y acotación: se basa en la construcción
de las soluciones al problema mediante un árbol im-
plícito que se recorre de forma controlada encon-
trando las mejores soluciones.
• Vuelta atrás (backtracking): se construye el espa-
cio de soluciones del problema en un árbol que se
examina completamente, almacenando las solucio-
nes menos costosas.
1.6.3 Temas relacionados
• Cota inferior asintótica
• Cota ajustada asintótica
• Complejidad computacional
• Diagramas de flujo
• Diagrama Nassi-Shneiderman
• Máquina de Turing
1.6.4 Disciplinas relacionadas
• Ciencias de la Computación
• Análisis de algoritmos
• Complejidad computacional
• Informática
• Inteligencia artificial
• Investigación operativa
• Matemáticas
• Programación
1.7 Referencias
[1] Brassard, Gilles; Bratley, Paul (1997). Fundamentos
de Algoritmia. Madrid: PRENTICE HALL. ISBN 84-
89660-00-X.
[2] Real Academia Española. Diccionario de la lengua espa-
ñola "Conjunto ordenado y finito de operaciones que per-
mite hallar la solución de un problema."
[3] Cormen, Thomas; Leiserson, Charles; Rivest, Ronald;
Stein, Clifford (2009). Introduction to algorithms. Cam-
bridge, Massachusetts: The MIT Press. ISBN 978-0-262-
53305-8.
[4] Ralph P. Grimaldi (1998). «Propiedades de los números
enteros: Inducción matemática». Matemáticas Discreta y
Combinatoria. México: Addison Wesley Longman de Mé-
xico. ISBN 968-444-324-2.
[5] Johnsonbaugh, Richard (2005). «Introducción a la teoría
de números». Matemáticas Discretas. México: PEARSON
EDUCACIÓN. ISBN 970-26-0637-3.
[6] Carl Reynolds & Paul Tymann (2008). Schaum’s Outli-
ne of Principles of Computer Science. McGraw-Hill. ISBN
978-0-07-146051-4.
[7] Gurevich, Yuri (2000). «Sequential Abstract State Machi-
nes capture Sequential Algorithms». ACM Transactions
on Computational Logic 1 (1). ISSN 1529-3785, 77-111.

10. 6 CAPÍTULO 1. ALGORITMO
[8] John E. Savage (1987). The Complexity of Computing.
Krieger Publishing Co. ISBN 089874833X.
[9] Sipser, Michael (2005). Introduction to the Theory of
Computation (2 edición). Course Technology. ISBN 978-
0534950972.
[10] Nachum Dershowitz & Yuri Gurevich (2008). «A na-
tural axiomatization of computability and proof of
Church’s Thesis». Bulletin of Symbolic Logic 14 (3). ISSN
10798986, 299-350.
[11] Kelley, Dean (1995). Teoría de Autómatas y Lenguajes
Formales. Prentice Hall. ISBN 0-13-497777-7.
1.8 Bibliografía
• Aho, A. The Design and Analysis of Computer Algo-
rithms
• Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L. y
Stein, C. Introduction to Algorithms (2nd ed.)
• Brassard, G. y P. Bratley. Fundamentos de Algorit-
mia, (ISBN 848966000X)
• Knuth, D. E. The Art of Computer Programming,
[quien fue también, el creador del TeX]
• Mamber, U. Introduction to Algorithms. A Creative
Approach
• Sedgewick, R. Algorithms in C (3r ed) (también exis-
ten versiones en C++ y Java)
1.9 Enlaces externos
Wikilibros
• Wikilibros alberga un libro o manual sobre
Algoritmia.
• Wikcionario tiene definiciones y otra informa-
ción sobre algoritmo.Wikcionario
• Algoritmos para principiantes
• Portal de algoritmia
• Técnicas de Diseño de Algoritmos manual que ex-
plica y ejemplifica los distintos paradigmas de dise-
ño de algoritmos. Rosa Guerequeta y Antonio Va-
llecillo (profesores de la Universidad de Málaga).
• Transparencias de la asignatura “Esquemas Algorít-
micos”, Campos, J.
• Apuntes y problemas de Algorítmica por Domingo
Giménez Cánovas
• Curso de Diseño de Algoritmos de Carlos Pes

11. Capítulo 2
Computación cuántica
La esfera de Bloch es una representación de un qubit, el bloque
de construcción fundamental de los computadores cuánticos.
La computación cuántica es un paradigma de
computación distinto al de la computación clásica. Se
basa en el uso de qubits en lugar de bits, y da lugar
a nuevas puertas lógicas que hacen posible nuevos
algoritmos.
Una misma tarea puede tener diferente complejidad en
computación clásica y en computación cuántica, lo que
ha dado lugar a una gran expectación, ya que algunos pro-
blemas intratables pasan a ser tratables. Mientras que un
computador clásico equivale a una máquina de Turing,[1]
un computador cuántico equivale a una máquina de Tu-
ring cuántica.
2.1 Origen de la computación
cuántica
A medida que evoluciona la tecnología, aumenta la esca-
la de integración y caben más transistores en el mismo
espacio; así se fabrican microchips cada vez más peque-
ños, y es que, cuanto más pequeño es, mayor velocidad
de proceso alcanza el chip. Sin embargo, no podemos ha-
cer los chips infinitamente pequeños. Hay un límite en el
cual dejan de funcionar correctamente. Cuando se llega
a la escala de nanómetros, los electrones se escapan de
los canales por donde deben circular. A esto se le llama
efecto túnel.
Una partícula clásica, si se encuentra con un obstáculo,
no puede atravesarlo y rebota. Pero con los electrones,
que son partículas cuánticas y se comportan como ondas,
existe la posibilidad de que una parte de ellos pueda atra-
vesar las paredes si son demasiado finas; de esta manera la
señal puede pasar por canales donde no debería circular.
Por ello, el chip deja de funcionar correctamente.
En consecuencia, la computación digital tradicional no
tardaría en llegar a su límite, puesto que ya se ha llegado
a escalas de sólo algunas decenas de nanómetros. Surge
entonces la necesidad de descubrir nuevas tecnologías y
es ahí donde la computación cuántica entra en escena.
La idea de computación cuántica surge en 1981, cuando
Paul Benioff expuso su teoría para aprovechar las leyes
cuánticas en el entorno de la computación. En vez de tra-
bajar a nivel de voltajes eléctricos, se trabaja a nivel de
cuanto. En la computación digital, un bit sólo puede to-
mar dos valores: 0 ó 1. En cambio, en la computación
cuántica, intervienen las leyes de la mecánica cuántica,
y la partícula puede estar en superposición coherente:
puede ser 0, 1 y puede ser 0 y 1 a la vez (dos estados
ortogonales de una partícula subatómica). Eso permite
que se puedan realizar varias operaciones a la vez, según
el número de qubits.
El número de qubits indica la cantidad de bits que pue-
den estar en superposición. Con los bits convencionales,
si teníamos un registro de tres bits, había ocho valores po-
sibles y el registro sólo podía tomar uno de esos valores.
En cambio, si tenemos un vector de tres qubits, la partí-
cula puede tomar ocho valores distintos a la vez gracias
a la superposición cuántica. Así, un vector de tres qubits
permitiría un total de ocho operaciones paralelas. Como
cabe esperar, el número de operaciones es exponencial
con respecto al número de qubits.
Para hacerse una idea del gran avance, un computador
cuántico de 30 qubits equivaldría a un procesador con-
vencional de 10 teraflops (10 millones de millones de ope-
raciones en coma flotante por segundo), cuando actual-
7

12. 8 CAPÍTULO 2. COMPUTACIÓN CUÁNTICA
mente las computadoras trabajan en el orden de gigaflops
(miles de millones de operaciones).
2.2 Problemas de la computación
cuántica
Uno de los obstáculos principales para la computación
cuántica es el problema de la decoherencia cuántica, que
causa la pérdida del carácter unitario (y, más específica-
mente, la reversibilidad) de los pasos del algoritmo cuán-
tico. Los tiempos de decoherencia para los sistemas can-
didatos, en particular el tiempo de relajación transversal
(en la terminología usada en la tecnología de resonan-
cia magnética nuclear e imaginería por resonancia mag-
nética) está típicamente entre nanosegundos y segundos,
a temperaturas bajas. Las tasas de error son típicamen-
te proporcionales a la razón entre tiempo de operación
frente a tiempo de decoherencia, de forma que cualquier
operación debe ser completada en un tiempo mucho más
corto que el tiempo de decoherencia. Si la tasa de error es
lo bastante baja, es posible usar eficazmente la corrección
de errores cuántica, con lo cual sí serían posibles tiempos
de cálculo más largos que el tiempo de decoherencia y, en
principio, arbitrariamente largos. Se cita con frecuencia
una tasa de error límite de 10−4
, por debajo de la cual se
supone que sería posible la aplicación eficaz de la correc-
ción de errores cuánticos.
Otro de los problemas principales es la escalabilidad,
especialmente teniendo en cuenta el considerable incre-
mento en qubits necesarios para cualquier cálculo que im-
plica la corrección de errores. Para ninguno de los siste-
mas actualmente propuestos es trivial un diseño capaz de
manejar un número lo bastante alto de qubits para resol-
ver problemas computacionalmente interesantes hoy en
día.
2.3 Hardware para computación
cuántica
Aún no se ha resuelto el problema de qué hardware sería
el ideal para la computación cuántica. Se ha definido una
serie de condiciones que debe cumplir, conocida como la
lista de Di Vincenzo, y hay varios candidatos actualmente.
2.3.1 Condiciones a cumplir
• El sistema ha de poder inicializarse, esto es, llevarse
a un estado de partida conocido y controlado.
• Ha de ser posible hacer manipulaciones a los qubits
de forma controlada, con un conjunto de operacio-
nes que forme un conjunto universal de puertas ló-
gicas (para poder reproducir cualquier otra puerta
lógica posible).
• El sistema ha de mantener su coherencia cuántica a
lo largo del experimento.
• Ha de poder leerse el estado final del sistema, tras el
cálculo.
• El sistema ha de ser escalable: tiene que haber una
forma definida de aumentar el número de qubits, pa-
ra tratar con problemas de mayor coste computacio-
nal.
2.3.2 Candidatos
• Espines nucleares de moléculas en disolución, en un
aparato de RMN.
• Flujo eléctrico en SQUIDs.
• Iones suspendidos en vacío .
• Puntos cuánticos en superficies sólidas.
• Imanes moleculares en micro-SQUIDs.
• Computadora cuántica de Kane.
• Computación adiabática, basada en el teorema adia-
bático.
Procesadores
En 2004, científicos del Instituto de Física aplicada de la
Universidad de Bonn publicaron resultados sobre un re-
gistro cuántico experimental. Para ello utilizaron átomos
neutros que almacenan información cuántica, por lo que
son llamados qubits por analogía con los bits. Su objeti-
vo actual es construir una puerta cuántica, con lo cual se
tendrían los elementos básicos que constituyen los proce-
sadores, que son el corazón de los computadores actuales.
Cabe destacar que un chip de tecnología VLSI contiene
actualmente más de 100.000 puertas, de manera que su
uso práctico todavía se presenta en un horizonte lejano.
Transmisión de datos
Científicos de los laboratorios Max Planck y Niels Bohr
publicaron, en noviembre de 2005, en la revista Nature,
resultados sobre la transmisión de información cuánti-
ca, usando la luz como vehículo, a distancias de 100
km[cita requerida]
. Los resultados dan niveles de éxito en las
transmisiones del 70%, lo que representa un nivel de ca-
lidad que permite utilizar protocolos de transmisión con
autocorrección.
Actualmente se trabaja en el diseño de repetidores, que
permitirían transmitir información a distancias mayores
a las ya alcanzadas.

13. 2.5. CRONOLOGÍA 9
2.4 Software para computación
2.4.1 Algoritmos cuánticos
Los algoritmos cuánticos se basan en un margen de error
conocido en las operaciones de base y trabajan reducien-
do el margen de error a niveles exponencialmente peque-
ños, comparables al nivel de error de las máquinas actua-
les.
• Algoritmo de Shor
• Algoritmo de Grover
• Algoritmo de Deutsch-Jozsa
2.4.2 Modelos
• Computadora cuántica de Benioff
• Computadora cuántica de Feynman
• Computadora cuántica de Deutsch
2.4.3 Complejidad
La clase de complejidad BQP estudia el costo de los al-
goritmos cuánticos con bajo margen de error.
2.4.4 Problemas propuestos
Se ha sugerido el uso de la computación cuántica como
alternativa superior a la computación clásica para varios
problemas, entre ellos:
• Factorización de números enteros
• Logaritmo discreto
• Simulación de sistemas cuánticos: Richard Feynman
conjeturó en 1982 que los ordenadores cuánticos se-
rían eficaces como simuladores universales de siste-
mas cuánticos, y en 1996 se demostró que la conje-
tura era correcta.[2]
2.5 Cronología
2.5.1 Años 80
A comienzos de la década de los 80, empezaron a sur-
gir las primeras teorías que apuntaban a la posibilidad de
realizar cálculos de naturaleza cuántica.
1981 - Paul Benioff
Las ideas esenciales de la computación cuántica surgie-
ron de la mente de Paul Benioff que trabajaba en el Ar-
gone National Laboratory en Illinois (EE. UU.). Teorizó
un ordenador tradicional (máquina de Turing) operando
con algunos principios de la mecánica cuántica.
1981-1982 Richard Feynman
El Dr. Richard Feynman, físico del California Institute
of Technology en California (EE. UU.) y ganador del
premio Nobel en 1965 realizó una ponencia durante el
“First Conference on the Physics of Computation” reali-
zado en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (EE.
UU.) Su charla, bajo el título de “Simulating Physics
With Computers” proponía el uso de fenómenos cuánti-
cos para realizar cálculos computacionales y exponía que
dada su naturaleza algunos cálculos de gran complejidad
se realizarían más rápidamente en un ordenador cuántico.
1985 - David Deutsch
Este físico israelí de la Universidad de Oxford, Inglaterra,
describió el primer computador cuántico universal, es de-
cir, capaz de simular cualquier otro computador cuánti-
co (principio de Church-Turing ampliado). De este modo
surgió la idea de que un computador cuántico podría eje-
cutar diferentes algoritmos cuánticos.
2.5.2 Años 90
En esta época la teoría empezó a plasmarse en la prác-
tica: aparecieron los primeros algoritmos cuánticos, las
primeras aplicaciones cuánticas y las primeras máquinas
capaces de realizar cálculos cuánticos.
1993 - Dan Simon
Desde el departamento de investigación de Microsoft
(Microsoft Research), surgió un problema teórico que de-
mostraba la ventaja práctica que tendría un computador
cuántico frente a uno tradicional.
Comparó el modelo de probabilidad clásica con el modelo
cuántico y sus ideas sirvieron como base para el desarrollo
de algunos algoritmos futuros (como el de Shor).
1993 - Charles Benett
Este trabajador del centro de investigación de IBM en
Nueva York descubrió el teletransporte cuántico y que
abrió una nueva vía de investigación hacia el desarrollo
de comunicaciones cuánticas.
1994-1995 Peter Shor
Este científico estadounidense de AT&T Bell Laborato-
ries definió el algoritmo que lleva su nombre y que per-
mite calcular los factores primos de números a una velo-
cidad mucho mayor que en cualquier computador tradi-
cional. Además su algoritmo permitiría romper muchos
de los sistemas de criptografía utilizados actualmente. Su
algoritmo sirvió para demostrar a una gran parte de la co-
munidad científica que observaba incrédula las posibili-
dades de la computación cuántica, que se trataba de un

14. 10 CAPÍTULO 2. COMPUTACIÓN CUÁNTICA
campo de investigación con un gran potencial. Además,
un año más tarde, propuso un sistema de corrección de
errores en el cálculo cuántico.
1996 - Lov Grover
Inventó el algoritmo de búsqueda de datos que lleva su
nombre "Algoritmo de Grover". Aunque la aceleración
conseguida no es tan drástica como en los cálculos facto-
riales o en simulaciones físicas, su rango de aplicaciones
es mucho mayor. Al igual que el resto de algoritmos cuán-
ticos, se trata de un algoritmo probabilístico con un alto
índice de acierto.
1997 - Primeros experimentos
En 1997 se iniciaron los primeros experimentos prácticos
y se abrieron las puertas para empezar a implementar to-
dos aquellos cálculos y experimentos que habían sido des-
critos teóricamente hasta entonces. El primer experimen-
to de comunicación segura usando criptografía cuántica
se realiza con éxito a una distancia de 23 Km. Además se
realiza el primer teletransporte cuántico de un fotón.
1998 - 1999 Primeros Qbit
Investigadores de Los Álamos y el Instituto Tecnológi-
co de Massachusets consiguen propagar el primer Qbit a
través de una solución de aminoácidos. Supuso el primer
paso para analizar la información que transporta un Qbit.
Durante ese mismo año, nació la primera máquina de 2-
Qbit, que fue presentada en la Universidad de Berkeley,
California (EE. UU.) Un año más tarde, en 1999, en los
laboratorios de IBM-Almaden, se creó la primera máqui-
na de 3-Qbit y además fue capaz de ejecutar por primera
vez el algoritmo de búsqueda de Grover.
2.5.3 Año 2000 hasta ahora
2000 - Continúan los progresos
De nuevo IBM, dirigido por Isaac Chuang (Figura 4.1),
creó un computador cuántico de 5-Qbit capaz de ejecu-
tar un algoritmo de búsqueda de orden, que forma parte
del Algoritmo de Shor. Este algoritmo se ejecutaba en un
simple paso cuando en un computador tradicional reque-
riría de numerosas iteraciones. Ese mismo año, científi-
cos de Los Álamos National Laboratory (EE. UU.) anun-
ciaron el desarrollo de un computador cuántico de 7-Qbit.
Utilizando un resonador magnético nuclear se consiguen
aplicar pulsos electromagnéticos y permite emular la co-
dificación en bits de los computadores tradicionales.
2001 - El algoritmo de Shor ejecutado
IBM y la Universidad de Stanford, consiguen ejecutar por
primera vez el algoritmo de Shor en el primer computador
cuántico de 7-Qbit desarrollado en Los Álamos. En el ex-
perimento se calcularon los factores primos de 15, dando
el resultado correcto de 3 y 5 utilizando para ello 1018
moléculas, cada una de ellas con 7 átomos.
2005 - El primer Qbyte
El Instituto de “Quantum Optics and Quantum Informa-
tion” en la Universidad de Innsbruck (Austria) anunció
que sus científicos habían creado el primer Qbyte, una
serie de 8 Qbits utilizando trampas de iones.
2006 - Mejoras en el control del cuanto
Científicos en Waterloo y Massachusetts diseñan métodos
para mejorar el control del cuanto y consiguen desarrollar
un sistema de 12-Qbits. El control del cuanto se hace cada
vez más complejo a medida que aumenta el número de
Qbits empleados por los computadores.
2007 - D-Wave
La empresa canadiense D-Wave Systems había supues-
tamente presentado el 13 de febrero de 2007 en Silicon
Valley, una primera computadora cuántica comercial de
16-qubits de propósito general; luego la misma compañía
admitió que tal máquina, llamada Orion, no es realmente
una computadora cuántica, sino una clase de máquina de
propósito general que usa algo de mecánica cuántica para
resolver problemas.[cita requerida]
2007 - Bus cuántico
En septiembre de 2007, dos equipos de investigación es-
tadounidenses, el National Institute of Standards (NIST)
de Boulder y la Universidad de Yale en New Haven con-
siguieron unir componentes cuánticos a través de super-
conductores.
De este modo aparece el primer bus cuántico, y este dis-
positivo además puede ser utilizado como memoria cuán-
tica, reteniendo la información cuántica durante un cor-
to espacio de tiempo antes de ser transferido al siguiente
dispositivo.
2008 - Almacenamiento
Según la Fundación Nacional de Ciencias (NSF) de los
EE. UU., un equipo de científicos consiguió almacenar
por primera vez un Qubit en el interior del núcleo de un
átomo de fósforo, y pudieron hacer que la información
permaneciera intacta durante 1,75 segundos. Este perio-
do puede ser expansible mediante métodos de corrección
de errores, por lo que es un gran avance en el almacena-
miento de información.

15. 2.7. NOTAS Y REFERENCIAS 11
2009 - Procesador cuántico de estado sólido
El equipo de investigadores estadounidense dirigido por
el profesor Robert Schoelkopf, de la Universidad de Ya-
le, que ya en 2007 había desarrollado el Bus cuántico,
crea ahora el primer procesador cuántico de estado sóli-
do, mecanismo que se asemeja y funciona de forma si-
milar a un microprocesador convencional, aunque con la
capacidad de realizar sólo unas pocas tareas muy simples,
como operaciones aritméticas o búsquedas de datos.
Para la comunicación en el dispositivo, esta se realiza me-
diante fotones que se desplazan sobre el bus cuántico, cir-
cuito electrónico que almacena y mide fotones de micro-
ondas, aumentando el tamaño de un átomo artificialmen-
te.
2011 - Primera computadora cuántica vendida
La primera computadora cuántica comercial es vendi-
da por la empresa D-Wave Systems, fundada en 1999 a
Lockheed Martin, por 10 millones de dólares.[3]
2012 - Avances en chips cuánticos
IBM anuncia que ha creado un chip lo suficientemente
estable como para permitir que la informática cuántica
llegue a hogares y empresas. Se estima que en unos 10
o 12 años se puedan estar comercializando los primeros
sistemas cuánticos.[4]
2013 - Computadora cuántica más rápida que un
computador convencional
En abril la empresa D-Wave Systems lanza el nuevo
computador cuántico D-Wave Two el cual es 500000 ve-
ces superior a su antecesor D-Wave One, con un poder
de cálculo de 439 qubits. Realmente el D-Wave Two tuvo
graves problemas finalmente, dado a que no tenía las me-
joras de procesamiento teóricas frente al D-Wave One[5]
Éste fue comparado con un computador basado en el mi-
croprocesador Intel Xeon E5-2690 a 2.9 GHz, teniendo
en cuenta que lo obteniendo, es decir, el resultado en pro-
medio de 4000 veces superior.[6]
2.6 Véase también
• Computación basada en ADN
• Criptografía cuántica
• Electrónica molecular
• Entrelazamiento cuántico
• Fotónica
• Intelligence Advanced Research Projects Activity
(IARPA)
• Simulador cuántico universal
• Teleportación cuántica
• Valletrónica
2.7 Notas y referencias
[1] Con la salvedad de que una máquina de Turing tiene me-
moria infinita.
[2] Lloyd, Seth (1996). «Universal Quantum Simulators».
Science 273: 1073–1078.
[3] World’s first commercial quantum computer sold to Lock-
heed Martin, 27 de mayo de 2011
[4] IBM shows off quantum computing advances, says prac-
tical qubit computers are close
[5]
[6] computer finally proves its faster than a conventional PC,
but only just
2.8 Bibliografía
• Ordenador cuántico universal y la tesis de
Church-Turing
• Deutsch, D. “Quantum Theory, the Church-
Turing Principle, and the Universal Quan-
tum Computer” Proc. Roy. Soc. Lond. A400
(1985) pp. 97–117.
• Uso de computadoras cuánticas para simular
sistemas cuánticos
• Feynman, R. P. “Simulating Physics with
Computers” International Journal of Theore-
tical Physics, Vol. 21 (1982) pp. 467–488.
• Computación Cuántica e Información Cuántica
• Nielsen, M. y Chuang, I. “Quantum Compu-
tation and Quantum Information” Cambridge
University Press (September, 2000), ISBN 0-
521-63503-9.
2.9 Bibliografía complementaria
• Agustín Rayo, «Computación cuántica», Investiga-
ción y Ciencia, 405, junio de 2010, págs. 92-93.

