Realidad Virtual para la Educación

La información y el conocimiento se han ido convirtiendo en la sociedad compleja y globalizadora de este final de siglo, ambas constituyen la principal fuente de producción de riqueza. El investigador Lévy el año 1995 menciona que se puede objetar que siempre ha sido siempre así: el cazador, el agricultor, el soldado, el artesano o el comerciante necesariamente debían adquirir ciertas competencias e informarse sobre su entorno para realizar su trabajo. Lo que ha cambiado, añade este autor francés, es la relación radicalmente nueva que se experimenta con el conocimiento a partir del final de la segunda guerra mundial, y en particular desde los años 1970. Hasta la segunda mitad del siglo XX, una persona adulta ponía en práctica en su trabajo las competencias adquiridas en su juventud. Muchas veces, transmitía su saber, casi invariable, a hijos o aprendices. Actualmente, este esquema es totalmente obsoleto. No sólo la gente está llamada a cambiar muchas veces de oficio a lo largo de su vida sino que, en el interior del mismo oficio o profesión, los conocimientos tienen un ciclo de renovación continua más corto.

Así cada vez es más difícil determinar indicar las competencias “de base” en un disciplina. Nuevas técnicas o nuevas configuraciones socioeconómicas pueden en todo momento poner en cuestión el orden y la importancia de los conocimientos. Los saberes estables de antaño han dejado paso a la necesidad del aprendizaje permanente. El aprender, producir y transmitir conocimientos no es ya asunto exclusivo de una casta de especialistas, sino del conjunto de la comunidad. En la actualidad, discutir sobre la calidad de la educación no es referirse solamente a la necesidad de ofrecer una mejor formación en términos cuantitativos sino también de la obligación que tiene la sociedad de dotar a sus miembros de las habilidades y conocimientos imprescindibles para vivir y trabajar en la complejidad del mundo contemporáneo. Una formación diferente a la tradicional que implica infraestructuras tecnológicas y sistemas de aprendizaje diferentes.

Las técnicas multisensoriales interactivas, como la realidad virtual, ofrecen posibilidades extraordinarias a este respecto. De hecho, la realidad virtual sumada a redes avanzadas de telecomunicación, permite imaginar un entorno de enseñanza, en el cual sea posible experimentar la presencia del profesor y de otros compañeros de estudio e intercambiar opiniones y material con ellos como si estuvieran juntos sin necesidad de que ninguno de los participantes deba moverse del lugar en que se encuentre previamente al inicio de la clase. En este nuevo contexto el papel tradicional del profesor cambia, dejando de ser un mero transmisor de conocimientos más o menos válidos, para convertirse en el de instructor de unos estudiantes que aprenden gracias a la ayuda de la tecnología, que es la que proporciona recursos interactivos de aprendizaje. En estas condiciones “la realidad virtual puede ser un excelente profesor en cualquier materia”

Las técnicas de la realidad virtual aparecen a los ojos de muchos expertos como el medio definitivo de entrada de la informática en los procesos de formación y entrenamiento. En tal sentido la enseñanza constituye uno de los ámbitos de uso social más prometedores para la difusión de este emergente medio de comunicación y simulación digital, que puede considerarse una forma perfeccionada de multimedia. Ningún sistema multimedia constituye todavía una verdadera alternativa a los métodos pedagógicos convencionales. Sin embargo, las técnicas de la realidad virtual están ya dando lugar al desarrollo de nuevas formas de aprendizaje basadas en la participación activa de los alumnos, viendo, oyendo, haciendo las cosas que aprenden. Estas técnicas de la experimentación virtual, en opinión de algunos autores, pueden transformar completamente la pedagogía. Dentro de la extendida tendencia a magnificar el alcance de las tecnologías digitales, no faltan expertos que afirman que la realidad virtual y la tecnología de las redes telemáticas, una y otra última íntimamente ligadas, no sólo están redefiniendo el modo en que se aprende, sino que constituyen la primera alternativa verdadera a las viejas instituciones educativas.

