El documento discute diferentes perspectivas sobre la complejidad. Define la complejidad como lo opuesto a lo simple y como sistemas compuestos de muchas partes interrelacionadas. También explora la complejidad en términos de elementos, relaciones y estructuras, y cómo se aplica a la tecnología, los datos espaciales, y la educación. Finalmente, señala que la complejidad se define de muchas maneras y desde diversas disciplinas.
El análisis de la estructura de objetos define categorías de objetos y cómo se asocian. Identifica tipos de objetos más que objetos individuales, y modela cómo los objetos se asocian entre sí. Presenta tipos de objetos, jerarquías de generalización y relaciones en diagramas para mostrar las estructuras de objetos compuestas y esquemas. La estructura interna de objetos consta de atributos que describen el estado, y métodos que describen el comportamiento y pueden cambiar el estado.
Este documento describe objetos, clases, sus propiedades y relaciones en programación orientada a objetos. Explica que un objeto tiene estado, comportamiento e identidad y representa una entidad concreta. Una clase define la estructura y comportamiento común de objetos similares. Las clases pueden relacionarse mediante herencia, agregación, asociación u otras relaciones. El diseño de clases y objetos debe optimizar el acoplamiento, cohesión, suficiencia, completitud y primitividad.
Este documento resume los aportes de Niklas Luhmann a la teoría de la complejidad. Luhmann ve la complejidad como un elemento fundamental para entender la realidad. Define la complejidad como la cantidad de relaciones posibles entre elementos de un sistema, lo que requiere selección. También la define en base a la observación, siendo la falta de información sobre las selecciones futuras. La capacidad de un sistema para reducir la complejidad a través de la selección es clave para su funcionamiento.
Una red semántica representa conceptos y sus relaciones mediante un gráfico. Los conceptos se representan como nodos y sus relaciones como líneas entre nodos. Existen diferentes tipos de relaciones semánticas como hiponimia e hiperonimia. Las redes semánticas se usan para representar mapas conceptuales y mentales.
Este documento presenta un resumen de tres oraciones o menos del texto "Lecciones de Didáctica General":
El texto explora la educación como un sistema complejo que emerge de la sociedad y que a su vez influye en ella, analizando conceptos como sistemas abiertos, teoría de sistemas, teoría de la complejidad y el papel de la educación en la formación de ciudadanos en el contexto social.
Este documento describe los conceptos fundamentales de las bases de datos, incluyendo su definición, características y estructura. Explica que una base de datos es un conjunto de datos organizados y relacionados entre sí para ser utilizados en diferentes aplicaciones de forma controlada. También describe los procesos de abstracción, modelado y representación de la realidad que se llevan a cabo para crear una base de datos, así como los tipos de entidades, atributos y asociaciones que pueden incluirse.
Las redes semánticas son una técnica clásica de representación del conocimiento utilizada en inteligencia artificial. Representan información sobre proposiciones y su veracidad a través de nodos y enlaces. Los nodos representan objetos, conceptos o situaciones, y los enlaces expresan las relaciones entre ellos. Las redes semánticas se utilizan para modelar la memoria y comprensión humanas, y pueden traducirse a lenguajes como PROLOG.
Este documento presenta información sobre los sistemas y la ingeniería de sistemas. Explica brevemente la historia de los sistemas y cómo filósofos han observado el comportamiento de los sistemas a través de los años. Luego, describe conceptos clave de los sistemas como elementos, procesos de conversión, entradas y salidas. Finalmente, define características fundamentales de los sistemas como propósito, globalismo y entropía.
El análisis de la estructura de objetos define categorías de objetos y cómo se asocian. Identifica tipos de objetos más que objetos individuales, y modela cómo los objetos se asocian entre sí. Presenta tipos de objetos, jerarquías de generalización y relaciones en diagramas para mostrar las estructuras de objetos compuestas y esquemas. La estructura interna de objetos consta de atributos que describen el estado, y métodos que describen el comportamiento y pueden cambiar el estado.
Este documento describe objetos, clases, sus propiedades y relaciones en programación orientada a objetos. Explica que un objeto tiene estado, comportamiento e identidad y representa una entidad concreta. Una clase define la estructura y comportamiento común de objetos similares. Las clases pueden relacionarse mediante herencia, agregación, asociación u otras relaciones. El diseño de clases y objetos debe optimizar el acoplamiento, cohesión, suficiencia, completitud y primitividad.
Este documento resume los aportes de Niklas Luhmann a la teoría de la complejidad. Luhmann ve la complejidad como un elemento fundamental para entender la realidad. Define la complejidad como la cantidad de relaciones posibles entre elementos de un sistema, lo que requiere selección. También la define en base a la observación, siendo la falta de información sobre las selecciones futuras. La capacidad de un sistema para reducir la complejidad a través de la selección es clave para su funcionamiento.
Una red semántica representa conceptos y sus relaciones mediante un gráfico. Los conceptos se representan como nodos y sus relaciones como líneas entre nodos. Existen diferentes tipos de relaciones semánticas como hiponimia e hiperonimia. Las redes semánticas se usan para representar mapas conceptuales y mentales.
Este documento presenta un resumen de tres oraciones o menos del texto "Lecciones de Didáctica General":
El texto explora la educación como un sistema complejo que emerge de la sociedad y que a su vez influye en ella, analizando conceptos como sistemas abiertos, teoría de sistemas, teoría de la complejidad y el papel de la educación en la formación de ciudadanos en el contexto social.
Este documento describe los conceptos fundamentales de las bases de datos, incluyendo su definición, características y estructura. Explica que una base de datos es un conjunto de datos organizados y relacionados entre sí para ser utilizados en diferentes aplicaciones de forma controlada. También describe los procesos de abstracción, modelado y representación de la realidad que se llevan a cabo para crear una base de datos, así como los tipos de entidades, atributos y asociaciones que pueden incluirse.
Las redes semánticas son una técnica clásica de representación del conocimiento utilizada en inteligencia artificial. Representan información sobre proposiciones y su veracidad a través de nodos y enlaces. Los nodos representan objetos, conceptos o situaciones, y los enlaces expresan las relaciones entre ellos. Las redes semánticas se utilizan para modelar la memoria y comprensión humanas, y pueden traducirse a lenguajes como PROLOG.
Este documento presenta información sobre los sistemas y la ingeniería de sistemas. Explica brevemente la historia de los sistemas y cómo filósofos han observado el comportamiento de los sistemas a través de los años. Luego, describe conceptos clave de los sistemas como elementos, procesos de conversión, entradas y salidas. Finalmente, define características fundamentales de los sistemas como propósito, globalismo y entropía.
La persona resume las respuestas de María Fernanda Pinto a 14 preguntas sobre sinergia, recursividad y su aplicación en la teoría general de sistemas. Define sinergia como un emergente sistémico que surge de la interacción de partes y no se encuentra en las partes individuales. Explica que la recursividad representa la jerarquización de sistemas dentro de sistemas mayores y da ejemplos de cómo la sinergia y recursividad se aplican en la vida cotidiana y en tecnologías de la información.
El documento describe las "Condiciones de Campo" según Stan Allen, las cuales se refieren a un espacio de propagación de efectos que no contiene materia sino funciones vectoriales y velocidades. Las condiciones de campo son ineludibles al momento de proyectar arquitectura y abren la posibilidad de reformular restricciones como oportunidades. Finalmente, el documento concluye que las condiciones de campo ofrecen una posibilidad de apertura en arquitectura dirigida a dinámicas de uso y comportamientos colectivos, entend
Este documento describe diferentes nociones de orden como la clasificación, seriación y correspondencia. La clasificación implica organizar objetos en grupos basados en una característica común, mientras que la seriación ordena elementos de mayor a menor de acuerdo a una característica. La correspondencia establece una relación uno a uno entre conjuntos que tienen la misma cantidad de elementos.
