Beneficios de la actividad física

Introducción 

La actividad física regular conlleva una serie de beneficios fundamentales para la salud y el bienestar. Entre ellos se incluyen la mejora de la condición cardiovascular, la fortaleza muscular y ósea, el control del peso corporal y la reducción del riesgo de enfermedades crónicas como la diabetes y la hipertensión. Además, el ejercicio físico contribuye a un mejor estado de ánimo, reduciendo el estrés y la ansiedad, y promoviendo una mayor calidad de sueño. En resumen, adoptar un estilo de vida activo no solo mejora la salud física, sino que también tiene un impacto positivo en el bienestar mental y emocional.

1. Beneficios físicos del ejercicio

El ejercicio regular tiene numerosos beneficios físicos, incluida una mejor salud cardiovascular y un menor riesgo de desarrollar diversas enfermedades. Según un estudio de Nystoriak et al. en 2018, el ejercicio frecuente se asocia con una disminución de la mortalidad cardiovascular, así como con un menor riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares [1]. El ejercicio ayuda a controlar o modificar muchos de los factores de riesgo de enfermedades cardíacas, como la presión arterial alta y los niveles altos de colesterol [2][3]. Además, los ejercicios aeróbicos y de musculación pueden desencadenar cambios fisiológicos que mejoran los vasos sanguíneos y el metabolismo, lo que puede ayudar a prevenir diversas enfermedades [4]. Por lo tanto, incorporar el ejercicio en la rutina diaria puede contribuir a una mejor salud física y un menor riesgo de desarrollar enfermedades crónicas.

2. Beneficios mentales y emocionales del ejercicio

Se ha demostrado que el ejercicio regular tiene importantes beneficios mentales y emocionales, incluida la reducción del estrés, la ansiedad y la depresión. Las investigaciones indican que los beneficios psicológicos y físicos del ejercicio pueden ayudar a mejorar el estado de ánimo y reducir la ansiedad [4]. Se ha descubierto que el ejercicio aeróbico, en particular, reduce los niveles de las hormonas del estrés del cuerpo, como la adrenalina y el cortisol, que pueden contribuir a disminuir la tensión y aumentar la sensación de relajación [2][3]. Los estudios también han demostrado que los ejercicios aeróbicos, como trotar, nadar, andar en bicicleta, caminar, hacer jardinería y bailar, pueden reducir los síntomas de ansiedad y depresión [4][5]. Por lo tanto, incorporar ejercicio regular a la rutina puede mejorar la salud mental y el bienestar emocional [5].

Además de reducir el estrés, la ansiedad y la depresión, se ha descubierto que el ejercicio aumenta la confianza en uno mismo y la autoestima. A medida que las personas realizan actividad física regular, pueden experimentar mejoras en su estado físico, niveles de energía y salud en general, lo que puede contribuir a aumentar los sentimientos de autoestima [6]. Además, el ejercicio brinda a las personas una sensación de logro y puede ayudarlos a sentirse más en control de sus vidas, lo que lleva a una mejor autoestima [6]. Por lo tanto, la incorporación de ejercicio regular en la rutina de uno puede conducir a una mayor confianza en sí mismo y autoestima.

Referencias bibliográficas

1.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6172294/

2.https://www.hopkinsmedicine.org/health/wellness-and-prevention/exercise-and-the-heart

3.https://www.ahajournals.org/doi/full/10.1161/01.CIR.0000048890.59383.8D

4.https://www.health.harvard.edu/heart-health/the-many-ways-exercise-helps-your-heart

5.https://www.healthline.com/health/exercise-fitness/muscular-strength

6.https://www.betterhealth.vic.gov.au/health/healthyliving/resistance-training-health-benefits

Neurociencias aplicada a la educación superior

Los fundamentos de la neurociencia y cómo se aplica al aprendizaje

La neurociencia se ha convertido en una herramienta fundamental para entender cómo funciona el aprendizaje a través del estudio del cerebro y sus funciones (1). El cerebro es responsable de procesar la información y controlar el comportamiento, las emociones y los pensamientos. Comprender las funciones del cerebro puede proporcionar información valiosa sobre cómo las personas aprenden y procesan la información (2). La neurociencia educativa busca comprender cómo los procesos neurobiológicos están involucrados en el aprendizaje y cómo funciona el cerebro (3). Como resultado, la incorporación de la neurociencia en la educación superior puede proporcionar una comprensión más profunda del aprendizaje y contribuir al desarrollo de estrategias de enseñanza efectivas (4).

