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viernes, 6 de enero de 2017
jueves, 5 de enero de 2017
miércoles, 4 de enero de 2017
ENERO 5, 2017
Una manta nada por uno de los mejores lugares de surf del mundo, Cortes Bank. Cortrs es como una lavadora de corrientes que azota el hermoso bosque de algas marinas (y sus habitantes).from Foto del día http://ift.tt/2iJKFFg
martes, 3 de enero de 2017
ENERO 4, 2017
Borneo: Una nutria come pescado frente a la cámara.from Foto del día http://ift.tt/2hONKEr
lunes, 2 de enero de 2017
ENERO 3, 2017
Re-creación: Tom Haueter (interpretado por Danny Deakin) revisa las notas que los investigadores han colgado en la pizarra mientras otro investigador mira las fotos de los restos de un accidente aéreo.from Foto del día http://ift.tt/2hIE4q8
domingo, 1 de enero de 2017
ENERO 2, 2017
Richard Bacon presentador del programa EXPLORER de National Geographic.from Foto del día http://ift.tt/2iyzn6O
¿Nos fiaremos más de una máquina a la hora de evaluar un examen?
Estas evaluaciones automáticas, realizadas gracias a una inteligencia artificial, han sido tildadas por muchos profesores de simplistas, inexactas, arbitrarias y discriminatorias. Otros expertos, sin embargo, aducen que precisamente esos epítetos son los que se deben adjudicar los evaluadores humanos.
Evaluar un examen se creía que pertenecía al ámbito del juicio humano, pero los algoritmos están logrando una evaluación igualmente válida, incluso en el caso de que la inteligencia que evalúa el texto ni siquiera sabe leer (tampoco sabe leer el traductor de Google). Tal y como explica Martin Ford en su libro El auge de los robots:
Los algoritmos de aprendizaje automático están entrenados en primer lugar para analizar un gran número de muestras de redacción y ortografía que ya han sido evaluadas previamente por instructores humanos. Los algoritmos se sueltan luego para evaluar nuevos ensayos de estudiantes, y son capaces de hacerlo de forma prácticamente instantánea.
Las técnicas basadas en el análisis de las correlaciones estadísticas muy frecuentemente igualan o incluso superan los mejores esfuerzos de los expertos humanos.
De hecho, un análisis realizado en 2012 por investigadores de la Facultad de Enseñanza de la Universidad de Akron, en el que compararon evaluaciones realizadas por máquinas con las efectuadas por personas, demuestra que las máquinas "tuvieron niveles prácticamente idénticos de precisión, y que en algunos casos el software demostró ser más fiable".
Resulta inevitable que la evaluación algorítmica se extienda a medida que los centros de enseñanza continúen buscando formas de reducir gastos. El sistema, con sus errores, ofrece, por contrapartida, mayor objetividad y consistencia.
Además, esta tecnología podría ofrecer a los estudiantes una retroalimentación instantánea, no solo a la hora de percibir los propios errores, sino para aprender sugerencias. Estos algoritmos aún tardarán mucho en invadir los seminarios avanzados de escritura creativa, pero parece inevitable que ya mismo formarán parte de los cursos introductorios de enseñanza de habilidades básicas de comunicación.
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La noticia ¿Nos fiaremos más de una máquina a la hora de evaluar un examen? fue publicada originalmente en Xataka Ciencia por Sergio Parra .
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