Quiero aprender a programar. ¿Por dónde me pongo?

¡Excelente pregunta! Antes de entrar en materia… ¡Felicidades! La curiosidad por aprender a programar es, quizá, la curiosidad del siglo XXI. Hoy en día cuesta decir que un conocimiento es imprescindible, pero entender qué es programar está muy, pero que muy cerca de serlo. Cada día suceden infinidad de cosas que nos afectan —por muy poco conectados que estemos— que pasan por un algoritmo (¡o muchos!) que toma unos datos, los procesa de una determinada forma y acaba dando un resultado que nos atañe muy directamente. Ya sea tu declaración de la renta, pedir hora en el médico, que te asignen colegio para tus hijos… prácticamente todo pasa en algún momento por un programa informático. Y si quieres entender cómo se programa… difícilmente lo vas a conseguir de verdad sin haber programado al menos un poco. Así pues, insistimos, felicidades por haber tomado una excelente decisión. En segundo lugar, una advertencia. ¿Sabéis esos cursos milagrosos que aseguran enseñaros inglés en treinta días? Aprender a programar es, en parte, aprender un idioma (y mucho más que eso: es aprender a enseñar a una máquina a hacer cosas extraordinarias). Muy poca gente va a aprender un idioma —informático o no— en treinta días. Existe un pequeño riesgo, además, de que no aprendáis a programar (pequeño, insisto). Aun así, esforzarse e intentarlo de verdad va a tener como resultado, en el peor de los casos, el entender mucho mejor cómo funciona el universo en que nos movemos. Pero os vais a tener que poner de verdad. Si alguien os asegura que a programar se puede aprender sin esfuerzo, desconfiad. Añado, además, que...

Certificaciones de la industria en los EIMT: Cisco y Unity

Si bien la titulación de grado parte sobre la base de que debe ser generalista y, hasta cierto punto, agnóstica en lo que respecta a productos o fabricantes concretos, el debate sobre su nivel de alineación con las demandas de la industria diría que existe desde siempre. Me resulta fácil visualizar, ya en una cueva del paleolítico, a un miembro cazador-recolector murmurando sobre las historias del sabio de la tribu y la utilidad de algunas de ellas llegado el momento de cazar un Glyptodon. Entonces, en el otro extremo, encontramos las certificaciones de la industria, otorgadas por los propios fabricantes, y muy estrechamente vinculadas a sus productos, claro. A día de hoy, certificaciones de este tipo hay muchas y casi cada gran fabricante tiene su propio itinerario, que parte de certificaciones básicas hasta mayores niveles de especialización (Cisco, Microsoft, Oracle, etc.). Sin embargo, no siempre estas certificaciones llevan asociado un programa de formación, y se basan exclusivamente en llevar a cabo un examen de cierta dificultad a partir de un temario o de objetivos de formación, que se debe estudiar por libre (o a través de ciertas academias). O ya saber de qué va todo gracias a la propia experiencia profesional. Dado que al final algunas de ellas ya se han convertido en una puerta de acceso a ciertos campos profesionales -yo diría que casi se pueden considerar un “estándar de facto”-, quizá es interesante que la universidad las tenga en cuenta a la hora de diseñar algunas de sus asignaturas, sin que ello implique una pérdida de esa visión generalista o, en el peor de los casos, una cierta “mercantilización” de la enseñanza pública (un aspecto parte del debate). Como todo...

Análisis del estado de seguridad de la red Guifi.net

Cada año se presentan proyectos finales que conducen a matriculados en el grado de Tecnologías de las Telecomunicaciones de la UOC al final de sus estudios. Este semestre, uno de estos estudiantes ha sido Patricia Ramos García. En su trabajo Guifi.net: Analysis of a Heterogeneous Community Network realiza un estudio que evalúa el estado de la seguridad de la red abierta comuninaria más grande del mundo: Guifi.net. El origen de esta red inalámbrica se remonta a 2004 en Gurb, Osona. Actualmente, la red cuenta con 34.545 nodos en activo en todo el mundo, siendo Catalunya la zona con mayor popularidad. El motivo de su éxito se puede explicar si se tiene en cuenta que la finalidad principal de Guifi.net es proporcionar acceso a Internet de banda ancha, especialmente a zonas rurales, donde los servicios de operadores de telecomunicaciones, con mucha frecuencia, no llegan. Con un modelo de desarrollo centrado en la demanda de este servicio, son los usuarios mismos los que en una gran proporción instalan y gestionan sus propios elementos de red. Cabe preguntarse si la configuración de estos dispositivos es la adecuada y si la gestión a lo largo del tiempo se adapta a los constantes cambios a los que se enfrenta la red. ¿Es necesaria una mayor educación digital? ¿Está suficientemente implantada la idea de protegerse con actualizaciones frente a nuevas vulnerabilidades entre los usuarios de Guifi.net? Los resultados revelan un uso indiscriminado de servicios no encriptados y un reducidísimo número de actualizaciones de firmware de los dispositivos estudiados. Internet ha revolucionado la forma en la que vivimos, hasta el punto de que hoy no concebimos...

