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Pensando en lenguaje: Actividad cinco : Quinta semana Bienvenidos a nueva semana de compartir saberes Esta semana van a planear una...

ACTIVIDAD 2 TIC EN LA UNIDAD EDUCATIVA. 1.Su resultado en las competencias TIC, como les fue, como anda nuestra experticia con estas...

GUÍA DE GENERAL Taller Usos del lenguaje en contexto Las temáticas ...

Hola a todos, Iniciar este blog ha sido un proceso arduo, han sido varias horas, muchas horas de hecho para generar un primer producto, q...

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Pensando en lenguaje: Actividad cinco : Quinta semana Bienvenidos a nueva semana de compartir saberes Esta semana van a planear una... ACTIVIDAD 2 TIC EN LA UNIDAD EDUCATIVA. 1.Su resultado en las competencias TIC, como les fue, como anda nuestra experticia con estas... GUÍA DE GENERAL Taller Usos del lenguaje en contexto Las temáticas ...

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¿Dónde puedo encontrar más información sobre el blog?

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¿Dónde puedo encontrar más información sobre el blog?

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Puede ampliar información en los tutoriales y hacer búsqueda de comunidades que se dediquen a profundizar en este caso en los blogs.

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Consulta los posts más leídos de los blogs de El Mundo. Las mejores opiniones de nuestros blogueros, en una única página. Navega también por el resto de nuestros 'top' a través del menú superior de la página.

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Consulta los posts más leídos de los blogs de El Mundo. Las mejores opiniones de nuestros blogueros, en una única página. Navega también por el resto de nuestros 'top' a través del menú superior de la página.

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Principalmente con interés, con compromiso y luego explorando tutoriales, haciendo lectura de las consignas y aprovechando los recursos que se ofrecen en el blog la web.

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¿Quién está utilizando ya el blog en los educativos?

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¿Quién está utilizando ya el blog en los educativos?

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Hay una diversidad de sitios relacionados que ofrecen información sobre lenguaje desde diversas perspectivas, entre ellos:

* PT aula,

* Autismos de la A a la Z

** educa @ conTIC

* el blog de los maestros de audición y lenguaje. Entre muchos que ofrecen una amplia posibilidad de análisis y aplicaciones sobre el lenguaje.

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Queda nada para terminar el año. Por ese motivo, creemos que es el momento de reconocer el trabajo de los docentes que han dedicado su tiempo a compartir. Te presentamos los 20 mejores blogs educativos de este 2019.

Hemos destacado la calidad de las publicaciones y su regularidad. Entendemos y sabemos que hay mucho trabajo y esfuerzo detrás de todos estos espacios.

Les proponemos un listado con 20 blogs educativos imprescindibles para el mundo educativo. Este listado está abierto a propuestas y a futuras ampliaciones. Proponemos este espacio como foro de presentación de perfiles educativos donde el orden no implique una jerarquía porque tanta los que están como los que no son igual de importantes.

Te dejamos la lista de los 20 blogs educativos de este año:

1. Aulawabisabi

Recientemente galardonada con el premio a mejor blog educativo del año por los premios 20blogs, esta maestra nos regala cada semana multitud de actividades y recursos.

2. matematicascercanas

Para los amantes de las matemáticas y para aquellos que aún no le han pillado el gusto, este blog nacido en 2014 es el ideal. Elaborado por Amadeo Artacho, profesor de Matemáticas en Educación Secundaria en el Colegio Nazaret de Cáceres, es un referente para la divulgación científica de manera clara y cercana. Ha sido finalista en la Categoría de "Mejor Blog de Educación y Ciencia" en los Premios Bitácoras 2016.

3. El blog que te hará pensar

Este profesor de matemáticas, Pablo Gómez Sesé, comparte sus experiencias de aula en este portal. Ha escrito también un libro, "Las Aventuras de un Profesor Novato." Ya en una ocasión nos ha contado cómo realiza el Escape Room Matemático.

4. Justifica tu respuesta

Santiago Moll ( entrevista al autor) también es uno de los máximos referentes que puedes encontrar en la burbuja digital. A pesar de que en los últimos meses no se hay tantas actualizaciones en su blog, sigue siendo puntero en la divulgación.

