Clase Invertida

En este segundo número de reflexiones pedagógicas se presenta una revisión de la denominada clase invertida (flipped classroom). Este texto presentan los componentes que caracterizan esta estrategia. Se comparan igualmente los elementos que la diferencian de la clase tradicional y se destacan los pasos para adelantar esta innovación y su forma de funcionamiento. De igual manera se muestran algunos indicadores que pueden llevar a una reflexión de la pacífica pedagógica y se concluye con estudios que muestran sus aportes e investigaciones que la soportan.

Modelo de evaluación de aprendizajes como estrategia de fortalecimiento del Sistema Integral de Gestión de la Calidad de la universidad: una mirada desde lo institucional a lo individual como miembro de la comunidad académica

"El siguiente texto tiene como propósito inicial hacer una reflexión de lo general a lo particular desde la visión de un modelo de aseguramiento de la calidad de las universidades, en el marco de la evaluación de los aprendizajes, en busca de hacer un seguimiento real al proceso de formación del estudiante, durante su ciclo académico que debería mostrar una sólida transformación intelectual y de desarrollo personal. En otras palabras, dar cuenta del cumplimiento de una de las principales funciones del quehacer universitario que consiste en enseñar a los estudiantes para que aprendan y desarrollen habilidades y competencias necesarias para interactuar de manera eficiente en una sociedad del conocimiento orientada al desarrollo y beneficio social común. Esto desde una perspectiva institucional, para posteriormente ir hasta el aula y los cursos que orienta el profesor, con el fin de resaltar la importancia de los elementos que debe contemplar la evaluación como parte del proceso de aprendizaje y de esta manera dejar en el ambiente una de las medidas más importantes y pertinentes de calidad en la educación universitaria. Es relevante aclarar que aunque en numerosos apartados del documento se amplía el espectro a la educación superior, el énfasis del texto se centra en el entorno educativo universitario."--Introducción.

An artificial economy based on reinforcement learning and agent based modeling

In this paper, we employ techniques from artificial intelligence such as reinforcement learning and agent based modeling as building blocks of a computational model for an economy based on conventions. First we model the interaction among firms in the private sector. These firms behave in an information environment based on conventions, meaning that a firm is likely to behave as its neighbors if it observes that their actions lead to a good pay off. On the other hand, we propose the use of reinforcement learning as a computational model for the role of the government in the economy, as the agent that determines the fiscal policy, and whose objective is to maximize the growth of the economy. We present the implementation of a simulator of the proposed model based on SWARM, that employs the SARSA(λ) algorithm combined with a multilayer perceptron as the function approximation for the action value function.