16. 12 CAPÍTULO 2. COMPUTACIÓN CUÁNTICA
• Mastriani, Mario (4 de septiembre de 2014).
Memorias matriciales correlacionadas cuánticas,
simples y mejoradas: una propuesta para su estudio y
simulación sobre GPGPU. p. 268. Consultado el 12
de septiembre de 2014.
2.10 Enlaces externos
• Frecuencias Cuánticas
• Wikimedia Commons alberga contenido multi-
media sobre Computación cuánticaCommons.
• Referencias generales
• Computación cuántica Escrito por Sergi Baila
• Computación cuántica Epistemowikia
• Qubit.org (Centre for Quantum Computation)
(en inglés)
• Institute for Quantum Computing (en inglés)
• Grupo de Información y Computación Cuán-
tica de la Universidad Politécnica de Madrid.
• Computación, Información y Criptografía
Cuántica en la Comunidad de Madrid (QUI-
TEMAD)
• QubitNews (en inglés)
• Qwiki (Wiki sobre Computación Cuántica)
(en inglés)
• Artículos sobre física cuántica (libre acceso)
(en inglés)
• Algunos tutoriales
• El ordenador Insuperable Artículo divulgativo
de David Deutsch.
• Informática Cuántica Historia, Modelos y Al-
goritmos.
• La Nación: Qubit x Qubit
• La Nación: Por qué Google y el Pentágono
quieren computadoras cuánticas
• La Nación: Microsoft apuesta a que la compu-
tación cuántica sea el próximo gran salto
• Compañías que desarrollan computadoras
cuánticas
• D-Wave Systems, Vancouver, BC, Canada
• IBM
• Patentes relacionadas con la computación cuán-
tica
• Algunas patentes concedidas relacionadas con
la computación cuántica
• Algunas patentes publicadas relacionadas con
la computación cuántica

17. Capítulo 3
Computadora óptica
Una computadora óptica es una computadora que usa
la luz en vez de la electricidad (es decir fotones en lugar
de electrones) para manipular, almacenar y transmitir da-
tos. Los fotones tienen propiedades físicas fundamenta-
les diferentes a las de los electrones, y los investigadores
han intentado hacer uso de estas propiedades, sobre todo
usando los principios básicos de la óptica, para producir
computadores con el desempeño y/o capacidades mayo-
res que los de los computadores electrónicos. La tecno-
logía de computadores ópticos todavía está en los prime-
ros tiempos: computadoras ópticas funcionales han sido
construidas en el laboratorio, pero ninguna ha progresado
más allá de la etapa del prototipo.
La mayoría de los proyectos de investigación se enfocan
en el reemplazo de los componentes de computadora ac-
tuales por equivalentes ópticos, dando por resultado un
sistema de computadora digital óptica que procesa da-
tos binarios. Este acercamiento parece ofrecer las mejo-
res perspectivas a corto plazo para la computación óp-
tica comercial, puesto que los componentes ópticos po-
drían ser integrados en los computadores tradicionales
para producir un híbrido óptico/electrónico. Otros pro-
yectos de investigación toman un acercamiento no tradi-
cional, intentando desarrollar enteramente nuevos méto-
dos de computar que no son físicamente posibles con la
electrónica.
3.1 Componentes ópticos para la
computadora digital binaria
El bloque de construcción fundamental de computado-
res electrónicos modernos es el transistor. Para substi-
tuir componentes electrónicos por los ópticos, es reque-
rido un “transistor óptico” equivalente. Esto es alcanzado
usando materiales con un índice de refracción no lineal.
En particular, existen materiales donde la intensidad de
la luz entrante afecta a la intensidad de la luz transmitida
a través del material, de una manera similar a la respues-
ta del voltaje en un transistor electrónico. Este efecto del
“transistor óptico” es usado para crear puertas de lógica,
que a su vez están ensamblados en los componentes de
alto nivel del CPU del computador.
3.2 Ideas falsas, retos y perspecti-
vas
Otra aclamada ventaja de la óptica es que puede reducir
el consumo de energía, pero, sobre distancias cortas, un
sistema de comunicación óptico típicamente usará más
energía que uno electrónico. Esto es porque el ruido de
disparo de un canal de comunicación óptico es mayor que
el ruido de Johnson-Nyquist (también conocido como rui-
do térmico) de un canal eléctrico, lo que en teoría de la in-
formación significa que requerimos más energía de señal
para alcanzar la misma capacidad de datos. Sin embargo,
sobre distancias más largas y a mayores velocidades de
datos, la pérdida en las líneas eléctricas es suficientemen-
te mayor que en las comunicaciones ópticas, las cuales
comparativamente usarán una cantidad de energía más
baja. A medida que se eleva la velocidad de datos de co-
municación, esta distancia llega a ser más corta y así la
perspectiva de usar la óptica en sistemas de cálculo llega
a ser más práctica.[cita requerida]
Un significativo desafío a la computación óptica es que
el cómputo es un proceso no lineal, en el cual múltiples
señales deben interactuar para computar la respuesta. La
luz, que es una onda electromagnética, solamente puede
interactuar con otra onda electromagnética en presencia
de los electrones en un material, y la fuerza de esta in-
teracción es mucho más débil para la luz de onda elec-
tromagnética, que para las señales electrónicas en una
computadora convencional. Esto da como resultado que
los elementos de procesamiento para una computadora
óptica requieren más energía y mayores dimensiones que
para una computadora electrónica convencional usando
transistores.[cita requerida]
3.3 Véase también
• Computadora
• Computadora electrónica
• Computadora mecánica
• Red neural óptica
13

18. 14 CAPÍTULO 3. COMPUTADORA ÓPTICA
3.4 Enlaces externos
• Optical Computer Architectures: The Application of
Optical Concepts to Next Generation Computers, Op-
tical Computer Architectures: The Application of Op-
tical Concepts to Next Generation Computers book by
Alastair D. McAulay (1999)
• BARROS S., GUAN S. & ALUKAIDEY T., “An
MPP reconfigurable architecture using free-space
optical interconnects and Petri net configuring” in
Journal of System Architecture (The EUROMI-
CRO Journal) Special Double Issue on Massively
Parallel Computing Systems vol. 43, no. 6 & 7, pp.
391-402, April 1997
• T.S. Guan & S.P.V. Barros, “Reconfigurable Multi-
Behavioural Architecture using Free-Space Optical
Communication” in Proceedings of the IEEE Inter-
national Workshop on Massively Parallel Processing
using Optical Interconnections. , April 1994
• T.S. Guan & S.P.V. Barros, “Parallel Processor
Communications through Free-Space Optics” in
IEEE Region 10’s Ninth Annual International Con-
ference on Frontiers of Computer Technology , Au-
gust 1994
• Architectural issues in designing symbolic processors
in optics
• D. Goswami, “Optical Computing”, Resonance, Ju-
ne 2003; ibid July 2003. ,
• K.-H. Brenner, Alan Huang: “Logic and architectu-
res for digital optical computers (A)", J. Opt. Soc.
Am., A 3, 62, (1986)
• K.-H. Brenner: “A programmable optical processor
based on symbolic substitution”, Appl. Opt. 27, No.
9, 1687 - 1691, (1988)
• NASA scientists working to improve optical computing
technology
• International Workshop on Optical SuperComputing
• Optical solutions for NP-complete problems
• Speed-of-light computing comes a step closer New
Scientist

19. Capítulo 4
Ciencias de la computación
Las Ciencias de la computación estudian los fundamen-
tos teóricos de la información y el cómputo, junto con
técnicas prácticas para la implementación y aplicación
de estos fundamentos teóricos.
Las ciencias de la computacion son aquellas que abar-
can las bases teóricas de la información y la computación,
así como su aplicación en sistemas computaciona-
les.[1][2][3]
El cuerpo de conocimiento de las ciencias de la
computación es frecuentemente descrito como el estudio
sistemático de los procesos algorítmicos que describen y
transforman información: su teoría, análisis, diseño, efi-
ciencia, implementación y aplicación.[4]
Es el estudio sistemático de la factibilidad, estructura,
expresión y mecanización de procedimientos metó-
dicos (o algoritmos) que subyacen en la adquisi-
ción, representación, procesamiento, almacenamiento,
comunicación y acceso a la información si dicha infor-
mación está codificada en forma de bits en una memoria
de computadora o especificada en una estructura de genes
y proteínas en una célula biológica.[5]
Existen diversos campos o disciplinas dentro de las cien-
cias de la computación o ciencias computacionales; algu-
nos resaltan los resultados específicos del cómputo (como
los gráficos por computadora), mientras que otros (co-
mo la teoría de la complejidad computacional) se rela-
cionan con propiedades de los algoritmos usados al rea-
lizar cómputo y otros se enfocan en los problemas que
requieren la implementación de sistemas computaciona-
les. Por ejemplo, los estudios de la teoría de lenguajes
de programación describen un cómputo, mientras que la
programación de computadoras aplica lenguajes de pro-
gramación específicos para desarrollar una solución a un
problema computacional específico. Un científico de la
computación o computólogo se especializa en teoría de
la computación y en el diseño e implementación de siste-
mas de computacionales.[6]
Según Peter J. Denning, la cuestión fundamental en que
se basa la ciencia de la computación es: «¿Qué puede ser
(eficientemente) automatizado?».[7]
4.1 Historia
Charles Babbage es reconocido por inventar la primera compu-
tadora mecánica.
La historia de la ciencia de la computación antecede a la
invención del computador digital moderno. Antes de la
década de 1920, el término computador se refería a un ser
humano que realizaba cálculos.[8]
Los primeros cimien-
tos de lo que se convertiría en ciencias de la computación
son anteriores a la invención de la computadora digital
moderna. Se trataba de máquinas para el cálculo de las ta-
reas numéricas fijas, como el ábaco han existido desde la
antigüedad, ayudando en cálculos tales como la multipli-
cación y la división. Además, los algoritmos para realizar
cálculos han existido desde la antigüedad, incluso antes
de que se crearan equipos de computación sofisticados.
Los antiguos sánscritos tratadistas Shulba Sutras, o “Re-
glas de la cuerda”, es un libro de algoritmos escritos en
800 a. C. para la construcción de objetos geométricos co-
mo altares utilizando una clavija y cuerda, un precursor
temprano del campo moderno de la geometría compu-
tacional.
Blaise Pascal diseñó y construyo la primera calculadora
mecánica de trabajo, la Pascalina, en 1642.[9]
En 1673
Gottfried Leibniz creó una calculadora mecánica digital,
15

20. 16 CAPÍTULO 4. CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
Ada Lovelace es reconocida por escribir el primer algoritmo pro-
cesado por una computadora.
llamada el 'Stepped Reckoner'.[10]
Él puede ser conside-
rado el primer computólogo y teórico de la información,
entre otras razones, porque fue el primero en documen-
tar el sistema numérico binario. En 1820, Charles Xa-
vier Thomas de Colmar lanzó la calculadora mecánica
industrial[11]
cuando lanzó su simplificado aritmómetro,
que fue la primera máquina de calcular lo suficientemen-
te fuerte y lo suficientemente confiable para ser usada a
diario en un entorno industrial. Charles Babbage inició el
diseño de la primera calculadora automática mecánica,
su máquina diferencial, en 1822, que finalmente le dio la
idea de la primera calculadora mecánica programable, su
máquina analítica.[12]
Él comenzó a desarrollar esta má-
quina en 1834 y “en menos de dos años que había esboza-
do muchas de las características más destacadas del mo-
derno equipo. Un paso fundamental fue la adopción de un
sistema de tarjetas perforadas derivado del telar de Jac-
quard"[13]
haciéndolo infinitamente programable.[14]
En
1843, durante la traducción de un artículo francés sobre
la máquina analítica, Ada Lovelace escribió, en una de las
muchas notas que incluye el artículo, un algoritmo para
calcular los números de Bernoulli, que es considerado co-
mo el primer programa de ordenador.[15]
Al rededor de
1885, Herman Hollerith inventó la máquina tabuladora,
que usaba tarjetas perforadas para procesar información
estadística; finalmente, su compañía se convirtió en parte
de IBM. En 1937, cien años después del sueño imposible
de Babbage, Howard Aiken convencidos por IBM, que
estaban manufacturando todo tipo de equipos de tarje-
tas perforadas y así como la calculadora de negocio [16]
para desarrollar su calculadora programable gigante, el
ASCC/Harvard Mark I, se basó en la máquina analítica
de Babbage, que a su vez utiliza las tarjetas perforadas
y una unidad central de cálculo. Cuando se terminó de
construir la máquina, algunas personas lo aclamaron co-
mo “el sueño de Babbage hecho realidad”.[17]
Durante la década de 1940, conforme se desarrollaban
nuevas y más poderosas máquinas para computar, el tér-
mino computador se comenzó a utilizar para referirse
a las máquinas y ya no a sus antecesores humanos.[18]
Cuando se hizo evidente que las computadoras no so-
lamente podrían utilizarse para realizar cálculos mate-
máticos, el campo de las ciencias de la computación se
amplió para estudiar cómputo en general. Las ciencias
de la computación empezaron a establecerse como una
disciplina académica distinta de las demás en la déca-
da de 1950 y principios de 1960.[7][19]
Entonces sur-
gió el primer programa de grado universitario mundo, el
Cambridge Diploma in Computer Science, se inició en
la Universidad de Cambridge en el Cambridge Compu-
ter Lab (departamento de ciencias de la computación) en
1953. El primer programa de grado universitario en cien-
cias de la computación en los Estados Unidos se formó en
Universidad de Purdue en 1962.[20]
Desde que se dispo-
ne ordenadores prácticos, muchas aplicaciones la compu-
tación se han convertido en las distintas áreas de estudio
en sus propios términos.
Aunque inicialmente muchos creyeron que era imposi-
ble que las computadoras en sí mismas podrían consti-
tuir en realidad un campo científico de estudio, a fina-
les de los años cincuenta se fue volviendo gradualmente
aceptada entre la población mayor académica.[21][22]
Es
la marca IBM que a 2015 es muy conocida la que formó
parte de la revolución de las ciencias de la computación
durante este tiempo. IBM (abreviación de International
Business Machines) lanzó el IBM 704[23]
y más tarde las
computadoras de IBM 709[24]
que fueron ampliamente
utilizadas durante el período de exploración de este ti-
po de dispositivos. “Sin embargo, el trabajo con las IBM
[computadoras] fue frustrante ... si hubieras perdido tanto
como una letra en una instrucción, el programa chocaría,
y usted tendría que empezar todo el proceso otra vez”.[21]
Durante a finales de 1950, la disciplinas de las ciencias de
la computación estaban en sus etapas de desarrollo más
primordiales, y tales cuestiones eran comunes.[22]
La disciplina científica de las ciencias de la computación
nace a principios de 1940 con la confluencia de la teoría
de algoritmos, lógica matemática y la invención del pro-
grama almacenado en una computadora electrónica.[4]
Ejemplos de esto son los trabajos de Alan Turing, Alonzo
Church y Kurt Gödel en 1930 acerca de los algoritmos y
su trabajo en sistemas de reglas (véase Cálculo Lamb-
da, Máquina de Turing y Problemas Indecidibles), los al-
goritmos creados por Augusta Ada sesenta años antes,
la computadora analógica construida por Vannevar Bush
en 1920 y las computadoras eléctricas construidas por

21. 4.1. HISTORIA 17
Howard Aiken y Konrad Zuse en 1930. Los escritos de
John Von Neumann dieron una profundidad intelectual
considerable a esta disciplina emergente a mediados de
la década de 1940.
En 1960, había suficientemente cuerpo de conocimiento
que ameritaba la creación de departamentos académicos
y programas de grado universitario para esta disciplina.[4]
IBM es reconocida como la marca que formó parte de la
revolución de las ciencias de la computación durante ese
tiempo. IBM (abreviación de International Business Ma-
chines) lanzó la IBM 704[25]
y más tarde la IBM 709[26]
computadoras, que fueron ampliamente utilizadas duran-
te el período de exploración de este tipo de dispositivos.
“Sin embargo, el trabajo con la IBM [equipo] era frus-
trante ... si te equivocas en una letra de alguna instrucción,
el programa se arruinaría, y se tendría que empezar todo
el proceso otra vez”.[21]
Durante la década de 1950, la
disciplina de las ciencias de la computación estaba en su
etapa de desarrollo, y estos problemas eran algo común.
El tiempo ha dado mejoras significativas en la capacidad
de uso y la eficacia de la tecnología de la computación.
La sociedad moderna ha presenciado un cambio signifi-
cativo en los usuarios de la tecnología en cómputo, de ser
utilizada únicamente por expertos, profesionales y cien-
tíficos, a una base de usuarios que es casi omnipresente
a la teoría con la cual se desarrolló y funciona este tipo
de tecnología. Inicialmente, las computadoras eran bas-
tante costosas, y era necesario un cierto grado de ayuda
humana para el uso eficiente - en parte de operadores de
computadoras profesionales. Como la adopción equipo se
hizo más generalizado y asequible, se necesitaba menos
asistencia humana en el uso común.
4.1.1 Mayores logros
A pesar de su corto tiempo de ser una disciplina cientí-
fica formal, las ciencias de la computación han hecho un
gran número de contribuciones importantes a la ciencia
y la sociedad –de hecho, junto con la electrónica, es una
ciencia fundacional de la época actual de la historia hu-
mana llamada Era de la información y la Revolución de la
Información, visto como el tercer gran salto en el progre-
so tecnológico humano después de la Revolución Indus-
trial (1750-1850) y la revolución neolítica (8000-5000 a.
C.)–.
Estas contribuciones a la humanidad incluyen:
• El comienzo de la "Revolución digital", la cual inclu-
ye la actual Era de la información y el Internet.[28]
• Una definición formal de computación y
computabilidad, y una demostración formal de
que existen problemas que son computacionale-
mente irresolubles e intratables.[29]
• El concepto de lenguaje de programación, una he-
rramienta para la expresión precisa de información
El ejército alemán uso la máquina enigma durante la Segunda
Guerra Mundial; su sistema de cifrado fue finalmente descubier-
to por Alan Turing, considerado el padre de la Computación. La
lectura de la información que contenían los mensajes supuesta-
mente encriptados son considerados, a veces, como la causa de
haber podido concluir la Segunda Guerra Mundial al menos dos
años antes de lo que hubiera acaecido sin su descifrado. El des-
cifrado a gran escala del tráfico de Enigma en Bletchley Park
fue uno de los factores más importantes que contribuyeron a la
victoria Aliada.[27]
metodológica a varios niveles de abstracción.[30]
• En criptología, el criptoanálisis de Enigma fue un
factor importante, el cual contribuyó a la victoria
Aliada en la Segunda Guerra Mundial.[27]
• Cómputo Científico permitió la evaluación de pro-
cesos y situaciones de gran complejidad, así como la
experimentación mediante software. También per-
mitió el avance en investigación de la mente huma-
na y el mapeo del genoma humano junto el Proyecto
Genoma Humano.[28]
proyectos de Cómputo Distri-
buido tales como Folding@home que estudiaron el
plegamiento de proteínas.
• El Comercio algorítmico ha incrementado la
eficiencia y la liquidez de los mercados finan-
cieros mediante técnicas de inteligencia artifi-
cial, aprendizaje automático, y otros métodos
estadísticos y numéricos a gran escala.[31]
Alta fre-
cuencia de comercio algorítmico también puede
exacerbar la volatilidad financiera.[32]
• Computación gráfica e imágenes generadas por
computadora se han convertido omnipresentes en

22. 18 CAPÍTULO 4. CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
la era moderna del entretenimiento, sobre to-
do en televisión, cine, publicidad, animación y
videojuegos. [cita requerida]
• Simulación de varios procesos, incluyendo dinámica
de fluidos computacionales, sistemas físicos, eléctri-
cos, electrónicos y de circuitos, así como las socie-
dades y las situaciones sociales (sobre todo juegos de
guerra), junto con sus hábitats, entre muchos otros.
Las computadoras modernas permiten la optimiza-
ción de diseños tales como aviones completos. Se
destaca el diseño de circuitos eléctricos y electró-
nicos con SPICE, así como software para la reali-
zación física de nuevos diseños. Este último incluye
software de diseño esencial para circuito integrados.
• La Inteligencia artificial (IA) es cada vez más impor-
tante, ya que se hace más eficiente y compleja. Exis-
ten muchas aplicaciones de la IA, algunas se pueden
ver en el hogar, tales como aspiradores robóticos.
También está presente en los videojuegos y en el
campo de batalla moderno en aviones no tripulados,
sistemas antimisiles, y robots de apoyo para escua-
drones.
4.2 Filosofía
Un gran número de científicos de la computación han ar-
gumentado a favor de la distinción de tres paradigmas di-
ferentes en ciencias de la computación. Peter Wegner ha
argumentado que esos paradigmas son la ciencia, la tec-
nología y las matemáticas.[33]
El grupo de investigación
de Peter Denning argumentó que son la abstracción (mo-
delado), y diseño. Amnon H. Eden lo describe como el
“paradigma racionalista” (el cual trata a las ciencias de la
computación como una rama de las matemáticas, la cual
prevalence en ciencias de la computación teórica y princi-
palmente emplea el razonamiento deductivo), el paradig-
ma tecnocrático (que podría ser encontrado en enfoques
ingenieriles, más prominente en la ingeniería de software)
y el paradigma científico (que se enfoca a objetos relacio-
nados con la computación desde la perspectiva empírica
de las ciencias naturales identificable en algunas ramas de
la inteligencia artificial.
4.2.1 Nombre del campo
A pesar de su primera proposición en 1956,[22]
el término
“ciencias de la computación” aparece en 1959 en un ar-
tículo de la revista Communications of the ACM (presti-
giada publicación científica destinada a lectores con ex-
periencia en todos los ámbitos de la computación y los
sistemas de información),[34]
en el cual Louis Fein discu-
te sobre la creación de una Escuela de Estudios de Pos-
grado en Ciencias Computacionales análoga a la creación
de Harvard Business School en 1921,[35]
justificando el
nombre con el argumento de que: Como la ciencia admi-
nistrativa, el tema o área de conocimiento puede ser apli-
cado, es de carácter interdisciplinario y que cuenta con
las características típicas de una disciplina académica.[36]
Sus esfuerzos y los de otros, como el analista numérico
George Forsythe, fueron recompensados: universidades
pasaron a crear este tipo de programas de estudio, a partir
de 1962 en Purdue.[37]
A pesar del nombre de esta dis-
ciplina académica, una cantidad significativa de tópicos
en ciencias de la computación no involucran el estudio de
las computadoras, por esta razón muchos nombres alter-
nativos han sido propuestos.[38]
Algunos departamentos de universidades prefieren el tér-
mino “ciencias de la computación” para hacer énfasis en
esta diferencia. El científico danés Peter Naur sugirió el
término datología,[39]
para reflejar el hecho de que esta
disciplina científica gira en torno a los datos y a al tra-
tamiento de estos, mientras que no necesariamente invo-
lucra a las computadoras. La primer institución cientí-
fica en usar el término fue el Departamento de Datolo-
gía de la Universidad de Copenhague, fundado en 1969,
con Peter Naur como profesor de datología. El término
es usado en países escandinavos. En los primeros años de
la computación, un número de terminus para los practi-
cantes del campo de la computación fueron propuestos
en la revista Communications of the ACM – turingeniero,
turologo, hombre de los diagramas de flujo, matemático
meta-aplicado, and epistemologo aplicado.[40]
Tres me-
ses después en esa misma publicación científica, el tér-
mino computólogo fue sugerido. El siguiente año en la
misma publicación surgió el término hypologo.[41]
El tér-
mino computica también ha sido sugerido.[42]
En Euro-
pa, términos derivados de traducciones de la expresión
“automatic information” (e.g. “informazione automatica”
en Italiano) or “información y matemáticas” son frecuen-
temente usados, e.g. informatique (francés), Informatik
(alemán), Informática (Italia, Países Bajos), Informáti-
ca (España y Portugal), informatika (lenguas eslavas) o
pliroforiki (πληροφορική, que significa informática) en
Griego. Palabras similares han sido adoptadas en algunos
lugares del Reino Unido, por ejemplo en la Universidad
de Edimburgo.[43]
Pero estas no reflejan el aspecto de la
computabilidad, por esta razón en un contexto de investi-
gación científica tanto académica como industrial el tér-
mino ciencias de la computación es mayormente usado
en publicaciones y conferencias científicas.
4.3 Campos de las ciencias de la
computación
Como disciplina científica, las ciencias de la computación
abarcan una gama de temas, desde los estudios teóricos
de los algoritmos y los límites de la computación a los
problemas prácticos de la implementación de sistemas
computacionales en hardware y software.[44][45]
Compu-
ting Sciences Acreditation Board o la Junta de Acre-

