Perspectivas globales sobre la protección de los derechos humanos de las personas mayores, 2007-2013

Incluye bibliografía.

Cadenas globales de valor y diversificación de exportaciones: El caso de Costa Rica. Asistencia técnica de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) al Gobierno de Costa Rica

Incluye bibliografía.

Informe de la reunión de expertos sobre vínculos entre proveedores de servicios locales y las cadenas globales de valor (México, D.F., 13 de marzo de 2014)

1. La conferencia sobre “Vínculos entre proveedores de servicios locales y las cadenas globales de valor” se enmarcó en la Reunión titulada “Internacionalización e innovación de servicios: nuevas fuentes del desarrollo productivo en América Latina”, organizada por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), el Colegio de México (COLMEX), el Colegio de la Frontera Norte (COLEF), el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OECD), la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD) y el World Trade Institute (WTI). 2. Los servicios desempeñan un papel predominante en las estructuras económicas de América Latina, que se expresa por su gran peso económico (más del 50% del PIB) y por la generación de empleo (más de la mitad del total), junto con una proporción creciente en el comercio internacional, sobre todo cuando este último se mide por valor agregado. Los servicios, lejos de constituirse como un sector autónomo con respecto al industrial, deben su crecimiento a la progresiva racionalización iniciada durante los años ochenta en la cadena de producción manufacturera. En la actualidad, la competitividad de los países, vinculada con su capacidad para atraer o conservar en su territorio parte del valor generado en el sistema mundial, depende del grado de escalamiento del sector servicios en la cadena de valor global. 3. El papel que tienen los servicios genera una serie de retos y oportunidades para el diseño de políticas públicas y para los estudios académicos, principalmente en lo relacionado con: el desempeño de la productividad en los servicios; la participación en cadenas globales de valor y en su escalamiento; el impacto de los marcos regulatorios en el desarrollo del sector; su vinculación con los procesos de innovación, y la calidad de los empleos generados. El objetivo de esta reunión fue dar respuesta a algunos de estos planteamientos y promover el diálogo entre investigadores y diseñadores de política pública. En seguida, se incluye la información sobre la organización, la dinámica y las conclusiones de la reunión.

Comercio exterior, cadenas globales de producción y financiamiento: Conceptos y relevancia para América Latina y el Caribe

Incluye bibliografía.

Reestructuración urbana y metropolitana de la Ciudad de Puebla, México, último ciclo: síntesis de las transiciones económica y geográfica globales : Un recorrido transversal por las escalas nacional, regional y metropolitana

Pós-graduação em Geografia - FCT

Empirische Studie zum Leseverständnis und Lernen mit hypermedialen Texten bei Grundschulkindern

Die zentrale Untersuchungsfrage lautet: Welche Voraussetzungen müssen Kinder mitbringen, um Lernsoftware optimal nutzen zu können? Diese Frage wurde anhand der Voraussetzung „Leseverständnis“, als Basiskompetenz, sowie darüber hinausgehenden Voraussetzungen, „Interesse“ und „PC-Erfahrung“, untersucht. Die Studie „Lesen am Computer“ (LaC) betrachtete erstmals die effiziente Nutzung von Informationsquellen. Das Verhältnis von Print- und Hypertext-Lesekompetenz sowie Einflussfaktoren wurden hierbei erkundet. Es handelte sich um eine Zusatzstudie zur Internationalen Grundschul-Leseuntersuchung (IGLU) bzw. zur Erhebung „Kompetenzen und Einstellungen von Schülerinnen und Schülern (KESS). Die vorliegende Arbeit stellt eine quantitative Studie dar, wobei qualitative Methoden die Aussagen unterstützen. Es wurde das Leseverständnis von Mädchen und Jungen einer Hamburger Grundschule gemessen. Unter Berücksichtigung der Faktoren „Interesse am Thema und/oder Lernsoftware“ sowie „PC-Erfahrung“ wurde das Leseverständnis zum Multimediaverständnis in Beziehung gesetzt. Darüber hinaus wurden die Rezeptionsprozesse beobachtet und einzelne Fallbeispiele zur Interpretation herangezogen. Die Untersuchung hat gezeigt, dass die wichtigste Basisqualifikation beim Lernen mit neuen Medien ein gutes Leseverständnis ist und die Mädchen zum einen über ein besseres Leseverständnis und zum anderen über ein besseres Multimediaverständnis als die Jungen verfügen. Des Weiteren konnte dargelegt werden, dass sich die PC-Praxis eines Kindes nicht zwangsläufig mit seinen Fertigkeiten im Programm deckt und eine gute PC-Praxis hauptsächlich bei Kindern mit einem mäßigen Leseverständnis förderlich ist. Es lässt sich außerdem festhalten, dass die meisten Kinder Interesse am Thema aufweisen und dies überwiegend mit einem guten Leseverständnis und einem überdurchschnittlichen Multimediaverständnis gekoppelt ist. Die Hauptaufgaben des Unterrichts beziehen sich folglich auf das Arrangement von Lernprozessen. Die Einteilung in Rezeptionstypen ist eine wesentliche Aufgabe, um dementsprechend Teams zu bilden und Defizite auszugleichen. Ferner müssen Kinder mit einem guten bzw. mäßigen Leseverständnis unterschiedlich gefördert werden.