La aparición de Internet como medio de comunicación ha supuesto que el acceso a la información sea sencillo y rápido. La mayor parte de esta información reside en las conocidas aplicaciones Web, que suelen presentar texto e imágenes en dos dimensiones. El mundo real es tridimensional, por lo que al reducir el “mundo” Web a sólo dos dimensiones se está perdiendo información, de ahí la conveniencia de la integración de una tercera dimensión que permita, por ejemplo, recorrer las instalaciones de un museo o de una universidad hasta llegar a la información que interese al visitante. Esto ya es una realidad que puede conseguirse a través de un lenguaje de modelado de realidad virtual.

El lenguaje de modelado de realidad virtual se utiliza, entre otras cosas, para el desarrollo de aplicaciones de realidad virtual en Internet, en forma de mundos virtuales compuestos de un espacio, normalmente tridimensional, donde los objetos son interactivos. En estos mundos virtuales el usuario podrá adentrarse, eligiendo entre varias perspectivas, e interactuar con los objetos que allí se encuentran. Esta tecnología es cada vez más accesible para el usuario medio, quién puede disponer de mejores equipos multimedia a precios asequibles. La especificación original del lenguaje de modelado de realidad virtual, en su versión inicial, data de octubre del año 1994, y estaba basado en un producto de la Compañía Silicon Graphics.

Una de las principales aplicaciones de la realidad virtual en el ámbito académico es la formación en facultades de medicina, especialmente en las materias de anatomía y cirugía. En la Universidad de Washington se está experimentando con clases demostrativas de cirugía virtual. En esta universidad se ha creado un “cadáver virtual”, donde los estudiantes pueden empuñar un bisturí virtual y practicar. En este sentido es fácil imaginar un mundo virtual creado con el lenguaje de modelado de la realidad virtual que represente un quirófano virtual completo, en el que se recogieran las mejores técnicas quirúrgicas de distintos médicos de cualquier parte del mundo; esta información podría servir de aprendizaje para los estudiantes de medicina y también para otros médicos. Los sistemas de realidad virtual tienen también aplicación en la enseñanza de las artes. En Canadá se ha desarrollado el sistema “Mandala”, con el que estudiantes de danza aprenden movimientos de baile, y practican y desarrollan su habilidad musical utilizando instrumentos “virtuales”. Los estudiantes de arquitectura también pueden beneficiarse de la realidad virtual a través de programas educativos para el aprendizaje del diseño de diferentes tipos de edificios. Además, la integración de herramientas de diseño, como AutoCAD, con herramientas de animación tridimensional, como 3DStudio, y los editores del lenguaje de modelado de la realidad virtual permiten la construcción, en Internet, de edificios virtuales de gran complejidad en los que una persona puede introducirse para recorrerlos hasta el último rincón y observar hasta el mínimo detalle de su construcción y decoración.

Una de las aplicaciones educativas más notorias de la realidad virtual es el entrenamiento técnico, especialmente el de pilotos de aeronaves. En este caso, con esta tecnología se evitan riesgos que se presentan en el entrenamiento real, tales como tormentas o vientos fuertes que pueden causar accidentes al avión real si el piloto no tiene la suficiente pericia para salir adelante en estas situaciones. Pilotos de aerolíneas y del ejército utilizan simuladores de realidad virtual para medir sus reacciones en medio de circunstancias virtuales peligrosas. Además de su utilización en estos y otros campos del conocimiento, siempre existe la posibilidad de aplicar la realidad virtual para la creación de los propios centros de enseñanza. En este sentido, ya se está experimentando con universidades, campus, bibliotecas, laboratorios y aulas virtuales.

En el caso de las aulas, éstas son un medio interactivo que permite a los estudiantes la inmersión en el ambiente de una clase simulada cuando emprenden la realización de un curso de enseñanza asistido por computadora. Algunos defensores de este tipo de recurso educativo llegan a afirmar, en su favor, que “donde la era de la televisión ha producido gente pasiva, estudiantes desocupados con índices cortos de atención, el ciberespacio puede ser capaz de cautivarlos y fomentar el involucramiento activo en su propia educación”. La existencia de laboratorios virtuales está favoreciendo esta participación activa, mediante la experimentación de fenómenos físicos y químicos, ya que los estudiantes pueden interactuar con los experimentos, incrementando así su interés.

Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Agosto 11 de 2008

Conjuntos Aproximados

Con la revolución digital capturar información es fácil y almacenarla es extremadamente barata. Para los científicos los datos representan observaciones cuidadosamente recogidas de algún fenómeno en estudio; en los negocios, los datos guardan informaciones sobre mercados, competidores y clientes; en procesos industriales, recogen valores sobre el cumplimiento de objetivos; pero, en general, los datos en bruto raramente son provechosos. Su verdadero valor radica en la posibilidad de extraer información útil para la toma de decisiones o la exploración y comprensión de los fenómenos que dieron lugar a los datos. Con el crecimiento actual de los volúmenes de información en las bases de datos, tanto científica como corporativa, la necesidad de determinar qué información es realmente importante se convierte en un reto para los desarrolladores con fines de facilitar las tareas para la minería de datos y el aprendizaje automático. Por tanto, el pre-procesamiento de los datos es esencial en un problema real de cualquier rama de la ciencia: informática, medicina, economía, finanzas, industria, medio ambiente, entre otras.

Una herramienta matemática muy potente para la clasificación, selección y análisis de datos, es la teoría de conjuntos aproximados, propuesta por el profesor polaco Z. Pawlak y su equipo en el año 1982. La filosofía de los conjuntos aproximados se basa en asumir que existe información asociada con cada objeto del universo del discurso. Un conjunto de entrenamiento se representa por una tabla donde cada fila representa un objeto y cada fila un atributo, a este conjunto se le llama sistema de información, más formalmente, es un par ordenado de un conjunto no vacío y finito de objetos llamado universo y un conjunto no vacío y finito de atributos. El modelo de los conjuntos aproximados posee importantes ventajas en el análisis de datos. La principal se basa únicamente en los datos originales y no requiere de información externa para obtener conocimiento sobre el sistema, de forma que no es necesario hacer suposiciones sobre este; la otra ventaja importante consiste en que esta herramienta permite analizar atributos tanto cuantitativos como cualitativos.

Con frecuencia se almacenan grandes volúmenes de información en bases de datos con diferentes objetivos; estos pueden ser adquiridos de mediciones obtenidas por expertos humanos o de representaciones de hechos específicos de problemas de la vida cotidiana. Una base de datos puede contener cierta cantidad de atributos que son redundantes u objetos que se encuentran repetidos en distintos niveles de esta, pero sobre todo sucede que contiene información insuficiente o incompleta. La teoría de conjuntos aproximados emerge desde el contexto del aprendizaje supervisado, donde los conjuntos de datos se refieren a un universo de objetos descritos por un conjunto de atributos y cada objeto pertenece a una clase predefinida por uno de los atributos, llamado atributo de decisión. Para una aproximación inicial, considere que cada conjunto de datos está representado por una tabla, donde cada fila constituye un caso, un evento, un paciente o simplemente un objeto; y cada columna, un atributo que puede ser una variable, una observación, una columna, una propiedad, etc., tal que posee un valor específico para cada objeto. A esta tabla se le denomina sistema de información.

Un sistema de información es un par compuesto por un conjunto finito no vacío llamado el universo y un conjunto finito no vacío de rasgos. Los elementos del universo son llamados objetos. Un sistema de decisión es un par compuesto por el universo y un atributo de decisión. Los conceptos básicos de la teoría de los conjuntos aproximados son las aproximaciones inferiores y superiores de un subconjunto que es conjunto propio del universo. Estos conceptos fueron originalmente introducidos con referencia a una relación de indiscernibilidad. Dicha relación es una relación binaria definida sobre el universo, la cual representa la indiscernibilidad, se dice que esta relación, en función de un elemento del universo, significa el conjunto de objetos los cuales son indiscernibles a dicho elemento.

