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jueves, 11 de abril de 2013

Realidad Virtual para la Educación

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Agosto 11 de 2008

La información y el conocimiento se han ido convirtiendo en la sociedad compleja y globalizadora de este final de siglo, ambas constituyen la principal fuente de producción de riqueza. El investigador Lévy el año 1995 menciona que se puede objetar que siempre ha sido siempre así: el cazador, el agricultor, el soldado, el artesano o el comerciante necesariamente debían adquirir ciertas competencias e informarse sobre su entorno para realizar su trabajo. Lo que ha cambiado, añade este autor francés, es la relación radicalmente nueva que se experimenta con el conocimiento a partir del final de la segunda guerra mundial, y en particular desde los años 1970. Hasta la segunda mitad del siglo XX, una persona adulta ponía en práctica en su trabajo las competencias adquiridas en su juventud. Muchas veces, transmitía su saber, casi invariable, a hijos o aprendices. Actualmente, este esquema es totalmente obsoleto. No sólo la gente está llamada a cambiar muchas veces de oficio a lo largo de su vida sino que, en el interior del mismo oficio o profesión, los conocimientos tienen un ciclo de renovación continua más corto.

martes, 9 de abril de 2013

Conjuntos Aproximados

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Agosto 4 de 2008

Con la revolución digital capturar información es fácil y almacenarla es extremadamente barata. Para los científicos los datos representan observaciones cuidadosamente recogidas de algún fenómeno en estudio; en los negocios, los datos guardan informaciones sobre mercados, competidores y clientes; en procesos industriales, recogen valores sobre el cumplimiento de objetivos; pero, en general, los datos en bruto raramente son provechosos. Su verdadero valor radica en la posibilidad de extraer información útil para la toma de decisiones o la exploración y comprensión de los fenómenos que dieron lugar a los datos. Con el crecimiento actual de los volúmenes de información en las bases de datos, tanto científica como corporativa, la necesidad de determinar qué información es realmente importante se convierte en un reto para los desarrolladores con fines de facilitar las tareas para la minería de datos y el aprendizaje automático. Por tanto, el pre-procesamiento de los datos es esencial en un problema real de cualquier rama de la ciencia: informática, medicina, economía, finanzas, industria, medio ambiente, entre otras.