Este documento describe los modelos de redes semánticas y la técnica de redes semánticas naturales. Explica que la memoria semántica se organiza en nodos conceptuales conectados en una red jerárquica. Luego describe varios modelos de redes semánticas como los de Quillan, Anderson y Bower, y Collins y Loftus. Finalmente, detalla la técnica de redes semánticas naturales desarrollada por Figueroa para mapear las relaciones conceptuales mediante la definición y jerarquización de palabras clave.
Este documento presenta los conceptos fundamentales del modelo de datos entidad-relación. Explica que las entidades representan objetos del mundo real y que están definidas por propiedades. Las relaciones representan vínculos entre entidades. También introduce el diagrama entidad-relación para representar gráficamente las entidades, propiedades y relaciones de un modelo de datos.
El documento trata sobre la maestría en terapia familiar sistémica. Explica conceptos clave como sistema, complejidad y sistemas complejos. Define un sistema como un todo percibido cuyos elementos se mantienen juntos a través de la afectación mutua a lo largo del tiempo para alcanzar un propósito común. Explora ideas como que los sistemas son conjuntos de partes interrelacionadas y que la complejidad surge de la interacción entre las partes de un sistema.
Este documento presenta tres paradigmas emergentes de la investigación social: la teoría general de los sistemas de Ludwig von Bertalanffy, la teoría de la complejidad de Edgar Morín y el pensamiento holístico de Jean Smuts. Cada paradigma se caracteriza por comprender los objetos como redes de relaciones inmersas en redes mayores, abordar fenómenos desde múltiples interacciones y perspectivas, y enfocarse en entender los eventos y procesos en su totalidad y complejidad.
Taller n2 refuerzo de sinergia y recursibidadDiego Erazo
El documento presenta preguntas y respuestas sobre sinergia y recursividad en el contexto de la teoría general de sistemas. Define sinergia como la suma de las partes que es diferente del todo, y que se presenta cuando el comportamiento del sistema no puede ser explicado por el examen aislado de sus partes. Identifica varios tipos de sinergia en la sociedad y da ejemplos como un reloj, automóvil, avión y escuela. Explica recursividad como la aplicación de un proceso utilizando los mismos términos que apare
El documento describe los conceptos fundamentales de la Teoría General de Sistemas, incluyendo definiciones de sistema, subsistema, tipos de sistemas y clasificaciones. También explica disciplinas relacionadas como la cibernética, teoría de la información, teoría de juegos y teoría del caos.
El documento describe los conceptos fundamentales de la programación orientada a objetos. Explica que un objeto contiene datos estructurados (propiedades) y programas (métodos) encapsulados, y que puede relacionarse con otros objetos. Además, los objetos se organizan jerárquicamente en clases y subclases, donde pueden heredar propiedades y métodos de los objetos superiores.
Unidad I definiciones teoria general de sistemasguestdcdffb
La teoría general de sistemas proporciona un marco común para comprender las relaciones entre las diferentes ciencias. Se centra en encontrar elementos comunes entre disciplinas a través de isomorfismos interdisciplinarios para evitar la fragmentación del conocimiento. La teoría de sistemas busca integrar en lugar de dividir al analizar las partes de un todo desde una perspectiva holística que reconoce la interdependencia entre las partes.
La teoría general de sistemas proporciona un marco común para comprender las relaciones entre las diferentes ciencias. Se centra en encontrar elementos comunes entre disciplinas a través de isomorfismos interdisciplinarios para fomentar la cooperación en lugar de la especialización aislada. La teoría de sistemas busca integrar en lugar de analizar por separado, sintetizando las partes en el contexto del todo para comprender mejor los sistemas complejos.
Una clase define los atributos y métodos de un grupo de objetos. Todas las instancias de una clase comparten el mismo comportamiento y conjunto de atributos. Las clases se representan visualmente en UML y pueden mostrar atributos, métodos, asociaciones con otras clases y herencia.
La taxonomía de Boulding propone nueve niveles de complejidad para analizar sistemas, desde estructuras estáticas hasta sistemas trascendentes. Esta taxonomía busca encontrar un punto medio entre lo demasiado específico y lo demasiado general. Ayuda a identificar vacíos en el conocimiento y a comunicar conceptos entre disciplinas.
El documento describe los modelos de datos, específicamente el modelo entidad-relación. Explica que las entidades representan objetos del mundo real y tienen propiedades que las identifican de forma única. Las relaciones representan vínculos entre entidades. El modelo se representa gráficamente mediante un diagrama de entidad-relación.
El documento presenta la teoría de Craik y Lockhart sobre la profundidad de procesamiento y la retención de palabras en la memoria episódica. Sugiere que cuanto más profundo es el procesamiento de un estímulo, más duradero será su rastro en la memoria. Varias investigaciones muestran que tareas que implican análisis semántico facilitan una mejor retención que tareas estructurales. Sin embargo, la teoría plantea problemas como que podría no añadir nada nuevo y ser demasiado vaga en comparación con modelos
Resumen lectura el papel de los esquemas HittDESANTIAGO2
Trabajo académico sobre el articulo "El papel de los esquemas, las conexiones y las representaciones internas y externas dentro de un proyecto de investigación matemática"
Este documento explora las diferencias entre sistemas complicados y sistemas complejos. Los sistemas complicados tienen interacciones definidas entre sus partes que permiten predecir su comportamiento, mientras que los sistemas complejos tienen interacciones dinámicas e impredecibles que dan como resultado propiedades emergentes. Las principales diferencias residen en la capacidad de predicción y la presencia de propiedades emergentes en los sistemas complejos pero no en los sistemas complicados.
Este documento describe las redes semánticas, las cuales representan el conocimiento mediante nodos y ligas que conectan conceptos y sus relaciones. Las redes semánticas permiten modelar el conocimiento de una manera similar a como lo hace el cerebro humano. Los nodos representan objetos o conceptos, y las ligas representan las relaciones entre ellos, como "es un", "parte de", etc. Este modelo permite heredar propiedades entre conceptos relacionados y realizar deducciones.
La persona resume las respuestas de María Fernanda Pinto a 14 preguntas sobre sinergia, recursividad y su aplicación en la teoría general de sistemas. Define sinergia como un emergente sistémico que surge de la interacción de partes y no se encuentra en las partes individuales. Explica que la recursividad representa la jerarquización de sistemas dentro de sistemas mayores y da ejemplos de cómo la sinergia y recursividad se aplican en la vida cotidiana y en tecnologías de la información.
El documento describe las "Condiciones de Campo" según Stan Allen, las cuales se refieren a un espacio de propagación de efectos que no contiene materia sino funciones vectoriales y velocidades. Las condiciones de campo son ineludibles al momento de proyectar arquitectura y abren la posibilidad de reformular restricciones como oportunidades. Finalmente, el documento concluye que las condiciones de campo ofrecen una posibilidad de apertura en arquitectura dirigida a dinámicas de uso y comportamientos colectivos, entend
Este documento describe diferentes nociones de orden como la clasificación, seriación y correspondencia. La clasificación implica organizar objetos en grupos basados en una característica común, mientras que la seriación ordena elementos de mayor a menor de acuerdo a una característica. La correspondencia establece una relación uno a uno entre conjuntos que tienen la misma cantidad de elementos.
Este documento describe los modelos de redes semánticas y la técnica de redes semánticas naturales. Explica que la memoria semántica se organiza en nodos conceptuales conectados en una red jerárquica. Luego describe varios modelos de redes semánticas como los de Quillan, Anderson y Bower, y Collins y Loftus. Finalmente, detalla la técnica de redes semánticas naturales desarrollada por Figueroa para mapear las relaciones conceptuales mediante la definición y jerarquización de palabras clave.
Este documento presenta los conceptos fundamentales del modelo de datos entidad-relación. Explica que las entidades representan objetos del mundo real y que están definidas por propiedades. Las relaciones representan vínculos entre entidades. También introduce el diagrama entidad-relación para representar gráficamente las entidades, propiedades y relaciones de un modelo de datos.