23. 4.3. CAMPOS DE LAS CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN 19
ditación en Ciencias de la Computación. –Compuesta
por representantes de la Association for Computing Ma-
chinery (ACM), y la Sociedad de Computación IEEE
(IEEE-CS) [46]
– identifica cuatro áreas que considera cru-
ciales para la disciplina de ciencias de la computación:
teoría de la computación, algoritmos y estructuras de
datos, metodología y lenguajes de programación, arqui-
tectura de computadoras. Además de estas cuatro áreas,
C.S.A.B. también identifica ámbitos como la ingeniería
de software, inteligencia artificial, redes de computado-
ras y de telecomunicaciones, sistemas de bases de da-
tos, computación paralela, computación distribuida, la
interacción persona-computador, gráficos por ordenador,
sistemas operativos, cálculo numérico y simbólico siendo
importantes áreas de las ciencias de la computación.[44]
Ciencias de la computación teóricas El campo más
amplio de la ciencia de la computación teórica abarca tan-
to la teoría clásica de la computación y una amplia gama
de otros temas que se centran en los aspectos más abs-
tractos, lógicos y matemáticos de la computación.
Teoría de la computación
De acuerdo a Peter J. Denning, la pregunta fundamen-
tal en ciencias de la computación es, «¿Que puede ser
eficientemente automatizado?»[7]
El estudio de la teoría
de la computación está enfocado en responder pregun-
tas fundamentales acerca de que puede ser computado y
que cantidad de recursos son requeridos para ejecutar ta-
les cómputos. En un esfuerzo por resolver esta pregun-
ta, la teoría de la computabilidad examina que proble-
mas computacionales se pueden resolver en varios mode-
los teóricos de cómputo. La segunda pregunta está diri-
gida por la teoría de la complejidad computacional, que
estudia los costos de tiempo y espacio asociados a dife-
rentes enfoques para resolver una multitud de problemas
computacionales.
El famoso problema "¿P=NP?" es uno de los Problemas
del milenio,[47]
es un problema abierto en ciencias de la
computación.
Teoría de la información y códigos
La teoría de la información está relacionada a la cuanti-
ficación de la información. Fue desarrollada por Claude
E. Shannon para desarrollar los límites fundamentales del
procesamiento de señales así como sus operaciones, tales
como compresión y almacenamiento de datos así como la
comunicación de los datos de manera fiable.[48]
La teoría
de códigos es el estudio de las propiedades de los códigos
(sistemas para conversión de información de un lugar a
otro) y su ajuste para una aplicación específica. Los có-
digos son usados para comprimir datos, criptografía, de-
tección y corrección de errores y más recientemente para
la codificación de redes. Los códigos son estudiados para
el propósito de diseñar métodos eficientes y seguros para
la transmisión de datos.
Algoritmos y estructuras de datos
Los algoritmos y las estructuras de datos son el estudio de
métodos computacionales comúnmente usados así como
su eficiencia computacional.
Teoría de lenguajes de programación
La teoría del lenguaje de programación es una rama de
las ciencias de la computación que se ocupa del diseño,
implementación, análisis, caracterización y clasificación
de los lenguaje de programación y sus características in-
dividuales, cae dentro de la disciplina de las ciencias de
la computación, tanto en dependencia de las matemáticas
y la lingüística. Es un área de investigación activa, con
numerosas revistas académicas y conferencias especiali-
zadas en el tema.
4.3.1 Métodos formales
Los métodos formales son un tipo particular de la técnica
basada en las matemáticas para la especificación formal,
desarrollo y verificación formal de los sistemas de softwa-
re y hardware. El uso de métodos formales para el diseño
de software y hardware está motivado por la expectativa
de que, la realización de un análisis matemático adecuado
puede contribuir a la fiabilidad y robustez de un diseño.
Estos forman una importante base teórica para la ingenie-
ría de software, especialmente cuando está involucrado la
seguridad o robustez. Los métodos formales son un com-
plemento útil para las pruebas de software, ya que ayudan
a evitar errores y también pueden dar un marco para ha-
cer pruebas. Para su uso industrial, se requiere el apoyo de
herramientas. Sin embargo, el alto costo de la utilización
de métodos formales significa que por lo general sólo se
utilizan en el desarrollo de sistemas críticos de alta inte-
gridad donde la vida o la seguridad es de muy alta impor-
tancia. Los métodos formales se describen mejor como
la aplicación de un bastante amplia variedad de teóricos
fundamentales de la informática, en particular, los cálcu-
los lógica, los lenguajes formales, la teoría de autómatas,
y la semántica de los programas, sino también de tipo de
sistemas y tipos de datos algebraicos a los problemas en
el software y hardware de especificación y verificación.
Los métodos formales se describen mejor como la apli-
cación de una amplia variedad de fundamentos teóricos
de las ciencias de la computación, en particular la lógica
computaciónal, lenguajes formales, teoría de autómatas
y Semántica de lenguajes de programación pero también
áreas como sistemas de tipos y tipos de datos algebraicos
a problemas en la especificación y verificación de softwa-
re y hardware.

24. 20 CAPÍTULO 4. CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
4.3.2 Ciencias de la computación aplicadas
Las ciencias de la computación aplicadas tratan de identi-
ficar ciertos aspectos conceptuales y teóricos de las cien-
cias de la computación que pueden ser aplicados directa-
mente para resolver problemas del mundo real.
Inteligencia artificial
Esta rama de las ciencias de la computación pretende o
es requerida para la síntesis de procesos meta-orientados
tales como la resolución de problemas, toma de decisio-
nes, la adaptación del medio ambiente, el aprendizaje y
la comunicación que se encuentran en los seres huma-
nos y los animales. Desde sus orígenes en la cibernética
y en la Conferencia de Dartmouth (1956), la investiga-
ción en inteligencia artificial (IA) ha sido necesariamen-
te multidisciplinaria, aprovechando áreas de especializa-
ción, tales como las matemáticas, la lógica simbólica, la
semiótica, la ingeniería eléctrica, la filosofía de la mente,
la neurofisiología, y la inteligencia social. La IA errónea-
mente es asociada en la mente popular con el desarrollo
robótico, pero el principal campo de aplicación prácti-
ca ha sido como un componente integrado en las áreas
de desarrollo de software que requieren la comprensión
y modelación computacional, tales como las finanzas y la
economía, la minería de datos y las ciencias físicas. El
término fue acuñado por el científico de la computación
y matemático John McCarthy en 1955.
Arquitectura de computadoras
La arquitectura de computadores u organización de
computadoras digitales es el diseño conceptual y la es-
tructura operacional fundamental de un sistema cómputo.
Se centra en gran medida de la manera en que la unidad
central de procesamiento realiza internamente y accede
a las direcciones en la memoria.[49]
El campo involucra
disciplinas de la ingeniería en computación y la ingenie-
ría eléctrica, la selección y la interconexión de los com-
ponentes de hardware para crear los equipos que cumplen
funciones, de rendimiento, y costes.
Análisis de rendimiento de computadoras
Análisis de rendimiento del equipo es el estudio del tra-
bajo que fluye a través de los equipos con el objetivo ge-
neral de mejora de rendimiento y control de tiempo de
respuesta, utilizando los recursos de manera eficiente, la
eliminación de los cuellos de botella, y la predicción de
rendimiento bajo cargas máximas previstas.[50]
Cómputo científico
La ciencia computacional (o computación científica) es el
campo de estudio que trata con la construcción de mode-
los matemáticos y técnicas de análisis cuantitativos así
como el uso de computadoras para analizar y resolver
problemas científicos. En el uso práctico, es típicamente
la aplicación de simulación por ordenador y otras formas
de cálculo a los problemas en diversas disciplinas cientí-
ficas.
Redes de computadoras
Esta rama de las ciencias de la computación que tiene co-
mo objetivo gestionar las redes entre computadoras en
todo el mundo.
Sistemas concurrentes, paralelos y distribuidos
Concurrencia es una propiedad de los sistemas en los
que varios cálculos están ejecutando de forma simultá-
nea, y, potencialmente, que interactúan entre sí. Un nú-
mero de modelos matemáticos han sido desarrollados pa-
ra el cálculo concurrente general, incluyendo las redes de
Petri, cálculos de proceso y del modelo de máquina de
acceso aleatorio en paralelo. Un sistema distribuido se
extiende la idea de la simultaneidad en varios ordenado-
res conectados a través de una red. Computadoras dentro
del mismo sistema distribuido tienen su propia memoria
privada, y la información es a menudo intercambian entre
sí para lograr un objetivo común.
Bases de datos
Una base de datos tiene la intención de organizar, alma-
cenar y recuperar grandes cantidades de datos de forma
sencilla. Bases de datos digitales se gestionan median-
te sistemas de gestión de base de datos para almacenar,
crear, mantener y consultar los datos, a través de mode-
los de bases de datos y lenguajes de consulta. Una base
de datos es un conjunto de datos interrelacionados entre
si mismos.
Informática en salud
Informática de la Salud se ocupa de las técnicas compu-
tacionales para la solución de problemas en el cuidado de
la salud.
Ciencia de la información
El campo estudia la estructura, algoritmos, comporta-
miento e interacciones de los sistemas naturales y arti-
ficiales que guardan, procesan, acceden a y comunican
información. También desarrolla sus propios fundamen-
tos conceptuales y teóricos y emplea fundamentos desa-
rrollados en otros campos.

25. 4.5. VÉASE TAMBIÉN 21
Ingeniería de software
Ingeniería de software es el estudio del diseño, imple-
mentación y modificación de software con la finalidad
de asegurarse de que es de alta calidad, asequible, fácil
de mantener, y rápido de construir. Es un enfoque siste-
mático para el diseño de software, que implica la aplica-
ción de prácticas de ingeniería de software. Los ingenie-
ros de software comercian con la organización y análisis
de software— no solo lidian con la creación o fabricación
de un nuevo software, sino también con su mantenimien-
to y disposición interna. Se prevé que estén entre las ocu-
paciones de más rápido crecimiento entre 2008 y 2018.
Debido a la novedad de este subcampo, la educación for-
mal en Ingeniería de software generalmente es parte de
los planes de estudio de ciencias de la computación, la
gran mayoría de ingenieros de software tienen un grado
académico en ciencias de la computación sin tener rela-
ción con la ingeniería.[51]
4.4 Relación con otros campos
Por ser una disciplina reciente, existen varias definiciones
alternativas para la ciencia de la computación. Esta puede
ser vista como una forma de ciencia, matemáticas o una
nueva disciplina que no puede ser categorizada siguiendo
los modelos actuales.
Las ciencias de la computación frecuentemente se cruzan
con otras áreas de investigación, tales como la física y la
lingüística. Pero es con las matemáticas con las que se
considera que tiene un grado mayor de relación. Eso es
evidenciado por el hecho de que los primeros trabajos en
el área fueran fuertemente influenciados por matemáticos
como Kurt Gödel y Alan Turing. En la actualidad sigue
habiendo un intercambio de ideas útil entre ambos cam-
pos en áreas como la lógica matemática, la teoría de ca-
tegorías, la teoría de dominios, el álgebra y la geometría.
Otro punto a destacar es que, a pesar de su nombre, las
ciencias de la computación raramente involucran el estu-
dio mismo de las máquinas conocidas como computado-
ras. De hecho, el renombrado científico Edsger Dijkstra
es muy citado por la frase «Las ciencias de la compu-
tación están tan poco relacionadas con las computadoras
como la astronomía con los telescopios». La investiga-
ción en ciencias de la computación también suele rela-
cionarse con otras disciplinas, como la ciencia cognitiva,
la física (véase computación cuántica), la lingüística, et-
cétera.
La relación entre las ciencias de la computación y la
ingeniería de software es un tema muy discutido, por
disputas sobre lo que realmente significa el término inge-
niería de software y sobre cómo se define a las ciencias de
la computación. Algunas personas creen que la ingenie-
ría de software sería un subconjunto de las ciencias de la
computación. Otras, tomando en cuenta la relación entre
otras disciplinas científicas y de la ingeniería, creen que el
principal objetivo de las ciencias de la computación sería
estudiar las propiedades del cómputo en general, mientras
que el objetivo de la ingeniería de software sería diseñar
cómputos específicos para lograr objetivos prácticos, con
lo que se convertiría en disciplinas diferentes. Este punto
de vista es el que sostiene, por ejemplo, Parnas (1998).
Incluso hay otros que sostienen que no podría existir una
ingeniería de software.
Los aspectos académicos, políticos y de financiamiento
en las áreas de ciencias de la computación tienden a ver-
se influidos drásticamente por el criterio del departamen-
to encargado de la investigación y la educación en cada
universidad, que puede estar orientado a la matemática
o a la ingeniería. Los departamentos de ciencias de la
computación orientados a la matemáticas teóricas sue-
len alinearse del lado de la computación científica y las
aplicaciones de cálculo numérico.
El término computación científica, que no debe confun-
dirse con ciencia de la computación, designa a todas aque-
llas prácticas destinadas a modelar, plantear experimen-
tos y validar teorías científicas sirviéndose de medios
computacionales. En estos casos la computación es una
mera herramienta y el esfuerzo se dirige a avanzar en los
campos objetivo (física, biología, mecánica de fluidos,
radiotransmisión,...), más que en la propia ciencia de la
computación.
Finalmente, el público en general algunas veces confun-
de la ciencia de la computación con áreas vocacionales
que trabajan con computadoras o piensan que trata acer-
ca de su propia experiencia con las computadoras, lo cual
suele incluir actividades como los juegos, la navegación
web y el procesamiento de texto. Sin embargo, el punto
central de la ciencia de la computación va más allá de en-
tender las propiedades de los programas que se emplean
para implementar aplicaciones de software como juegos
y navegadores web, y utiliza ese entendimiento para crear
nuevos programas o mejorar los existentes.[52]
4.5 Véase también
• Informático teórico
• Ciencias de la información
• Matemáticas
• Ingeniería en computación
• Anexo:Informáticos teóricos
• Programación
• Teoría de la computación
• Teoría de la complejidad computacional
• Problema de la cena de los filósofos

26. 22 CAPÍTULO 4. CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
• Problemas no resueltos de las Ciencias de la Compu-
tación
• Anexo:Informáticos teóricos
• Mujeres en informática
• Premio Turing
4.6 Referencias
[1] "Computer science is the study of information" Department
of Computer and Information Science, Guttenberg Infor-
mation Technologies
[2] "Computer science is the study of computation." Computer
Science Department, College of Saint Benedict, Saint
John’s University
[3] "Computer Science is the study of all aspects of computer
systems, from the theoretical foundations to the very prac-
tical aspects of managing large software projects." Massey
University
[4] Anthony Ralston, Edwin D. Reilly, David Hemmendinger
(2000). Encyclopedia of Computer Science. Wiley. 978-0-
470-86412-8.
[5] http://www.cs.bu.edu/AboutCS/WhatIsCS.pdf.
[6] «WordNet Search - 3.1». Wordnetweb.princeton.edu.
Consultado el 14 de mayo de 2012.
[7] Denning, P.J. (2000). «Computer Science: The Discipli-
ne» (PDF). Encyclopedia of Computer Science.
[8] David Alan Grier (2005). When computers were human.
Princeton University Press. ISBN 84-89660-00-X.
[9] «Blaise Pascal». School of Mathematics and Statistics
University of St Andrews, Scotland.
[10] «A Brief History of Computing».
[11] En 1851
[12] «Science Museum - Introduction to Babbage». Archivado
desde el original el 8 de septiembre de 2006. Consultado
el 24 de septiembre de 2006.
[13] Anthony Hyman (1982). Charles Babbage, pioneer of the
computer.
[14] “La introducción de tarjetas perforadas en el nuevo mo-
tor era importante no sólo como una forma más conve-
niente de control que los tambores, si no porque se podría
programar de forma ilimitada, y estos programas podrían
ser almacenados y repetidos sin el peligro de introducir
errores en la configuracion a mano de la máquina; era im-
portante también porque sirvió para cristalizar sensación
de Babbage que había inventado algo realmente nuevo, al-
go mucho más que una máquina calculadora sofisticada.”
Bruce Collier, 1970
[15] «A Selection and Adaptation From Ada’s Notes found in
Ada, The Enchantress of Numbers,” by Betty Alexandra
Toole Ed.D. Strawberry Press, Mill Valley, CA». Con-
sultado el 4 de mayo de 2006. (enlace roto disponible en
Internet Archive; véase el historial y la última versión).
[16] “En este sentido Aiken necesitaba de IBM, cuya tecnolo-
gía incluida el uso de tarjetas perforadas, la acumulación
de datos numéricos, y la transferencia de los datos numé-
ricos de un registro a otro ", Bernard Cohen, p.44 (2000)
[17] Brian Randell, p. 187, 1975
[18] La Association for Computing Machinery (ACM) fue
fundada en 1947.
[19] «Some EDSAC statistics». Cl.cam.ac.uk. Consultado el
19 de noviembre de 2011.
[20] «Computer science pioneer Samuel D. Conte dies at 85».
Purdue Computer Science. 1 de julio de 2002. Consultado
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[21] Levy, Steven (1984). Hackers: Heroes of the Computer Re-
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[22] Tedre, Matti (2014). The Science of Computing: Shaping
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[23] «IBM 704 Electronic Data Processing System - CHM Re-
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[24] «IBM 709: a powerful new data processing system» (en
inglés). Computer History Museum. Consultado el 12 de
diciembre de 2014.
[25] «IBM 704 Electronic Data Processing System - CHM Re-
volution». Computerhistory.org. Consultado el 7 de julio
de 2013.
[26] «IBM 709: a powerful new data processing system».
Computer History Museum. Consultado el 12 de diciem-
bre de 2014.
[27] David Kahn, The Codebreakers, 1967, ISBN 0-684-
83130-9.
[28] http://web.archive.org/web/http://www.cis.cornell.edu/
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[29] Constable, R.L. (March 2000). Computer Science: Achie-
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[30] Abelson, H.; G.J. Sussman with J. Sussman (1996). Struc-
ture and Interpretation of Computer Programs (2nd edi-
ción). MIT Press. ISBN 0-262-01153-0. «La revolución
de la computadora es una revolución en la manera de pen-
sar y en la forma en que expresamos lo que pensamos. La
esencia de este cambio es la aparición de lo que podría
llamarse mejor epistemología procedimental —el estudio
de la estructura del conocimiento desde un punto de vista
imperativo, en oposición al punto de vista más declarativo
tomada por temas matemáticos clásicos–.»
[31] «Black box traders are on the march.» The Telegraph, 26
de agosto de 2006.

27. 4.7. BIBLIOGRAFÍA 23
[32] «The Impact of High Frequency Trading on an Electronic
Market». Papers.ssrn.com. doi:10.2139/ssrn.1686004.
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[34] Louis Fine (1959). «The Role of the Univer-
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[36] id., p. 11
[37] Donald Knuth (1972). “George Forsythe and the Develop-
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[38] Matti Tedre (2006). The Development of Computer
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[39] Peter Naur (1966). «The science of data-
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[40] Communications of the ACM 1(4):p.6
[41] Communications of the ACM 2(1):p.4
[42] IEEE Computer 28(12):p.136
[43] P. Mounier-Kuhn, L’Informatique en France, de la se-
conde guerre mondiale au Plan Calcul. L’émergence d’une
science, Paris, PUPS, 2010, ch. 3 & 4.
[44] Computing Sciences Accreditation Board (28 de mayo de
1997). «Computer Science as a Profession». Archivado
desde el original el 17 de junio de 2008. Consultado el 23
de mayo de 2010.
[45] Committee on the Fundamentals of Computer Science:
Challenges and Opportunities, National Research Coun-
cil (2004). Computer Science: Reflections on the Field, Re-
flections from the Field. National Academies Press. ISBN
978-0-309-09301-9.
[46] «Csab, Inc». Csab.org. 3 de agosto de 2011. Consultado
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[47] Clay Mathematics Institute P=NP
[48] P. Collins, Graham. «Claude E. Shannon: Founder of In-
formation Theory». Scientific American, Inc.
[49] A. Thisted, Ronald. «COMPUTER ARCHITECTURE».
The University of Chicago. Consultado el 7 de abril de
1997.
[50] Wescott, Bob (2013). The Every Computer Performan-
ce Book, Chapter 3: Useful laws. CreateSpace. ISBN
1482657759.
[51] «Software Engineering». Consultado el 1 de febrero de
2008.
[52] "Common myths and preconceptions about Cambrid-
ge Computer Science" Computer Science Department,
University of Cambridge.
4.7 Bibliografía
• Abelson, H. y Sussman, G.J. con Sussman, J. (1996).
Structure and Interpretation of Computer Programs,
2nd Ed. EUA: MIT Press. ISBN 0-262-01153-0.
• Constable, R. L. (1997). “Nature of the Information
Sciences”.
• Constable, R. L. (2000, marzo). “Computer Science:
Achievements and Challenges circa 2000”.
• Parnas, D. L. (1998). “Software engineering pro-
grammes are not computer science programmes”.
Annals of Software Engineering 6: 19–37. doi:10.
1023/A:1018949113292.
4.8 Enlaces externos
• Wikimedia Commons alberga contenido
multimedia sobre Ciencias de la computación.
Commons
• Wikiversidad alberga proyectos de aprendizaje
sobre Ciencias de la computación.Wikiversidad
• Ciencias de la computación en Open Directory Pro-
ject.
• Vigilancia
• Scholarly Societies in Computer Science
• Best Papers Awards in Computer Science since
1996
• Photographs of computer scientists by Bertrand Me-
yer
• EECS.berkeley.edu
Fuentes bibliográficas y motores de búsqueda acadé-
micos enfocados a ciencias de la computación
• CiteSeerx
(artículo): motor de búsqueda, biblioteca
digital y repositorio de artículos científicos y acadé-
micos enfocados a las ciencias de la computación y
de la información.
• DBLP Computer Science Bibliography (artículo):
bibliografía sobre ciencias de la computación alo-
jada en Universität Trier, en Alemania.
• Comunicaciones de la ACM

28. 24 CAPÍTULO 4. CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
• Colección de Ciencias de la Computación Bibliogra-
fías (artículo)
Organizaciones Profesionales
• Association for Computing Machinery
• IEEE Computer Society
• Informatics Europe
Otros
• Computer Science - Stack Exchange comunidad de
preguntas y respuestas sobre ciencias de la compu-
tación
• ¿Que son las ciencias de la computación?
• Departamento de ciencias de la computación del
MIT
• Departamento de Ciencias de la Computación de la
universidad de Cambridge

29. Capítulo 5
Educación a distancia
La educación a distancia es una forma de enseñanza
en la cual los estudiantes no requieren asistir físicamen-
te al lugar de estudios. En este sistema de enseñanza, el
alumno recibe el material de estudio (personalmente, por
correo postal, correo electrónico u otras posibilidades que
ofrece Internet), permitiendo que en el acto educativo
se empleen nuevas técnicas y estrategias de aprendiza-
je centradas en el propio estudiante, fomentando así el
autodidactismo y la autogestión, es decir, se trata de una
educación flexible y auto dirigida, cuyas principales he-
rramientas son las tecnologías de la comunicación y la
información. Al aprendizaje desarrollado con las nuevas
tecnologías de la comunicación se le llama aprendizaje
electrónico. La plataforma más utilizada actualmente pa-
ra esta modalidad es Moodle.[1]
Dependiendo del centro de estudios, los estudiantes pue-
den acudir físicamente para recibir tutorías, o bien deben
realizar exámenes presenciales. Existe educación a dis-
tancia para cualquier nivel de estudios, pero lo más usual
es que se imparta para estudios universitarios.
5.1 Características
La educación a distancia se caracteriza por la flexibili-
dad de sus horarios, pues el mismo estudiante organiza su
tiempo de estudio, lo cual requiere cierto grado de auto-
disciplina. Esta flexibilidad de horarios a veces está limi-
tada en ciertos cursos que exigen participación en línea
en horarios o espacios específicos.
Otra característica de la educación a distancia es el uso
de las Tecnologías de la Información y la Comunicación
(TIC) para formar comunidades o redes de estudio don-
de los individuos pueden interactuar,fomentando el uso
educativo de las redes sociales, foros de discusión y pla-
taformas virtuales, para discutir sobre diversos temas y a
la vez adquirir conocimientos y modernas herramientas
de trabajo. También es imprescindible tener una nueva
visión de los roles que desempeñan los maestros y los es-
tudiantes en esta modalidad de estudio, el maestro deja
de ser el protagonista, convirtiéndose en un facilitador del
proceso educativo y le cede el paso al estudiante, el cual
debe tener un compromiso firme con su propio proceso
de formación.
Una de las universidades de educación a distancia más
antigua es el Instituto Federal de Capacitación del Ma-
gisterio de México, fundado en 1945 y considerado la
escuela normal más grande del mundo pues por razones
históricas para el país tuvo que formar a más de 90.000
profesores de educación primaria en servicio que care-
cían del título para ejercer la docencia. Están también la
Universidad de Sudáfrica, que lleva ofreciendo este ser-
vicio desde 1946. En el Reino Unido, la más grande es
la Open University, que se fundó en 1969. En España, la
Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)
comenzó sus actividades docentes en 1973 y un año más
tarde, en Alemania, se fundó la FernUniversität Hagen.
Estas cuatro universidades tienen más de 100.000 alum-
nos, lo que es posible gracias al bajo costo que supone la
educación a distancia.
En México El Sistema Universidad Abierta fue impulsa-
do por el doctor Pablo González Casanova, Con un Es-
tatuto aprobado por el Consejo Universitario el 25 de fe-
brero de 1972, y un Reglamento aprobado el 2 de diciem-
bre de 1997.A partir de 1997, se estableció la Coordi-
nación de Universidad Abierta y Educación a Distancia
(CUAED)[2]
Entre los antecedentes de la educación a distancia están
los cursos por correspondencia, que se iniciaron por la ne-
cesidad de impartir enseñanza a alumnos en lugares aisla-
dos, en los que no era posible construir un colegio. Tales
cursos se ofrecieron al nivel de primaria y secundaria, y
en ellos, a menudo, eran los padres quienes supervisaban
el progreso educativo del alumnos.
En la actualidad, existen diversos factores que determinan
el crecimiento de la educación a distancia,[3]
entre los que
destacan:
• Reducción del costo de las computadoras y de las
telecomunicaciones.
• Mayores facilidades para que la población acceda a
la tecnología.
• Utilización de interfaces más amigables como la
multimedia.
• Aumento de la demanda educativa.
25

