# data[].attributes.body
Doctora muchas gracias por guiarnos hacia el conocimiento de la Cultura de paz y competencias ciudadanas, pero sobre todo gracias por guiarnos hacia el conocimiento y uso de las IA, que me serán de mucha utilidad en mi quehacer docente. Me voy con un buen sabor del curso, excelentes clases y muy profesional de su parte. Graciasssss

# data[].attributes.body
Por favor elabora un cuadro comparativo sobre los conceptos de Paz y Conflicto estrategias para fomentar la paz y solucionar los conflictos en un grupo de sexto grado de primaria.

# data[].attributes.body
Estrategias para fomentar una cultura de paz en el aula.

# data[].attributes.body
https://padlet.com/referrals/julietaquintos

# data[].attributes.headline
Curso online de Padlet, tu espacio virtual de aprendizaje (Novedades 2024)

# data[].attributes.subject
Curso online de Padlet, tu espacio virtual de aprendizaje (Novedades 2024)

# data[].attributes.attachment_link.title
Curso online de Padlet, tu espacio virtual de aprendizaje (Novedades 2024)

# data[].attributes.headline
❤️ TUTORIAL COMPLETO de FLIKI 2024 [Actualizado]

# data[].attributes.subject
❤️ TUTORIAL COMPLETO de FLIKI 2024 [Actualizado]

# data[].attributes.attachment_link.title
❤️ TUTORIAL COMPLETO de FLIKI 2024 [Actualizado]

# data[].attributes.headline
Fliki - Turn text into videos with AI voices

# data[].attributes.subject
Fliki - Turn text into videos with AI voices

# data[].attributes.attachment_link.title
Fliki - Turn text into videos with AI voices

# data[].attributes.attachment_link.description
Create videos from scripts or blog posts using realistic voices in 2 minutes!

# data[].attributes.body
Elabora 5 estrategias en un cuadro comparativo para resolución de conflicto en el aula de segundo grado de primaria

# data[].attributes.headline
Rúbrica para Evaluar un Trabajo sobre Identidad Ciudadana

# data[].attributes.subject
Rúbrica para Evaluar un Trabajo sobre Identidad Ciudadana

# data[].attributes.body
Rúbrica para Evaluar un Trabajo sobre Identidad Ciudadana

Nivel: 1º de Secundaria

Criterio Nivel 1 (Insuficiente) Nivel 2 (Aceptable) Nivel 3 (Sobresaliente) Contenido La información presentada es limitada, incompleta o irrelevante. No se reflejan conceptos básicos sobre identidad ciudadana. La información es adecuada, con algunos conceptos básicos sobre identidad ciudadana explicados correctamente. La información es completa, clara y relevante. Incluye una explicación profunda de la identidad ciudadana. Estructura y organización El trabajo carece de orden lógico; las ideas son confusas o desorganizadas. El trabajo tiene una estructura básica, aunque algunas ideas no están bien conectadas o desarrolladas. El trabajo está bien estructurado y las ideas están claramente organizadas y relacionadas entre sí. Creatividad y originalidad No se evidencia creatividad ni un enfoque personal en el desarrollo del trabajo. Muestra algo de creatividad, pero el enfoque podría ser más original. Presenta un enfoque creativo, original y con ideas novedosas. Uso del lenguaje Se utilizan términos imprecisos o poco adecuados al tema; hay numerosos errores ortográficos y gramaticales. El lenguaje es claro, aunque con algunos errores menores en la gramática o la ortografía. El lenguaje es preciso, claro y adecuado, con un excelente uso de la gramática y la ortografía. Reflexión personal No incluye reflexión personal o esta es superficial y desconectada del tema. Incluye una reflexión personal básica que se relaciona parcialmente con el tema. La reflexión personal es profunda, relevante y muestra un análisis crítico sobre el tema.

¿Te gustaría personalizar algún criterio o agregar más detalles?

# data[].attributes.body
Hacer un crucigrama sobre cómo resolver conflictos en las escuelas primarias, tomando en cuenta los pasos para solucionar un conflicto de manera pacífica, para alumnos de 5° grado de primaria.

# data[].attributes.attachment_link.title
EDUCREANDO A.C. | 5 Acciones sencillas para construir espacios de Paz

# data[].attributes.attachment_link.description
Hace unos días observaba a varios niños y niñas de un grupo de 2º preescolar, y pude constatar una vez más como l@s niñ@s de esa edad tienen toda la disposición a darse cariño, a mostrar sus emociones, a relacionarse con toda facilidad y espontaneidad con otros niñ@s, e incluso con adultos que no conocen. Y me pregunté en qué momento perdemos esta forma de ser, qué hace que al llegar a la edad adulta, algunos niñ@s se conviertan en personas desconfiadas, reservadas, e incluso amargadas, sí ya sé hay muchas posibles respuestas a estas preguntas, por ello me gustaría más reflexionar sobre ¿Qué podemos hacer para crear desde el aula de preescolar hasta posgrado, relaciones de respeto y cariño? ¿Qué acciones propician que es@s niñ@s al llegar a ser adultos, sigan siendo cariñosos, espontáneos y porque no, felices?