El documento trata sobre la maestría en terapia familiar sistémica. Explica conceptos clave como sistema, complejidad y sistemas complejos. Define un sistema como un todo percibido cuyos elementos se mantienen juntos a través de la afectación mutua a lo largo del tiempo para alcanzar un propósito común. Explora ideas como que los sistemas son conjuntos de partes interrelacionadas y que la complejidad surge de la interacción entre las partes de un sistema.
Este documento presenta tres paradigmas emergentes de la investigación social: la teoría general de los sistemas de Ludwig von Bertalanffy, la teoría de la complejidad de Edgar Morín y el pensamiento holístico de Jean Smuts. Cada paradigma se caracteriza por comprender los objetos como redes de relaciones inmersas en redes mayores, abordar fenómenos desde múltiples interacciones y perspectivas, y enfocarse en entender los eventos y procesos en su totalidad y complejidad.
Taller n2 refuerzo de sinergia y recursibidadDiego Erazo
El documento presenta preguntas y respuestas sobre sinergia y recursividad en el contexto de la teoría general de sistemas. Define sinergia como la suma de las partes que es diferente del todo, y que se presenta cuando el comportamiento del sistema no puede ser explicado por el examen aislado de sus partes. Identifica varios tipos de sinergia en la sociedad y da ejemplos como un reloj, automóvil, avión y escuela. Explica recursividad como la aplicación de un proceso utilizando los mismos términos que apare
El documento describe los conceptos fundamentales de la Teoría General de Sistemas, incluyendo definiciones de sistema, subsistema, tipos de sistemas y clasificaciones. También explica disciplinas relacionadas como la cibernética, teoría de la información, teoría de juegos y teoría del caos.
El documento describe los conceptos fundamentales de la programación orientada a objetos. Explica que un objeto contiene datos estructurados (propiedades) y programas (métodos) encapsulados, y que puede relacionarse con otros objetos. Además, los objetos se organizan jerárquicamente en clases y subclases, donde pueden heredar propiedades y métodos de los objetos superiores.
Unidad I definiciones teoria general de sistemasguestdcdffb
La teoría general de sistemas proporciona un marco común para comprender las relaciones entre las diferentes ciencias. Se centra en encontrar elementos comunes entre disciplinas a través de isomorfismos interdisciplinarios para evitar la fragmentación del conocimiento. La teoría de sistemas busca integrar en lugar de dividir al analizar las partes de un todo desde una perspectiva holística que reconoce la interdependencia entre las partes.
La teoría general de sistemas proporciona un marco común para comprender las relaciones entre las diferentes ciencias. Se centra en encontrar elementos comunes entre disciplinas a través de isomorfismos interdisciplinarios para fomentar la cooperación en lugar de la especialización aislada. La teoría de sistemas busca integrar en lugar de analizar por separado, sintetizando las partes en el contexto del todo para comprender mejor los sistemas complejos.
Una clase define los atributos y métodos de un grupo de objetos. Todas las instancias de una clase comparten el mismo comportamiento y conjunto de atributos. Las clases se representan visualmente en UML y pueden mostrar atributos, métodos, asociaciones con otras clases y herencia.
La taxonomía de Boulding propone nueve niveles de complejidad para analizar sistemas, desde estructuras estáticas hasta sistemas trascendentes. Esta taxonomía busca encontrar un punto medio entre lo demasiado específico y lo demasiado general. Ayuda a identificar vacíos en el conocimiento y a comunicar conceptos entre disciplinas.
El documento describe los modelos de datos, específicamente el modelo entidad-relación. Explica que las entidades representan objetos del mundo real y tienen propiedades que las identifican de forma única. Las relaciones representan vínculos entre entidades. El modelo se representa gráficamente mediante un diagrama de entidad-relación.
El documento presenta la teoría de Craik y Lockhart sobre la profundidad de procesamiento y la retención de palabras en la memoria episódica. Sugiere que cuanto más profundo es el procesamiento de un estímulo, más duradero será su rastro en la memoria. Varias investigaciones muestran que tareas que implican análisis semántico facilitan una mejor retención que tareas estructurales. Sin embargo, la teoría plantea problemas como que podría no añadir nada nuevo y ser demasiado vaga en comparación con modelos
Resumen lectura el papel de los esquemas HittDESANTIAGO2
Trabajo académico sobre el articulo "El papel de los esquemas, las conexiones y las representaciones internas y externas dentro de un proyecto de investigación matemática"
Este documento explora las diferencias entre sistemas complicados y sistemas complejos. Los sistemas complicados tienen interacciones definidas entre sus partes que permiten predecir su comportamiento, mientras que los sistemas complejos tienen interacciones dinámicas e impredecibles que dan como resultado propiedades emergentes. Las principales diferencias residen en la capacidad de predicción y la presencia de propiedades emergentes en los sistemas complejos pero no en los sistemas complicados.
Este documento describe las redes semánticas, las cuales representan el conocimiento mediante nodos y ligas que conectan conceptos y sus relaciones. Las redes semánticas permiten modelar el conocimiento de una manera similar a como lo hace el cerebro humano. Los nodos representan objetos o conceptos, y las ligas representan las relaciones entre ellos, como "es un", "parte de", etc. Este modelo permite heredar propiedades entre conceptos relacionados y realizar deducciones.
Este documento define sinergia como una filosofía de trabajo que prioriza el equipo sobre los intereses individuales. Explica que la sinergia se aplica a las relaciones entre naciones, clases sociales e individuos. También define que un objeto tiene sinergia cuando la suma de sus partes es menor o diferente del todo, o cuando analizar una sola parte no explica la conducta del todo. Finalmente, resume los tres tipos de sinergia en la sociedad: positiva, negativa y neutra.
Este documento describe las redes semánticas, las cuales representan el conocimiento mediante nodos y ligas que conectan conceptos y sus relaciones. Las redes semánticas permiten modelar el conocimiento de una manera similar a como está organizado en el cerebro humano.
organización lógica de las experiencias de aprendizaje .dinorah.pptxDi Delphis
Este documento trata sobre la organización de las experiencias de aprendizaje. Discute cuatro temas principales: 1) la organización lógica de los contenidos, 2) el marco conceptual de referencia, 3) los algoritmos de identificación de conceptos y 4) la organización psicológica del aprendizaje. Explica diferentes técnicas como la de Morgannov-Heredia para organizar y estructurar elementos de conocimiento. También describe los tipos de conceptos, como los conjuntivos, disyuntivos y de relación, y los procesos cogn
Sin embargo, sugerir una propuesta educativa como la educación emocional es promover que se estructure y consolide un proyecto educativo institucional pensado en “contribuir a desarrollar y practicar competencias de participación democrática” (Ministerio de Educación Nacional, 2006, p. 163) y ciudadanas, las cuales ofrecen desde los “[e]stándares básicos de Competencias Ciudadanas” fomentar y promover: conocimientos ciudadanos, de competencias comunicati-vas, cognitivas, emocionales e integradoras, la construcción de la convivencia y la paz, la participación y responsabilidad democrática, la pluralidad, identidad y valoración de las diferencias humanas (Ministerio de Educación Nacional, 2006). Como tal, el fomento de competencias hace parte del crecimiento humano como condición para mejorar la calidad educativa en las instituciones de acuerdo con la realidad del contexto, con sus necesidades y problemáticas.
Para finalizar con una conclusión donde se abordará la correlación de los datos con las ciencias de la educación y los sistemas complejos que se viven en el quehacer cotidiano de un docente desde su postura y cómo es que estos podrían ayudar a su labor educativa.
Este documento describe las redes conceptuales y los modelos de procesamiento de información. Explica que una red conceptual es una representación gráfica de conceptos y sus relaciones. También describe el modelo cognitivo de Gagné, que explica cómo se procesa la información a través de los receptores sensoriales, la memoria operativa y la memoria a largo plazo. Finalmente, detalla la clasificación de Anderson sobre el conocimiento declarativo y procedimental y cómo se almacenan y recuperan en la memoria.