La teoría de conjuntos aproximados es adecuada para problemas que pueden ser formulados cómo tareas de clasificación y ha ganado un significante interés científico como estructura de minería de datos y descubrimiento de conocimiento. La base de la teoría de los conjuntos aproximados está en la suposición de que cada objeto del universo de discurso tiene rasgos característicos, los cuales son presentados por conocimiento acerca del objeto. Los objetos que tienen las mismas características son indiscernibles. La teoría ofrece herramientas matemáticas para descubrir patrones escondidos en los datos, identifica dependencias parciales o totales, es decir relaciones causa–efecto, elimina redundancia en los datos, proporciona aproximaciones a valores nulos, datos perdidos, datos dinámicos etc.

Los pasos seguidos en la estructura de conjuntos aproximados son los siguientes: (1) Selección. El vehículo básico para la representación de datos en la estructura de la teoría de conjuntos aproximados es plano, tablas de datos en dos dimensiones. Esto no implica que la tabla sea una simple tabla física, una tabla puede ser una vista lógica entre algunas tablas adyacentes. Una tabla adecuada es seleccionada para análisis subsecuentes. Las columnas de las tablas son llamadas atributos, las filas objetos, y las entradas en la tabla son los valores de los atributos. (2) Pre-procesamiento. Si la tabla seleccionada contiene “huecos” en forma de valores perdidos o entradas de celdas vacías, la tabla puede ser preprocesada de varías formas para llenar o completar la tabla. (3) Transformación. Los atributos numéricos pueden ser discretizados, es decir el uso de intervalos o rangos en vez de los valores de los datos exactos. (4) Minería de datos. En la metodología de los conjuntos aproximados, se producen conjunciones de proposiciones elementales o reglas si-entonces. Esto se realiza en un proceso de dos etapas, en el cual subconjuntos de mínimos atributos son primero calculados antes de que los patrones o reglas sean generados. (5) Interpretación y evaluación. Los patrones individuales o reglas pueden ser ordenados por alguna medida de “bondad” y manualmente inspeccionados. Conjuntos de reglas pueden ser empleados para clasificar nuevos casos y registrar el desempeño de la clasificación.

La “teoría de los conjuntos aproximados” se confirma frecuentemente como una herramienta matemática para el análisis de objetos descritos vagamente. El adjetivo vago se refiere a la calidad de la información, significa inconsistencia o ambigüedad, las cuales obedecen a la granulación de la información en un sistema de conocimiento. La filosofía de los conjuntos aproximados está basada en el supuesto de que cada objeto en el universo está asociado a cierta cantidad de información expresada por medio de algunos rasgos usados para la descripción del objeto. Los objetos que tienen la misma descripción son indiscernibles con respecto a la información disponible. La relación de indiscernibilidad modela la indiscernibilidad de objetos, ésta constituye la base matemática de la teoría de los conjuntos aproximados. La relación de indiscernibilidad induce una partición del universo en bloques de objetos indiscernibles, llamada conjuntos elementales que pueden ser usados para construir conocimiento sobre un mundo real o abstracto.

En la teoría clásica de los conjuntos aproximados, la relación de indiscernibilidad es definida como una relación de equivalencia, que es reflexiva, simétrica y transitiva. Esta relación induce una partición del universo en clases de equivalencia correspondientes a la relación de un elemento del universo. Este enfoque clásico de la teoría de los conjuntos aproximados es extendido mediante la aceptación que objetos que no son indiscernibles pero si suficientemente cercanos o similares puedan ser agrupados en la misma clase. El objetivo es construir una relación de indiscernibilidad prima a partir de la relación de indiscernibilidad original pero relajando las condiciones originales para la indiscernibilidad. Esta relajación puede ser realizada de muchas formas, así como pueden ser dadas muchas definiciones posibles de similitud. Sin embargo, la relación indiscernibilidad prima debe satisfacer algunos requerimientos mínimos. Si la relación de indiscernibilidad es una relación de indiscernibilidad definida en el universo, la relación de indiscernibilidad prima es una relación de similitud extendida, entendiéndose que cualquier clase de similitud puede ser vista como un agrupamiento de clases de indiscernibilidad y la relación de indiscernibilidad prima induce un cubrimiento del universo. Cuando una relación de similitud es usada en lugar de una relación de indiscernibilidad, otros conceptos y propiedades de la teoría de conjuntos aproximados: medidas de aproximación, reducción y dependencia, se mantienen válidos.

Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Agosto 4 de 2008