Medienpädagogische Handlungskompetenzen: Problemorientierung und Kompetenzerwerb beim Lernen mit neuen Medien

Vor dem Hintergrund sich wandelnder (medialer) Lebenswelten von Schülerinnen und Schülern gewinnen Bestimmungsversuche um medienpädagogische Handlungskompetenzen von Lehrpersonen an Bedeutung. Der Erwerb medienpädagogischer Kompetenz, verstanden als dynamisches Zusammenspiel von domänenspezifischem Wissen und anwendungsorientiertem Können, wird in der vorliegenden Arbeit als wesentliches Lernziel der medienpädagogischen (Aus-)Bildung bestimmt. Als ein Weg zur Förderung medienpädagogischer Handlungskompetenz wird von der Autorin auf der Folie konstruktivistischer Vorstellungen über das Lehren und Lernen die Methode der Problemorientierung vorgeschlagen. Im ersten Teil der Arbeit werden Modelle und Konzepte diskutiert, die Bausteine für ein Modell medienpädagogischer Kompetenz liefern. Im zweiten Teil wird eine empirische Untersuchung zum Erwerb medienpädagogischer Handlungskompetenz auf der Basis eines von der Autorin erarbeiteten Modells vorgestellt und die Ergebnisse diskutiert. Eine kompetenztheoretische Annäherung erfolgt auf der Basis zweier Konzepte. Dies sind die Ausführungen zu einem Konzept kommunikativer Kompetenz nach Jürgen Habermas sowie dessen Überführung in die Medienpädagogik durch Dieter Baacke. Ferner wird die rezente bildungspolitische Kompetenzdebatte in Anbindung an Franz E. Weinert analysiert. Es folgt eine Zusammenschau über die methodischen Konzepte zur Erfassung von Kompetenzen in der Erziehungswissenschaft und deren Anwendbarkeit für die medienpädagogische Kompetenzforschung. Die gegenwärtig vorliegenden Entwürfe zu einer inhaltlichen Bestimmung medienpädagogischer Kompetenzen werden besprochen (Sigrid Blömeke, Werner Sesink, International Society for Technology in Education). Im Rekurs auf konstruktivistische lerntheoretische Überlegungen erfährt das problemorientierte Lernen beim Aufbau von Kompetenzen eine enorme Aufwertung. In der Arbeit wird insbesondere den Arbeiten von David Jonassen zu einer konstruktivistisch-instruktionistischen Herangehensweise bei der Gestaltung problemorientierter Lernumgebungen eine große Bedeutung zugesprochen (vgl. auch Ansätze des Goal-based Scenarios/Roger Schank und des Learning by Design/Janet Kolodner). Im zweiten Teil wird die Interventionsstudie im Kontrollgruppendesign vorgestellt. Anhand eines Modells medienpädagogischer Kompetenz, dass auf den Dimensionen Wissen einerseits und Können andererseits basiert, wurden Studierende (n=59) in einem Pre-Posttestverfahren auf diese Dimensionen getestet. Die Studierenden der Interventionsgruppe (n=30) arbeiteten über ein Semester mit einer problemorientierten Lernanwendung, die Studierenden der Kontrollgruppe (n=29) in einem klassischen Seminarsetting. Hauptergebnis der Untersuchung ist es, das die Intervention zu einem messbaren Lernerfolg beim medienpädagogischen Können führte. In der Diskussion der Ergebnisse werden Empfehlungen zur Gestaltung problemorientierter Lernumgebungen formuliert. Die Chancen einer Orientierung an problemorientierten Lernsettings für das Lernen an Hochschulen werden herausgestellt.