Este documento trata sobre la organización de las experiencias de aprendizaje. Explica diferentes técnicas para organizar y estructurar elementos de un contenido de conocimientos como la técnica de I.B. Morgannov y Bertha Heredia que utiliza gráficas y tablas de doble entrada. También describe tipos de transferencia de conocimientos, algoritmos para identificar conceptos, y la importancia de la abstracción en el aprendizaje y formación de conceptos. Finalmente, analiza componentes de los conceptos como su término, definición y
El documento habla sobre los mapas conceptuales y sus características. Explica que un mapa conceptual es un gráfico que representa conceptos y sus relaciones mediante líneas y palabras clave. Describe diferentes tipos de relaciones entre conceptos como jerarquías, sucesión, causalidad, atributos y evidencia. Finalmente, detalla el proceso de elaboración de un mapa conceptual, incluyendo la identificación y clasificación de conceptos y la construcción de la estructura jerárquica.
Este documento discute la estructura léxica desde dos perspectivas: la formalización lógica y la construcción conceptual. Analiza la comparación de términos en la antigüedad y cómo esto llevó a la intuición de estructuras léxicas. Luego examina la formalización de estas estructuras propuesta por Coseriu y el papel de la oposición y significado. Finalmente, relaciona la estructura léxica con la construcción conceptual mediante esquemas imaginísticos y la estructura interna de categorías, ilustrando
La teoría general de sistemas (TGS) es un enfoque interdisciplinario que estudia las propiedades comunes entre sistemas en todos los niveles de la realidad. Fue desarrollada en la mitad del siglo XX por biólogos como Ludwig von Bertalanffy para estudiar sistemas complejos como organismos y sociedades. La TGS analiza los componentes de un sistema, sus interacciones y relaciones para comprender el comportamiento general del sistema como un todo. Su principal aplicación es en la empresa científica para estudiar sistemas más allá de la f
Este documento presenta definiciones de diferentes componentes evaluados en las pruebas ENES, incluyendo razonamiento verbal, lectura crítica, pensamiento lógico, relaciones sintácticas, razonamiento numérico, conteo y combinatoria, ecuaciones algebraicas, figuras geométricas, razones y proporciones, sucesiones, razonamiento abstracto, imaginación espacial, series gráficas y enlaces a preguntas de modelo. Cada componente se define brevemente seguido por la fuente de la definición.
Este documento presenta información sobre el diseño de bases de datos relacionales, incluyendo definiciones de conceptos clave como dominios atómicos, formas normales, dependencias funcionales y algoritmos de descomposición. Explica las primeras tres formas normales, la forma normal de Boyce-Codd y las formas normales superiores, con el objetivo de eliminar redundancias e inconsistencias en el diseño de bases de datos.
Pontificia universidad católica del ecuador sinergia y recursividadGabriel Solano
El documento habla sobre la sinergia y la recursividad desde la perspectiva de la teoría general de sistemas. Define la sinergia como la interacción entre partes de un sistema que produce un efecto conjunto mayor que la suma de las partes individuales. También define la recursividad como la reutilización de elementos o características dentro de sistemas mayores de forma más eficaz. Finalmente, da varios ejemplos de cómo se aplican estos conceptos tanto en la vida cotidiana como en las tecnologías de la información.
La teoría general de sistemas busca analizar conjuntos de elementos y sus interacciones para explicar el comportamiento de la realidad desde un enfoque multidisciplinario. Examina los sistemas tanto desde un enfoque reduccionista, entendiendo el funcionamiento de sus partes, como desde un enfoque integral, comprendiendo las relaciones entre las partes y con el entorno. Estudia los sistemas a distintos niveles de complejidad mediante modelos teóricos que simplifican la realidad de manera útil. Reconoce que el conocimiento cientí
Este documento presenta un resumen de tres oraciones o menos del libro "Lecciones de Didáctica General" de Carlos M. Álvarez de Zayas y Elvia María González Agudelo. El texto describe la educación como un sistema complejo que emerge de la sociedad y que a su vez genera otros sistemas como el pedagógico, el didáctico y el curricular. La educación se configura desde la complejidad para organizar el proceso de formación de las nuevas generaciones de una manera sistemática y científica.
Coherencia y adecuación para trabajar con alumnos de Educación SuperiorVanessa Desiree Perez
Este documento presenta información sobre la coherencia y adecuación en textos. Define la coherencia como la propiedad del texto que hace que las diferentes partes del texto guarden una relación lógica debido a que se refieren a un mismo tema. Explica los factores que determinan la adecuación de un texto como el respeto de normas, la adaptación al tema y situación comunicativa. Finalmente, proporciona ejemplos y ejercicios para identificar problemas de coherencia.
Este documento presenta una descripción detallada de Andrea, una niña descomplicada de la clase del narrador. El narrador expresa su enamoramiento por Andrea y recuerda varios momentos que pasaron juntos, como cuando él robó una flor de su jardín y ella lloró, o cuando ella regresó a clases después de una enfermedad. El documento también incluye diálogos entre compañeros de clase que discuten la personalidad única y positiva de Andrea.
Este capítulo narra un incidente en el que el profesor Molina golpea a Araújo, un estudiante de 8-9 años, por no saber rápidamente la tabla de multiplicar de 3 por 7. Más tarde, cuando Araújo intenta explicar que prefiere calcular las tablas en lugar de memorizarlas, Molina lo lleva a la oficina del prefecto Fierro, quien también lo regaña. La profesora Gloria interviene para defender a Araújo y le pide que le explique qué es multiplicar.
A empresa de tecnologia anunciou um novo smartphone com câmera aprimorada, tela maior e bateria de longa duração por um preço acessível. O dispositivo tem como objetivo atrair mais consumidores em mercados emergentes com suas especificações equilibradas e preço baixo. Analistas esperam que as melhorias e o preço baixo impulsionem as vendas do novo aparelho.
El documento discute la "lógica de la sopa" en los restaurantes, donde los precios de los elementos de una comida como la sopa y la bandeja varían dependiendo de si se piden por separado o juntos. Una niña explica que aunque una sopa y una bandeja deben costar cada una la mitad de un almuerzo completo, en realidad sus precios cambian arbitrariamente dependiendo de la combinación escogida, mostrando que en los restaurantes se usa una "matemática" diferente a la enseñada en la escuela.
Este documento describe las experiencias del autor con las matemáticas cuando era niño, en comparación con su maestra Gloria Ojeda. El autor aprendió las matemáticas de manera más práctica, dividiendo objetos como gusanos y naranjas, mientras que la maestra enfatizaba enfoques más abstractos. El autor aprendió conceptos matemáticos como fracciones a través de experiencias lúdicas con sus amigos, y no disfrutaba del estilo de enseñanza punitivo de la maestra.
Este documento explora el concepto de "seres involutos", que se refiere a personas que se envuelven mutuamente al punto de que cada una es la otra sin dejar de ser sí mismas. Se utilizan varios ejemplos, como cobijas enrolladas juntas o cables trenzados, para ilustrar este concepto. También se discute cómo los profesores podrían enseñar de una manera más "involuta" al ponerse en el lugar de los estudiantes y comprender sus perspectivas.
Este documento describe un modelo pedagógico para la formación en diseño mediante el uso de juegos de configuración y composición. Explica que se parte de objetos reales y se obtienen abstracciones de ellos, las cuales pueden tener diferentes niveles de complejidad. Además, tanto los objetos reales como las abstracciones deben poder expresarse y comunicarse. Finalmente, propone el uso de juegos interactivos en los que los estudiantes configuran elementos para modificar situaciones, en contraste con juegos como PACMAN donde solo pueden responder.