Model@: Conocimiento predictivo en el aula

(Trobareu la versió en català més avall) Muy a menudo el conocimiento tangible de los PRA’s (Profesor Responsable de Asignatura) y colaboradores docentes (consultores y tutores) en relación a una asignatura, se adquiere con la experiencia obtenida a lo largo de los años. Por ejemplo, si el alumno no presenta la actividad X difícilmente aprobará la asignatura, o bien, cuando un alumno obtiene la nota Y en la actividad X difícilmente podrá superar la asignatura. Básicamente, el profesor realiza un tipo de predicción basándose en su experiencia personal y proyecta en el futuro unos posibles resultados o rendimientos de la asignatura en concreto. Podemos decir que la creación de los modelos predictivos es un tema de investigación estudiado desde los años 80, es decir, no es un tema innovador que requiera una gran investigación. A partir de modelos estadísticos o, bien, de técnicas de Machine Learning, se pueden desarrollar modelos predictivos adecuados y totalmente automatizados alimentados por datos almacenados de experiencias previas. En nuestro caso, por ejemplo, se podría predecir si un alumno puede superar una asignatura en función de las actividades que ha realizado a lo largo del curso. La idea principal es crear un modelo predictivo a partir de los datos previos de alumnos que han cursado aquella misma asignatura. Adicionalmente, cada modelo predictivo se puede personalizar basándose en particularidades que se pueden encontrar en el diseño de cada una de las asignaturas que configuran un determinado curso (por ejemplo, número de actividades a desarrollar o recursos consultados). Fuente: https://www.linkedin.com/pulse/future-according-my-crystal-ball-mocheche-mabuza Por lo tanto, ¿qué nos puede ofrecer un modelo predictivo? Es un salto cualitativo sobre datos analíticos. Los datos...

El uso y la repercusión de la Gamificación en el Trabajo Colaborativo en la Educación Online

Después de quince años de impartición de la asignatura “Uso de Sistemas de Información en las Organizaciones” en la UOC, consideramos esencial la continua motivación tanto del alumno como del instructor, así como fomentar la colaboración e interacción entre estudiantes, para la marcha correcta del aprendizaje online y evitar el abandono. La motivación facilita la predisposición al aprendizaje, la dedicación del tiempo necesario, la investigación y sacar más provecho de todos los recursos a su alcance. Por su parte, la colaboración e interacción entre estudiantes, mediante la socialización de experiencias, evita la individualidad y el aislamiento del estudiante, que son factores que pueden crear situaciones problemáticas para el progreso formativo del alumno. Muchos investigadores clasifican la motivación en dos grandes tipos: motivación intrínseca que lleva a realizar actividades porque se disfruta y es gratificante (aprende porque le gusta lo que está estudiando); y la motivación extrínseca que lleva a realizar tareas por la recompensa o por complacer a otras personas. Como docente online es necesario plantearse qué se puede hacer para mantener a los estudiantes interesados, motivados e incentivados para conseguir los objetivos de la formación, e incluso que puedan adquirir conocimientos adicionales. Facilitamos la motivación intrínseca poniendo el foco en el pensamiento del individuo frente a la interpretación que realiza de los acontecimientos del aprendizaje (mediante conocimientos actualizados al momento actual y a las tendencias futuras) y fomentando el deseo de superación personal, autoestima y autorrealización (acompañándole en el viaje del aprendizaje resaltando el cumplimiento de sus objetivos en el momento que los consigue). Y se facilita la motivación extrínseca mediante las recompensas, los reconocimientos públicos frente al resto del...

¿Qué piensan los estudiantes y profesores de la evaluación en línea? Algunas pistas y expectativas en el contexto del proyecto TeSLA

Son muchas las investigaciones que han analizado el auge de los sistemas de evaluación en línea desde el ámbito institucional, económico o pedagógico en contextos de formación semipresencial. Sin embargo, existen pocos estudios que analicen las vivencias y perspectivas de profesores y estudiantes en experiencias de evaluación en línea en entornos completamente virtuales. ¿Qué experiencias previas tienen? ¿Qué ventajas y desventajas prevén? ¿Qué datos personales están dispuestos a compartir? A estas y a otras preguntas da respuesta el proyecto TeSLA. Como ya comentamos en un post anterior, el proyecto TeSLA tiene por objeto desarrollar un sistema de evaluación en línea que permita identificar a los estudiantes y verificar la autoría de las actividades de evaluación que entregan gracias a tecnologías como el reconocimiento facial y de voz, los patrones de teclado, el análisis del estilo de escritura y el antiplagio. Sin embargo, sabemos que el uso de este tipo de tecnologías puede generar recelo y desconfianza entre aquellos que deben usarlas. Por este motivo, en paralelo al proceso de desarrollo y testeo del sistema TeSLA, a lo largo de cada piloto se ha recogido la opinión de estudiantes y profesores sobre la evaluación en línea a través de cuestionarios (pre y post piloto) y grupos de discusión (durante el piloto). En el segundo piloto, los estudiantes firmaron un consentimiento informado. Además, realizaron actividades de registro de usuario destinadas a construir un modelo biométrico a ser usado por las tecnologías antes citadas. Posteriormente a la construcción de dicho modelo, los estudiantes realizaron actividades de evaluación donde se activaron dichas tecnologías. En este contexto, se pasó un cuestionario inicial a estudiantes y profesores con el fin de conocer sus experiencias, opiniones y expectativas sobre aspectos relacionados con la evaluación en...