5. maths4everything

Pedro Martínez Ortiz (entrevista al autor), profesor de Educación Secundaria y Bachillerato en IES María Blasco y profesor en el grado de magisterio de la Universidad de Alicante es el autor de este espacio.
Define Maths4everything como una web que pretende hacer ver la importancia de las matemáticas en nuestra vida, nuestro entorno y evolución. Ayudar a todo aquel que las estudia y también a quien las enseña.

6. El Blog de Manu Velasco

Este blog encabeza las listas en los últimos años por mérito propio. Tal vez no esté tan actualizado como antaño, pero Manu Velasco, maestro de Infantil y Primaria, acompaña este portal con "Ayuda para maestros" como lugares de referencia en la red.

7. Fernando Trujillo

Fernando Trujillo, fundador de la conocida asesoría pedagógica Conecta 13, es profesor titular del departamento de Didáctica de la Lengua y la Literatura de la Universidad de Granada.

8.Enredar y Aprender

Garbiñe Larralde ( entrevista a la autora) es licenciada en Bellas Artes y recoge en el blog Enredar y aprender sus experiencias formativas y reflexiones de más de diez años de docencia.

9. Maestra Especial PT

Almudena nos proporciona esta web como un banco de recursos materiales y el rincón de encuentro de profesionales, familiares y estudiantes en contacto directo con las NEE .

10. El Pupitre de Pilu

Pilu Hernández Dopico es una maestra y preparadora de oposiciones que comparte su granito de arena para transformar la educación.

Si te gustan los blogs educativos...

11. Teachingandlearningspain

Ingrid Mosquera Gende es profesora de la UNIR y nos ofrece en su espacio sus publicaciones, reflexiones y su actividad como docente.

12. Innovación Educativa

Ángel Fidalgo, profesor de la Universidad Politécnica de Madrid , es el autor de esta página donde se apuesta por la investigación en innovación educativa. Su apuesta por la tecnología y por el aula invertida, es una web indispensable para aquellos que anden en trabajos de investigación.

13. El Tarro de los Idiomas

En este portal encontrarás multitud de recursos actualizados para tus clases de primaria. Materiales, consejos, ideas y experiencias que nos ofrece Laura Caldas.

14. (Re) paso de lengua

Toni Solano, profesor de Lengua y Literatura y Director del IES Bovalar, en Castelló. Define como este blog pretende ser la Cueva de Alí Babá, en la que encontrar alguna idea, algún germen que permita abrir caminos, sembrar dudas, avivar el seso de los más inquietos.

15. Esto no entra en el examen

Juan Francisco Hernández ( entrevista al autor) , profesor de física y matemáticas en el Colegio Hispone Inglés de Tenerife es el impulsor de este espacio. Un cuaderno de bitácoras que comparte junto con Pablo Arteaga, estudiante de ingeniería de Software.

16. 2 profes en apuros

Anna y Carlota ( entrevista a las autoras) , ambas maestras, son las autoras de este maravilloso blog que viene acompañado de las ilustraciones de Ana. Las tres comparten la pasión por la educación y lo transmiten ofreciéndonos ideas, recursos y experiencias.

17. Javier Tourón

Vicerrector de Innovación y Desarrollo Educativo en la UNIR , realiza sus reflexiones sobre educación en este portal siempre actualizado.

18. Una Pizca de Educación

Patri y Esti, dos maestras convencidas de poder cambiar y transformar el mundo educativo, muestran su experiencia en el aula a través de su portal.

19. La clase de Miren

Maestra de Educación Infantil desde hace más de 24 años. En este blog comparte su día a día con sus alumnos.

20. Tiching

En este espacio puedes encontrar multitud de recursos y noticias actualizadas sobre el mundo educativo. Un espacio ideal para estar al día.

¡No olvides añadir tus blogs educativosde cabecera!

Blog educativo de ciencias que pretende favorecer el aprendizaje autónomo del alumno y fomentar así su capacidad de aprender a aprender.

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Los 20 mejores blogs educativos de 2019 - Yo Soy Tu Profe

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Queda nada para terminar el año. Por ese motivo, creemos que es el momento de reconocer el trabajo de los docentes que han dedicado su tiempo a compartir. Te presentamos los 20 mejores blogs educativos de este 2019. Hemos destacado la calidad de las publicaciones y su regularidad.