La Unión Europea ha acordado un embargo petrolero contra Rusia en respuesta a la invasión de Ucrania. El embargo prohibirá las importaciones marítimas de petróleo ruso a la UE y pondrá fin a las entregas a través de oleoductos dentro de seis meses. Esta medida forma parte de un sexto paquete de sanciones de la UE destinadas a aumentar la presión económica sobre Moscú y privar al Kremlin de fondos para financiar su guerra.
Las listas en Logo pueden contener palabras u otras listas como elementos. Pueden estar vacías o tener un solo elemento que es a la vez cabeza y cola. Las operaciones en listas identifican elementos por su posición usando el número de elementos y la distancia al último. Logo incluye primitivas como primero, último, menosprimero y menosúltimo para manipular listas.
Este documento critica las deficiencias de la herramienta "Micromundos Pro" para crear mundos virtuales. Carece de funciones básicas como capas, posicionamiento preciso de objetos, manejo de colisiones, edición de imágenes y animaciones. La interfaz es engorrosa y la traducción al español es deficiente. A pesar de esto, se basa en el poderoso lenguaje Logo.
Este documento describe cómo elaborar un mapa mental para organizar y planificar un proyecto de software. Explica que un mapa mental permite organizar las ideas del proyecto de manera funcional y facilita la identificación de los procesos involucrados. Luego, proporciona un ejemplo detallado de cómo elaborar un mapa mental para un juego en el que una rana atraviesa un río evitando troncos, mostrando cada elemento del juego y cómo se relacionan de manera jerárquica. El mapa mental resultante proporciona una representación comple
Este documento describe los pasos para crear un proyecto en Micromundos Pro basado en un juego clásico llamado "Frog". En primer lugar, se bosqueja la interfaz del juego y se definen los elementos necesarios. Luego, se enumeran las actividades requeridas como buscar imágenes y codificar el comportamiento de los objetos. Finalmente, se mejora el bosquejo inicial y se asignan máscaras y posiciones iniciales a las tortugas que representarán la rana y los troncos.
Logo es un lenguaje de programación creado para que los niños aprendan matemáticas de forma sencilla y divertida mediante una tortuga virtual que pueden programar. Logo ha evolucionado con la tecnología y ahora ofrece herramientas avanzadas, aunque mantiene su enfoque en la enseñanza para niños. Existen varias versiones de Logo en español que permiten a los estudiantes crear dibujos, juegos y aprender conceptos matemáticos de manera interactiva.
El documento describe un estudio que investiga el impacto de un modelo de enseñanza por simulación en el desarrollo del razonamiento espacial de estudiantes, teniendo en cuenta sus estilos cognitivos. El estudio evaluará a 10 estudiantes divididos en 2 grupos según su estilo (visual o analítico verbal). Cada grupo usará un juego de simulación diferente para desarrollar habilidades de razonamiento espacial.
Este documento describe un juego de tableros llamado "Polinomios" que usa fichas de 1, x y x2. El objetivo es formar una configuración (tablero) usando las fichas según las reglas. Las reglas permiten unir fichas colocando lados adyacentes. Cada tablero puede leerse como una expresión polinómica derivada de su interior o borde. El juego promueve el pensamiento matemático y lúdico.
Este documento presenta la teoría de las hileras utilizando fichas de dominó. Explica que una hilera consiste en una secuencia de fichas de dominó colocadas una al lado de la otra, donde cada par de fichas se toca por un solo valor numérico coincidente. Las fichas pueden colocarse de forma consecutiva linealmente o formando ángulos rectos, pero no pueden tocarse por ambos valores. Además, introduce conceptos como vecindad de fichas y diferentes configuraciones posibles de hileras como involutas.
Este documento describe un juego de tableros llamado "Polinomios" que utiliza fichas de 1, x y x2. El objetivo es construir una configuración de fichas que forme un tablero rectangular, cuadrado o libre. Cada ficha representa un término de un polinomio, y la configuración puede leerse como una expresión polinómica. Las reglas básicas permiten unir fichas colocando lados adyacentes, y cada ficha se cuenta por su frecuencia.
Este documento presenta 8 ejercicios propuestos relacionados con el juego de dominó. Los ejercicios piden construir hileras de fichas de dominó siguiendo diferentes restricciones, como usar ciertas fichas como primer, último o elemento intermedio. También piden identificar secuencias numéricas correctas de hileras dadas y construir diseños para dichas secuencias.
El documento describe la evolución de las aulas desde principios del siglo XXI hasta la actualidad. En los primeros años, las computadoras solo estaban disponibles en unos pocos lugares y para unos pocos estudiantes. Luego, las escuelas comenzaron a instalar "closets amarillos" con computadoras en todas partes para que todos los estudiantes pudieran acceder a ellas. Hoy en día, las aulas son "inteligentes" y los estudiantes pueden llevar sus portátiles a cualquier parte de la escuela para realizar proyectos interdisciplin
Más de SED - Fundación Galileo para el Desarrollo del Pensamiento, la Ciencia y la Tecnología (20)
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
Durante el desarrollo embrionario, las células se multiplican y diferencian para formar tejidos y órganos especializados, bajo la regulación de señales internas y externas.
REGLAMENTO DE FALTAS Y SANCIONES DEL MAGISTERIO 2024.pptx
Performance
1. LA COMPLEJIDAD.
Enrique Araujoviedo, 2008.
Muchos autores plantean que la complejidad es lo opuesto a lo simple: “lo opuesto
a lo simple es lo complejo” (Aristóteles, Platón y los de la escuela escolástica). Que
de suyo, posee un grado muchísimo mayor de dificultad el abordarla. Otros autores
prefieren definirla de manera estratificada: algo es complejo si visto en términos de
una misma escala debe accederse a cada nivel mediante saltos cualitativos y
cuantitativos. (Fayyad et al, 1996, Analytical Processing)
Otros la establecen en términos de elementos que se agrupan para configurar otro
que posee características completamente distintas a cada una de sus partes
componentes de tal suerte que una simple agregación de los componentes no
genera la configuración que los contiene (“el todo es mayor que la suma de sus
partes”, [Aristóteles, a.c ]). Algunos autores sí consideran que la agregación
simple de partes elementales por generar una configuración distinta a las partes
elementales de hecho es más compleja; dejan de lado la estructura organizativa
que tuvo lugar a partir de unos principios o normas de asociación y sólo evidencian
la agregación. (Feuerstein y Kozulin, 2002)
Si una situación está compuesta de muchas situaciones simples y ésta composición
es producto de las múltiples relaciones que se generan a partir de las situaciones
simples, se dice que la situación es compleja.
La estructura de la complejidad.
