¿Hacia el Quanticismo?: El futuro de la informática cuántica al servicio del aprendizaje
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Conectivismo y Aprendizaje informal
PEC - 4 -
¿Hacia el Quanticismo?: El futuro de la informática cuántica
al servicio del aprendizaje
Joan Simon Pallisé
Barcelona – 15 de febrero de 2012
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IntroducciónalQIntroducciónalQIntroducciónalQIntroducciónalQuanticismouanticismouanticismouanticismo
La conocida Ley de Moore nos indica que la potencia de los microprocesadores
utilizadosenlacomputaciónactualseduplicacada18meses.Yasíhasidodurante
los últimos cinco decenios. Pero los expertos dicen que existe un límite y esta
arquitecturasepuedecolapsarenunos15-20años.Esporelloqueseharátardeo
tempranonecesariobuscarunremplazoo,directamente,unasustitucióntecnológica.
Larespuestaparecequepuedenserlosordenadorescuánticosordenadorescuánticosordenadorescuánticosordenadorescuánticos.
Lainformáticacuánticasebasaenlafísicacuántica,aprovechandolaspropiedadesde
lamecánicacuánticayalgunasfuncionesnotablesdelaestructuraatómica.Labase
teóricasubrayaque,endeterminadascondiciones,algunosdelosátomosonúcleos
puedentrabajarjuntosenformadebitscuánticosmásconocidoscomo“qubitsqubitsqubitsqubits”.Los
qubits, además, no se basan en la naturaleza binaria de la informática tradicional.
Mientras que las computadoras tradicionales codifican la información en bits que
utilizannúmerosbinarios,yaseaunainformación0o1,ysólosepuedehacercálculos
enunconjuntode númerosa la vez, las computadoras cuánticas con una seriede
estadosmecánicoscuánticostalescomodireccionesdespindeloselectronespodría
representarunacombinacióndelosdosopuederepresentarunnúmeroqueexpresa
queelestadodelqubitsesitúaentre1y0,ounasuperposicióndemuchosnúmeros
diferentesalavez.Porelloseadmitequeun"qubit"puedecontenerunnúmeroinfinito
de valores y pueden realizar ciertos cálculos
exponencialmentemásrápidoquelosordenadores
convencionalesactuales.Secreequeestosfuturos
dispositivospuedenmanejarmúltiplesoperaciones
al mismo tiempo y consiguen factorizar grandes
númerosdelordende10.000vecesmásrápidoque
los ordenadores más rápidos de hoy en día. Un ordenador cuántico es,
potencialmente,muchomáspoderosoqueunordenador clásicodelmismo tamaño.
Así,con eluso desólouna únicaunidad deprocesamiento,unordenador cuántico
puederealizaroperacionesmúltiplesenparalelo.Aunquehayobstáculosgigantescos
parasuperar-porejemploladecoherenciacuántica -loscientíficosestánconvencidos
queestoseráposibleenalgúnmomentodelfuturoamedioplazo.
Cabe indicarque la computación cuánticano esadecuadapara tareas talescomo
procesamiento de textos o correo electrónico, pero es ideal para tareas como la
criptografía, el modelado o la indexación de bases de datos enormes. Hasta el
momentonohayaúnaplicacionescomercialessobrelacomputacióncuántica,conla
salvedaddelacriptografía.Lasclavessecretasbasadasenalgoritmosdecifradoson
fácilmenteasequiblesporlacomputacióncuántica.
Elpotencialqueseabreenelámbitodelaeducaciónconlacomputacióncuánticaes
enorme. Aunque los microprocesadores actuales son menos “inteligentes” que
cualquierdiminutoinsecto,losavancesenlacomputacióncuánticaylatransferencia
de información usando átomos envez desilicio podría revolucionar elcampo de la
“InteligenciaArtificial”yconellolamaneracomoseenseñaycomoseaprende.