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De acuerdo con Mi TIC se usan cuando están muy relacionados con el desarrollo profesional y precisamente en este taller se utiliza para preintegrar cuando por medio de instrucción dirigida y cuando debe haber Integración básica. En este caso particular me quedo con estos tres elementos pues hay un bajo manejo de TIC por el 50% de los participantes y requieren apoyo y justes en las actividades. Algunos participantes logran utilizar un nivel de integración de medios.
https://milenguajemipensamiento.blogspot.com/

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wiki de alumnos + (blog de aula) los alumnos elaboran sus trabajos en el wiki de forma que entre varios puedan construir el resultado final. es recomendable que el profesor tenga su blog de aula.

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blogs del alumno + (blog de aula) cada alumno tiene su propio blog. es recomendable que el profesor tenga su blog de aula.

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blog colectivo de alumnos + (blog de aula) los alumnos publican todos en el mismo blog. el profesor puede tener su blog de aula o escribir en el mismo que los alumnos.

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blog de aula la función primordial es la transmisión de información se pueden plantear ejercicios

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etc. los alumnos se limitarán a escribir comentarios o presentar los trabajos de forma presencial.

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¿los alumnos intervendrán activamente en la generación de contenidos on-line?

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elección entre blog y wiki juan josé de haro http://jjdeharo.blogspot.com

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wiki de alumnos + (blog de aula) para trabajos extensos donde son necesarias muchas ediciones. es recomendable que el profesor tenga su blog de aula.

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¿la publicación de contenidos será a intervalos más o menos regulares?

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¿la presentación de trabajos de los alumnos estará espaciada en el tiempo?

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¿deberán trabajar varios alumnos o grupos de ellos en una parte que formará el todo?

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wiki de contenidos lugar conteniendo apuntes

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etc. no hecho para un único momento particular sino pensando en utilizar los recursos más adelante. es un contenedor de recursos para las clases.

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¿los trabajos tienen un alto coste en su realización?

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Wiki - Blog - Cuando usar el wiki o el blog

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Este Cmap, tiene información relacionada con: Wiki - Blog, ¿Los alumnos intervendrán activamente en la generación de contenidos on-line? Sí tendrán que elaborar y publicar trabajos ¿Deberán trabajar varios alumnos o grupos de ellos en una parte que formará el todo?, Gestión de recursos educativos enlaza con ¿Los alumnos intervendrán activamente en la generación de contenidos on-line?, ¿Los alumnos intervendrán activamente en la generación de contenidos on-line?

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¿Por qué la el blog  es útil para determinado aprendizaje?

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¿Por qué la el blog  es útil para determinado aprendizaje?

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| * Por ubicuidad, es decir que se puede consultar en cualquier dispositivo en red. * Autoexpresarse, compartir ideas en el equipo de trabajo para el cual fue hecho. Colaborar - * Permite enseñar y aprender con otros, es u medio de investigar y administrar nuestro proyecto de aprender un poco más sobre el lenguaje. 3. Y sobre todo es importante para reflexionar e iterar sobre el complejo mundo del lenguaje.

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En aprendizaje automático y minería de datos, el aprendizaje supervisado es una técnica para deducir una función a partir de datos de entrenamiento. Los datos de entrenamiento consisten de pares de objetos (normalmente vectores): una componente del par son los datos de entrada y el otro, los resultados deseados. La salida de la función puede ser un valor numérico (como en los problemas de regresión) o una etiqueta de clase (como en los de clasificación). El objetivo del aprendizaje supervisado es el de crear una función capaz de predecir el valor correspondiente a cualquier objeto de entrada válida después de haber visto una serie de ejemplos, los datos de entrenamiento. Para ello, tiene que generalizar a partir de los datos presentados a las situaciones no vistas previamente.

En esto difiere del aprendizaje no supervisado.

Información general

El aprendizaje supervisado puede generar modelos de dos tipos. Por lo general, genera una función que transforma los datos de entrada en los resultados deseados.

Con el fin de resolver un determinado problema de aprendizaje supervisado (por ejemplo, aprender a reconocer la escritura) uno tiene que considerar varios pasos:

1. Determinar el tipo de ejemplos de entrenamiento. Antes de hacer cualquier otra cosa, hay que decidir qué tipo de datos se va a utilizar para entrenar el modelo. Por ejemplo, podría ser un único carácter a mano, una palabra completa escrita a mano, o toda una línea de escritura a mano.

2. Reunir un conjunto de entrenamiento. El conjunto de necesidades de formación a las características propias del uso del mundo real de la función. Por lo tanto, un conjunto de objetos de entrada que se recopila y salidas correspondientes se recogen también, ya sea humana o de los expertos a partir de mediciones.