30. 26 CAPÍTULO 5. EDUCACIÓN A DISTANCIA
• La creación de nuevas entidades educativas, así co-
mo el incremento de mayores instalaciones físicas
(aulas), no es proporcional al crecimiento demográ-
fico.
• Elevado costo de la educación presencial.
5.1.1 Beneficios
• Un gran beneficio de la educación a distancia es que
satisface las necesidades de los estudiantes que de
otro modo no podrían asistir a clases presenciales,
debido a las restricciones de distancia o de tiempo.
Uno de los mayores beneficios de la educación a dis-
tancia es pues la flexibilidad.
• Los Programas de educación a distancia permiten
un mayor acceso al aprendizaje y fomentan el apren-
dizaje permanente. El aprendizaje a distancia per-
mite a los estudiantes elegir entre un conjunto más
amplio de instituciones académicas para su aprendi-
zaje permanente.
• Las Escuelas de enseñanza a distancia disfrutan de
una mejor comercialización, lo que significa que más
estudiantes en última instancia en el lugar que sea y
a cualquier hora, puede asistir a ellas.
• La educación a distancia también permite mayor
compensación y potencial de promoción.
• Otro beneficio de la educación a distancia para los
estudiantes es la capacidad de hacer el trabajo en
equipo en grupos interactivos. Los estudiantes tie-
nen la oportunidad de comunicarse con otras perso-
nas de diferentes orígenes y de escuchar a una gran
variedad de expertos de todo el mundo.
• El acceso de los estudiantes a los expertos en línea
y el volumen enorme de datos en línea son también
beneficios del aprendizaje a distancia. En lugar de
buscar por horas a través de catálogos de tarjetas o
fondos de una biblioteca, los estudiantes pueden uti-
lizar rápidamente los motores de búsqueda en línea
para encontrar artículos de incontables expertos y
bases de datos de investigación que pueden ayudar
en el trabajo realizado.
Respecto a la percepción de los estudiantes sobre su con-
texto de aprendizaje (estudiantes presenciales frente a es-
tudiantes virtuales), Conolo, Chiecher y Rinaudo (2004),
en su artículo titulado Estudiantes en entornos tradicio-
nales y a distancia; perfiles motivacionales y percepciones
del contexto señalan que las percepciones de los alumnos
fueron muy similares en ambos grupos, y en general po-
sitivas; informaban que su experiencia era buena y enri-
quecedora.
Con la evolución del e-mail y chats en Internet, el con-
tacto instructor-alumno puede ser mantenido y reforzado.
Esto fomenta una mejor experiencia educativa para el es-
tudiante en el aprendizaje a distancia. El uso del correo
electrónico permite enviar la tarea asignada a un profesor
en cualquier momento del día de manera segura y cómo-
da.
5.2 Ventajas y desventajas de la
educación a distancia
5.2.1 Ventajas
• Elimina las barreras geográficas, la población puede
acceder a este tipo de educación independientemen-
te de donde resida.
• Es accesible para personas adultas con estudios pos-
tergados.
• Proporciona flexibilidad en el horario ya que no
hay hora exacta para acceder a la información, lo
cual facilita la organización del tiempo personal del
alumno, respetando la vida familiar, social y laboral.
• Reduce costos al evitar gastos de traslados o resi-
dencia en un lugar diferente.
• Incorpora herramientas tecnológicas para el mane-
jo de la información, las cuales son necesarias pa-
ra desempeñarse profesionalmente en la sociedad
en constante cambio, tales como las plataformas
virtuales.[4]
• El alumno desarrolla una alta capacidad para auto-
rregular su propio aprendizaje favoreciendo así sus
actitudes y valores de responsabilidad, disciplina y
compromiso para lograr ser autónomo.
• El rol del estudiante es activo pues desarrolla estra-
tegias intelectuales importantes para realizar tareas
colaborativas, comunicarse efectivamente, ser crea-
tivo e innovador.
• El asesor lleva un seguimiento riguroso del estudian-
te empleando diversos instrumentos para evaluarlo
respetando el ritmo de trabajo del alumno.
• Facilita a las personas con capacidades diferentes el
acceso a cursar una carrera.
• Tienen la misma validez los papeles que se obtie-
nen al término de la carrera, que el que se cursa de
manera escolarizada.
• Permite la formación constante. Muchas personas,
especialmente mujeres, deciden dedicarse a las
tareas del hogar hasta que sus hijos comienzan
la escuela. Por esto, dejan momentáneamente su
carrera. Sin embargo, durante ese período de pausa

31. 5.3. GENERACIONES DE LA EDUCACIÓN A DISTANCIA 27
pueden continuar capacitándose de manera de
que cuando retomen sus labores, estén actualiza-
dos. Además esto podrá ser valorado por tu superior.
• Esta modalidad otorga a los estudiantes la posibi-
lidad de realizar una segunda carrera, ya sea des-
pués de concluir una primera o confeccionar ambas
de manera simultánea fortaleciendo una formación
profesional y académica para incursionar en el com-
petitivo mundo laboral. En el primer caso, el alumno
sólo acreditará su situación académica, por lo cual
deberá presentar el acta de aprobación de la opción
de titulación correspondiente, o copia del título pro-
fesional; mientras que en el segundo caso, se debe-
rán cumplir los requisitos que demanden cada carre-
ra en tiempo y forma según los estatutos universita-
rios.
• Debido a su comodidad, el alumno tiene la capaci-
dad de manejar el tiempo dedicado a cada actividad
de acuerdo a sus otras actividades o a la rapidez con
la que avance permitiendo ser flexible el tiempo de
término de la carrera, dotándole de más independen-
cia al construir su conocimiento.
• El acceso a información en línea como los libros
electrónicos o E-books, que por su crecimiento ace-
lerado, a la par de la tecnología más actual, ofre-
ce beneficios como: un menor costo o la gratuidad
de los mismos, a diferencia de los libros de texto
convencionales, accesibilidad desde cualquier ubi-
cación geográfica, comodidad de almacenamiento y
portabilidad, enriquecimiento del texto a través de
enlaces multimedia, así como la posibilidad de ha-
cer anotaciones y comentarios al margen.
5.2.2 Desventajas
• Dificulta transmitir y conservar determinados con-
tenidos actitudinales para mejorar la socialización.
• Generalmente el cambio a un sistema de educación
a distancia exige al alumnado una adaptación espe-
cífica: ha de aprender a usar materiales didácticos
específicos y aulas virtuales, a comunicarse con sus
profesores y con otros alumnos a través de medios
de comunicación y ha de ser capaz de organizar su
tiempo de estudio para compaginar vida personal,
laboral y académica.
• Se pierden igualmente otros objetivos del ámbito
afectivo y actitudinal, formación y cambio de acti-
tudes de los alumnos así como los del área psicomo-
triz que no atiendan a capacidades que se expresen
por escrito, se suelen lograr de manera más efectiva
mediante los contactos personales.
• Al eliminarse la interacción social en presencia la
comunicación se reduce a un solo canal y resulta me-
nos profunda, por lo que es posible que el alumno se
aisle y desmotive, ante ello, es necesaria una inter-
vención activa del profesor tutor.
• La diversificación y ampliación de la oferta educati-
va de distintos cursos y niveles va en aumento aun-
que no se ha logrado cubrir al 100 %.
• Ofrece limitado intercambio directo de experien-
cias que proporciona la relación profesor-alumno y
alumno-alumno.
• Posibles retrasos en la retroalimentación (feedback)
y rectificación de posibles errores.
• Hay otras desventajas específicas propias de la na-
turaleza de los distintos campos del saber. Ese es
el caso de la enseñanza de idiomas, donde a pesar
de haberse registrado una notable evolución tecno-
lógica que ha hecho de la misma una enseñanza más
efectiva y atractiva para el estudiante, aún está le-
jos de transmitir toda la información no verbal que
rodea el acto de habla y que forma una parte indis-
pensable del mismo.
• La desconfianza que se genera en el alumnado an-
te la falta de comunicación entre el profesor y sus
alumnos, sobre todo en el proceso de aprendizaje y
de evaluación académica en el caso de que no haya
tenido un curso propedéutico adecuado.
• La posibilidad de que una persona diferente al
alumno haga sus actividades.
• Realizar la actividad no presencial requiere de espa-
cios dentro de la esfera personal, familiar o laboral,
lo que en ocasiones dificulta el aislamiento y la con-
centración.
5.3 Generaciones de la Educación a
Distancia
La comunicación es la base de la interacción entre los
seres humanos. La necesidad de romper las barreras del
tiempo y la distancia para comunicarnos llevó al desarro-
llo y masificación de los medios de comunicación. Hoy en
día, los medios son instrumentos que nos permiten comu-
nicarnos, informarnos y entretenernos. Facilitan enorme-
mente las interacciones sociales y han hecho posible que
vivamos en la sociedad más informada y conectada de la
historia.
La comunicación está estrechamente ligada a todo pro-
ceso educativo. No es raro entonces que los hitos en la
evolución de los medios de comunicación hayan produ-
cido innovaciones en el ámbito de la educación, más aún
en una modalidad donde la separación espacial docente

32. 28 CAPÍTULO 5. EDUCACIÓN A DISTANCIA
- estudiante es la característica principal: la educación a
distancia. De acuerdo a Nipper[5]
y Taylor[6]
es posible
identificar cinco generaciones en la clasificación cronoló-
gica de esta modalidad educativa:
• El modelo de correspondencia: Cursos por corres-
pondencia centrados en material impreso que era
entregado vía correo postal periódicamente a los es-
tudiantes.
• El modelo multimedia: Incorporación de medios
electrónicos como los casetes, videocasetes y el
computador para la entrega de material multimedia
y en con cierto grado de interactividad.
• El modelo de tele-aprendizaje: Educación apoyada
en las TIC (telemática).
• El modelo de aprendizaje flexible: Acceso a recur-
sos multimedia en línea a través de la internet, te-
leconferencia para la transmisión de audio y video,
así como a herramientas tecnológicas para trabajo
colaborativo (web 2.0).
• El modelo de aprendizaje flexible inteligente: Acce-
so a campus virtuales con todos los procesos educa-
tivos en línea y a sistemas inteligentes de aprendiza-
je y respuesta automática.
5.4 La relación telemática
Hay diversas aplicaciones que actualmente hacen posibles
que los cibernautas mantengan la calidad y frecuencia en
sus comunicaciones en internet como son:
• Correo electrónico. El correo electrónico es una
herramienta que nos permite una buena comunica-
ción entre los actores de un grupo de aprendizaje al
permitir: introducir información gráfica y de texto,
mantener diálogos, entre otras funciones que abren
un nuevo horizonte de posibilidades didácticas.
• Foros de discusión. El foro de discusión es un área
web dinámica que permite que distintas personas se
comuniquen. En el cual se comparten diferentes hi-
los de discusión (llamados también asuntos o temas).
• Bitácora Digital (Blog). Es la publicación crono-
lógica de textos o artículos de uno a varios autores.
Es un diario, donde los autores expresan sus opinio-
nes y permiten a otros autores expresar su opinión
al respecto; incluso permiten a los lectores comunes
expresar sus opiniones en forma de comentarios. El
orden en que se presentan las publicaciones es del
más reciente al más antiguo. Se pueden encontrar
Blog muy diversos por ámbitos de estudio, especia-
lidades, tópicos o sobre una idea especifica. En el
caso de la Educación a distancia, ésta herramienta
es de mucha utilidad, ya que los alumnos lectores
pueden escribir sus comentarios personales acerca
de un tema específico y el autor principal o profesor
puede contestarles y retroalimentar la información,
convirtiéndose así en un diálogo preciso entre varias
personas.
• Conversación escrita (Chat). El chat es uno de
los métodos de comunicación digital surgido con las
nuevas tecnologías. Consiste en la conversación si-
multánea entre dos o más personas conectadas a la
red que pueden ser públicas o privadas.
• Audioconferencias. Las audioconferencias son otra
forma de comunicación en directo, pero más rica e
información, es la que se lleva a cabo a través de la
propia voz de los interlocutores. Este tipo de comu-
nicación, además de basarse y articularse a partir de
la información formal del mensaje, se rodea de otro
tipo de información no verbal de gran importancia y
que da forma y enriquece cualitativamente la infor-
mación que recibe el destinatario.
• Videoconferencias. La videoconferencia es una he-
rramienta capaz de facilitar la comunicación en di-
recto mediante la cual los interlocutores en direc-
to. Proporcionan un elevado grado de presenciali-
dad que, aunque es simulada ya que los intervinien-
tes pueden encontrarse a miles de kilómetros de dis-
tancia, hace posible que el mensaje no sólo conten-
ga información verbal y paraverbal relevante, sino
que éste se completa con contenidos comunicativos
no verbales de gran significado contextualizante y
situacional. Estaríamos ante una interacción cara a
cara a distancia.
• Nube educativa. La nube en los entornos educa-
tivos otorga flexibilidad tanto a estudiantes como a
profesores para crear, compartir, consultar o descar-
gar materiales educativos en el momento pertinente
apoyados en un ordenador con acceso a Internet en
tiempo real. Este tipo de innovaciones tecnológicas
promueven una educación más competitiva y a la
vanguardia, preparando a sus usuarios para el ma-
nejo de la tecnología. Asimismo, facilitan la comu-
nicación entre estudiantes y profesores, utilizando
un sistema educativo autodidacta y dinámico.
• Bibliotecas digitales. Consisten en Bibliotecas que
ofrecen consulta de sus acervos remotamente me-
diante el acceso a Internet. Estas bibliotecas han
transformado sus materiales en documentos digita-
les que publican en sus portales digitales. Muchos
medios como los periódicos y revistas están cam-
biando a este método digital de ofrecer su informa-
ción y las bibliotecas no son la excepción. La co-
modidad que ofrece este mecanismo de consulta es
incomparablemente más sencillo que el método tra-
dicional de acudir a estos recintos y realizar las con-
sultas manualmente. Esperamos ver una migración a
este método digital cada vez más fuerte en el futuro
cercano.

33. 5.6. EDUCACIÓN SEMIPRESENCIAL 29
5.5 Roles en la educación a distan-
cia
Entre los diversos roles que se pueden presentar en un
equipo de educación a distancia se pueden mencionar los
siguientes:
• Coordinador general: Responsable de articular los
procesos de todo el equipo. Establece el cronograma
de actividades, propone las tareas a realizar, planifi-
ca y controla el normal funcionamiento del proyec-
to.
• Experto en contenidos: Docente a cargo del curso
y experto en contenidos del tema a ser impartido a
distancia. De acuerdo con la manera en que se en-
tienda en cada región, país o cultura, el experto en
contenidos cambia su rol, por ejemplo, en Bolivia
(en educación a distancia) es la persona que redacta,
produce los módulos y las unidades temáticas ―co-
nocido como el profesor tutor―, es decir es un ver-
dadero científico dedicado a la producción intelec-
tual.
• Profesor tutor: Apoya en la administración, guian-
do y orientando al estudiante. Se dedica a realizar
textos, es decir, construye los módulos que son parte
del curso. Esta misma persona puede llegar a ser el
que guía a los participantes; pero en caso de no con-
tar con su apoyo, es el tutor (una persona entendi-
da en el tema, pero que no necesariamente produce
los contenidos de los módulos) quien puede ejercer
como aquella persona que guíe el proceso educati-
vo a distancia. El profesor tutor a distancia debe te-
ner unas habilidades diferentes del profesor que se
dedique a la formación presencial; algunas de ellas
pueden ser el dominio sobre las tecnologías de la
información y la comunicación, conocimientos para
organizar y gestionar cursos en línea y lo que ello re-
presenta (grupos de discusión, foros, debates, etc.).
Debe tener una capacidad de comunicación escrita
bastante depurada, debido a que el alumno no es pre-
sencial y, por tanto, no se puede interaccionar igual-
mente con él.
• Asesor de diseño: Pedagogo especialista que ayu-
da al profesor a seleccionar los medios necesarios
y diseñar actividades, también es conocido como el
diseñador instruccional.
• Asesor en tecnología: Apoya al equipo docente se-
leccionando las herramientas tecnológicas adecua-
das para el logro por parte del alumno de los objeti-
vos de aprendizaje propuestos, también es conocido
como tecnopedagogo.
• Productor de nuevas tecnologías: Apoya en la
producción de material audiovisual que enriquece
las clases. Es el encargado de mediatizar los con-
tenidos.
• Diseñador gráfico: Selecciona los recursos gráficos
adecuados para los cursos virtuales.
• Evaluador del sistema: Tiene a su cargo la evalua-
ción de todo el sistema (materiales, tutores, alumnos
y administración general), también puede proponer
medidas correctivas para solucionar inconvenientes
que se hayan producido durante el cursado a distan-
cia.
• Estudiante: Uno de los roles más importantes en el
sistema de educación abierta es el estudiante, pues
es él quien debe contar con disposición de trabajo
en equipo, administración en su tiempo y realizar
las actividades en tiempo y forma, pero sobre todo
en tener una motivación de crecimiento en cuanto a
su vida académica.
5.6 Educación semipresencial
En esta modalidad, los estudiantes puedan acceder a una
educación sin la necesidad de presentarse físicamente en
la institución educativa todos los días. Por lo tanto, es una
excelente opción para quienes trabajan, o bien, para aque-
llos que su labor en casa no les permite estar mucho tiem-
po en la escuela.
Esto con la ventaja de tener una educación sin las limi-
taciones de un horario o lugar, ya que en cualquier parte
la persona puede estudiar con la única condición de que
tiene que asistir periódicamente a tutoría para aclarar du-
das, realizar actividades de evaluación o tomar alguna cla-
se o materia. La ventaja que tiene este modelo es que el
alumno va desarrollando su aprendizaje de una manera un
poco más autónoma, ya que la investigación es indispen-
sable. En otras palabras, el estudiante es capaz de regir y
proyectar el proceso de su propio aprendizaje.
En la educación semipresencial el estudiante asiste perió-
dicamente a sesiones en la universidad o instituto, con el
fin de estar al corriente de las actividades de los alumnos,
atender sus dudas e inquietudes, aumentar la formalidad,
poner en práctica ciertos conocimientos, entre otros. Es-
tas horas, por ser pocas, se limitan a orientaciones por
parte de los profesores y a resolver dudas. La eficacia del
programa se debe a la eficiencia del alumno, es decir, se
determina según la capacidad del alumno para organizar
su propio tiempo y ritmo de estudio.
El aprendizaje se monitorea por medio de tutorías, las
cuales pueden ser de dos tipos: presenciales y virtuales.
La evaluación se implementa de acuerdo a cada curso.
Existen clases virtuales que pueden ser de una a más veces
por semana; y presenciales, que se destinan regularmente
para realizar exámenes parciales y finales.
Las escuelas abiertas podrían ser un ejemplo de este mo-
delo ya que sólo se asiste una vez a la semana con el profe-
sor, si existe alguna duda. El alumno estudia el contenido

34. 30 CAPÍTULO 5. EDUCACIÓN A DISTANCIA
que se le otorga y presenta los exámenes correspondien-
tes hasta terminar con el plan de estudios sin necesidad
de realizar más actividades que éstas.
5.6.1 Ventajas
• Mayor interactividad entre los alumnos y las tecno-
logías.
• Mejor y mayor acceso a grandes cantidades de in-
formación.
• Individualización del aprendizaje al ritmo de cada
alumno.
• Proporciona una retroalimentación continua.
• La rapidez al acceso e intercambio de información,
rompiendo las barreras espacio temporales.
• Estimula en los alumnos el desarrollo de varias habi-
lidades, tales como la de comunicarse (interpretar y
producir mensajes) utilizando distintos lenguajes y
medios, desarrollar la autonomía personal y el espí-
ritu crítico, lo que le ayuda a convivir en una socie-
dad multicultural y justa con las innovaciones tec-
nológicas propias de la época.
• Orienta y regula el proceso de aprendizaje y facilita
el control al estudiante.
• Contribuyen al desarrollo formativo del alumno, de
su actividad mental, actitudes y valores.
• Potencian el desarrollo de la creatividad.
• Ahorro de dinero, el alumno no tiene que despla-
zarse a la institución educativa (la disminución de
gastos que conllevan los transportes para el trasla-
do).
5.6.2 Desventajas
El ámbito educativo es uno de los que plantea mayor in-
certidumbre. Aún es temprano para evaluar el impacto
de las nuevas tecnologías en ese ámbito, pero si se con-
firma la tendencia hacia un sistema educativo a distancia,
virtual y de autoaprendizaje, se prevén problemas tales
como la dificultad de conservar y transmitir determina-
dos valores sociales o la tendencia de los alumnos al ais-
lamiento social.
• Se podría generar una desconfianza ante la falta
de comunicación concurrida entre el profesor y el
alumno, sobre todo en el proceso de evaluación de
aprendizaje del alumno(esto en el caso de que se
sienta ofendido al pensar que realizó un gran esfuer-
zo por si mismo).
• Otra gran desventaja radica en el aislamiento que se
puede llegar a dar entre seres humanos, eliminando
la interacción social física. Puede influir para bien
o para mal (dependiendo del caso de cada persona
en su forma de ser y pensar) al querer interactuar
y desarrollarse en el ámbito laboral y social depen-
diendo su carrera, todo esto al no haber obtenido
suficiente contacto social.
• La pasividad del alumno frente a este medio, pues lo
puede percibir como un medio fácil.
• Falta de una estructura pedagógica adecuada, lo cual
dificultara al estudiante sus procesos o métodos de
aprendizaje si no los comprende o no los realiza ade-
cuadamente.
5.7 Educación a distancia en His-
panoamérica y España
5.8 Biblioteca Virtual
La Biblioteca Virtual se considera como el conjunto de
recursos digitales, a los cuales se puede acceder en cual-
quier momento y lugar. Estos recursos van desde artícu-
los, textos, imágenes, información, etc.
5.9 Véase también
• Educación en línea
• Aprendizaje electrónico
5.10 Referencias
[1] Académica. «Moodle en la educación a distancia». Con-
sultado el 10/11/14.
[2] http://suayed.unam.mx/que_es.php
[3] NUEVAS TECNOLOGÍAS, EDUCACIÓN A DISTANCIA Y
LA MERCANTILIZACIÓN DE LA FORMACIÓN, Revista
Iberoamericana de Educación
[4] Plataformas virtuales de aprendizaje: Para utilizar un
modelo educativo con características de enseñanza-
aprendizaje online es importante tener en consideración
un programa que pueda integrar las diversas y principa-
les herramientas que ofrece la Internet. Santoveña (2002:
03) plantea lo siguiente: Una plataforma virtual flexible
será aquella que permita adaptarse a las necesidades de
los alumnos y profesores (borrar, ocultar, adaptar las dis-
tintas herramientas que ofrece); intuitivo, si su interfaz es
familiar y presenta una funcionalidad fácilmente recono-
cible y, por último, amigable, si es fácil de utilizar y ofrece
una navegabilidad clara y homogénea en todas sus pági-
nas.