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LaLaLaLaM MM Minería inería inería ineríadeD deD deD deDatos atos atos atos :unabanicodeposibilidadesfuturasenlaeducación:unabanicodeposibilidadesfuturasenlaeducación:unabanicodeposibilidadesfuturasenlaeducación:unabanicodeposibilidadesfuturasenlaeducación
Sienalgoestadeacuerdotodoelmundoesenelcrecimientoexponencialdedatose
información que circula por Internet. Muchos de estos datos nos corresponden al
interactuarnosotroscon lasmáquinasa travésdel trabajo,delestudio,deaspectos
más lúdicos o de cualquier quehacer diario. Estos datos acaban encerrando unainformación muy valiosa sobre nuestramanera de ser que podrían ser extraídos y
analizados en tiempo real mediante enormes sistemas informáticos. De las
innumerablesaplicacionesfuturasdelacomputacióncuántica,muyprobablementela
llamada Minerí Minerí Minerí Minería de Datos,a de Datos,a de Datos,a de Datos, oDatamining en inglés, sea una de los aspectos más
interesantesasociadosaprocesosdeenseñanza-aprendizaje.
La minería de datos se define como un conjunto de técnicas y/o tecnologías que
permitenexplorarenormesbasesdedatos,demanerasemiautomáticao totalmente
automática,conelobjetivodeencontrartendenciasopatronesrepetitivosquepuedan
explicar el comportamiento del conjunto de datos analizados en un contexto
determinado. Muchas de las actuales plataformas LMS contienen registros con
enormesrepositoriosdedatos.Lamineríadedatosjuntoalosnuevosalgoritmosde
búsquedaligadosalaInteligenciaArtiInteligenciaArtiInteligenciaArtiInteligenciaArtificialficialficialficialyalasredesneuronalespuedeofrecernos,
enunfuturo,unabanicodenuevasposibilidadesenlaeducacióna todoslosniveles.
Atendiendoqueelconectivismotienesusraícesenele-learning ,esmuyprobableque
muchosdelosfactoresqueafectenalosnodosdondeseencuentralainformaciónse
veanpotenciadossobremaneraconeldevenirdelaeracuántica.Amododefuturibles
secitanacontinuacióntresescenariosdefuturosusosdelacomputacióncuántica.
1.1.1.1.----ElanálisisdelaprendizajeElanálisisdelaprendizajeElanálisisdelaprendizajeElanálisisdelaprendizaje
A través de la interpretación de una amplia gama de datos producidos por los
estudiantes en su aprendizaje formal, informal y no formal, se podrá evaluar el
progreso académico y predecir con suficiente fiabilidad el rendimiento académico
futuro. Los datos se deberán de recopilar a partir del máximo de fuentes posibles
mediante las acciones explícitas de los estudiantes, tales como completar tareas,
autoevaluaciones y cualquier tipo de actividad llevada a cabo relacionada con el
aprendizaje. De manera específica, se enfatizará en las acciones tácitas deinteraccionessociales,losforosdediscusiónyotrasactividadesrelacionadasconlas
redes sociales. El objetivo final del análisis del aprendizaje es permitir a las
institucioneseducativasyalosdocentesadaptarlasoportunidadeseducativasanivel
delanecesidadycapacidaddecadaestudiante.
Elanálisisdelaprendizajesefundamentaenaprovecharelpoderdelosavancesenla
minería de datos, interpretación, y modelado para mejorar la comprensión de la
enseñanza y el aprendizaje, y para adaptar con mayor eficacia la educación al
individuo.ActualmenteelanálisisdelaprendizajeenlosLMSrespondealaspeticiones
de rendicióndecuentasen las plataformas virtuales y suobjetivoesaprovechar la
grancantidaddelosdatosproducidosporlosestudiantesenactividadesacadémicas
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pero sólo en entornos cerrados. Con el aumento del procesamiento de datos e
información de la computación cuántica, se podrá analizar la gran cantidad de
información acerca de los estudiantes en una forma que permitiría observar los
patronesdeaprendizajecontenidosenmúltiplesdatoscomplejos.