En ingeniería de sistemas, no se considera la cantidad de componentes simples sino
las relaciones entre éstos: un sistema puede disponer de un único elemento con
múltiples relaciones consigo mismo y estas relaciones a su vez establecer
relaciones entre sí (relaciones funcionales entre sí), y suscitar así una estructura
compleja. En el mismo sentido, un sistema puede tener N componentes y sólo
disponer de una relación entre cada par de componentes, de tal suerte que su
complejidad sea baja. Así pues, en los enfoques sistémicos la complejidad se mide
no en términos de cuantos elementos están relacionados entre sí, si no de cuántas
y qué tipo de relación se suscitan entre las relaciones del sistema; el sistema es
complejo si las relaciones entre los componentes generan relaciones entre sí. Un
sistema es de baja complejidad si teniendo n elementos, posee nn relaciones
simples. En términos de grafos, sería un grafo completo. Un sistema es de alta
complejidad si teniendo n relaciones simples, cada una de ellas genera por lo
menos n(n+1)/2 relaciones funcionales (aquí el término relaciones funcionales no
es estrictamente el concepto matemático de función). Se ilustra, el término
mediante el movimiento del caballo en un tablero de 64 escaques. En el juego
tradicional de ajedrez, el caballo de un color sólo puede ocupar dos casillas
iniciales, si no se considera el color tiene cuatro casillas iniciales. Supóngase que
sólo puede partir de dos casillas y piense en todos los posibles movimientos que
puede hacer el caballo en el tablero. Ahora colóquese dos caballos contrarios, cada
uno posee su propio movimiento (relación Ri1 y Rj1) y sólo puede acceder a
2. algunas casillas debido a su movimiento (relación funcional RFi1, RFj1 ). Ahora, si
de lo que se trata es de cazar al otro caballo por parte de cada uno de los caballos
contrarios, las rutas obtenidas (relaciones funcionales RFi y RFj) son rutas
dinámicas que cambian en la medida que cambia la posición del otro caballo. La
cantidad de rutas dinámicas son las relaciones funcionales que se suscitan de las
relaciones movimiento-casilla, número de movimientos en ele posibles desde la
posición actual de un caballo hasta la posición vigente del otro caballo, número de
movimientos en “ele” posibles desde la posición actual de un caballo hasta las
posiciones posibles del otro caballo desde la posición vigente en k-movimientos,
etc. De agregarse los otros dos caballos y posteriormente cada una de las fichas
de cada color, el sistema de rutas dinámicas ilustraría perfectamente lo que se
quiere entender por complejidad desde el enfoque sistémico. Autores como Lebeer,
2002, consideran además la complejidad dinámica y la complejidad inercial según
se esté considerando un sistema de variables dinámicas o estáticas. Por ejemplo,
un sistema de variables dinámicas sería una página web de servidor y un sitio web
de páginas de contenido sería un sistema inercial. Por inercial no quieren dar a
entender no-movimiento ni estaticidad sino el estado de equilibrio en que se
encuentra el sistema. Un sistema dinámico en equilibrio dinámico es un sistema
inercial.
En tecnología, la complejidad tiene igualmente diversas miradas: no por ser
“blanda” la tecnología deja de ser compleja, o por ser “tecnología dura” es más
compleja. Se parte del hecho, que toda la tecnología es compleja y toda tecnología
lo es. Evitando de lado, las múltiples interpretaciones de lo que es o no es
tecnología o que se llama tecnología, se encuentran tres corrientes principales: a)
la complejidad de componentes, b)la complejidad de relaciones (ver el enfoque
sistémico) y c) la complejidad como estructura. En la complejidad de
componentes, la complejidad proviene de la complejidad de los componentes y
ésta aumenta en la medida que los componentes interrelacionan. Puesto que los
componentes pueden ser diversos: piezas mecánicas, partes eléctricas, elementos
hidráulicos o elementos electrónicos las interrelaciones implican una complejidad
heredada distinta de las predecesoras e incluso totalmente irreversible. Es decir,
que la complejidad de un componente electromecánico no se puede medir o
comparar respecto a sus piezas mecánicas y eléctricas sino que requiere una escala
diferente, posiblemente propia. Puesto que la mayor parte de los productos
tecnológicos están hechos de componentes provenientes de diferentes fuentes que
responden a distintos principios físicos y/o químicos, la complejidad se mide en
términos de éstos. Por tanto su entropía o entalpía está en base a los principios que
subyacen a los componentes. Ahora, una cosa es la complejidad subyacente al
objeto y otra a su fabricación y modelación. La complejidad de componentes,
usualmente se aplica a los productos. Para dar cuenta de las etapas por las que
atraviesa un producto se considera la complejidad de estructura.
En la actualidad (2008-2009) la minería de datos espaciales (MDE) es el
descubrimiento de conocimiento implícito y previamente desconocido en base de
datos espaciales (bases de datos que no están necesariamente ubicadas en un
mismo lugar; su equivalente en el contexto cognitivo es el conocimiento colectivo y
de ahí su importancia: las personas pueden poseer conocimientos que desconocen
que los tienen y poseer datos de otros aunque incompletos y difusos). La MDE se
refiere a la extracción del conocimiento, de las relaciones espaciales, o de otros
patrones interesantes almacenados no explícitamente en bases de datos espaciales.
La MDE exige una integración de los datos que combinan con tecnologías espaciales
(Cabena et al. 1998). Puede ser utilizada para entender datos espaciales,
descubriendo relaciones espaciales y relaciones entre los datos espaciales y no
espaciales, construyendo bases de conocimiento espaciales, reorganizando
preguntas y optimizando las bases de datas espaciales (Pineda et al. 1998). En
3. particular busca descubrir estructuras complejas como el Conocimiento evidente
EKSQL (Easy Knowledge Structured Query Language), el Conocimiento intuitivo
IKSQL (Intuitive Knowledge Structured Query Language), Conocimiento
multidimensional OLAP (On-Line Analytical Processing) y el Conocimiento oculto
(Knowledge Discovery on Databases, KDD.
La complejidad, entonces se define de muchas maneras y desde diversas
perspectivas según muchas disciplinas; lo cual ya hace complejo definir la
complejidad.
Complejidad y Educación.
No son muchos los autores que escriben sobre la complejidad en la escuela; la dan
como un hecho sobreentendido. Conciben que el currículo de por sí es complejo
como para elucidarlo. Por tanto se adentran más en los aspectos de cómo
elaborarlo, sus relaciones psicogenéticas y sus perspectivas formativas. (Chadwick,
2001) Se relaciona de común la complejidad con la creatividad, se da también por
supuesto que los niños creativos poseen mayor grado de estructuración mental que
sus compañeros y por tanto poseen razonamientos más complejos (Landa, 1987).
Se hacen sinónimos los términos “estructura” y complejidad”: “a mayor nivel de
estructuración mental mayor capacidad de comprensión y de abordaje de
problemas más complejos” (Maturana, 1996).
El sistema educativo se piensa como un sistema complejo estratificado que hereda
su complejidad a la escuela y de ésta a las áreas del conocimiento; y de éstas a los
contenidos. Los contenidos se hacen complejos en grado ascendente, se va de lo
simple a lo complejo; que significa que el número de relaciones entre los elementos
va en aumento.
En educación la complejidad la entendemos, igualmente, de diversas maneras, pero
casi todas asociadas al grado de dificultad. En matemáticas, por ejemplo, el
conocimiento complejo se adquiere cuando el estudiante es capaz de resolver los
problemas más difíciles de un tópico, pues en ellos ha tenido que aplicar de manera
diversa tanto elementos básicos como operaciones complejas. Sin embargo, en la
misma enseñanza de la matemática en la escuela se tienen diferentes
comprensiones de complejidad: en la escuela primaria se considera que el
estudiante debe aprender las cuatro operaciones básicas y aplicarlas; cuando el
estudiante aplica una o más operaciones sobre un mismo problema está haciendo
razonamiento complejo. Otros autores, consideran que no es sobre la parte
operatoria que se aplica el razonamiento complejo sino sobre el discernimiento de
las variables del problema y las relaciones que ésta suscita en el desarrollo y
evolución de la solución; pues si se parte del presupuesto que el niño aplica lógica
formal sobre el problema, los presupuestos operatorios están en relación con la
manipulación de los predicados, aunque el niño no sea consciente de ello. En la
enseñanza de primera y segunda lengua, la complejidad se observa en distintos
aspectos: en el manejo apropiado de vocabulario, aplicado a una o varias
situaciones en las que se deben tener en cuenta las reglas de la gramática, la
semántica e incluso en casos extremos, las de la polifonía; en la lectura
comprensiva y la narrativa escrita.
4. La psicología de las dos últimas décadas ha realzado no sólo los procesos cognitivos
que subyacen a las diversas manifestaciones comportamentales sino también los
aspectos procedimentales en que se apoyan dichos procesos.
El proceso y fenómeno de aprender es un proceso complejo que se produce en
estrecha interacción con la enseñanza, la identificación de patrones comunes,
asociaciones, reglas generales y nuevo conocimiento (Fayyad et al, 1996).
Se observa pues que una cosa es el razonamiento complejo y otra bien distinta la
complejidad del razonamiento.
Complejidad Cognitiva
La competencia cognitiva de cada sujeto está integrada por pequeños elementos,
simples y complejos, que se organizan de determinada manera para resultar
eficaces en las funciones de análisis e interpretación, adquisición, codificación y
recuperación de la información.