35. 5.11. ENLACES EXTERNOS 31
[5] Nipper, S. Third generation distance learning and compu-
ter conferencing. En R.D. Mason y A.R. Kaye (Eds.) Mind-
wave: communication, computers and distance education.
Oxford: Pergamon Press.
[6] Taylor, James C. (junio de 2001). Fifth Generation Dis-
tance Education. ISBN 0 642 77210 X. Consultado el 1
de noviembre de 2015.
5.11 Enlaces externos
• Estándares UNESCO de competencia en TIC para
docentes
• ANCED (Asociación Nacional de Educación a Dis-
tancia), en Perú.
• Centro para la Innovación y Desarrollo de la Edu-
cación a Distancia, del Ministerio de Educación de
España.
5.11.1 Publicaciones
• RIED (Revista Iberoamericana de Educación a Dis-
tancia).
• RED (Revista de Educación a Distancia).
• UNIVERSIDAD DE MURCIA. Estudiantes
en entornos tradicionales y a distancia;Perfiles
motivacionales y percepciones del contexto. (en
línea). (Consulta: 3 de diciembre de 2014).
Disponible en web: http://www.um.es/ead/
red/10/chiecher.pdf.
5.11.2 Universidades
• Universidad Abierta y a Distancia de México
• CUAED de la UNAM de México.
• UNED (Universidad Nacional de Educación a Dis-
tancia), en España.
• Instituto Tecnológico de Capacitación a Distancia a
Distancia (ITECAD), en República Dominicana.

36. Capítulo 6
Tecnologías de la información y la
comunicación
Torre de telecomunicaciones de Collserola, (Barcelona).
Tecnologías de la información y la comunicación
(TIC) es un concepto que tiene dos significados. El tér-
mino “tecnologías de la información” se usa a menudo
para referirse a cualquier forma de hacer cómputo. Co-
mo nombre de un programa de licenciatura, se refiere a
la preparación que tienen estudiantes para satisfacer las
necesidades de tecnologías en cómputo y comunicación
de gobiernos, seguridad social, escuelas y cualquier tipo
de organización.[1]
Planificar y gestionar la infraestructura de TIC de una or-
ganización es un trabajo difícil y complejo que requiere
una base muy sólida de la aplicación de los conceptos fun-
damentales de áreas como las ciencias de la computación,
así como de gestión y habilidades del personal. Se requie-
ren habilidades especiales en la comprensión, por ejem-
plo de cómo se componen y se estructuran los sistemas
en red, y cuáles son sus fortalezas y debilidades. En siste-
mas de información hay importantes preocupaciones de
software como la fiabilidad, seguridad, facilidad de uso
y la eficacia y eficiencia para los fines previstos, todas
estas preocupaciones son vitales para cualquier tipo de
organización.[2]
Los profesionales de TIC combinan correctamente los
conocimientos, prácticas y experiencias para atender tan-
to la infraestructura de tecnología de información de una
organización y las personas que lo utilizan. Asumen la
responsabilidad de la selección de productos de hardware
y software adecuados para una organización. Se integran
los productos con las necesidades y la infraestructura or-
ganizativa, la instalación, la adaptación y el mantenimien-
to de los sistemas de información, proporcionando así
un entorno seguro y eficaz que apoya las actividades de
los usuarios del sistema de una organización. En TI, la
programación a menudo implica escribir pequeños pro-
gramas que normalmente se conectan a otros programas
existentes.[3]
El conjunto de recursos, procedimientos y técnicas usa-
das en el procesamiento, almacenamiento y transmi-
sión de información, se ha matizado de la mano de las
TIC, pues en la actualidad no basta con hablar de una
computadora cuando se hace referencia al procesamiento
de la información. Internet puede formar parte de ese pro-
cesamiento que posiblemente se realice de manera distri-
buida y remota. Y al hablar de procesamiento remoto,
además de incorporar el concepto de telecomunicación,
se puede estar haciendo referencia a un dispositivo muy
distinto a lo que tradicionalmente se entiende por compu-
tadora pues podría llevarse a cabo, por ejemplo, con un
teléfono móvil o una computadora ultra-portátil, con ca-
pacidad de operar en red mediante una comunicación
inalámbrica y con cada vez más prestaciones, facilidades
y rendimiento.[4]
«Las tecnologías de la información y la co-
municación no son ninguna panacea ni fórmula
mágica, pero pueden mejorar la vida de todos
los habitantes del planeta. Se dispone de herra-
mientas para llegar a los Objetivos de Desa-
32

37. 6.2. UN CONCEPTO NUEVO 33
rrollo del Milenio, de instrumentos que harán
avanzar la causa de la libertad y la democracia
y de los medios necesarios para propagar los
conocimientos y facilitar la comprensión mu-
tua».
Kofi Annan, discurso inaugural de la
primera fase de la WSIS (Ginebra, 2003)[5]
6.1 Historia
Se pueden considerar las tecnologías de la información
y la comunicación como un concepto dinámico.[6]
Por
ejemplo, a finales del siglo XIX el teléfono podría ser
considerado una nueva tecnología según las definiciones
actuales. Esta misma consideración podía aplicarse a la
televisión cuando apareció y se popularizó en la década
de los '50 del siglo pasado. Sin embargo, estas tecnologías
hoy no se incluirían en una lista de las TIC y es muy posi-
ble que actualmente los ordenadores ya no puedan ser ca-
lificados como nuevas tecnologías. A pesar de esto, en un
concepto amplio, se puede considerar que el teléfono, la
televisión y el ordenador forman parte de lo que se llama
TIC en tanto que tecnologías que favorecen la comunica-
ción y el intercambio de información en el mundo actual.
Después de la invención de la escritura, los primeros pa-
sos hacia una sociedad de la información estuvieron mar-
cados por el telégrafo eléctrico, después el teléfono y la
radiotelefonía, la televisión e Internet. La telefonía mó-
vil y el GPS han asociado la imagen al texto y a la pala-
bra «sin cables». Internet y la televisión son accesibles en
el teléfono móvil, que es también una máquina de hacer
fotos.[7]
La asociación de la informática y las telecomunicaciones
en la última década del siglo XX se ha beneficiado de la
miniaturización de los componentes, permitiendo produ-
cir aparatos «multifunciones» a precios accesibles desde
el año 2000.
El uso de las TIC no para de crecer y de extenderse, sobre
todo en los países ricos, con el riesgo de acentuar local-
mente la brecha digital[8]
y social y la diferencia entre
generaciones. Desde la agricultura de precisión y la ges-
tión del bosque a la monitorización global del medio am-
biente planetario o de la biodiversidad, a la democracia
participativa (TIC al servicio del desarrollo sostenible)
pasando por el comercio, la telemedicina, la informa-
ción, la gestión de múltiples bases de datos, la bolsa, la
robótica y los usos militares, sin olvidar la ayuda a los
discapacitados (por ejemplo, ciegos que usan sintetizado-
res vocales avanzados), las TIC tienden a ocupar un lugar
creciente en la vida humana y el funcionamiento de las
sociedades.[9]
Algunos temen también una pérdida de libertad in-
dividual y grupal (efecto «Gran Hermano», intrusis-
mo creciente de la publicidad no deseada...). Los
prospectivistas[10]
piensan que las TIC tendrían que tener
un lugar creciente y podrían ser el origen de un nuevo
paradigma de civilización.
6.2 Un concepto nuevo
A nadie sorprende estar informado minuto a minuto, co-
municarse con personas del otro lado del planeta, ver el
video de una canción o trabajar en equipo sin estar en un
mismo sitio. Las tecnologías de la información y comuni-
cación se han convertido, a una gran velocidad, en parte
importante de nuestras vidas. Este concepto que también
se llama sociedad de la información se debe principal-
mente a un invento que apareció en 1969: Internet. Inter-
net surgió como parte de la Red de la Agencia de Proyec-
tos de Investigación Avanzada (ARPANET), creada por
el Departamento de Defensa de Estados Unidos y se di-
señó para comunicar los diferentes organismos del país.
En un principio, sus principios básicos eran: ser una red
descentralizada con múltiples caminos entre dos puntos
y que los mensajes estuvieran divididos en partes que se-
rían enviadas por caminos diferentes. La presencia de di-
versas universidades e institutos en el desarrollo del pro-
yecto hizo que se fueran encontrando más posibilidades
de intercambiar información. Posteriormente se crearon
los correos electrónicos, los servicios de mensajería y las
páginas web. A mediados de 1990 -en una etapa en que ya
había dejado de ser un proyecto militar- cuando se abrió
a la población en general y así surgió lo que se conoce In-
ternet, ganando esta gran popularidad. Y a su alrededor
todo lo que conocemos como Tecnologías de la informa-
ción y comunicación.[12]
El desarrollo de Internet ha significado que la informa-
ción esté ahora en muchos sitios. Antes la información
estaba concentrada, la transmitía la familia, los maestros,
los libros. La escuela y la universidad eran los ámbitos
que concentraban el conocimiento. Hoy se han roto estas
barreras y con Internet hay más acceso a la información.
El principal problema es la calidad de esta información.
También se ha agilizado el contacto entre personas con
fines sociales y de negocios. No hace falta desplazarse
para cerrar negocios en diferentes ciudades del mundo
o para realizar transacciones en cualquier lugar con un
sencillo clic. Muchos políticos tienen su blog o vídeos en
YouTube, dejando claro que las TIC en cuarenta años -
especialmente los últimos diez (2000-2010)- han modifi-
cado muchos aspectos de la vida.[13]
En parte, estas nuevas tecnologías son inmateriales, ya
que la materia principal es la información; permiten la
interconexión y la interactividad; son instantáneas; tienen
elevados parámetros de imagen y sonido. Al mismo tiem-
po las nuevas tecnologías suponen la aparición de nuevos
códigos y lenguajes, la especialización progresiva de los
contenidos sobre la base de la cuota de pantalla (dife-
renciándose de la cultura de masas) y dando lugar a la
realización de múltiples actividades en poco tiempo.[14]

38. 34 CAPÍTULO 6. TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN
El concepto presenta dos características típicas de las no-
ciones nuevas:
• Es frecuentemente evocado en los debates contem-
poráneos.
• Su definición semántica queda borrosa y se acerca a
la de la sociedad de la información.[15]
El advenimiento de Internet y principalmente de la World
Wide Web como medio de comunicación de masas y el
éxito de los blogs, las wikis o las tecnologías peer-to-
peer confieren a las TIC una dimensión social. Gérard
Ayache, en La gran confusión, habla de «hiperinforma-
ción» para subrayar el impacto antropológico de las nue-
vas tecnologías.[16]
Numerosos internautas consideran In-
ternet como una tecnología de relación.
6.3 Las tecnologías
Las TIC conforman el conjunto de recursos necesarios
para manipular la información: los ordenadores, los pro-
gramas informáticos y las redes necesarias para convertir-
la, almacenarla, administrarla, transmitirla y encontrarla.
Se pueden clasificar las TIC según:
• Las redes.
• Los terminales.
• Los servicios.
6.3.1 Las redes
A continuación se analizan las diferentes redes de acceso
disponibles actuales:
Telefonía fija
El método más elemental para realizar una conexión a
Internet es el uso de un módem en un acceso telefónico
básico. A pesar de que no tiene las ventajas de la banda
ancha, este sistema ha sido el punto de inicio para mu-
chos internautas y es una alternativa básica para zonas de
menor poder adquisitivo.
En casi todos los países de la Unión Europea, el grado de
disponibilidad de línea telefónica en los hogares es muy
alto, excepto en Austria, Finlandia y Portugal. En estos
países la telefonía móvil está sustituyendo rápidamente a
la fija.[17]
De todas maneras, en España, el acceso a Inter-
net por la red telefónica básica (banda estrecha) prácti-
camente ha desaparecido. En el año 2003 la mitad de las
conexiones a Internet era de banda estrecha. En 2009, el
97 % de los accesos a Internet era ya por banda ancha y
casi el 95% era superior o igual a 1 Mbit/s.[18]
Banda ancha
Mapa de la distribución de clientes de banda ancha del 2005.
La banda ancha originariamente hacía referencia a una
capacidad de acceso a Internet superior al acceso analó-
gico (56 kbit/s en un acceso telefónico básico o 128 kbit/s
en un acceso básico RDSI). El concepto ha variado con
el tiempo en paralelo a la evolución tecnológica. Según
la Comisión Federal de Comunicaciones de los EEUU
(FCC) se considera banda ancha al acceso a una veloci-
dad igual o superior a los 200 kbit/s, como mínimo en
un sentido. Para la Unión Internacional de Telecomuni-
caciones el umbral se sitúa en los 2 Mbit/s.[19]
Según los países, se encuentran diferentes tecnologías: la
llamada FTTH (fibra óptica hasta el hogar), el cable (in-
troducido en principio por distribución de TV), el satéli-
te, la RDSI (soportada por la red telefónica tradicional)
y otras en fase de desarrollo. El modelo de desarrollo de
la conectividad en cada país ha sido diferente y las deci-
siones de los reguladores de cada país han dado lugar a
diferentes estructuras de mercado.
En el gráfico se ve la evolución del acceso a Internet desde
1999 hasta 2007 y se puede apreciar cómo se incrementó
en ese periodo el uso de la banda ancha.
Internet está evolucionando muy rápidamente y está au-
mentando enormemente la cantidad de contenidos pesa-
dos (vídeos, música...). Por este motivo, los operadores
se están encontrando en muchas ocasiones que las redes
tradicionales no tienen suficiente capacidad para sopor-
tar con niveles de calidad adecuada el tránsito que se co-
mienza a generar y prevén que el problema aumente con
el tiempo, debido al ritmo actual de crecimiento. Algunos
operadores de países de la Organización para la Coope-
ración y el Desarrollo Económico (OCDE) están actuali-
zando sus redes, llevando fibra hasta los hogares (FTTH-
Fibre-to-the-home) y fibra a los edificios (FTTB- Fibre-
to-the-building). En diciembre de 2007, el número de ac-
cesos a banda ancha mediante fibra suponía ya un 9 % del
total en los países de la OCDE, un punto porcentual más
que un año antes. El ADSL seguía siendo la tecnología
más empleada con un 60 % de las líneas de banda ancha
y el cable mantenía la segunda posición con un 29 %.
Este desarrollo de la tecnología de la fibra óptica no es
uniforme entre los diferentes países de la OCDE. En
Japón y Corea del Sur se da un 44,5% y un 39,2% de
las conexiones de banda ancha, respectivamente con es-
ta tecnología, después de crecimientos espectaculares de

39. 6.3. LAS TECNOLOGÍAS 35
Acceso a internet: Evolución y distribución en la Europa del los
15.
14,5 puntos y 15 puntos porcentuales respectivamente en
año y medio, que absorben prácticamente todo el creci-
miento de este tipo de tecnología; en Europa, con un 1%
de las conexiones, acaba de empezar la renovación de la
tecnología actual por la fibra óptica.
Durante el año 2007, en los países de la Unión Europea
el porcentaje de líneas ADSL sobre el total de accesos de
banda ancha era del 80,3%. Juega a favor de las tecnolo-
gías xDSL los costes de implantación y el desarrollo del
ADSL 2+, de mayor capacidad y abasto.[20]
Los motivos para preferir conexiones de banda ancha son
el no tener la línea telefónica ocupada, la velocidad del
acceso y la posibilidad de estar siempre conectado. Así
como el acceso a nuevos servicios relacionados con la fo-
tografía, la descarga de música o vídeos. De menor ma-
nera, en el hogar, el equipo de conexión a Internet (mó-
dem/router) permite crear un entorno de red.
Telefonía móvil
Mensaje MMS en un terminal móvil.
A pesar de ser una modalidad más reciente, en todo el
mundo se usa más la telefonía móvil que la fija. Se debe a
que las redes de telefonía móvil son más fáciles y baratas
de desplegar.
El número de líneas móviles en el mundo continúa en
crecimiento, a pesar de que el grado de penetración en
algunos países está cerca de la saturación. De hecho, en
Europa la media de penetración es del 119%.[21]
Las redes actuales de telefonía móvil permiten veloci-
dades medias competitivas en relación con las de ban-
da ancha en redes fijas: 183 kbit/s en las redes GSM,
1064 kbit/s en las 3G y 2015 kpit/s en las Wi-Fi.[22]
Es-
to permite a los usuarios un acceso a Internet con alta
movilidad, en vacaciones o posible para quienes no dis-
ponen de acceso fijo. De hecho, se están produciendo
crecimientos muy importantes del acceso a Internet de
banda ancha desde móviles y también desde dispositivos
fijos pero utilizando acceso móvil. Este crecimiento será
un factor clave para dar un nuevo paso en el desarrollo
de la sociedad de la información. Las primeras tecnolo-
gías que permitieron el acceso a datos, aunque a velo-
cidades moderadas, fueron el GPRS y el EDGE, ambas
pertenecientes a lo que se denomina 2.5G. Sin embar-
go, la banda ancha en telefonía móvil empezó con el 3G,
que permitía 384 kbit/s y que ha evolucionado hacia el
3.5G, también denominado HSPA (High Speed Packet
Access), que permite hasta 14 Mbit/s de bajada HSDPA
(High Speed Downlink Packet Access) y, teóricamente,
5,76 Mbit/s de subida si se utiliza a más HSUPA (High
Speed Uplink Packet Access). Estas velocidades son, en
ocasiones, comparables con las xDSL y en un futuro no
muy lejano se prevé que empiecen a estar disponibles
tecnologías más avanzadas, denominadas genéricamen-
te Long Term Evolution o redes de cuarta generación y
que permitirán velocidades de 50 Mbit/s.[23]
El ritmo de implantación de la tecnología 3G en el mundo
es muy irregular: mientras en Japón los usuarios de 3G
son mayoría, en otras zonas también desarrolladas, como
Bélgica, su uso es residual.[24][25]
Estas tecnologías son capaces en teoría de dar múltiples
servicios (imagen, voz, datos) a altas velocidades, aunque
en la práctica la calidad del servicio es variable.
La evolución del teléfono móvil ha permitido disminuir
su tamaño y peso, lo que permite comunicarse desde casi
cualquier lugar. Aunque su principal función es la trans-
misión de voz, como en el teléfono convencional, su rá-
pido desarrollo ha incorporado otras funciones como son
cámara fotográfica, agenda, acceso a Internet, reproduc-
ción de vídeo e incluso GPS y reproductor mp3.
Redes de televisión
Actualmente hay cuatro tecnologías para la distribución
de contenidos de televisión, incluyendo las versiones
analógicas y las digitales:

40. 36 CAPÍTULO 6. TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN
Unidad móvil de una TV japonesa.
• La televisión terrestre, que es el método tradicional
de transmitir la señal de difusión de televisión, en
forma de ondas de radio transmitida por el espacio
abierto. Este apartado incluiría la TDT.
• La televisión por satélite, consistente en retransmi-
tir desde un satélite de comunicaciones una señal de
televisión emitida desde un punto de la Tierra, de
forma que ésta pueda llegar a otras partes del plane-
ta.
• La televisión por cable, en la que se transmiten se-
ñales de radiofrecuencia a través de fibras ópticas o
cables coaxiales.
• La televisión por Internet traduce los contenidos en
un formato que puede ser transportado por redes IP,
por eso también es conocida como Televisión IP.
En cuanto a la televisión de pago, el primer trimestre de
2008 mostró un estancamiento en las modalidades de ca-
ble y de satélite mientras que la IPTV creció considera-
blemente respecto a los datos de un año antes, alcanzando
en España 636.000 usuarios a finales de 2007. Los paí-
ses con un número más importante de suscriptores eran
Francia (4 millones) y Corea del Sur (1,8 millones). En el
año 2008 se introdujo la televisión sobre el terminal mó-
vil, que en el primer trimestre del 2008 consiguió miles
de clientes.[26]
Bajo esta modalidad se ofrece un amplio
catálogo de canales de televisión y de vídeos y se prevén
diversas opciones de comercialización, con el pago por
acceso a un paquete de canales o el pago por consumo.
Las redes de televisión que ofrecen programación en
abierto se encuentran en un proceso de transición hacia
una tecnología digital (TDT). Esta nueva tecnología su-
pone una mejora en la calidad de imagen, a la vez que
permite nuevos servicios. En España, durante un tiem-
po convivieron ambos sistemas, hasta el día 3 de abril de
2010 en que las emisoras de televisión dejaron de pres-
tar sus servicios mediante la tecnología analógica para
ofrecer únicamente la forma digital. Para poder sintoni-
zar la televisión utilizando la tecnología digital, es nece-
sario realizar dos adaptaciones básicas: adaptación de la
antena del edificio, y disponer de un sintonizador de TDT
en el hogar. Destaca un cambio importante de tendencia
en la forma de adquirir los sintonizadores, ya que al prin-
cipio se adquirían como dispositivos independientes para
conectar externamente a los televisores; mientras que ac-
tualmente estos sintonizadores se compran incorporados
a la propia televisión o a otros dispositivos como el DVD.
De esta manera, el número acumulado de descodificado-
res integrados ha ultrapasado los no integrados.
A pesar del número de hogares preparados para la re-
cepción de la televisión digital, aún la cuota de pantalla
conseguida no es demasiado significativa, a pesar del ele-
vado crecimiento durante el año 2009. Esto es debido a
que muchos hogares estaban preparados para la recepción
de la señal digital pero aún continuaban sintonizando los
canales en analógico. Por este motivo, un poco menos de
la mitad de los hogares preparados para recibir la TDT
estaban utilizando esta posibilidad.
Redes en el hogar
Router con Wi-Fi.
Cada día son más los dispositivos que se encuentran en
el interior de los hogares y que tienen algún tipo de co-
nectividad. También los dispositivos de carácter personal
como el teléfono, móvil, PDA..., son habituales entre los
miembros de cualquier familia. La proliferación de esta
cantidad de dispositivos es un claro síntoma de la acep-
tación de la sociedad de la información, aunque también
plantea diversos tipos de problemas, como la duplicidad
de información en diferentes terminales, datos que no es-
tán sincronizados, etc. Por este motivo surge la necesidad
de las redes del hogar. Estas redes se pueden implementar
por medio de cables y también sin hilos, forma ésta mu-
cho más común por la mayor comodidad para el usuario y
porque actualmente muchos dispositivos vienen prepara-
dos con este tipo de conectividad.[27]
Es muy común que

41. 6.3. LAS TECNOLOGÍAS 37
los internautas dispongan de redes sin hilos Wi-Fi, y dos
de cada tres ya las han incorporado en su casa. España
se sitúa en segunda posición, por detrás tan sólo de Lu-
xemburgo y muy por encima de la media europea que es
un 46%. En general y en todos los países las cifras son
muy superiores a las mostradas un año antes, con el cre-
cimiento medio de 12 puntos porcentuales en la Unión
Europea.[28]
Además de la simple conexión de dispositivos para com-
partir información, son muchas las posibilidades de las
tecnologías TIC en los hogares. En un futuro próximo una
gran cantidad de servicios de valor añadido estarán dispo-
nibles en los hogares e incluirán diferentes campos, desde
los servicios relacionados con el entretenimiento como la
posibilidad de jugar en línea y servicios multimédia, hasta
los servicios e-Health o educativos que suponen un gran
beneficio social, sobre todo en zonas más despobladas.Lo
que potenciará aún más la necesidad de redes dentro del
hogar.[29]
6.3.2 Los terminales
Los terminales actúan como punto de acceso de los ciu-
dadanos a la sociedad de la información y por eso son de
suma importancia y son uno de los elementos que más
han evolucionado y evolucionan: es continua la aparición
de terminales que permiten aprovechar la digitalización
de la información y la creciente disponibilidad de infraes-
tructuras por intercambio de esta información digital. A
esto han contribuido diversas novedades tecnológicas que
han coincidido en el tiempo para favorecer un entorno
propicio, ya que la innovación en terminales va unida a la
innovación en servicios pues usualmente el terminal es el
elemento que limita el acceso.[30]
Las novedades que hacen referencia a la capacidad y a la
miniaturización de los dispositivos de almacenaje son los
que han permitido la creación de un conjunto de nuevos
dispositivos portátiles que administren contenidos mul-
timedia, como los reproductores portátiles de MP3 o de
vídeo.[31]
Frontal de un PC Home Theater con teclado.
Empieza a ser habitual la venta de ordenadores persona-
les para ser ubicados en la sala de estar y que centrali-
cen el almacenamiento y difusión de contenidos digitales
en el hogar, conocidos por las siglas inglesas HTPC (Ho-
me Theater Personal Computer) o Media Center PC, y
agrupan funciones como el almacenaje de música y vídeo
en formatos digitales; la substitución del vídeo doméstico
por la grabación de programas de televisión, la posibili-
dad de ver TV con facilidades de time shifting (control de
la emisión en vivo como si fuera una grabación); hacer
servir el televisor como monitor para visualizar página
web. Esto es posible por el desarrollo de un programador
específico para este tipo de ordenadores.
Los años 2005 y 2006 fueron el momento de la aparición
de nuevas generaciones de dispositivos en el mundo de
las consolas.[32]
Según Yves Guillemot, CEO d'Ubisoft, la
próxima generación de consolas empezará el año 2011 o
2012, cuando las grandes compañías actuales (Nintendo,
Sony y Microsoft) darán un nuevo paso en busca de más y
mejores formas de entretenimiento interactivo. Además
de las mejoras tecnologías de sus componentes se ha da-
do el salto hacia la utilización de la alta definición de las
imágenes y del relieve en el almacenamiento del soporte
DVD en modelos con formatos Blu-ray.[33]
Han apareci-
do nuevas consolas para público de más edad y caracte-
rizadas por un mejor acabado y mejores características
técnicas.[34]
Otro hecho fundamental ha sido el abaratamiento de los
televisores con tecnología plasma y de cristal líquido co-
mo consecuencia de las mejoras en los procesos de fa-
bricación y en la gran competencia en este segmento del
mercado. Desde el punto de vista de la tecnología cabe
destacar la gran madurez que ha conseguido la tecnolo-
gía OLED que puede convertirla en competencia de las
dichas de plasma o TFT. Esta renovación hacia nuevos
tipos de terminales tiene su importancia, ya que la TV
es el único dispositivo en todos los hogares, y es alto su
potencial para ofrecer servicios de la sociedad de la in-
formación.
Los televisores planos con tecnología TFT/LCD ya están
presentes en el 29 % de los hogares.[35]
El televisor actúa
como catalizador a la hora de adquirir nuevos terminales,
como el vídeo o el DVD, yéndose en camino de las «tres
pantallas»,[36]
término que indica la realidad según la cual
los usuarios utilizan las pantallas de tres dispositivos di-
ferentes: televisión, PC y móvil para visionar videos, ya
sean de naturaleza DVD, en línea o TV. Este hecho marca
la evolución del hogar digital; ya están algunos los dispo-
sitivos en el mercado que permiten transmitir vídeo entre
terminales, como el iTV de Apple, que permite descar-
gar películas de internet y verlas al instante en el televisor
mediante una conexión WI-FI. Son muchos los usuarios
para los que las dos pantallas «PC» y «TV» son habitua-
les, las tres pantallas aún no han alcanzado un grado de
penetración tan alto por el bajo nivel de inclusión del ví-
deo sobre móvil.