# data[].attributes.body
Genera 5 formas para la solución de conflictos con niños de educación primaria.

# data[].attributes.body
apóyame a crear una presentación sobre valores que fomenten la paz

# data[].attributes.body
Elabora una rúbrica de 3 niveles, de 1 a 3, en formato tabla, para evaluar un trabajo sobre la identidad ciudadana para alumnos de 1ro de secundaria

# data[].attributes.body
Elabora una ruleta interactiva y divertida donde describas los tipos de violencia escolar y sus consecuencias para estudiantes de secundaria.

# data[].attributes.body
JESSICA JANETH MORALES LÓPEZ

Realiza un crucigrama con el tema identidad,para alumnos de sexto grado de primaria.

# data[].attributes.body
Genera un mapa conceptual sobre el tema de violencia.

# data[].attributes.body
Elabora 5 estrategias para resolución de conflictos en el aula de segundo grado de primaria

# data[].attributes.body
Desarrolle un tema sobre los contratos civiles en México

# data[].attributes.headline
15 prompts básicos útiles para docentes en chatGPT – canalTIC.com

# data[].attributes.subject
15 prompts básicos útiles para docentes en chatGPT – canalTIC.com

# data[].attributes.attachment_link.title
15 prompts básicos útiles para docentes en chatGPT – canalTIC.com

# data[].attributes.attachment_link.description
Los chatbots generativos son herramientas de Inteligencia Artificial que se abren camino rápidamente y con éxito en el ámbito educativo. Están produciendo una auténtica revolución en la creación de textos y recursos educativos.

# data[].attributes.headline
Para que los contenidos a trabajar sea más fácil de comprender ,usando videos,juegos didácticos etc.Que ayuden a la comprensión de los temas, y al mismo tiempo sea divertido al aprender.

# data[].attributes.subject
Para que los contenidos a trabajar sea más fácil de comprender ,usando videos,juegos didácticos etc.Que ayuden a la comprensión de los temas, y al mismo tiempo sea divertido al aprender.

# data[].attributes.headline
Materiales de desarrollo cognitivo/Involucrar a los alumnos en la modernidad

# data[].attributes.subject
Materiales de desarrollo cognitivo/Involucrar a los alumnos en la modernidad

# data[].attributes.headline
Acercar los contextos a las áreas alejadas/Cultura, turismo, jugar, etc.

# data[].attributes.subject
Acercar los contextos a las áreas alejadas/Cultura, turismo, jugar, etc.

# data[].attributes.headline
Actividades/Crucigramas, sopa de letras, etc

# data[].attributes.subject
Actividades/Crucigramas, sopa de letras, etc

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
La Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser una mera fantasía de ciencia ficción a una realidad palpable que está transformando la forma en que vivimos, trabajamos e interactuamos con el mundo que nos rodea. En la última década, los avances en este campo han sido extraordinarios, y el futuro de la IA promete aún más innovación y progreso.

Según la consultora española Gartner, se prevé que en 2026, al menos el 80% de las empresas habrán implementado aplicaciones basadas en IA generativa o utilizado una API (acrónimo del inglés, application programming interface) de IA.

En este artículo, exploraremos algunas de las tendencias más emocionantes y los avances más prometedores que están dando forma al futuro de la Inteligencia Artificial.

¿Qué pasará en el futuro con la inteligencia artificial?

El futuro de la humanidad se asemeja cada vez más a las tramas de ciencia ficción que nos sorprenden en las salas de cine. Ahora bien, hay ciertas tendencias que seguirán marcando la historia:

Deep Learning y redes neuronales

El aprendizaje profundo, o deep learning, se basa en redes neuronales artificiales, y ha sido el catalizador del progreso en IA en los últimos años. Las redes neuronales profundas son capaces de aprender representaciones de datos con múltiples niveles de abstracción, lo que les permite realizar tareas cada vez más complejas con un alto rendimiento.

En el futuro, se espera que el aprendizaje profundo continúe avanzando, con redes neuronales cada vez más grandes y sofisticadas, de tal forma que se logre la comprensión del lenguaje natural, la percepción visual avanzada y la toma de decisiones autónomas.

IA explicativa

Si crees que la IA generativa se convierte en una caja negra cuando tratamos de entender qué sucede por detrás para su funcionamiento, no solo somos tú y yo. Es una realidad innegable y esta incapacidad por comprender a esta tecnología afecta la confianza que siente el "usuario común" que comulga en Internet.

La IA explicativa es un campo emergente que busca desarrollar sistemas puedan explicar cómo llegan a sus conclusiones de manera transparente y comprensible para la mente humana.

Esta vertical en las IA aumentará la confianza en ellas, al mismo tiempo que ayuda a detectar y corregir posibles sesgos o errores en su funcionamiento.