Esta elemental perspectiva de nuestro sistema cognitivo nos permite una idea de
la importancia de los procesos y de esos elementos –formalmente menores en su
individualidad- que constituyen el engranaje de todo el proceso y que
genéricamente podemos llamar procedimientos, porque forman parte del método
de pensar. Hay dos diferentes tipos de elementos procedimentales: los esquemas
cuya visión y funciones fueron sugeridas por Rumelhart y Norman (1983) y las
estrategias una de cuyas primeras aportaciones corresponden a Flavell y Wellman
(1977). Esta visión del “quehacer intelectual cognitivo” de un aprendiz organizando
sus conocimientos (memoria, esquemas, procesos culturales, procedimientos,
conocimiento lingüístico) para usarlos luego en la adquisición de nuevos
conocimientos es esencialmente una visión constructivista del aprendizaje.
Boada Calbet (2000) manifiesta que los resultados obtenidos en investigaciones de
comunicación referencial, indican que la naturaleza de la cognición espacial
necesaria para describir adecuadamente la localización de un referente influye en
las características de la interacción comunicativa. Distintos tipos de han
manifestado similar tipo de dificultad comunicativa espacial, aunque con distinta
intensidad, ante la misma tarea de organización espacial desde el paradigma
referencial. Un objetivo de la escuela debe ser el de detectar las habilidades
comunicativas críticas para describir la localización espacial de los distintos
referentes, y más concretamente el uso de diversos marcadores de espacio.
Enseñanza de la Complejidad
El análisis y comprensión de las características internas y externas del aprendiz son
decisivas para la explicación del proceso de aprendizaje: personalidad, edad,
motivación, estilos cognitivos, recursos, estructura de conocimientos, etc.
5. Las dificultades para lograr un sistema comprensivo sobre el aprendizaje humano
han multiplicado las teorías y enfoques que rinden cuenta del mismo acentuando
unos u otros aspectos implicados en él.
En este documento trataré de hacer un resumen de aportaciones diversas de varios
modelos que pueden permitir aproximarnos a comprender algunos de los elementos
que integran el proceso y fenómeno de aprender, es decir el sujeto que aprende
donde se exponen nociones básicas para comprender el proceso, papel de la
inteligencia en un enfoque cognitivo, función de los esquemas y su aprendizaje, la
importancia de los elementos procedimentales como son las estrategias y la función
reguladora y de control de la metacognición (Albert, Manuel).
Recientes investigaciones (Lebeer, 2002) en el área de las neurociencias indican
que el cerebro humano no es una máquina fija, cuyas propiedades vienen
determinadas antes del nacimiento, sino que demuestran que el cerebro es un
órgano sumamente “plástico”. Constantemente se generan sinápsis y otras nuevas
conexiones entre las células neuronales del cerebro que hacen que este se
modifique en estructura y función, siendo este proceso de modificabilidad reforzado
por la estimulación y el aprendizaje (Feuerstein y Kozulin, 2002). Esta nueva
argumentación implica entonces, que el talento o un coeficiente intelectual alto no
son genéticamente determinados, sino que son el resultado de la estimulación y el
aprendizaje.
Éste enfoque para conceptuar de forma más amplia y flexible la inteligencia: la
inteligencia se puede enseñar estimulando el cerebro infantil desde las más
tempranas edades, aprovechando la capacidad plástica del cerebro para generar un
mayor número de conexiones neuronales (complejidad cognitiva) y facilitar el
aprendizaje de habilidades y mecanismos cognitivos (lógica formal, lógica fuzzy)
que favorecen integralmente la formación del individuo.
Pensadores renacentistas como Niccolo Machiavelli, Leonardo Da Vinci y Thomas
Moore volvieron a tomar en cuenta las capacidades humanas de la razón y de la
creatividad, describiéndolas como fuerzas capaces de controlar y de rehacer el
mundo.
El talento puede definirse entonces, como la capacidad que se tiene para un
desempeño sobresaliente en una o varias áreas, la cual es expresada por una
configuración personológica que muestra el resultado de una interacción de
características especiales, tales como ciertos niveles de inteligencia (muy
elevados), una alta creatividad, una elevada percepción, un gran compromiso con
la tarea, intereses focalizados, habilidades excepcionales, alta capacidad mental y
sobre todo una motivación intrínseca.
El talento como concepto también debe modificarse a la luz de los nuevos
hallazgos, pues su susceptibilidad a los factores externos y la plasticidad del
cerebro, permiten concluir que es posible estimularlo desde el exterior a través de
una programación socioeducativa y personal específica, que provoque cambios
estructurales, “mentales” y neurológicos, importantes y permanentes.
Bajo la conceptualización tradicional, tanto de la inteligencia como del talento: son
facultades susceptibles de medición, relativamente estables en el tiempo, que se
refieren a una capacidad mental, que permiten resolver problemas en forma lógica
(por supuesto dentro del esquema formal), y esto a su vez, favorece la adaptación
y ajuste del individuo a su ambiente.
6. Whimbey afirmó que la inteligencia podía enseñarse. Mediante la instrucción en la
solución de problemas, metacognición y pensamiento estratégico, los alumnos de
Whimbey no sólo aumentaron sus puntajes en el coeficiente intelectual sino que
presentaron enfoques más efectivos sobre su trabajo académico. Whimbey partió
de los resultados de múltiples investigaciones de las neurociencias según las cuales
para dar acomodo a un nuevo aprendizaje, el cerebro forma más conexiones
sinápticas entre sus células. (Costa y Kallick, 2000).
Feuerstein (Feuerstein y Kozulin, 2002) considera que la inteligencia no es una
cantidad fija sino una función de la experiencia y la mediación por otros individuos
importantes en el ambiente de un niño. Cree que el individuo es modificable y
puede mejorar sus realizaciones intelectuales, y por tanto, su rendimiento
intelectual.
Feuerstein analiza y describe el acto mental y las operaciones necesarias para un
buen rendimiento, lo que él llamó el mapa cognitivo. Insiste, además, sobre la
mediación. El niño progresa no sólo según un modo de crecimiento genéticamente
programado, sino también gracias a los intercambios que él está haciendo
constantemente con su entorno. El papel del mediador consiste en intervenir en
este proceso. De allí, su teoría de la Modificabilidad Cognitiva Estructural.
Feuerstein parte de la base de que el desarrollo cognitivo no es solamente el
resultado del proceso de maduración del organismo, ni de su proceso de interacción
independiente, autónoma, con el mundo de los objetos. Más bien, es el resultado
combinado de la exposición directa al mundo y lo que se tiende a llamar
experiencia de aprendizaje mediado. Este mecanismo de interacción, autodetermina
el desarrollo cognoscitivo y las estructuras básicas del pensamiento, fundamentos
de la inteligencia y el talento.
Gardner define inteligencia como la habilidad para resolver problemas que uno se
encuentra en la vida real; la habilidad para generar nuevos problemas para
resolver; y, la habilidad para hacer algo o para ofrecer un servicio que es valorado
en la cultura de uno (Gardner, 2000).
Gardner dividió entonces la noción tradicional de inteligencia en siete categorías
diferentes entre otras, la Espacial. La Inteligencia Espacial involucra una gran
capacidad para percibir, crear y recrear fotografías e imágenes. La gente con
inteligencia espacial piensa en imágenes y cuenta con un fino sentido de locación y
dirección. La Inteligencia Cinestésico-Corporal se relaciona con lo físico y con la
manipulación del propio cuerpo. Estas personas aprenden mejor moviéndose, así
como haciendo y representando las cosas. Todas las personas, como insistió
Gardner, poseen estas inteligencias, las usan todas en diferentes situaciones y
contextos, y son capaces de desarrollar cada una de ellas. La mayoría de la gente,
sin embargo, demuestra una gran habilidad en una o dos de estas inteligencias.