3. Determinar la función de ingreso de la representación de la función aprendido. La precisión de la función aprendida depende en gran medida de cómo el objeto de entrada está representado. Normalmente, el objeto de entrada se transforma en un vector de características, que contiene una serie de características que son descriptivos del objeto. El número de características no debe ser demasiado grande, a causa de la maldición de la dimensionalidad, pero debe ser lo suficientemente grande como para predecir con precisión la salida.

4. Determinar la estructura de la función adecuada para resolver y el problema y la técnica de aprendizaje correspondiente. Por ejemplo, se podría optar por utilizar red neuronal artificial o un árbol de decisión.

5. Completar el diseño. El ingeniero a continuación, ejecuta el algoritmo de aprendizaje en el conjunto de la formación obtenida. Parámetros del algoritmo de aprendizaje puede ser ajustado mediante la optimización de rendimiento en un subconjunto de ellas (llamado conjunto de validación) del conjunto de entrenamiento, o por medio de la validación cruzada. Después del ajuste de parámetros y de aprendizaje, el desempeño del algoritmo se puede medir utilizando un conjunto de pruebas independiente del de entrenamiento.

Otro término para el aprendizaje supervisado es la clasificación. Una amplia gama de clasificadores están disponibles, cada uno con sus fortalezas y debilidades. Clasificador rendimiento depende en gran medida de las características de los datos que deben clasificarse. No hay una clasificación única que funciona mejor en todos los problemas dados, lo que también se conoce como el No hay almuerzo gratis teorema. Diversas pruebas empíricas se han realizado para comparar el rendimiento del clasificador y para encontrar las características de los datos que determinan el rendimiento del clasificador. La determinación de un clasificador adecuado para un problema dado, sin embargo aún más un arte que una ciencia.

Los clasificadores más utilizados son las redes neuronales, como el ( perceptrón multicapa); las máquinas de vectores de soporte; el algoritmo de los K vecinos más cercanos, los modelos de mixturas; el clasificador bayesiano ingenuo; los árboles de decisión y las funciones de base radial.

Minimización del riesgo empírico

El objetivo del aprendizaje supervisado es encontrar una función g, dado un conjunto de puntos de la forma ( x, g( x)).

Se supone que el conjunto de puntos para los que el comportamiento de los g es conocido es una muestra de variables aleatorias independientes idénticamente distribuidas de acuerdo con una distribución de probabilidad desconocida p. Por otra parte, se considera una función de pérdida L:

donde Y es el dominio de g, y L es una función mapas en el número no negativo real s (nuevas restricciones pueden ser colocados en L) . La cantidad L( z, y) es la pérdida sufrida en la predicción de z, como el valor de g cuando su valor verdadero es y.

El riesgo asociado con una función f es la esperanza de la función de pérdida:

Si la distribución de probabilidad p es continua se puede reescribir la fórmula anterior usando una integral en lugar de un sumatorio..

Ahora el objetivo es encontrar una función f* entre una subclase fijo de funciones para las que el riesgo R( f *) es mínima .

Sin embargo, dado el comportamiento de los g generalmente solo es conocido por un conjunto finito de puntos ( x ₁,yxyn), uno sólo puede aproximar el verdadero riesgo, por ejemplo con el riesgo empírico:

Selección de la función f* que minimiza el riesgo empírico se conoce como el principio de minimización empírica de riesgos. Teoría estadística de aprendizaje investiga bajo qué condiciones la minimización del riesgo empírico es admisible y lo bien que las aproximaciones se puede esperar que sea.

Hay situaciones en las que los datos sin etiqueta es abundante, pero los datos de etiquetado es caro. En esta situación, el algoritmo de aprendizaje de manera activa la consulta del usuario / profesor para las etiquetas. Este tipo de aprendizaje supervisado iterativo se llama aprendizaje activo. Dado que el estudiante elige los ejemplos, el número de ejemplos para aprender un concepto a menudo pueden ser mucho menores que el número requerido en el aprendizaje supervisado normal. Con este enfoque se corre el riesgo de que el algoritmo puede centrarse en importancia ni como ejemplos válidos.