42. 38 CAPÍTULO 6. TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN
A pesar que hay un 43% de personas que utiliza el PC
para ver vídeos, suelen ser cortos del estilo YouTube o
películas en DVD, mientras que los programas más largos
se continúan viendo a través de la televisión. En cuanto
al resto de dispositivos, los teléfonos fijos y móviles son
los más habituales en los hogares entre los dedicados a la
comunicación. También se remarca la fuerte presencia de
equipos de música de alta fidelidad.
El equipamiento del hogar se complementa poco a poco
con otros dispositivos de ocio digital. Seis de cada diez
hogares disponen de DVD, uno de cada cuatro tiene cá-
mara de fotos digital. Una evolución menor ha tenido el
home cinema o la videocámara digital, que experimentan
un crecimiento muy bajo en los últimos años.
Ordenador personal
Según datos de Gartner el número de PC superó en el
2008 los mil millones en el mundo.[37]
encontrándose más
del 60% en los mercados más maduros como los EUA,
Europa y Japón. A pesar de la crisis económica en el
segundo trimestre de 2008, el crecimiento fue del 16%,
aunque se espera un descenso del 6% en el 2009,[38]
a
pesar del crecimiento en países como la China, India y
Brasil, por el gran ritmo de adopción de la sociedad de la
información en estos países y también por la tendencia al
abaratamiento de los costes. En Europa, el porcentaje de
hogares con ordenador es muy alta, por encima del 55%.
España con un 46%, se encuentra por debajo de la media
europea.[39]
En cuanto a la tipología de los ordenadores,
los de sobremesa están más extendidos que los portáti-
les en todos los países de la Unión Europea. Esto se debe
en gran parte en que hasta hace poco tiempo, los orde-
nadores portátiles tenían precios muy superiores a los de
sobremesa y tenían unas prestaciones inferiores. El por-
centaje de hogares que sólo tienen ordenador fijo dismi-
nuye en los países que alcanzan mayor grado de desarrollo
relativo a la sociedad de la información, como Dinamar-
ca, Holanda, Suecia, Finlandia y Luxemburgo donde el
número de hogares con ordenador portátil sobrepasa el
30%.[40]
El incremento en el número de ordenadores por-
tátiles guarda relación con diferentes hábitos de los usua-
rios que están dejando de entender el ordenador como
un dispositivo de uso comunitario para convertirlo en un
dispositivo personal.[41]
En general el propietario de or-
denador portátil suele ser gente más avanzada tecnológi-
camente; el perfil se corresponde, por un lado, con usua-
rios jóvenes (más de tres cuartas partes se encuentran por
debajo de los 45 años); y por otra parte tienen un com-
portamiento totalmente diferente, más interesados en ver
vídeos en la Web, hacer servir la red del hogar para des-
cargar música y vídeos, y para escuchar audio. Otro factor
importante que explica el boom actual de los ordenadores
portátiles respecto a los de sobremesa es la gran bajada
de precios que han experimentado. Así, según datos de
NPD, el precio de los portátiles ha disminuido un 25%
entre junio del 2006 y junio del 2008 delante del 1% de
descenso en los de sobremesa.[42][43]
Durante el año 2008 se ha asistido al nacimiento del con-
cepto del netPC, netbook o subportátil, que tiene su ori-
gen en la iniciativa OLPC (One Laptop per Child, Un or-
denador para cada niño) propulsada por el guru Nicholas
Negroponte a fin de hacer accesible la sociedad de la in-
formación a los niños del Tercer mundo mediante la fa-
bricación de un ordenador de bajo coste. Su desarrollo
ha permitido dos cosas: tecnologías de equipos a un coste
muy inferior del tradicional e incentivos a los fabricantes
para intentar capturar un mercado incipiente y de enorme
abasto potencial. Siguiendo este concepto, los fabricantes
han desarrollado en los últimos años diversos modelos en
esta línea. Esta nueva categoría de equipos, pequeños or-
denadores portátiles que incorporan todos los elementos
básicos de un ordenador clásico, pero con tamaño nota-
blemente más pequeño y lo que es más importante un
precio bastante inferior. El precursor ha sido el Ecc PC
de Asus,[44]
que ha sido el único de estos dispositivos dis-
ponible en el mercado, aunque durante la segunda mitad
del 2008 se ha producido una auténtica lluvia de ordena-
dores en este segmento de múltiples fabricantes.[45]
Navegador de internet
Logo modificado de Firefox.
La mayoría de los ordenadores se encuentran actualmente
conectados a la red. El PC ha dejado de ser un disposi-
tivo aislado para convertirse en la puerta de entrada más
habitual a internet. En este contexto el navegador tiene
una importancia relevante ya que es la aplicación desde
la cual se accede a los servicios de la sociedad de la infor-
mación y se está convirtiendo en la plataforma principal
para la realización de actividades informáticas.
El mercado de los navegadores continúa estando domi-
nado por Internet Explorer de Microsoft a pesar que ha
bajado su cuota de penetración en favor de Google Chro-

43. 6.3. LAS TECNOLOGÍAS 39
me y de Firefox. Apple ha realizado grandes esfuerzos
para colocar Safari en un lugar relevante del mercado,
y de hecho, ha hecho servir su plataforma iTunes para
difundirlo, cosa que ha estado calificada de práctica ilí-
cita por el resto de navegadores. No obstante, y a pesar
que ha subido su cuota de mercado y que cuenta con un
8,23% de penetración, aún se encuentra a mucha distan-
cia de sus dos competidores principales.[46]
Parece de esta
manera romperse la hegemonía completa que Microsoft
ejerce en el sector desde que a finales de la década de los
noventa se impuso sobre su rival Netscape. La función
tradicional de un navegador era la de presentar informa-
ción almacenada en servidores. Con el tiempo, se fueron
incorporando capacidades cada vez más complejas. Lo
que en un principio eran simples pequeñas mejoras en el
uso, con el tiempo se han convertido en auténticos pro-
gramas que en muchos casos hacen la competencia a sus
alternativas tradicionales. En la actualidad existen aplica-
ciones ofimáticas muy completas que pueden ejecutarse
dentro de un navegador: Procesadores de texto, hojas de
cálculo, bases de datos que cada vez incorporan más fun-
cionalidades y que para muchos usos son capaces de rem-
plazar a sus alternativas del escritorio. Existen también
aplicaciones tan complejas como el retoque fotográfico o
la edición de vídeo, de forma que el navegador, unido a la
disponibilidad cada vez más grande de la banda ancha, se
está convirtien en la plataforma de referencia para las ac-
tividades informáticas. En 2008-2009 se dan dos hechos
significativos, relacionados con navegadores web:
• La versión tres del navegador web Firefox incluye
un gestor que permite que las aplicaciones en línea
puedan ser ejecutadas cuando no se dispone de co-
nexión a internet.
• Google ha entrado en el mercado de los navegadores
con el lanzamiento de Chrome.[47]
Su principal di-
ferencia respecto a los navegadores tradicionales es
que su estructura interna se parece más a un sistema
operativo que ejecuta aplicaciones web que a un na-
vegador web clásico. Para Chrome, cada página web
es un proceso diferente. Dispone de una herramien-
ta de gestión de dichos procesos similar a la de un
sistema operativo (como el Administrador de tareas
de Windows), que permite realizar acciones como
acabar procesos que se han colgado (páginas web
que no responden) o buscar el uso de recursos bá-
sicos del sistema. Esto, que parece innecesario pa-
ra una página web convencional, es una gran facili-
dad para las páginas web que incluyen aplicaciones
en línea (como, Gmail, Google Docs, etc.). Chrome
complementa perfectamente Google Gears, un soft-
ware para permitir el acceso off-line a servicios que
normalmente sólo funcionan on-line.
Sistemas operativos para ordenadores
El número de personas que utilizan GNU/Linux como
sistema operativo de cliente superó ligeramente el 1% en
2009 (desde el 0,68% el año anterior). Mac OS, por su
parte, llega al 9,73 (8%) y Windows un 87,9 (desde el
91%)[48][actualizar]
Durante el año 2007 Microsoft realizó
el lanzamiento del sistema Windows Vista, que incluía
diversas novedades; no obstante esto, después de quince
meses en el mercado, su aceptación fue inferior al que se
esperaba, con cuotas próximas al 15%, una penetración
más baja que la de Windows XP en su momento. El mo-
tivo de este retardo fue que este sistema necesita una ma-
quinaria de gran potencia para poder funcionar correcta-
mente, cosa que ha hecho que muchos usuarios y empre-
sas al desinstalar sus versiones aparezcan problemas de
uso. Por estos motivos Microsoft lanzó en el año 2009,
Windows 7 logrando una mayor aceptación por parte del
público masivo.
Teléfono móvil
Los primeros dispositivos móviles disponían simplemen-
te de las funcionalidades básicas de telefonía y mensajes
SMS. Poco a poco se han ido añadiendo pantallas de co-
lores, cámaras de fotos... En 2004 llegaron los primeros
terminales UMTS y la posibilidad de videoconferéncias.
En el año 2005, los teléfonos fueron capaces de reprodu-
cir MP3, también, sistemas operativos y conexión a in-
ternet, destacando los Blackberry de la empresa Research
in Motion (RIM). De esta manera, los usuarios empeza-
ron a entender el móvil como una prolongación de sus
Pcs en movimiento, cosa que ha hecho desembocar a una
doble evolución: unos móviles más centrados en el en-
tretenimiento que tienen como principal característica la
capacidad multimedia, y móviles más centrados en la pro-
ductividad que destacan por tener teclado qwerty y están
optimizados para la utilización e-mail.
De todos los terminales, el teléfono móvil es uno de los
más dinámicos por lo que a su evolución se refiere. La
gran competencia entre los fabricantes por un mercado en
continuo crecimiento ha comportado el lanzamiento de
un gran número de novedades anualmente, y sobre todo
a una reducción de los ciclos de vida con el consiguiente
riesgo para las compañías que en algunas ocasiones, justo
amortizan sus inversiones.
La crisis económica en la cual se encuentran gran parte
de las economías, ha hecho que también el sector de los
móviles se resienta y en el cuarto trimestre del 2008 se
registró una caída del 12% de las ventas.[49]
En el año
2007 se incorpora el GPS a los móviles, y en el 2008 un
40% de los móviles vendidos en la zona EMEA (Europa,
Oriente Medio y África) tiene incorporado el GPS, según
Canalys.[50][51]
Se está viviendo un proceso de convergencia en los dis-
positivos móviles, que supondrían la suma de un sistema

44. 40 CAPÍTULO 6. TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN
operativo (teléfono inteligente) y de los PDA con cone-
xión sin cables. El dispositivo más famoso es el iPhone
4S, que marca un antes y un después ya que cambia la
experiencia del usuario en cuanto a la navegación mó-
vil. Además, el iPhone es un nuevo concepto de termi-
nal, el sistema incluye la tienda de aplicaciones centraliza-
da AppStore desde donde se pueden comprar aplicacio-
nes especialmente diseñadas para el dispositivo que apro-
vecha toda su tecnología, como su interfaz táctil Multi-
touch, el GPS, los gráficos 3D en directo y el audio po-
sicional en 3D. Según datos de julio del 2008 hay miles
de aplicaciones que permiten personalizar el terminal.[52]
También se puede disponer de aplicaciones web que fa-
ciliten el acceso y el uso de servicios que utilizan la red,
como Facebook. El servicio Mobile M de Apple permi-
te a todos los usuarios recibir mensajes de correo elec-
trónico automáticamente al móvil a la vez que llegan al
ordenador, pero también permite actualizar y sincronizar
correos, contactos y agendas.[53]
Según datos de M:metrics (EUA), el iPhone es el dis-
positivo móvil más popular para acceder a las noticias
con un porcentaje del 85% de los usuarios de iPhone en
enero de 2008.[54]
Estos datos reflejan un grado de acep-
tación de estos servicios completamente inusual y que se
completa por el grado de utilización de otros servicios,
el 30,9% de los propietarios de iPhone ven la televisión
en el móvil, el 49,7% accedió a redes sociales durante
el último mes y también son muy populares otros servi-
cios como YouTube y GoogleMap (el 30,4% y el 36%
respectivamente).[55]
Otras empresas (Samsung y Nokia)
han mejorado la interfaz de sus terminales. También Re-
search in Motion ha lanzado la versión 9000 de su termi-
nal móvil, la famosa Blackberry, con grandes mejoras en
la navegación del iPhone.[56]
El uso del móvil crece y no
sólo para hacer llamadas o enviar mensajes y es que todos
estos terminales y funciones ayudan a extender la socie-
dad de la información, a pesar que tienen más funciones
que las que realmente reclamen los usuarios. Por ejemplo,
en el caso de la cámara de fotos y del bluetooth, más de la
mitad de los usuarios que disponen de estas capacidades
no hacen uso de ellas.[57]
Televisor
El televisor es el dispositivo que tiene el grado de pene-
tración más alto en todos los países de la Unión Europea,
un 96% de los hogares tienen como mínimo un televisor,
y en tres países: Malta, Luxemburgo y Chipre esta tasa
llega al 100%.[58]
A pesar de la alta tasa en todos los países, hay algunas
diferencias de origen cultural, más alta en los países me-
diterráneos e inferior a los países nórdicos: curiosamente
Suecia y Finlandia ocupan las últimas posiciones, justo
al contrario de la posición que ocupan a casi todos lo sin-
dicadores que están relacionados con la sociedad de la
información. Por esta alta tasa de penetración, durante
mucho tiempo se consideró que podría ser el dispositi-
vo estrella del acceso a la sociedad de la información, no
obstante esto, durante el año 2007 sólo un 2% accedió a
internet por esta puerta de entrada.
La renovación del parque de televisores está cambian-
do drásticamente el tipo de estos terminales en los ho-
gares. Las nuevas tecnologías, como el plasma, el TFT o
el OLED han desplazado completamente a los televiso-
res de tubo de rayos catódicos, que han quedado como
residuales en las gamas más bajas y de pequeñas dimen-
siones, esta popularidad de los televisores avanzados tiene
como consecuencia una bajada continua de los precios. A
pesar que la venta de televisores tradicionales casi ha des-
aparecido, el parque de televisores instalados suele tener
una antigüedad alta, y se encuentra en un buen número
de hogares la convivencia de ambos tipos de modelos.
Estos terminales empiezan a incluir otras funcionalidades
como el sintonizador de TDT que ya supera con amplitud
a los televisores que no lo incluyen, disco duro o puerto
de USB, o en los casos más avanzados conexión sin hilo,
Bluetooth y Wi-fi.
El año 2008, Samsung y Sony presentaron televisores
OLED de 31 pulgadas y con unos 8 milímetros de grosor.
Esta tecnología permite obtener una nitidez de imagen y
una gama e intensidad de colores que supera a cualquier
otro producto actual, importante es el paso a las pantallas
de 200 hertzs.[59]
Otro fenómeno que se está produciendo es la entrada
de alta definición en muchos nuevos terminales.[60]
Hay
dos “familias” de formatos de televisión de alta definición
(HDTV) : 1920 píxels X 1080 líneas o 1280 píxels X 720
líneas. Según datos de Jupiter Research, en Europa un
11% de los televisores están preparados, aunque sólo un
5% utilizan esta finalidad. La resolución de las pantallas
de ordenadores es un general muy superior a la de los apa-
ratos de televisión tradicionales; ha empezado un proceso
de convergencia entre ambos tipos de pantallas.

45. 6.3. LAS TECNOLOGÍAS 41
Reproductores portátiles de audio y vídeo
Desde el 2005, el mercado de los reproductores portáti-
les se encuentra en un proceso de renovación hacia aque-
llos dispositivos que son capaces de reproducir MP3 y
MP4. Todas las otras formas de audio, como los disposi-
tivos analógicos (radios), y dispositivos digitales (lecto-
res de CD en todos los formatos), se encuentran en claro
retroceso. El proceso de renovación se encuentra con la
convergencia de diversas funciones en un mismo apara-
to, como por ejemplo el teléfono móvil que muchas veces
incorpora funciones de audio como reproductor de MP3
o radio.
6.3.3 Consolas de juego
Durante el año 2007, se produjo una explosión en las
ventas en el mundo de videoconsolas. Las nuevas con-
solas PlayStation 4 de Sony, Nintendo Wii (Wii U) de
Nintendo,[61]
y Xbox One de Microsoft renovaron el pa-
norama de las consolas ofreciendo a los usuarios una ex-
periencia de «nueva generación». En enero del 2009 la
consola Wii llegó al tercer lugar de uso de las consolas.[62]
Una parte importante del éxito de la consola Wii se basa
en su enfoque innovador del concepto de los juegos que
hacen que el jugador se involucre en hacer físicamente
los movimientos de los juegos en que participa. Una parte
importante radica en que ha sido capaz de crear una co-
munidad de juegos que saben sacar partido de las calida-
des diferentes de Wii, como el juego Wii Fit que incita a
realizar deporte a la vez que se juega. También ha sabido
atraer a gente de prestigio reconocido y de gran influencia
mediática como Steven Spielberg que se ha iniciado en el
mundo de los videojuegos con el juego Bloom Blox para
esta consola. Así la supremacía también se consolida en
el campo de los juegos donde de los cinco vieojuegos más
vendidos en el mundo al mayo de 2008, dos correspon-
den a la consola Wii.[63]
Han aparecido nuevas consolas
para público de más edad y caracterizadas por un me-
jor acabado y mejores características técnicas, como la
consola PSP y PSVita de Sony, con una excelente pan-
talla, que permite incluso reproducir películas y un gran
acabado.[34]
Más de doscientos millones de videojuegos para conso-
las se vendieron en Europa durante el 2008, con un creci-
miento del 18% respecto al año anterior.[64]
Las consolas
han ido incluyendo un gran número de capacidades -en la
línea de convergencia de dispositivos- principalmente op-
ciones multimédia, como reproducir películas o escuchar
música MP3.
6.3.4 Servicios en las TIC
Las tecnologías están siendo condicionadas por la evolu-
ción y la forma de acceder a los contenidos, servicios y
aplicaciones, a medida que se extiende la banda ancha y
los usuarios se adaptan, se producen unos cambios en los
servicios.
Con las limitaciones técnicas iniciales (128 kbit/s de an-
cho de banda), los primeros servicios estaban centrados
en la difusión de información estática, además de herra-
mientas nuevas y exclusivas de esta tecnología como el
correo electrónico, o los buscadores.
Las empresas y entidades pasaron a utilizar las TIC co-
mo un nuevo canal de difusión de los productos y servi-
cios aportando a sus usuarios una ubicuidad de acceso.
Aparecieron un segundo grupo de servicios TIC como el
comercio electrónico, la banca en línea, el acceso a con-
tenidos informativos y de ocio y el acceso a la adminis-
tración pública.
Son servicios donde se mantiene el modelo proveedor-
cliente con una sofistificación, más o menos grande en
función de las posibilidades tecnológicas y de evolución
de la forma de prestar el servicio.
Correo electrónico
Es una de las actividades más frecuentes en los hogares
con acceso a internet. El correo electrónico y los men-
sajes de texto del móvil han modificado las formas de
interactuar con amigos.
Un problema importante es el de la recepción de mensa-
jes no solicitados ni deseados, y en cantidades masivas,
hecho conocido como correo basura o spam. Otro pro-
blema es el que se conoce como phishing, que consiste
en enviar correos fraudulentos con el objetivo de engañar
a los destinatarios para que revelen información personal
o financiera.
Búsqueda de información
Es uno de los servicios estrella de la sociedad de la infor-
mación, proporcionado para los llamados motores de bús-
queda, como Google o Yahoo, que son herramientas que
permiten extraer de los documentos de texto las palabras
que mejor los representan. Estas palabras las almacenan
en un índice y sobre este índice se realiza la consulta.
Permite encontrar recursos (páginas web, foros, imáge-
nes, vídeo, ficheros, etc.) asociados a combinaciones de
palabras.[65]
Los resultados de la búsqueda son un listado
de direcciones web donde se detallan temas relacionados
con las palabras clave buscadas. La información puede
constar de páginas web, imágenes, información y otros
tipos de archivos. Algunos motores de búsqueda también
hacen minería de datos y están disponibles en bases de
datos o directorios abiertos. Los motores de búsqueda
operan a modo de algoritmo o son una mezcla de aporta-
ciones algorítmicas y humanas. Algunos sitios web ofre-
cen un motor de búsqueda como principal funcionalidad:
Dailymotion, YouTube, Google Video, etc. son motores
de búsqueda de vídeo.[66]

46. 42 CAPÍTULO 6. TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN
Banca en línea o banca electrónica
El sector bancario ha sufrido una fuerte revolución en los
últimos años gracias al desarrollo de las TIC, que ha per-
mitido el fuerte uso que se está haciendo de estos servi-
cios. Su éxito se debe a la variedad de productos y a la
comodidad y facilidad de gestión que proporcionan. Los
usuarios del banco lo utilizan cada vez más, por ejemplo,
para realizar transferencias o consultar el saldo.[67]
Los problemas de seguridad son el phishing; el pharming,
que es la manipulación del sistema de resolución de nom-
bres en internet, que hace que se acceda a una web falsa;
el scam, intermediación de transferencias.[68]
Audio y música
Desde la popularidad de los reproductores MP3, la ven-
ta o bajada de música por internet está desplazando los
formatos CD.
Un nuevo servicio relacionado con los contenidos de au-
dio es el podcast, esta palabra viene de la contracción de
iPod y Broadcast. Son ficheros de audio grabados por afi-
cionados o por medios de comunicación, que contienen
noticias, música, programas de radio, entre otros. Se co-
difican normalmente en MPS, aunque pueden ser escu-
chados en el ordenador, es más habitual utilizar los repro-
ductores portátiles de MP3, como el iPod, que en abril del
2008 había vendido 150 millones de unidades en todo el
mundo.[69]
TV y cine
Como servicio diferencial está el que ofrecen algunas re-
des de televisión IP, y que consiste en ver contenidos en
modalidad de vídeo bajo demanda. De manera que el
usuario controla el programa como si tuviera el aparato
de vídeo en casa.
La TDT ofrecerá servicios de transmisión de datos e in-
teractividad, en concreto guías electrónicas de programa-
ción, servicios de información ciudadana y los relaciona-
dos con la administración y el comercio electrónico.
• Comparación de los distintos formatos
• HDTV 720p, tres veces la resolución estándar.
• Resolución estándar.
Las emisiones en alta definición no acaban de imponer-
se en todo el mundo por la existencia de dos formatos
posibles, cosa que obliga a las operadoras a escoger uno,
con el riesgo de optar por la opción menos popular, otro
motivo es la poca oferta de contenidos en alta definición.
Otro servicio, similar al audio, es el streaming de conteni-
dos de TV. Ahora mismo hay numerosos lugares web que
ofrecen el acceso a emisiones de TV por internet vía strea-
ming, que permite escuchar y ver los archivos mientras se
hace la transferencia, no siendo necesaria la finalización
del proceso.
Comercio electrónico
El comercio electrónico es una modalidad de la compra
en distancia que está proliferando últimamente, por me-
dio de una red de telecomunicaciones, generalmente in-
ternet, fruto de la creciente familiarización de los ciuda-
danos con las nuevas tecnologías. Se incluyen las ventas
efectuadas en subastas hechas por vía electrónica.
Según datos de Eurostat 2008, un 30 % de los europeos
utilizaron internet para realizar compras de carácter pri-
vado durante el 2007, siendo Dinamarca (55%), y Ho-
landa (55%), los que más lo usaron. Los que estaban en
los últimos lugares eran Bulgaria y Rumanía (3%). Una
de cada ocho personas en la Europa de los 27, evita las
compras electrónicas por cuestiones de seguridad.[70]
E-administración- E-gobierno
La tercera actividad que más realizan los internautas es
visitar webs de servicios públicos, se encuentra sólo por
detrás de la búsqueda de información y de los correos
electrónicos. Es una realidad, que cada vez más usuarios
de internet piden una administración capaz de sacar más
provecho y adaptada a la sociedad de la información. La
implantación de este tipo de servicios es una prioridad
para todos los gobiernos de los países desarrollados.[71]
Singapur y Canadá continúan liderando el mundo – con
un 89 y 88 por ciento, respectivamente- en cuanto a la
madurez de su servicio de atención respecto a impues-
tos, centro de la comunidad o pensiones. Esto se debe
que ambos países desarrollan estrategias para conseguir
una mejoría continua del servicio de atención al cliente en
cada una de las cuatro áreas claves: «conocer el cliente,
conectar, alinear el personal y no actuar en solitario».[72]
En los países de la Unión Europea el grado de evolución
se mide por el grado de implantación y desarrollo de los
veinte servicios básicos definidos en el programa eEurope
2005, y que se detallan a continuación:
Servicios públicos a los ciudadanos:
• Pagos de impuestos.
• Búsqueda de ocupación.
• Beneficios de la Seguridad Social (tres entre los cua-
tro siguientes).
• Subsidio de desocupación.
• Ayuda familiar.
• Gastos médicos (reembolso o pagos directos).