AdemásdelosdatosdelosdiferentesLMSutilizados,sehaceimprescindibleanalizar
otros factores relacionados con el ambiente de aprendizaje y los conocimientos
adquiridosatravésdelaprendizajeinformal.Factoresmáspersonalesdelasmétricas
sobre habilidades como la creatividad, el liderazgo y la innovación son también
indicadoresimportantesdelacalidadgeneraldelaprendizajeydelrendimientofinalde
los estudiantes. Solamente el análisis complejo asequible mediante computación
cuántica de esta amalgama de indicadores diversos, atenderá eficazmente las
necesidades de aprendizaje y adaptará la instrucción adecuada más idónea en
beneficiodelalumno.
2.2.2.2.TuTuTuTutorespersonalizadosymundosvirtualesdeaprendizajetorespersonalizadosymundosvirtualesdeaprendizajetorespersonalizadosymundosvirtualesdeaprendizajetorespersonalizadosymundosvirtualesdeaprendizaje
Lamayorpartedepsicopedagogosadmitenquelosestudiantesaprendendemuchas
maneras:diferentesyquelohacenmásrápidoymejorsiseencuentranacompañados
entodomomento.Peronosóloelaprendizajeadmitemuydiversasformas,sinoque
también los métodos de enseñanza son muy variados. Algunos docentes prefieren
leer, mientras otros se centran en demostraciones, otros les gusta debatir, otros
prefieren centrarse en principios, otros resaltan la memorización y otros la
comprensión. Es por ello que en el proceso de enseñanza-aprendizaje actual, la
eficaciadeéstaestaráenfuncióndelacompatibilidadentreelestilodeaprendizajede
cadaestudianteyeltalantedeenseñanzadesuinstructor.
Con la implosión de la minería de datos y el análisis de aprendizaje será posible
disponer de tutores virtuales personalizados a nuestro estilo de aprendizaje que,
además,se“materialicen”enunmundovirtualquizásconfuturastécnicasholográficas
dealtadensidad.
Lavirtualizacióndeestostutoresdentrodeunainterfazgráficaquesimuleunambientedeaprendizajepara la realizacióndediversasactividadesdocentes,permitirá enun
futuropróximoquelosalumnossereúnanvirtualmenteeinteractuarentresíatravés
de personajes o avatares. Ello ya es posible actualmente a través de diversas
experienciasenSecondLife ,perolagrandiferenciaradicaráendisponerdetutores
personalizadosadaptadostotalmenteanuestramaneradeaprender.
La implementación de nuevos mundos virtuales tridimensionales acomodados a la
enseñanza para apoyar los procesos de aprendizaje, será una estrategia que
aprovechalosatractivosdelosSeriousGames parafavorecerunainteracciónconel
conocimientocientíficodeformamásproactiva.Enestosentornos“inmersivos3D”o
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metaversosacompañadosconsu tutor personalizado, losestudiantes podráncrear,
explorar, investigar e interactúan con el conocimiento mientras se desarrollan en
comunidadesvirtualesdealtoimpactoestético.Ladisponibilidaddegrancantidadde
recursos que se ofrecerán adaptados a cada uno, conllevará un mayor grado de
motivaciónqueconlaeducacióntradicional,siendounaestrategiafavorecedoraala
hora de promover sapiencia, pero también aspectos más clásicos como el trabajo
colaborativo.
3.3.3.3.----EldEldEldElderrumbedelasberrumbedelasberrumbedelasberrumbedelasbarrerasidiomáticasarrerasidiomáticasarrerasidiomáticasarrerasidiomáticas
Aunquequizásparezcaunaspectomenor,confrecuencialasdificultadesparaseguir
un determinado aprendizaje en un curso con idioma diferente del utilizado
habitualmente, suele acarrear barreras algunas veces infranqueables. No se trata
solamentedeconocerconfluidezelinglescomolenguajecientífico;cadavezmás,ensegúnqueámbitos,esfácilencontrarcursosmuyinteresantesenalemánoenchino
dadosudespegueeconómicoactual.