El aprendizaje activo puede ser especialmente útil en problemas de investigación biológica, como ingeniería de proteínas, donde unas pocas proteínas han sido descubiertos con una cierta función interesante y se quiere determinar cuál de las muchas posibles mutantes que el próximo que tendrá un.​

Definiciones

Que es el conjunto total de todos los datos en cuestión. Por ejemplo, en un problema de ingeniería de proteínas, se incluyen todas las proteínas que se sabe que tienen una determinada actividad interesante y todas las proteínas adicionales que uno podría querer poner a prueba para esa actividad.

Durante cada iteración, , se divide en tres subgrupos:

1. : Puntos cuya etiqueta es conocida

2. : Puntos cuya etiqueta es desconocida

3. : Un subconjunto de escogido para ser etiquetado

La mayoría de las investigaciones actuales en el aprendizaje activo implica que el mejor método para elegir los puntos de datos para .

Hiperplano marginal mínima

Algunos de los algoritmos de aprendizaje activo se basan en máquinas de vectores de soporte y aprovechar la estructura de la SVM para determinar qué puntos de datos a la etiqueta. Estos métodos suelen calcular el margen, , de cada dato sin etiqueta en y tratar como una distancia n-dimensional a partir de ese dato a la separación de hiperplano.

métodos mínima marginal Hiperplano suponer que los datos con> los más pequeños son las que el SVM es más seguro acerca de, por lo que debe ser colocado en se etiqueten . Otros métodos similares, como máximo marginal Hiperplano, elija los datos con> el mayor . métodos de relaciones de intercambio elegir una combinación de la menor y la mayor s.

Máxima curiosidad

Otro método de aprendizaje activo, que normalmente se entera de un conjunto de datos con menos ejemplos de mínima Hiperplano marginal, pero es más intensivo en cómputo y sólo para los clasificadores discreto es máxima curiosidad.​

curiosidad máxima tiene en cada uno sin etiqueta de referencia en y asume todas las etiquetas posibles ese dato pueda tener. Este dato supone con cada clase se añade a y luego el nuevo cruz validados. Se supone que cuando el dato es emparejado con su etiqueta correcta, la exactitud de validación cruzada (o correlación coeficiente) de mejorará más. El dato con la precisión que más ha mejorado se coloca en se etiqueten.

1. Danziger, SA, Swamidass, SJ, Zeng, J., escasez, LR, Lu, P., Chen, JH, Cheng, J., Hoang, vicepresidente de Saigo, H., Luo, R ., Baldi, P., Brachmann, RK y el censo funcional Lathrop, RH de secuencia de espacios mutación: el ejemplo de mutantes de p53 cáncer de rescate, (2006) IEEE / ACM transacciones en la biología computacional y bioinformática, 3, 114-125.

2. Danziger, SA, Zeng, J., Wang , Y., Brachmann, RK y Lathrop, RH Elegir dónde mirar en un espacio siguiente secuencia de mutación: Aprendizaje Activo de mutantes de p53 informativo del cáncer de rescate, (2007) Bioinformática, 23 (13 104-114).

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En aprendizaje automático y minería de datos, el aprendizaje supervisado es una técnica para deducir una función a partir de datos de entrenamiento. Los datos de entrenamiento consisten de pares de objetos (normalmente vectores): una componente del par son los datos de entrada y el otro, los resultados deseados.

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Sitio web con formato de bitácora o diario personal. 
Los contenidos suelen actualizarse de manera frecuente y exhibirse en orden cronológico (de más a menos reciente). Los lectores, por su parte, suelen tener la posibilidad de realizar comentarios sobre lo publicado.

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el blog como mediador de aprendizajes, es el contexto ....

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Mi estandar ISTE "Aprendiz empoderado" Los estudiantes aprovechan la tecnología para tomar un papel activo en la elección, el logro y la demostración de las competencias en sus objetivos de aprendizaje, informados por las ciencias del aprendizaje. Los estudiantes:

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Mi estandar ISTE "Aprendiz empoderado" Los estudiantes aprovechan la tecnología para tomar un papel activo en la elección, el logro y la demostración de las competencias en sus objetivos de aprendizaje, informados por las ciencias del aprendizaje. Los estudiantes:

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Para este ejercicio he definido de a cuerdo con el contexto SAMR REDEFINIR Las TIC permiten crear nuevas actividades de aprendizaje antes inconcebible

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Para este ejercicio he definido de a cuerdo con el contexto SAMR REDEFINIR Las TIC permiten crear nuevas actividades de aprendizaje antes inconcebible