47. 6.3. LAS TECNOLOGÍAS 43
• Becas de estudios.
• Bibliotecas públicas (disponibilidad de catálogos,
herramientas de búsqueda).
• Certificados (nacimiento, matrimonio).
• Matriculación en la enseñanza superior/universidad.
• Declaración de cambio de domicilio.
• Servicios relacionados con la Salud.
Servicios públicos a las empresas:
• Contribuciones a la Seguridad Social para emplea-
dos.
• Impuestos de sociedades:declaración, presentación.
• IVA: declaración, presentación.
• Registro de nuevas sociedades.
• Tramitación de datos para estadísticas oficiales.
• Declaraciones de aduanas.
• Permisos medioambientales (presentación de infor-
mes incluido).
• Compras públicas o licitaciones.
E-sanidad
Las TIC abren unas amplias posibilidades para la renova-
ción y mejora de las relaciones paciente-médico, médico-
médico y médico-gestor. El objetivo es mejorar los pro-
cesos asistenciales, los mecanismos de comunicación y
seguimiento y agilizar los trámites burocráticos.
Educación
La formación es un elemento esencial en el proceso de in-
corporar las nuevas tecnologías a las actividades cotidia-
nas, y el avance de la sociedad de la información vendrá
determinado. El e-learning es el tipo de enseñanza que
se caracteriza por la separación física entre el profesor
(tutor o asesor) y el alumno, y que utiliza Internet como
canal de distribución del conocimiento y como medio de
comunicación. Los contenidos de e-learning están enfo-
cados en las áreas técnicas. A través de esta nueva forma
de enseñar el alumno y el docente pueden administrar su
tiempo, hablamos de una educación asincrónica.
Todo esto introduce también el problema de la poca ca-
pacidad que tiene la escuela para absorber las nuevas tec-
nologías. En este sentido, otro concepto de Nuevas Tec-
nologías son las Nuevas Tecnologías Aplicadas a la Edu-
cación (NTAE). El uso de estas tecnologías, entendidas
tanto como recursos para la enseñanza como medio para
el aprendizaje como medios de comunicación y expre-
sión y como objeto de aprendizaje y reflexión (Quintana,
2004).
Entre los beneficios más claros que los medios de comu-
nicación aportan a la sociedad se encuentran el acceso a la
cultura y a la educación, donde los avances tecnológicos y
los beneficios que comporta la era de la comunicación[73]
lanzan un balance y unas previsiones extraordinariamen-
te positivas. Algunos expertos[¿quién?]
han incidido en que
debe existir una relación entre la información que se su-
ministra y la capacidad de asimilación de la misma por
parte de las personas, por esto, es conveniente una ade-
cuada educación en el uso de estos poderosos medios.
Lo anterior conlleva que los docentes necesitan estar pre-
parados para empoderar a los estudiantes con las venta-
jas que les aportan las TIC. Escuelas y aulas deben contar
con docentes que posean las competencias y los recursos
necesarios en materia de TIC y que puedan enseñar de
manera eficaz las asignaturas exigidas, integrando al mis-
mo tiempo en su enseñanza conceptos y habilidades de
estas. Las simulaciones interactivas, los recursos educa-
tivos digitales y abiertos (REA), los instrumentos sofisti-
cados de recolección y análisis de datos son algunos de
los muchos recursos que permiten a los docentes ofrecer
a sus estudiantes posibilidades, antes inimaginables, para
asimilar conceptos. Es por ello que la UNESCO desarro-
lló Estándares de Competencias para Docentes que bus-
can armonizar la formación de docentes con los objetivos
nacionales en materia de desarrollo. Para ello se definie-
ron tres factores de productividad: profundizar en capital,
mejorar la calidad del trabajo e innovar tecnológicamen-
te.
Para evitar la ambigüedad en la evaluación, la UNES-
CO creo el documento Técnico Número 2 denomina-
do “Medición de las tecnologías de la información y co-
municación (TIC) en educación – Manual del usuario
(UNESCO:2009) el cual señala que la implementación
de las TIC en la educación de los países en desarro-
llo es primordial para el logro del EPT (Educación Para
Todos:2005) cuyos objetivos apuntan a eliminar la dispa-
ridad en el acceso y la permanencia a la educación básica
para el año 2015.
Para lograr lo anterior propone inicialmente la creación
de indicadores que, a la vez de homologar, arrojen re-
sultados reales del fenómeno que puedan traducirse en
políticas encaminadas a los objetivos planteados.
Videojuegos
La industria del entretenimiento ha cambiado, el escena-
rio tradicional donde la música y el cine estaba en primer
lugar, ha cambiado y ahora dominan los videojuegos. So-
bre todo la consola, utilizada principalmente con juegos
fuera de línea, Hay una tendencia a utilizar cada vez me-
nos el ordenador personal como plataforma de juegos, a
pesar de la crisis económica, hay un aumento en el volu-

48. 44 CAPÍTULO 6. TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN
men de ventas de juegos y consolas.
Los juegos más vendidos en todo el mundo durante el
2009 son World of Warcraft y Second Life. El futuro de
los juegos sigue la tendencia de convergencia del resto de
aplicaciones. Por ejemplo, en los Estados Unidos, cuando
empieza el proceso de creación de una película se diseñan
conjuntamente film y videojuego y éste forma parte del
merchandising.
Videojuegos como recursos para la enseñanza
El ámbito educativo no escapa a la incorporación del vi-
deojuego como recurso para la enseñanza. Jugar para fa-
vorecer la construcción de significados. Los videojuegos
crean mundos virtuales donde la fantasía se hace presen-
te con fuertes similitudes con la realidad, incorporando
temas políticos, sociales y culturales. Es por ello, que los
niños lo cargan de sentido ya que brindan un contexto a
través de sus relatos y generan un espacio de cooperación.
“Al diseñar secuencias lúdicas como formas de enseñar
contenidos escolares, el maestro ofrece una tarea que tie-
ne sentido real para el niño, que esta contextualizada y que
presenta muchas oportunidades para interactuar con otros
sujetos co-construyendo el conocimiento con ellos” (Sarle
y Rosas, 2005)[74]
Servicios móviles
La telefonía móvil es uno de los apartados que aporta más
actividad a los servicios de las TIC. Además de las lla-
madas de voz, los mensajes cortos (SMS) es uno de los
sistemas de comunicación más baratos, eficaces y rápi-
dos que existen. Los mensajes multimedia (MMS) van
ganando peso, poco a poco.
6.3.5 Nueva generación de servicios TIC
La mayor disponibilidad de banda ancha (10 Mbit/s) ha
permitido una mayor sofisticación de la oferta descrita, ya
que ahora se puede acceder a la TV digital, a vídeo bajo
demanda, a juegos en línea, etcétera.
El cambio principal que las posibilidades tecnológicas
han propiciado ha sido la aparición de fórmulas de coope-
ración entre usuarios de la red, donde se rompe el para-
digma clásico de proveedor-cliente.
La aparición de comunidades virtuales o modelos coope-
rativos han proliferado los últimos años con la configura-
ción de un conjunto de productos y formas de trabajo en
la red, que se han recogido bajo el concepto de Web 2.0.
Son servicios donde un proveedor proporciona el sopor-
te técnico, la plataforma sobre la que los usuarios auto-
configuran el servicio. Algunos ejemplos son:
Servicios peer to peer (P2P)
Es la actividad que genera más tráfico en la red. Se re-
fiere a la comunicación entre iguales para el intercambio
de ficheros en la red, donde el usuario pone a disposición
del resto, sus contenidos y asume el papel de servidor.
Las principales aplicaciones son eMule y Kazaa. La ma-
yor parte de los ficheros intercambiados en las redes P2P
son vídeos y audio, en diferentes formatos.
6.3.6 Blogs
Un blog, (en español también una bitácora) es un lugar
web donde se recogen textos o artículos de uno o diversos
autores ordenados de más moderno a más antiguo, y es-
crito en un estilo personal e informal. Es como un diario,
aunque muchas veces especializado, dedicado a viajes o
cocina, por ejemplo. El autor puede dejar publicado lo
que crea conveniente.
Comunidades virtuales
Han aparecido desde hace pocos años un conjunto de ser-
vicios que permiten la creación de comunidades virtuales,
unidas por intereses comunes. Se articulan alrededor de
dos tipos de mecanismos:
• Los etiquetados colectivos de información, para al-
macenar información de alguna manera (fotogra-
fías, bookmarks...). Un ejemplo sería el flickr.
• Las redes que permiten a los usuarios crear perfi-
les, lista de amigos y amigos de sus amigos. Las
más conocidas son MySpace, Facebook, LinkedIn,
Twitter.
Sus bases tecnológicas están basadas en la consolidación
de aplicaciones de uso común en un único lugar. Se utili-
zan tecnologías estándares, como el correo electrónico y
sus protocolos; http para facilitar las operaciones de subir
y bajar información, tanto si son fotos o si es información
sobre el perfil. Las características del chat también están
disponibles y permiten a los usuarios conectarse instan-
táneamente en modalidad de uno a uno o en pequeños
grupos.
6.3.7 Impacto y evolución de los servicios
En la tabla se puede ver cuales son los servicios más popu-
lares en Europa. Aunque los datos son del año 2005, mar-
can claramente la tendencia del estilo de vida digital.[75]
6.4 Papel de las TIC en la empresa
• Información, bajada de los costes;

49. 6.6. EFECTOS DE LAS TIC EN LA OPINIÓN PÚBLICA 45
• Deslocalización de la producción (centros de
atención a clientes).
• Mejor conocimiento del entorno, mejora de la
eficacia de las tomas de decisiones.
• A nivel de la estructura de la empresa y de la gestión
del personal:
• Organización menos jerarquizada, repartición
sistemática y práctica de la información.
• Mejor gestión de los recursos humanos.
• A nivel comercial:
• Extensión del mercado potencial (comercio
electrónico).
• Una bajada de los costes logísticos.
• Desarrollo de las innovaciones en servicios y
respuestas a las necesidades de los consumi-
dores
• Mejora de la imagen de marca de la empresa
(empresa innovadora).
6.5 Límites de la inversión en las
TIC
• Problemas de rentabilidad:
1. Costo del material, del Software, del mantenimiento
y de la renovación.
2. Es frecuente ver un equipamiento excesivo respecto
a las necesidades, y una sub-utilización de los soft-
ware.
3. Costo de la formación del personal, incluyendo la
reducción de su resistencia a los cambios.
4. Costo general para la modificación de las estructu-
ras, para la reorganización del trabajo, para la su-
perabundancia de información.
5. Costo debido al ritmo constante de las innovaciones
(18 meses)
6. Rentabilidad difícil de cuantificar o prever sobre los
nuevos productos.
• Otras inversiones pueden ser igualmente benéficas:
1. Investigación y desarrollo.
2. Formación del personal.
3. Formaciones comerciales, organizativas, logísticas.
La globalización de las NTIC permite un acceso 24h/24,
desde cualquier punto de la Tierra, a un conjunto de
recursos (datos, potencia informática), lo que comporta
también efectos perversos en términos de seguridad y de
ética, agravados por la internacionalización de determi-
nadas actuaciones: chantaje, estafa, subversión, etc. Se
puede afirmar que ningún gobierno ha conseguido una
vigilancia del respeto de reglas «mínimas consideradas
comunes».
6.6 Efectos de las TIC en la opinión
pública
Las nuevas tecnologías de la Información y la Comuni-
cación están influyendo notoriamente en los procesos de
creación y cambio de las corrientes de opinión pública.
Objetos tan habituales como la televisión, el móvil y el or-
denador, además de la radio, están constantemente trans-
mitiendo mensajes, intentando llevar a su terreno a los
oyentes, telespectadores o usuarios de estos medios. A
través de mensajes de texto, correos electrónicos, blogs,
y otros espacios dentro de internet, las personas se de-
jan influir sin apenas ser conscientes de ello, afirmando
que creen esa versión porque «lo han dicho los medios»
o «viene en internet». Estos son la vía de la verdad para
muchos de los ciudadanos, sin saber que en ellos también
se miente y manipula. Dependiendo de la edad, estatus
social, nivel de educación y estudios, así como de vida,
trabajo y costumbres, las TIC tienen un mayor impacto
o menos, se da más un tipo de opinión u otra y diferentes
formas de cambiarla.
Aparte, también se forma la opinión pública en función
de los intereses de los medios y otros agentes importan-
tes en el ámbito de las TIC. Aquí se encuadran diferentes
teorías, muy relevantes y conocidas todas ellas, de las que
destacaremos dos: la Teoría de la espiral del silencio (Eli-
sabeth Noëlle Neumann: «La espiral del silencio»[76]
y la
de las agendas de los medios. Cuando una persona se en-
cuentra dentro de un debate o un círculo de personas, no
expresará su opinión si sólo coincide con la de la minoría,
por lo que su visión quedaría silenciada. También sue-
le pasar que aunque intente hacerse oír, la otra visión es
seguida por tanta gente que no se escuchará la de esa per-
sona o grupo minoritario. La teoría de la agenda setting,
o agenda de los medios se refiere a los temas que eligen
los medios que sean de relevancia pública y sobre los que
se tiene que opinar, en función de sus intereses. Así ve-
mos que los medios son como cualquier persona física
que mira sólo por su propio bien, y en función de esto, en
el mundo se le dará visibilidad a una cosa u a otra.
Efectivamente, como menciona numerosos autores como
Orlando J. D'Adamo en su obra “Medios de Comunica-
ción y Opinión Pública”,[77]
los medios son el cuarto po-
der. A través de ellos se forma y modifica la opinión pú-
blica en la era de la electrónica. Las nuevas tecnologías,

50. 46 CAPÍTULO 6. TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN
más allá de democratizar su uso, la divulgación de la cul-
tura, y ofrecer información para que los habitantes del
planeta estén informados, tienen la capacidad de adorme-
cer y movilizar grupos sociales por medio de esta comu-
nicación de masas en las que se concretan las diferentes
corrientes de opinión a través de personajes mediáticos y
bien visibles.
6.7 Apertura de los países a las TIC
Cada año, el Foro Económico Mundial publica el índi-
ce del estado de las redes (Networked Readiness Index),
un índice definido en función del lugar, el uso y el bene-
ficio que puede extraer un país de las TIC. Este índice
tiene en cuenta más de un centenar de países (122, en los
años 2006 y 2007) y permite establecer una clasificación
mundial.[78]
6.8 Lo que abarca el concepto de
“nuevas tecnologías”
Al decir “nuevas tecnologías” nos estamos refiriendo a un
concepto que abarca a las “tecnologías de la información
y la comunicación”, aunque a veces se dejan fuera proyec-
tos e investigaciones ligados a la biotecnología, así como
proyectos ligados a nuevos materiales (por ejemplo fibra
de carbono, nanotubos, polímeros, etc.).[79][80][81][82]
En
sentido amplio, “nuevas tecnologías” también abarcan las
áreas recién citadas.
6.9 Véase también
• Trabajo colaborativo
• Comunidades de práctica
• Comunicación alternativa y aumentativa
• Producción textual colaborativa
• Tecnologías de la información y la comunicación
para la enseñanza
6.10 Referencias
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2007. Consultado el 29 de noviembre de 2009.
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51. 6.10. REFERENCIAS 47
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[59] 50 Hz en el sistema PAL, por ejemplo
[60] Resolución de pantalla de 1.280 x 720 o superior

52. 48 CAPÍTULO 6. TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN
[61] La consola de Nintendo incorpora dos pantallas, una de
ellas táctil
[62] Alexander Sliwinski (2008). «Uso de las consolas» (en in-
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[72] Informe Accenture e-administració al món (en inglés)
[73] Tecnología e índices de graduación: Una correlación di-
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[74] Maggio Mariana (2012) “Enriquecer la enseñanza”. Cap.
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[79] Villalba Hervás, Materiales de uso técnico: Nuevos Mate-
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[80] Francisco Martínez Navarro, Juan Carlos Turégano Gar-
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logía), en Ciencias para el Mundo Contemporáneo (guía
de recursos didácticos), documento Agencia Canaria de
Investigación, Innovación y Sociedad de la Información
—ACIISI— (2010), págs. 292-323, ISBN 978-84-606-
5017-1.
[81] Sandra Fernández González, ¿Qué son las nuevas tecnolo-
gías?
[82] Nuevas tecnologías: Impacto en las empresas
6.11 Enlaces externos
• AulaTIC. Las TIC en el Aula
• Las tecnologías de información y comunicación
(TIC): Valor agregado al aprendizaje en la escuela
• Identificación de patrón de extensión de Internet y
las TIC en las empresas españolas según sus sectores
de actividad. PDF
• Informe sobre el estado actual de la Sociedad de la
Información Internacional en España y comparativa
de las comunidades autonómicas (en catalán)
• Las TICs y el aprendizaje colaborativo
• ¿Nos acercamos a una nueva era en las tecnologías
de la información?
• Gestión TIC y Estado en Chile…Falta Comunica-
ción