Existe una fuerte conexión entre el cerebro y el aprendizaje. A medida que surgen nuevos avances en neurociencia, existe una comprensión más profunda de cómo funciona y aprende el cerebro (5). La plasticidad cerebral, o la capacidad del cerebro para cambiar y adaptarse, tiene implicaciones significativas para el aprendizaje. La investigación ha demostrado que el cerebro es capaz de formar nuevas conexiones neuronales y adaptarse a nueva información, incluso en la edad adulta (6). Este hallazgo sugiere que el aprendizaje no se limita a una edad o etapa específica de la vida, y que las personas pueden continuar aprendiendo y creciendo a lo largo de sus vidas.

La aplicación de la neurociencia en la educación superior es un enfoque multidisciplinario que analiza los procesos cerebrales de los individuos orientados hacia el aprendizaje (7). Al comprender cómo funciona el cerebro y cómo los procesos neurobiológicos están involucrados en el aprendizaje, los educadores pueden desarrollar estrategias de enseñanza efectivas que se adapten a diferentes estilos de aprendizaje (8). Además, la incorporación de la neurociencia en la educación superior puede ayudar a mejorar la calidad de la educación y contribuir al desarrollo de métodos de enseñanza nuevos e innovadores (9). Por lo tanto, la aplicación de la neurociencia en la educación superior tiene el potencial de revolucionar la forma en que enseñamos y aprendemos.

El impacto de la neurociencia en las estrategias de enseñanza y aprendizaje

La incorporación de la neurociencia en el diseño curricular se ha vuelto cada vez más importante en el campo de la educación. Comprender cómo funciona el cerebro y cómo aprende puede conducir a la creación de entornos de aprendizaje y estrategias de enseñanza más efectivos (10). La investigación neurocientífica ha revelado que el cerebro cambia y se adapta constantemente, y que las experiencias y actividades en las que participan las personas pueden tener un impacto significativo en el desarrollo del cerebro (11). Por lo tanto, incorporar la neurociencia en el diseño del plan de estudios puede ayudar a los educadores a crear experiencias de aprendizaje que promuevan un desarrollo cerebral óptimo y mejoren los resultados del aprendizaje (12).

Las implicaciones de la neurociencia para las estrategias de enseñanza son significativas. Los educadores pueden usar el conocimiento del cerebro y sus funciones para diseñar estrategias de enseñanza que sean más efectivas para promover el aprendizaje. Por ejemplo, la investigación ha demostrado que las estrategias de aprendizaje activo, como el aprendizaje basado en problemas y el aprendizaje colaborativo, pueden mejorar la retención de la memoria y promover un aprendizaje más profundo (13). Además, la incorporación de técnicas de aprendizaje multimodal, como ayudas visuales y actividades prácticas, puede ayudar a involucrar diferentes áreas del cerebro y mejorar los resultados del aprendizaje (14). Por lo tanto, comprender las implicaciones de la neurociencia para las estrategias de enseñanza puede conducir a experiencias de aprendizaje más efectivas y atractivas para los estudiantes (15).

La neurociencia educativa tiene el potencial de mejorar el aprendizaje mediante el uso de técnicas informadas por la neurociencia. Para la educación superior, la investigación desde una perspectiva neurocognitiva es importante para comprender las necesidades tanto de los profesores como de los estudiantes (16). Al comprender cómo el cerebro procesa y almacena la información, los educadores pueden crear experiencias de aprendizaje que sean más efectivas y atractivas. Por ejemplo, el uso de la repetición y el aprendizaje espaciado puede ayudar a mejorar la retención de la memoria, mientras que proporcionar comentarios y recompensas puede mejorar la motivación y el compromiso (17). Por lo tanto, la incorporación de técnicas informadas por la neurociencia en la educación superior puede conducir a mejores resultados de aprendizaje y rendimiento académico general (18).