Reinforcement Lernen mit Regularisierungsnetzwerken

Die Arbeit behandelt das Problem der Skalierbarkeit von Reinforcement Lernen auf hochdimensionale und komplexe Aufgabenstellungen. Unter Reinforcement Lernen versteht man dabei eine auf approximativem Dynamischen Programmieren basierende Klasse von Lernverfahren, die speziell Anwendung in der Künstlichen Intelligenz findet und zur autonomen Steuerung simulierter Agenten oder realer Hardwareroboter in dynamischen und unwägbaren Umwelten genutzt werden kann. Dazu wird mittels Regression aus Stichproben eine Funktion bestimmt, die die Lösung einer "Optimalitätsgleichung" (Bellman) ist und aus der sich näherungsweise optimale Entscheidungen ableiten lassen. Eine große Hürde stellt dabei die Dimensionalität des Zustandsraums dar, die häufig hoch und daher traditionellen gitterbasierten Approximationsverfahren wenig zugänglich ist. Das Ziel dieser Arbeit ist es, Reinforcement Lernen durch nichtparametrisierte Funktionsapproximation (genauer, Regularisierungsnetze) auf -- im Prinzip beliebig -- hochdimensionale Probleme anwendbar zu machen. Regularisierungsnetze sind eine Verallgemeinerung von gewöhnlichen Basisfunktionsnetzen, die die gesuchte Lösung durch die Daten parametrisieren, wodurch die explizite Wahl von Knoten/Basisfunktionen entfällt und so bei hochdimensionalen Eingaben der "Fluch der Dimension" umgangen werden kann. Gleichzeitig sind Regularisierungsnetze aber auch lineare Approximatoren, die technisch einfach handhabbar sind und für die die bestehenden Konvergenzaussagen von Reinforcement Lernen Gültigkeit behalten (anders als etwa bei Feed-Forward Neuronalen Netzen). Allen diesen theoretischen Vorteilen gegenüber steht allerdings ein sehr praktisches Problem: der Rechenaufwand bei der Verwendung von Regularisierungsnetzen skaliert von Natur aus wie O(n**3), wobei n die Anzahl der Daten ist. Das ist besonders deswegen problematisch, weil bei Reinforcement Lernen der Lernprozeß online erfolgt -- die Stichproben werden von einem Agenten/Roboter erzeugt, während er mit der Umwelt interagiert. Anpassungen an der Lösung müssen daher sofort und mit wenig Rechenaufwand vorgenommen werden. Der Beitrag dieser Arbeit gliedert sich daher in zwei Teile: Im ersten Teil der Arbeit formulieren wir für Regularisierungsnetze einen effizienten Lernalgorithmus zum Lösen allgemeiner Regressionsaufgaben, der speziell auf die Anforderungen von Online-Lernen zugeschnitten ist. Unser Ansatz basiert auf der Vorgehensweise von Recursive Least-Squares, kann aber mit konstantem Zeitaufwand nicht nur neue Daten sondern auch neue Basisfunktionen in das bestehende Modell einfügen. Ermöglicht wird das durch die "Subset of Regressors" Approximation, wodurch der Kern durch eine stark reduzierte Auswahl von Trainingsdaten approximiert wird, und einer gierigen Auswahlwahlprozedur, die diese Basiselemente direkt aus dem Datenstrom zur Laufzeit selektiert. Im zweiten Teil übertragen wir diesen Algorithmus auf approximative Politik-Evaluation mittels Least-Squares basiertem Temporal-Difference Lernen, und integrieren diesen Baustein in ein Gesamtsystem zum autonomen Lernen von optimalem Verhalten. Insgesamt entwickeln wir ein in hohem Maße dateneffizientes Verfahren, das insbesondere für Lernprobleme aus der Robotik mit kontinuierlichen und hochdimensionalen Zustandsräumen sowie stochastischen Zustandsübergängen geeignet ist. Dabei sind wir nicht auf ein Modell der Umwelt angewiesen, arbeiten weitestgehend unabhängig von der Dimension des Zustandsraums, erzielen Konvergenz bereits mit relativ wenigen Agent-Umwelt Interaktionen, und können dank des effizienten Online-Algorithmus auch im Kontext zeitkritischer Echtzeitanwendungen operieren. Wir demonstrieren die Leistungsfähigkeit unseres Ansatzes anhand von zwei realistischen und komplexen Anwendungsbeispielen: dem Problem RoboCup-Keepaway, sowie der Steuerung eines (simulierten) Oktopus-Tentakels.