Tambiénesciertoqueenelúltimodeceniosehaavanzadomuchoenlatraducción
automáticaysimultáneaentiemporeal,pasandodetraduccionesliteralesdevocablos
a arquitecturasmuchomás complejas y con observación semántica para alimentar
procesosdetraducciónmásricosenconocimientos.
La potencia del análisis de datos que proporcionará en el futuro la computación
cuántica,facilitará laconcrecióndeuna"transparencia idiomática"nuncavistahasta
ahora. Las personas podrán adherirse al contenido en su propio idioma con
independenciadesuprocedencia,ytodaslasplataformasdeaccesoesconderán,por
defecto, traducciones automatizadas ya sea mediante unnavegador o de cualquier
otra aplicación.Todo elprocesode traducción será transparente e invisible para el
usuario final. Ello implicará que la traducción automatizada afecte también a
interaccionesmáslábilescomoelchat,lasredesmóvilesylosflujosdedatosdelas
propiasredessociales.
Seespeculaquelastecnologíascuánticaspropiciaranunenormeflujodeintercambio
de datos lingüísticos y la minería inteligente de datos que, finalmente, serán los
artífices de los avances que impulsarán la transparencia lingüística mediante la
comparaciónentiempo realdecontextos de lenguaje. Enormes bases dedatosde
expresiones como base de comparacióndepatrones lexicográficos permitirán a los
ordenadores decidir de manera plausible cómo eliminar la ambigüedad de una
locuciónconcretaenuncontextoconcreto.Encontrargirosgramaticalesymodismos
dentro de contexto con extrema rapidez, para que las máquinas “comprendan” la
intencionalidadsemánticadeundocumento,mejorarála calidaddelastraducciones
automáticashastalímitesinimaginables.Porúltimo,otroproblemaquesesolucionará
seráeldeperfeccionarel tratamientodeidiomasconmorfologíascomplejas(árabe,
chino,etc.)oconpalabrasdeorigennoindoeuropeo.
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ConclusionesConclusionesConclusionesConclusiones
Existeuntotalconsensoenqueloquemejorcaracterizaalmundoeducativomoderno
es el uso intensivo de la tecnología al servicio del aprendizaje. Es tan amplia su
penetración en las instituciones educativas que es difícil encontrar algún ámbito
(gestión, formación, investigación o transferencia) en que se prescinda de ella. Ademásentrelosalumnosseconcibeunniveldedependenciatal,queparamuchos
yaresultainimaginableestudiarsinlaayudadedispositivosinformáticos.
Aunqueenlosúltimosañoslapotenciadelosmicroprocesadoreshacrecidosinparar,
la computación tradicional parece que tiene un límite marcado por la propia física
clásica.Losexpertosintuyenquelasoluciónpasaráporadelantarsealumbralcrítico
delafísicadelbit(sistemabinario)yempezarapensarenlamecánicacuánticadel
“qubit”dondeelmovimientoeinteraccióndelaspartículassubatómicasesdistintoal
actualdenuestromundocotidiano.
Según algunos investigadores, el futuro de la informática está en novedosas
tecnologías cuánticas, con capacidades, tanto de procesamiento como de
almacenamiento, infinitamente mayores que las actuales. Si ello fuese realidad,
conllevaráenel campo dela educaciónunenorme abanicodeposibilidadesdonde
destaca, por la dificultad de su implementación actual, las técnicas de minería de
datos.Elanálisismasivodemúltiplesdatosdediversosentornoseducativos,permitirá
avances en el análisis de aprendizaje individual, la existencia de tutorías
tridimensionalespersonalizadasyelderrumbefinalde lasbarrerasidiomáticasenun
escenarioeducativoqueseadivinatansorprendentecomoapasionante.
Para citar este documento, puedes utilizar la siguiente referencia:SIMON, JOAN (2012). “¿Hacia el Quanticismo?: El futuro de la informática cuántica al servicio del aprendizaje” . Curso Conectivismoy aprendizaje informal. PEC-4, Postgrado de Redes Sociales y Conocimiento Compartido – UOC– (Artículo en línea). [Fecha deconsulta: dd/mm/aa]. < http://joansimon.net/UOC/quanticismo.pdf >.