El futuro de la neurociencia en la educación superior

Los avances en la investigación de la neurociencia han allanado el camino para la integración de la neurociencia en la educación superior. Con una mejor comprensión de cómo funciona y aprende el cerebro, las instituciones educativas pueden incorporar este conocimiento en sus métodos de enseñanza y planes de estudio. La investigación ha demostrado la gran contribución de la neurociencia al campo pedagógico (19). Una revisión descriptiva realizada por Barrios Tao en 2020 destaca los avances en las relaciones entre las emociones, las neurociencias y la educación superior (20). Como resultado, la integración de la neurociencia en la educación superior se ha convertido en un tema de discusión cada vez más importante.

El potencial para mejorar los resultados del aprendizaje y el éxito de los estudiantes a través de la integración de la neurociencia en la educación superior es significativo. La neurociencia aplicada a la educación ayuda a comprender el funcionamiento del cerebro y la participación de los procesos involucrados en el aprendizaje (21). Los nuevos avances en cómo funciona y aprende el cerebro se estudian y profundizan constantemente (22). La neurociencia contribuye significativamente a los procesos de enseñanza-aprendizaje en la educación superior (23). Al utilizar el conocimiento neurocientífico para informar los métodos de enseñanza y el diseño del plan de estudios, las instituciones pueden crear entornos de aprendizaje más efectivos y atractivos (24).

A pesar de los beneficios potenciales de integrar la neurociencia en la educación superior, existen desafíos que deben abordarse. Los modelos de educación superior muchas veces dejan de lado las particularidades de la neurociencia, al no poder dar respuestas científicas a interrogantes sobre el aprendizaje y la educación (25). Sin embargo, el enfoque transdisciplinario de la neurociencia, que mira la perspectiva del conocimiento, puede ayudar a cerrar esta brecha (26). La influencia de la neurociencia como herramienta para mejorar el rendimiento académico es un área activa de investigación (27). Al adoptar el conocimiento y las ideas proporcionadas por la neurociencia, las instituciones de educación superior pueden equipar mejor a los estudiantes con las habilidades y el conocimiento que necesitan para tener éxito (28).

Referencias

1. La neurociencia en el ámbito educativo - Redalyc. (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de www.redalyc.org/journal/5746/574660901005/html/
2. NEUROCIENCIA EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR. (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de psicopedmat2018.milaulas.com/mod/resource/view.php?id=26
3. Neurociencia, una aliada para mejorar la educación. (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de www.educaweb.com
4. Neurociencia y sus aplicaciones en el área de la Educación .... (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de www.researchgate.net
5. La neurociencia en la Educación Superior, perspectivas en la .... (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de revista-imaginariosocial.com
6. neurociencia en la educación superior desde el enfoque de la .... (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de www.academia.edu
7. la integración de la neurociencia en la malla curricular de la .... (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de www.researchgate.net
8. Educación y neurociencias: La conexión que hace falta. (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de www.scielo.cl
9. Las neurociencias para la educación inclusiva ... - SciELO Cuba. (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de scielo.sld.cu
10. Aportes desde las neurociencias para la comprensión de los .... (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de www.scielo.org.pe
11. Neurociencias, emociones y educación ... - SciELO Chile. (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de www.scielo.cl
12. La Enseñanza–Aprendizaje de la Neurociencia en la .... (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de editorialalema.org/index.php/pentaciencias/article/view/479
13. Neurociencia como herramienta para mejorar el rendimiento .... (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de www.researchgate.net
14. Neurociencias para el aprendizaje en la educación superior. (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de www.revistasbolivianas.ciencia.bo
15. herramientas para mejorar la praxis del docente1 - Redalyc. (n.d.) Recuperado May 14, 2023, de www.redalyc.org/journal/1002/100258345012/html/

Técnicas, métodos y estrategias de la didáctica

Introducción

Existen más de 200 técnicas, 9 métodos y unas 50 estrategias en la didáctica, que pueden ser utilizados por los docentes para mejorar el proceso de enseñanza y aprendizaje en el aula. Aquí se presentan algunos ejemplos:

MÉTODOS

• Método expositivo: el docente transmite los conocimientos de manera oral o escrita y los estudiantes escuchan, toman notas o leen.
• Método de resolución de problemas: los estudiantes deben solucionar problemas concretos y aplicar los conocimientos teóricos que hayan adquirido. El docente actúa como guía y facilitador.

TÉCNICAS

• Técnicas de trabajo en grupo: se divide la clase en grupos pequeños, que trabajan juntos para resolver problemas o realizar tareas. Esto fomenta la colaboración, el diálogo y la comunicación efectiva entre los estudiantes.
• Técnicas de simulación: se recrean situaciones o problemas reales dentro del aula, para que los estudiantes puedan experimentar y aplicar los conocimientos de manera práctica.