En su teoría Costa (COSTA, 2002) señala los hábitos mentales como una
proposición para darle fortaleza a la argumentación y, aún más importante,
perdurabilidad al cambio logrado.
Un Hábito Mental se compone de muchas destrezas, actitudes, indicios,
experiencias del pasado y preferencias. Significa que valoramos un patrón de
conductas intelectuales por sobre otro y en consecuencia significa elegir aquellos
patrones que deberán utilizarse en determinado momento. Se requiere un nivel de
utilidad para llevar a cabo, emplear y sostener las conductas con eficacia. Sugiere
que como resultado de cada experiencia en la que se hayan empleado estas
7. conductas, los efectos de su uso se reflejan, se evalúan, se modifican y se llevan a
cabo en aplicaciones en el futuro.
Entre los hábitos mentales descritos y estudiados por Costa (2002) se tienen:
Persistencia; Pensamiento flexible; Reflexión sobre el pensamiento
(metacognición); Búsqueda de la precisión; Cuestionamiento y planteamiento de
problemas; Aplicación del conocimiento del pasado a situaciones nuevas;
Pensamiento y comunicación con claridad y precisión; Recabación de datos con
todos los sentidos; Creación, imaginación, innovación; Reacción con asombro y
admiración; Aceptación de riesgos responsables; Pensamiento interdependiente; y,
Apertura al aprendizaje continuo. Los hábitos mentales pueden cultivarse,
articularse, operativizarse, impartirse, fomentarse, modelarse y evaluarse. (Costa y
Kallick, 2000).
El trabajo de Gardner describe las capacidades únicas de cada individuo para
procesar la información y representar el conocimiento. Los hábitos mentales
describen la propensión, inclinación y deseo de emplear ciertas disposiciones al
paso que la persona participa en ese procesamiento de información.
Sternberg arguye que hay tres tipos de inteligencia: (a) Inteligencia analítica en la
que se efectúan comparaciones, evaluaciones y determinaciones; (b) Inteligencia
creativa que implica imaginación, diseño e invención, (c) Inteligencia práctica en la
que predominan la utilización, la practicidad y la demostración. (Costa, 2002).
David Perkins (1995) Considera que hay tres mecanismos importantes que
subyacen a la inteligencia: (a) La inteligencia neural es el “equipo original, de
diseño genéticamente determinado” que todos heredamos y que determina la
velocidad y eficiencia de nuestro cerebro. La inteligencia neural no puede alterarse
mucho. (b) La inteligencia experiencial es el conocimiento basado en el contexto
que se va acumulando mediante la experiencia. Implica conocer la manera de
funcionar en los ámbitos y contextos en que la persona se desenvuelve.
Puede ampliarse la reserva de inteligencia experiencial de cualquier persona. La
inteligencia reflexiva es el “uso apropiado de la mente; el despliegue hábil de
nuestra facultad de pensamiento”. Implica la autoadministración, el automonitoreo
y la automodificación. Perkins asemeja esta capacidad a un “programa mental” y
afirma que puede y debe cultivarse.
En el modelo de aprendizaje acumulativo de Gagné y Biggs (1979) se establece la
necesaria diferenciación entre tres elementos que se consideran determinantes de
la instrucción y del aprendizaje, a saber, los tipos de aprendizaje implicados en la
tarea o contenido a aprender, los resultados o productos del aprendizaje que se
espera y, finalmente, las condiciones del aprendizaje.
Estrategias de Aprendizaje.
Las estrategias y las tácticas se practican, se adquieren por la ejercitación y, por
ello mismo, son susceptibles de ser objeto en sí mismas de un plan estratégico:
entrenar a aprendices hasta lograr el dominio de determinadas tácticas y
estrategias. Por tanto, generalmente se entiende que las estrategias son asequibles
a la educación que puede -¿y debe?- planificar su adquisición.
8. Tanto táctica como estrategia, son cada una actividades que requieren del dominio
de habilidades o destrezas que ha de poseer el aprendiz. Éstas también se
adquieren por ejercitación pero están más vinculadas a la naturaleza del individuo.
La diversidad de habilidades requeridas para la actividad intelectual hace difícil
hacer generalizaciones, pero podemos decir que éstas se adquieren por la práctica
y, una vez adquiridas, se automatizan por lo que no requieren conciencia,
autoconocimiento o introspección para su dominio y uso. Son acción y se
constituyen en acción cuando se les requiere. Sin embargo, lo propio de las
estrategias no es ser acción sino plan hacia un fin. Este carácter propio hace
depender las estrategias de motivos, planes y decisiones que ha de formular,
precisamente a ese nivel, el aprendiz.
Las estrategias sólo son tales dentro de un plan pero para ello se precisa de la
conciencia de nuestras posibilidades y limitaciones en el ámbito de nuestro
pensamiento y aprendizaje. Luego el primer paso es el de tomar conciencia de
nuestra metacognición. Ser reflexivos sobre nuestros procesos de pensar y
aprender.
La teoría de los esquemas constituye en la actualidad una útil y eficaz
representación de lo que sucede en los entresijos del pensar, resolver y decidir
basada en la “metáfora de los ordenadores”: Funciones tales como las de ordenar,
jerarquizar, agrupar el conocimiento y, además, realizar otras necesarias para la
adquisición de nuevos conocimientos como son la codificación de la información (a
través de diversos procesos de selección, abstracción, interpretación o integración)
y la recuperación de la misma son hoy adecuadamente explicadas por la teoría de
los esquemas. Sí es posible y útil el entrenamiento y aprendizaje mediante
esquemas, bien sea espontáneo bien sea inducido, que mejora la capacidad de
adquisición de conocimientos e incrementa el volumen de información ordenada
disponible. Rumelhart y Norman (1978) proponen tres formas diferentes de
aprendizaje por esquemas: (a) aprendizaje por agregación, (b) aprendizaje por
reestructuración y (c) aprendizaje por ajuste.
De otro lado, el modelo de Mayer, referido a los conocimientos básicos que
intervienen en el proceso de resolución de problemas considera que la comprensión
lectora se presenta como un elemento instrumental, con incidencia significativa en
las restantes habilidades cognitivas que intervienen en el proceso de resolución de
problemas. La habilidad para la ejecución algorítmica es la más desarrollada,
presentándose las mayores dificultades en el reconocimiento de la naturaleza del
problema, que le da significado y facilita la selección del plan de resolución, así
como en la habilidad para organizar las estrategias que ordenan la secuencia de los
pasos a seguir.
Para el presente trabajo para efectos de establecer una estrategia de aprendizaje
consideramos que (1) Una estructura se dice compleja si: a.- está formada por una
o más unidades base acopladas, b.- posee estructura de encapsulamiento o
embebimiento. (2) La complejidad podemos clasificarla, para los propósitos
operativos del presente trabajo en: a.- contorno, b.- composición, c.- modulación,
d.- ubicación, posición, localización. (3) Las tareas espaciales (relaciones
espaciales) las podemos, similarmente, clasificar de acuerdo a su grado de
complejidad, así pues tenemos tareas de grado uno o tareas de configuración o de
construcción de contornos, tareas de composición y tareas de recursión, tareas de
contraste y comparación, organización espacial (Boada Calbet, 2000).
9. BIBLIOGRAFIA DEL APARTADO
ALBERT, MANUEL ESTEBAN.: Consideraciones sobre los procesos de comprender y
aprender. Universidad de Murcia.
BOADA CALBET, HUMBERT, Proyecto de investigación, Universidad de Barcelona,
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COSTA ARTHUR, HÁBITOS MENTALES Y EL TALENTO, Junio 2002
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COSTA, A. y KALLICK, B. Habits of Mind: a developmental series. Virginia:
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FEUERSTEIN, R. y KOZULIN, A. Nuevo enfoque de evaluación dinámica del
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GAGNÉ Y BIGGS (1979). Modelo de aprendizaje acumulativo.
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