53. 6.12. ORIGEN DEL TEXTO Y LAS IMÁGENES, COLABORADORES Y LICENCIAS 49
6.12 Origen del texto y las imágenes, colaboradores y licencias
6.12.1 Texto
• Algoritmo Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmo?oldid=89036769 Colaboradores: Llull~eswiki, Pit~eswiki, Sabbut, Moriel,
Sauron, JorgeGG, Lourdes Cardenal, ManuelGR, Julie, Angus, Vivero, Riviera, Rosarino, Dodo, Ejmeza, Crescent Moon, Triku, Sms,
Rsg, Tostadora, Elwikipedista, Tano4595, Jsanchezes, Ríos-Ortega, JAAC, Jecanre, Cinabrium, Schummy, Huhsunqu, Balderai, Ecemaml,
Renabot, FAR, Ictlogist, Boticario, Soulreaper, Orgullomoore, AlfonsoERomero, Airunp, JMPerez, Edub, Yrithinnd, Taichi, Emijrp, Rem-
biapo pohyiete (bot), Caiser, Magister Mathematicae, RobotQuistnix, Alhen, Superzerocool, Chobot, Dromero, Sancebau, Yrbot, Amadís,
FlaBot, Vitamine, .Sergio, YurikBot, Mortadelo2005, GermanX, Zam, Willtron, KnightRider, The Photographer, YoaR, Gothmog, No
sé qué nick poner, Carutsu, C-3POrao, Jesuja, Banfield, Kepler Oort, Maldoror, Er Komandante, Camima, Haitike, KocjoBot~eswiki,
Tomatejc, Jarke, Paintman, Rbonvall, Kn, Aleator, Jstitch, BOTpolicia, Gizmo II, CEM-bot, Jorgeu, Jorgelrm, Laura Fiorucci, Kojie,
-jem-, Alexav8, Ignacio Icke, Efegé, Retama, AlphaWiki~eswiki, Baiji, Bot~eswiki, Antur, Dorieo, Ingenioso Hidalgo, Fsd141, Albert-
MA, Thijs!bot, Xxim, Alvaro qc, Escarbot, Yeza, Zupez zeta, Drake 81, RoyFocker, Ninovolador, MorZilla, Cratón, Isha, Dogor, Gusgus,
Obueno, JAnDbot, Jugones55, JuanRodríguez, Kved, DerHexer, Lecuona, Mansoncc, Muro de Aguas, Xavigivax, TXiKiBoT, S3v3r-1,
Elisardojm, Humberto, Netito777, Sophie kowalsky, AS990, ZrzlKing, Chabbot, Pólux, Bucephala, AchedDamiman, VolkovBot, Snakeyes,
Technopat, Queninosta, Raystorm, Libertad y Saber, Matdrodes, Elabra sanchez, Synthebot, DJ Nietzsche, BlackBeast, Shooke, Alleborgo-
Bot, Muro Bot, Peregring-lk, Clarad, Komputisto, MiguelAngel fotografo, SieBot, Aitorzubiaurre, Danielba894, Ctrl Z, Francisco Mochis,
Carmin, Rigenea, Drinibot, CASF, BOTarate, Arlm1, Fide07, STBot~eswiki, Mel 23, Guillervf91, Manwë, Fegc77, Greek, H3r3dia, Bue-
naGente, Qix~eswiki, Relleu, PipepBot, Fadesga, Chuchot, Tirithel, Mutari, XalD, robot, Jarisleif, Javierito92, HUB, PeruProfe,
Farisori, McMalamute, Estirabot, Eduardosalg, Veon, Leonpolanco, Pan con queso, Mar del Sur, Alejandrocaro35, Botito777, Petruss,
Alexbot, Darkicebot, Valentin estevanez navarro, RoyFokker, Raulshc, Açipni-Lovrij, SilvonenBot, Camilo, UA31, Ucevista, AVBOT,
David0811, Flakinho, Nocturnogatuno, MastiBot, Pedrito suarez, Angel GN, MarcoAurelio, Speedplus, Ezarate, Diegusjaimes, Jjflores-
cueto, Arjuno3, Andreasmperu, Luckas-bot, Virgi, Ptbotgourou, Jotterbot, Vic Fede, Dangelin5, Eduman~eswiki, Nixón, DSisyphBot,
XZeroBot, ArthurBot, RadiX, Lcpousa, SuperBraulio13, M.heda, Xqbot, Jkbw, GhalyBot, Junior1209, Pedrovicenterosero, Calitb, Ricar-
dogpn, Albertochoa, Igna, Torrente, Botarel, BenzolBot, Rexmania, Heynry1, Gusbelluwiki, Jhoelito14, TobeBot, Adrianantoniors, Im-
perioonepiece, Halfdrag, Aquiel, Mipataentutrasero, Wikielwikingo, Hantartico, KamikazeBot, , Abel406, TjBot, Alph Bot, Humbefa,
Irvinopuma, Carlo el calvo, Shining.Star, Foundling, GrouchoBot, Xxxmagicmanxxx, Edslov, EmausBot, Savh, HRoestBot, Sergio Andres
Segovia, Macrocoliset, Emiduronte, ChuispastonBot, MadriCR, Waka Waka, Xpress500, Mjbmrbot, Miguel hdez, Ksarasola, Palissy, Me-
trónomo, Antonorsi, MerlIwBot, Papaplus, Renly, ClausxD, Arthur 'Two Sheds’ Jackson, Sebrev, Ginés90, Kotas, MetroBot, Henry bedon,
Gusama Romero, Acratta, Metilisopropilisergamida, Vetranio, Elvisor, Sandovaltk10, DanielithoMoya, Helmy oved, Syum90, Javifields,
Legobot, Eyetheunlord, Balles2601, ConnieGB, Angelrafa00, Jarould, Matiia, Egis57, Crystallizedcarbon, AlexGaitan, Deforetop6, Yho-
lo, Andres477, Sapristi1000, CarlosAR2000, Benito Álvaro Cifuentes, Lalito312000, Benigno Jimenez Garay, Lectorina, Holaxddddd,
MatiasOlivera0, Joltenick, ~Expresses life, Jesu2000s, Gemamorbar, A1ejandro2000 y Anónimos: 846
• Computación cuántica Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Computaci%C3%B3n_cu%C3%A1ntica?oldid=88691728 Colaboradores:
4lex, JorgeGG, Janus~eswiki, Lsanabria, Rosarino, Ripero, Ejrrjs, Ascánder, Sms, Mandramas, Renabot, Sergioller, Petronas, Txopi, Rem-
biapo pohyiete (bot), Orgullobot~eswiki, RobotQuistnix, Chobot, Yrbot, Varano, Maleiva, Quinto Hombre, GermanX, Beto29, KnightRi-
der, M0m0, Gothmog, Eskimbot, Götz, José., Camima, Ubiquitous, BOTpolicia, CEM-bot, Variable, Alexav8, Srengel, Dahool, Yeza,
Hortelano, Isha, JAnDbot, Kved, Maxidigital, BetBot~eswiki, Gsrdzl, Lisandrogui, Netito777, Chabbot, Pólux, Dr. Conde, DL91M, Lost-
Citizen, Technopat, C'est moi, Matdrodes, BlackBeast, Shooke, Muro Bot, SieBot, Carmin, Obelix83, Cobalttempest, Cousteau, Gabriello-
cutor, BOTarate, Tirithel, Quijav, Sargue, Leonpolanco, Gallowolf, Gabriel87uy, Liljozee, Asasia, UA31, AVBOT, Javi the man, MastiBot,
Peti610bot, Diegusjaimes, Arjuno3, Luckas-bot, Ptbotgourou, Evan R. Murphy, SuperBraulio13, Xqbot, Jkbw, SassoBot, Irbian, Fresco-
Bot, Kismalac, Adabyron77, Xzrit, Corrector1, Foundling, GrouchoBot, Edslov, EmausBot, Sergio Andres Segovia, ChuispastonBot, Waka
Waka, Mjbmrbot, JABO, Invadibot, Acratta, Elvisor, Mikel24, Geekntwar, Forestrf, Saaanx, Addbot, Hans Topo1993, Theinzide, Yako33,
Lagoset, Jarould, Matiia, Jorge Tobías Doroszczuk, Jcarloss50, BenjaBot, Sapristi1000, ~Expresses life y Anónimos: 163
• Computadora óptica Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Computadora_%C3%B3ptica?oldid=87329675 Colaboradores: GermanX,
VolkovBot, Technopat, Shooke, Drinibot, HUB, Farisori, AVBOT, LucienBOT, MystBot, FariBOT, Xqbot, Jkbw, Botarel, BenzolBot,
PatruBOT, CVBOT, EmausBot, ZéroBot, KLBot2, Elvisor y Anónimos: 17
• Ciencias de la computación Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Ciencias_de_la_computaci%C3%B3n?oldid=89123645 Colaborado-
res: Maveric149, Youssefsan, Edulix, Xavier~eswiki, EL Willy, Sabbut, ManuelGR, Comae, Janus~eswiki, Cookie, Tano4595, Rodri-
gouf, Trylks, Balderai, Benjavalero, Taragui, AlfonsoERomero, Magister Mathematicae, Kelden, Jarlaxle, Superzerocool, Dromero, Yr-
bot, Varano, Vitamine, BOTijo, Juan.res~eswiki, Jesuja, Er Komandante, Paintman, Kn, Jstitch, Ál, CEM-bot, Pinar~eswiki, Apaz~eswiki,
JMCC1, -jem-, Salvador alc, Cristianrock2, Rastrojo, AndyVec, Thijs!bot, Escarbot, RoyFocker, IrwinSantos, LMLM, Cratón, Isha, El
loko, JAnDbot, Chien, Miguelo on the road, Kved, Death Master, Muro de Aguas, TXiKiBoT, Hidoy kukyo, NaBUru38, Netito777,
Pedro Nonualco, Idioma-bot, Pólux, Jtico, Cinevoro, Aibot, Technopat, Matdrodes, Rafael.heras, Muro Bot, SieBot, Mushii, PaintBot, Dj-
black!, Bigsus-bot, Cmonzonc, Correogsk, Greek, Mafores, Jim88Argentina, Tirithel, Marcecoro, Antón Francho, Farisori, McMalamute,
Eduardosalg, Leonpolanco, Alejandrocaro35, Botito777, Furti, Walter closser, Poco a poco, Rαge, Alfonso Márquez, Damian cf, UA31,
AVBOT, LucienBOT, Louperibot, Ezarate, Diegusjaimes, Arjuno3, Mdd, Andreasmperu, Luckas-bot, Aquila ltda, FariBOT, Ruud Koot,
RadiX, Jefrcast, SuperBraulio13, Ortisa, Xqbot, Jkbw, Dreitmen, Chester269, Botarel, Slastic, AstaBOTh15, Rexmania, BOTirithel, Alede-
sanfer95, Halfdrag, Vubo, Smileegar, Greenbreen, Leugim1972, PatruBOT, AldanaN, KamikazeBot, RCramiro, LilyKitty, Tarawa1943,
HIPATIA2006, Edslov, Kulos, EmausBot, Sergio Andres Segovia, Africanus, Lapaxangacity, Rubpe19, Agviquez86, MercurioMT, El
Ayudante, Davidzodelin, Emiduronte, Cedecomsa, Waka Waka, WikitanvirBot, Jorgexx123, RonaldoExtreme, Antonorsi, MerlIwBot,
Edc.Edc, Sosqartxa, Lautaroo, MetroBot, Maury11rock, Jose Aragon, Seasz, Acratta, Natalia Villarroel, Brainup, Elvisor, Santga, DIA-
NA ALCANTARA, Helmy oved, Marcoantoniothomas, MaKiNeoH, Dezember, Francisco2289, Ravotm, Addbot, Surekilt, Balles2601,
ConnieGB, Cypherpunx, Giliofelix, Jarould, Egis57, BenjaBot, Sfr570, ~Expresses life, Wikipedier 11, Yuly1981 y Anónimos: 291
• Educación a distancia Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Educaci%C3%B3n_a_distancia?oldid=87439434 Colaboradores: Sabbut,
Astaffolani, Zwobot, Javier Carro, Rosarino, Ascánder, Sms, SimónK, Rsg, Cookie, Tostadora, Barcex, Masaenzcorrea, Elsenyor, Renabot,
Pati, JMPerez, Magister Mathematicae, Reolara, Platonides, Alhen, Chobot, BOT-Superzerocool, Oscar ., Vitamine, BOTijo, YurikBot,
Mortadelo2005, Jesuja, Eloy, Txo, Grivadeneira, BOTpolicia, Roager, CEM-bot, Meltryth, 333, Damifb, Calivent, Laura Fiorucci, Igna-
cio Icke, Moleculax, Retama, Bombadil1986, Fsd141, TXiKi, Tfeliz, Isha, Oswaldo Ugarte, Bernard, Arcibel, Mpeinadopa, Pepelopex,
NestorFS, TXiKiBoT, Yolacamposc, Millars, Humberto, Netito777, Ale flashero, PaolaCarolina, Fixertool, Idioma-bot, Pólux, Dhidalgo,

54. 50 CAPÍTULO 6. TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN
LauraFarina, Biasoli, Technopat, DJ Nietzsche, Barri, Muro Bot, J.M.Domingo, Mushii, Bigsus-bot, BOTarate, Omarfloridia, Dariopazos,
AlexQuezada, Moonicaluciano, Quezada Alex, Luisnorbertorosas, Manwë, Greek, Bullmastiff, Luis.dillon, Djacnov, Tirithel, Jaontiveros,
HUB, Eduardosalg, LuisMárquezGordones, Leonpolanco, Botito777, MaratRevolution, Lyepez, Hugoariel, Wikiricardo, UA31, Shalbat,
LAE José Juan Méndez Guzmán, AVBOT, DayL6, David0811, LucienBOT, MastiBot, Diegusjaimes, Arjuno3, Bienvsan, Andreasmperu,
Luckas-bot, Tdelaosa, MystBot, Bchasi, Fedegonzal, LordboT, Tigrexsiempre, WikipedistaOcasional, Ihck, Red21, Unlvirtual, Marcomo-
gollon, Shermann, Mariane Anyyensy, Billyrobshaw, SuperBraulio13, Xqbot, Jkbw, FrescoBot, Macucal, Artlejandra, Botarel, Chentemd,
TiriBOT, MAfotBOT, Nbarreiro, Rickbarraza, DixonDBot, Lemuriabolivia, Fjbf1968, Robot8A, AldanaN, Ganímedes, Tarawa1943,
Arubiod, Luz Maria Silva, Axvolution, EmausBot, CVNBot, ZéroBot, Waldorfesteven, ChessBOT, Onioki99, J. A. Gélvez, Kalificado,
Grillitus, Israelyanez, Ezigurat, Sazaja, Macudi2010, Jcaraballo, Waka Waka, WikitanvirBot, Pasando, Uvquilmes, Marturri, Kasirbot,
Viribunburyta, MerlIwBot, JABO, Urieljoselopez, Armado0007, Arelunita, JAVIER GUZMAN 1717, Cleaedumx, Javier3521, Mmu-
nozs, Marisol3112, Travelour, Invadibot, Eoroldanc, Notmanyouremyanymore, LuchiPerez, Bibliofilotranstornado, Matus esau, Estudian-
teTrejoGonzalez, Joset lopez Agui., Ppmerino, Esau sierra, Alvaroservin, Mega-buses, Nescalab, Elvisor, Macarena Guesalaga, Eclasswiki,
Kraw7, DLeandroc, Carlos Javier DOminguez García, Gerhid, Janettegl, Edgarbhh, Anahi44, MaribelAquino, Ravelstein, Israel Guillen R.,
Crstnrllrns, MOLINACAIRASCO, Fermex, Tsunderebot, Marcoantoniothomas, Fle3tw00d, UnADM CTIM, Chrisgerbo, Legobot, Jac-
kart, Juan Carlos Málaga, Jasarabiac, Franyer222, Fersuayed, Addbot, Amarcine, Karen Peña Martínez, VillyFJ, Zeroalejandroo, Oso9903,
Alfredobol4s, LuzRuiz21, Angelyquita, MayaMGuadarrama, Gapaty, Ibarra Mariscal, Jalvarezhdz, Propedeutico1, James1004sg, Lenin53,
Rpenalozm, Jarould, Matiia, Slayet, JosefinaMadriz, MontseRod, MonOlvera, Jorge galaviz01, Issis10, Espirituvillalpando, Rodeo road,
Jesús Hdez Jerónimo, Dianabsb85, Luciernagasexy, SATIROROJO, Ogarciac77, Zaira daikoku vargas dionicio, Raquel morales ferrer,
EDGAR G SANCHEZ, GuadalupeGtz, Areli Paulino, Innosalva, Grupo24mooc y Anónimos: 310
• Tecnologías de la información y la comunicación Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Tecnolog%C3%ADas_de_la_informaci%C3%
B3n_y_la_comunicaci%C3%B3n?oldid=88986398 Colaboradores: 4lex, Sabbut, Alfaprint, Lourdes Cardenal, Julie, Vanbasten 23, Rosa-
rino, Avm, Tostadora, Tano4595, DanielCardaci, Troodon, Cinabrium, Fmariluis, AlGarcia, Huhsunqu, Ecemaml, Elsenyor, FAR, Pati,
Boticario, Sueiras, Petronas, Airunp, Edub, Taichi, Gussisaurio, Magister Mathematicae, Guanxito, RobotQuistnix, Platonides, Alhen, Su-
perzerocool, Akhram, Yrbot, Amadís, BOT-Superzerocool, Evera~eswiki, Oscar ., Adrruiz, BOTijo, Nicanor5, Mortadelo2005, Gaeddal,
Icvav, GermanX, Alvarojedab, The Photographer, Patrickpedia, Martini 001, Jesuja, Santiperez, Txo, Eskimbot, Crisneda2000, Banfield,
Chessa, Ppja, Vbenedetti, Maldoror, Tomatejc, Smrolando, Nihilo, RafaGS, Paintman, Axxgreazz, Prefierobollitos, Locutus Borg, BOT-
policia, Zoid, CEM-bot, Klondike, Gabriel Acquistapace, Laura Fiorucci, Pinar~eswiki, -jem-, Ignacio Icke, Penquista, Retama, Baiji,
Evoluzion, Davius, Rastrojo, Antur, Jfmelero, Jorge, Gafotas, Dorieo, FrancoGG, Thijs!bot, Blandie, Tortillovsky, Mahadeva, CesarWoo-
pi, Escarbot, Yeza, RoyFocker, Csoliverez, Spamburger~eswiki, IrwinSantos, Will vm, Ranf, Isha, Egaida, Gragry, Mpeinadopa, Osiris
fancy, JAnDbot, Pepelopex, Cmontero, VanKleinen, Aguayorodriguez, Kved, Akurero, Mansoncc, -Javier-, Muro de Aguas, SITOMON,
Zufs, Gsrdzl, CommonsDelinker, Gacq, Elisardojm, Humberto, Netito777, Marvelshine, Felipe Torres Gámez, Rinozor, Fixertool, Nioger,
MotherForker, Idioma-bot, Pólux, Matiasmasca, Dhidalgo, Dav7mx, Zeroth, MarisaLR, Biasoli, Delphidius, Bucephala, Shamhain, Alnok-
taBOT, VolkovBot, Tidsa, Snakeyes, Technopat, Galandil, Risoto2000, Wperez~eswiki, Matdrodes, DJ Nietzsche, BlackBeast, Sbonet, Lu-
cien leGrey, Alejandro313, Barri, Afelipech, Muro Bot, Edmenb, Larober, Racso, Meldor, Jmvgpartner, SieBot, Linkadr, PaintBot, Lmal-
bernat, Emilyum, Cobalttempest, MiguelAngelCaballero, Sageo, Rigenea, Lone rocker, Ti3r.bubblenet, Bigsus-bot, Cian-nuevaimagen,
Liavsantamarina, Julianaverbeke, Marcelo, Julimartina, Manwë, Carolina Andrade Forero, Javier Ledantes, Zulemacaliva, Furado, Mar-
celaaranda, Eglar, BuenaGente, Aleposta, Mafores, Frantcotsky, Pla y Grande Covián, Yilku1, Tirithel, Mutari, Víctor Marí, Javi1977,
Jarisleif, Javierito92, Marcecoro, HUB, Rayusb, Sammymusic, Caballero tigre, Nicop, Falaz, Brayan Jaimes, Farisori, Emmanuel yo, Mc-
Malamute, Eduardosalg, Veon, Qwertymith, Botellín, Leonpolanco, Gallowolf, Alejandrocaro35, Albertoarmada, Descansatore, Walter
closser, Poco a poco, BetoCG, Açipni-Lovrij, PePeEfe, Camilo, UA31, Shalbat, Jeffy~eswiki, Gura1988, AVBOT, David0811, EroBot,
Whitneyae, Augarte, LucienBOT, Rtarqui, Juancmd27, Angel GN, HUGO CHOQUE, Pascual castro plata, Tania antonia, MarcoAu-
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te, Gobando, Barteik, Solracxealz, Cfloreshine, Pegna, Atw1996, Jjmama, Cristhojoshua, Santiago Martín, Joarsolo, Diogeneselcinico42,
Minerva85, RadiX, Roprgm, SuperBraulio13, Ortisa, Manuelt15, Xqbot, Jkbw, GhalyBot, Patricia.garcia, FrescoBot, Gonun, Metrono-
mo, Surfaz, Racingesuncapo, Gaely Mendez, Juan.valdes90, Igna, Botarel, Slastic, AstaBOTh15, Panderine!, Tephys, Yabama, BOTirithel,
Hprmedina, Svilalta, RedBot, Sqony, Argv, AnselmiJuan, Sasori4.1, PatruBOT, CVBOT, Ganímedes, KamikazeBot, Demonionn, Fran89,
LilyKitty, Adnyl, Starlubrisa, Ripchip Bot, Humbefa, Smap.acua6, DrVino, Julymarfl, HermanHn, Dark Bane, Nachosan, Jorge c2010,
Foundling, Wikiléptico, Miss Manzana, EmausBot, Bachi 2805, Savh, Allforrous, Sergio Andres Segovia, Africanus, Dondervogel 2, Gri-
llitus, Juancar24578, Sandry88, Orianny 10, Rubpe19, MercurioMT, Emiduronte, Jcaraballo, Dylanspronck, Khiari, MadriCR, Alberto-
juanse, Geraz363, Waka Waka, WikitanvirBot, Rasputin2010, Smenesesp, Doncowboy, ALbeCk, Belmar 4.0, Tu.asesortic, GlenRunciter,
Noked, Ie.cortex, Lcsrns, Antonorsi, Abián, MerlIwBot, JABO, Arielzacagnino, Satanás va de retro, Siempreateo, KLBot2, TeleMania,
Tama0202, Dmercado~eswiki, BendelacBOT, Innove~eswiki, Sebrev, Isz norma, Costabariloche, Uninaciones, Nerina83, Travelour, Me-
troBot, Invadibot, Jajajajojo, Gohst~eswiki, Pitufeta-2011, Omargaygay, Aitorfernandez, Siiyooosoyyo, Gresd, Ddesa, Didactech, Profesor
colegio, Peqeniia, Rgomezal, Leovc1, Azucena2011, Petevia11, Mitzukiuchiha14, Vichock, Acratta, Lacnua, Doq8pob, Vetranio, Goopple,
XasapopulusX, Elvisor, Creosota, Sharubiah95, Elsalo djs, Msilvamonge, Helmy oved, Marcela507, Sebas0013, Luz mabel paternina, Ana
Mejia Ortiz, 2rombos, Syum90, Baute2010, Edilberto3086, Nayeli.Inteli, MaKiNeoH, Sergio Angeloni, CECILIA ANGELES, Elgoag,
Jean70000, Balles2601, Asilvafaci, Naomisitha, Mwcabrera, Cypherpunx, Ola k asiendo, Horgacio, Raul1992, Cristianlopez99, GAleC09,
Dorsboy, Ignacibaquedano, Mjburdiles, Aby Rangel, Judtih.zamorag1, Mayry, Jarould, Matiia, Crystallizedcarbon, Cristianliberatore, Ben-
jaBot, MAYAMAQUI, Mia Praderio, Coloosorio, Cynthia Nolasco, Irenebaav, Claudiadelap, Edithmondragon, Cuando quiero llorar no
lloro, Huhjkk, Yahayra Aglae, Aliciatic4, Frijolypipas, Anderson vivas, Ferrari de gabriela, Betoramona y Anónimos: 1219
6.12.2 Imágenes
• Archivo:1u04-argonaute.png Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/02/1u04-argonaute.png Licencia: CC-BY-
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with POV-Ray 3.6 Artista original: Opabinia regalis
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55. 6.12. ORIGEN DEL TEXTO Y LAS IMÁGENES, COLABORADORES Y LICENCIAS 51
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boradores: The Mechanic’s Magazine, Museum, Register, Journal and Gazette, October 6, 1832-March 31, 1833. Vol. XVIII. Artista
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• Archivo:Barcelona_Torre_de_Collserola.jpg Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/fd/Barcelona_Torre_de_
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laboradores: Transferido desde en.wikipedia a Commons. Artista original: MuncherOfSpleens de Wikipedia en inglés
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main Colaboradores: This version created by Pumbaa, using a proper partial circle and SVG geometry features. (Former versions used
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3.0 Colaboradores: ? Artista original: ?
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boradores: The Greek alphabet Artista original: User:Luks
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56. 52 CAPÍTULO 6. TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN
• Archivo:MeningiomaMRISegmentation.png Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/e4/
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• Trabajo propio de la persona que subió originalmente el archivo
• I used the open source package 3D slicer to segment the meningiom in a data set
Artista original: Rkikinis
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Public domain Colaboradores: http://photojournal.jpl.nasa.gov/catalog/PIA04413 (image link) Artista original: NASA/JPL/Cornell Uni-
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• Archivo:NOR_ANSI.svg Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/6c/NOR_ANSI.svg Licencia: Public domain Co-
laboradores: Own Drawing, made in Inkscape 0.43 Artista original: jjbeard
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class='image'><img alt='NETWORK-Library-LAN.png' src='https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/
27/NETWORK-Library-LAN.png/100px-NETWORK-Library-LAN.png' width='100' height='74' srcset='https://upload.
wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/27/NETWORK-Library-LAN.png/150px-NETWORK-Library-LAN.png 1.5x,
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/27/NETWORK-Library-LAN.png/200px-NETWORK-Library-LAN.png
2x' data-file-width='1465' data-file-height='1090' /></a> Artista original: Fred the Oyster
• Archivo:Neuron.png Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/67/Neuron.png Licencia: Public domain Colaborado-
res: Originally Neuron.svg -> originally Neuron.jpg taken from the US Federal (public domain) Artista original: Caiguanhao
• Archivo:Neuron.svg Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/b5/Neuron.svg Licencia: CC-BY-SA-3.0 Colaborado-
res: ? Artista original: ?
• Archivo:Nicolas_P._Rougier’{}s_rendering_of_the_human_brain.png Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/
73/Nicolas_P._Rougier%27s_rendering_of_the_human_brain.png Licencia: GPL Colaboradores: http://www.loria.fr/~{}rougier Artista
original: Nicolas Rougier
• Archivo:Operating_system_placement.svg Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/e1/Operating_system_
placement.svg Licencia: CC BY-SA 3.0 Colaboradores: Trabajo propio Artista original: Golftheman
• Archivo:Padlock.svg Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/59/Padlock.svg Licencia: CC0 Colaboradores: http://
www.openclipart.org/detail/17931 Artista original: AJ Ashton
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Copyrighted free use Colaboradores: http://en.wikipedia.org/wiki/Image:Python_add5_syntax.png Artista original: Xander89
• Archivo:Quark_wiki.jpg Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/c/cb/Quark_wiki.jpg Licencia: CC BY-SA 3.0 Co-
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• Archivo:Sky.png Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/08/Sky.png Licencia: CC BY-SA 2.5 Colaboradores: Tra-
bajo propio Artista original: Manuel Strehl
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cencia: CC-BY-SA-3.0 Colaboradores: originally upload on the English Wikipedia Artista original: Wikipedia:en:User:RolandH
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• Archivo:TSP_Deutschland_3.png Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/c/c4/TSP_Deutschland_3.png Licencia:
Public domain Colaboradores: https://www.cia.gov/cia/publications/factbook/maps/gm-map.gif Artista original: The original uploader was
Kapitän Nemo de Wikipedia en alemán
• Archivo:Televisio3DPhilips.PNG Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/24/Televisio3DPhilips.PNG Licencia:
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tablet_and_pen.png Licencia: CC BY-SA 3.0 Colaboradores:

57. 6.12. ORIGEN DEL TEXTO Y LAS IMÁGENES, COLABORADORES Y LICENCIAS 53
• Wacom_Pen-tablet_without_mouse.jpg Artista original: Wacom_Pen-tablet_without_mouse.jpg: *Wacom_Pen-tablet.jpg: photographed
by Tobias Rütten,Metoc
• Archivo:Wang_tiles.png Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/06/Wang_tiles.png Licencia: Public domain Cola-
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cia: CC BY-SA 3.0 Colaboradores: Trabajo propio Artista original: Snorky
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