ESTRATEGIAS

• Estrategias de enseñanza personalizadas: se adaptan los métodos y técnicas para atender las necesidades y características individuales de cada estudiante, fomentando la diversidad y promoviendo la igualdad de oportunidades.

En resumen, la elección de una técnica, un método o una estrategia didáctica dependerá de los objetivos de aprendizaje que se quieran alcanzar y de las características individuales de los estudiantes. Es importante que los docentes estén capacitados y actualizados en cuanto a herramientas y metodologías, para poder ofrecer experiencias enriquecedoras y efectivas en el aula.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

 

Introducción

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que estudia el diseño de agentes inteligentes. Un agente es un sistema que percibe su entorno y realiza acciones que maximizan sus posibilidades de éxito en algún objetivo.
La investigación de IA se ha utilizado para desarrollar sistemas que pueden hacer cosas como:

• Jugar juegos como el ajedrez mejor que cualquier ser humano;
• Reconocer voz, imágenes y texto;
• Conducir autos;
  ¡Estas aplicaciones son solo el comienzo!

Historia de la IA

Primeras investigaciones de IA.
La primera generación de IA se centró en la construcción de máquinas inteligentes. El primer paso hacia este objetivo lo dio Alan Turing, quien propuso que si una máquina pudiera pasar por humano en una conversación, entonces sería considerada inteligente. Este concepto se conoció como la prueba de Turing y se ha utilizado desde entonces como una herramienta de evaluación para medir qué tan cerca estamos de crear máquinas verdaderamente inteligentes.
En las décadas de 1950 y 1960, los investigadores comenzaron a trabajar en tareas específicas, como jugar al ajedrez o resolver problemas matemáticos con computadoras. ¡Un logro notable de esta era fue cuando el programa de damas de Arthur Samuel venció al campeón mundial Marion Tinsley en 1952 después de haber sido programado solo con las reglas del juego en lugar de cualquier estrategia de antemano! En 1966, el profesor de la Universidad de Stanford, John McCarthy, organizó lo que se conocería como la Primera Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial (ICAI). Aquí acuñó el término "inteligencia artificial" en sí mismo: "Inteligencia artificial (IA): un campo que estudia formas de dotar a las computadoras de inteligencia como los humanos".

Usos actuales de la IA

• IA en el cuidado de la salud: la IA se ha utilizado para predecir los resultados del tratamiento del cáncer de mama, identificar los tratamientos más efectivos para pacientes con cáncer de pulmón metastásico y predecir qué niños corren el riesgo de desarrollar diabetes.
• IA en finanzas: en la industria financiera, la IA se utiliza para detectar fraudes y prevenir el lavado de dinero. También puede ayudar a las empresas a encontrar nuevos clientes mediante el análisis de datos de plataformas de redes sociales como Twitter o Facebook.
• 
  IA en el transporte: los autos sin conductor ya están en nuestras carreteras hoy en día gracias a los algoritmos de inteligencia artificial que les permiten navegar de manera segura sin intervención humana.

Consideraciones éticas

La inteligencia artificial no es un concepto nuevo, pero solo recientemente comenzamos a verla implementada en nuestra vida cotidiana. La IA tiene el potencial de cambiar muchas cosas, y no solo para mejorarlas. Si bien existen muchas consideraciones éticas al usar inteligencia artificial, estas son algunas de las cuestiones más apremiantes que debe tener en cuenta al decidir si un sistema de IA es adecuado o no para su empresa u organización:

• Privacidad de datos: los sistemas de IA se basan en conjuntos de datos (o "conjuntos de entrenamiento") que han sido recopilados de usuarios humanos antes de que las máquinas puedan usarlos de manera efectiva. Esto significa que cualquier información recopilada se almacenará en algún lugar, y si alguien más tiene acceso a esta base de datos de información, podría usarla en su contra accediendo a detalles confidenciales sobre la vida personal de sus empleados o incluso robando su identidad. Es importante que los datos recopilados por un sistema de IA permanezcan seguros en todo momento para que nadie más pueda acceder a ellos sin el permiso de quienes poseen dicha información.* Impacto social:

Futuro de la IA

El futuro de la IA es brillante y lleno de posibilidades. Hay muchos desarrollos emocionantes en el campo, como la robótica y la automatización. La robótica es un subcampo dentro de la IA que se enfoca en construir robots que puedan realizar tareas por sí mismos, con una mínima intervención humana. En otras palabras, se trata de crear máquinas que sean capaces de hacer cosas como caminar con sus propios pies o recoger objetos sin la ayuda de humanos. La automatización es otra área importante dentro de la robótica; se refiere al uso de computadoras en lugar de mano de obra humana para ciertas tareas (por ejemplo, conducir automóviles).
La automatización ha existido desde antes de que se inventaran las computadoras. ¡Piense en cuántas personas trabajaban en granjas en ese entonces! Pero ahora estamos viendo formas de automatización más sofisticadas: las IA ahora pueden conducir automóviles de manera segura sin chocar contra otros vehículos o peatones; pueden escribir artículos de noticias basados ​​en datos recopilados de sitios de redes sociales como Twitter; ¡incluso juegan al ajedrez uno contra el otro!

IA y aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial. En el aprendizaje automático, las computadoras pueden aprender de la experiencia sin ser programadas explícitamente. En lugar de seguir un conjunto de instrucciones que les dice cómo comportarse en cada situación, pueden ajustar su comportamiento en función de lo que han aprendido de encuentros anteriores con el mundo que los rodea.
El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones en nuestra vida diaria: los motores de búsqueda lo utilizan para mejorar sus sugerencias a medida que escribe; Netflix lo usa para recomendar películas según su historial de visualización; Amazon lo usa para recomendaciones de productos y anuncios dirigidos; Siri lo usa para que Apple pueda entender mejor tus comandos de voz con el tiempo; Los autos autónomos lo usan para reconocer a los peatones que cruzan la calle u otros obstáculos a su alrededor mientras conducen de manera segura a altas velocidades por las concurridas calles de la ciudad por la noche sin que los faros brillen directamente en los ojos de los conductores (o los cieguen).
Pero también hay desafíos asociados con los sistemas de aprendizaje automático:

IA y aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que tiene como objetivo imitar la forma en que aprenden los humanos. Los modelos de aprendizaje profundo se basan en varias capas, y cada capa contiene millones de neuronas que aprenden de las capas anteriores.
Cuando entrena un modelo de aprendizaje profundo, le proporciona muchos ejemplos y le dice al modelo cuáles son correctos o incorrectos para que pueda descubrir cómo clasificar nuevos puntos de datos por sí mismo. Este proceso implica alimentar grandes cantidades de datos en un algoritmo llamado retropropagación (BP), que ajusta los pesos para mejorar la precisión con el tiempo, ¡muy parecido a lo que hacemos los humanos cuando aprendemos algo nuevo!

IA y procesamiento de lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es el estudio y la ingeniería de las computadoras para comprender el habla humana. Es un subcampo de la inteligencia artificial y la lingüística computacional, que se centra en el diseño de aplicaciones informáticas que pueden procesar grandes cantidades de datos de lenguaje natural.
El principal beneficio de NLP es que le permite interactuar con su computadora utilizando un lenguaje sencillo en lugar de tener que aprender comandos específicos o lenguajes de programación, como C++ o Java. Por ejemplo, si desea que su computadora haga algo por usted, en lugar de escribir "abrir archivo 'informe de mi libro'", todo lo que necesita es decir "abrir informe de mi libro".

Conclusión

Las posibilidades de la IA son infinitas y emocionantes. Es importante tener en cuenta que, si bien la IA puede ser una herramienta increíble para las empresas, también conlleva riesgos. Si una empresa no cuenta con las medidas de seguridad adecuadas o no comprende cómo un sistema de IA utiliza sus datos, podría correr el riesgo de sufrir un ciberataque o una filtración de datos.
A medida que haya leído este artículo, es posible que haya notado que hay muchos tipos diferentes de sistemas de inteligencia artificial disponibles en la actualidad, algunos más avanzados que otros. Ya sea que esté considerando implementar una tecnología existente o crear su propia solución personalizada desde cero (¡o ambas cosas!), es importante tener en cuenta todos los aspectos de lo que constituye una solución de IA efectiva: ¡precisión, eficiencia y escalabilidad entre ellos!