IA generalizada

Este es el tipo de IA más añorado de ver en el futuro. Aunque la IA actualmente se destaca en tareas específicas, como el reconocimiento de voz o la traducción automática, la cúspide es desarrollar una IA generalizada, capaz de realizar una amplia gama de tareas cognitivas de la misma manera que lo hace el cerebro humano.

Si bien este es un objetivo ambicioso y aún distante, los avances en áreas como el aprendizaje por refuerzo y la computación cuántica están acercando cada vez más la IA generalizada a la realidad. En el futuro, podríamos ver sistemas de IA que pueden adaptarse y aprender nuevas tareas de manera flexible y eficiente.

Ética y responsabilidad en la IA

A medida que la IA se integra más profundamente en nuestra sociedad, surgen importantes cuestionamientos éticos. Esto implica estudiar cómo la IA puede afectar a la sociedad, la privacidad, la equidad y la toma de decisiones.

Desde el sesgo algorítmico hasta la privacidad de los datos (como la regulación GDPR de la Unión Europea) y el impacto en el empleo, hay una serie de preocupaciones que deben abordarse para garantizar que la IA se utilice de manera responsable.

¿Sabías que el periódico The New York Times demandó a OpenAI y Microsoft por clonar sus artículos? Este es un claro ejemplo de la delgada línea que recorre la IA para ser entrenada. A la fecha de hoy, ¿hasta dónde llega la protección intelectual de todo el contenido "público" que se encuentra a lo largo y ancho de Internet?

En el futuro, se espera que la ética en la IA siga siendo un área de investigación clave, con un enfoque en la creación de marcos regulatorios, la implementación de prácticas de desarrollo transparentes y la promoción del rendición de cuentas en el uso de la IA.

Integración de la IA en la vida cotidiana

Finalmente, el futuro de la IA se caracterizará por su integración cada vez más profunda en nuestra vida cotidiana. Desde asistentes virtuales hasta sistemas de IA integrados en nuestros hogares, automóviles y lugares de trabajo; su adopción seguirá siendo acelerada y necesaria en muchas industrias.

Los datos son la base de esta increíble tecnología, así que es buena idea de que te enteres de todo lo que necesitas saber sobre data mining, el método para encontrar y recopilar toda la información de valor que existe.

Si esta área llama tu atención, entonces es hora de que te enteres de todo lo que debes estudiar para trabajar en inteligencia artificial.

Qué inteligencias artificiales existen en la actualidad

Hace un tiempo, casi todos los medios afirmaban que ChatGPT acabaría con los programadores y programadoras. Ahora podemos ver que no será así. Según el "Developer Skills Report," la IA ya ha logrado una adopción generalizada entre desarrolladores y desarrolladores: el 76% afirma utiliza ChatGPT para trabajar.

El nicho del desarrollo de inteligencias artificiales se ha vuelto mucho más competido para OpenAI, la empresa detrás del desarrollo de ChatGPT y Sora, ¡han surgido muchísimos competidores en el sector! Cada uno con una propuesta de IA diferente, buscando crear la más potente.

Devin, la primera IA "software engineer"

Devin, desarrollada por Cognition Labs, llegó con la promesa de ser mucho más que ChatGPT. Esta inteligencia artificial está equipada con las herramientas más habituales de un equipo de desarrollo: el intérprete de comandos, el editor de código y el navegador, dentro de un entorno.

Ejemplo de la complejidad de la prompt en la demo de Devin

No olvidemos que, para escribirle instrucciones precisas a Devin y confiar en sus resultados, las personas deben entender la profesión y el proceso de desarrollo. Así que no, Devin no reemplazará a las ingenieras o ingenieros de software.

Gemini, la IA de Google

Lo que estamos viviendo en la actualidad es una carrera por lograr desarrollar la mejor y más avanzada inteligencia artificial del mercado. ¡Parece que cada semana cambia quién va a la delantera!

Seguramente conociste la IA de Google como "Bard". Recientemente, este producto fue sometido a un rebranding y ahora lo conocemos como Gemini y quiere hacerle la guerra de frente a ChatGPT. Solo el tiempo dirá si lo logrará.

Sora de OpenAI

Sora es el resultado de increíbles investigaciones sobre IA generativa, que ha logrado marcar un precedente como ningún otro para los modelos de conversión de texto a vídeo. El objetivo de OpenAI es enseñar a la IA a comprender y simular el mundo físico en movimiento, con el objetivo de entrenar modelos que ayuden a las personas a resolver problemas que requieren interacción en el mundo real (o la simulación de la misma).

Llama 2 de Meta

Llama-2 es la versión más reciente del modelo de lenguaje de gran tamaño desarrollado por Meta, que cumple con la característica de ser open source. Esto viene alineado a la visión de la empresa de apoyar el enfoque de innovación abierta de la IA.

Este punto de vista se inclina a pensar que la innovación responsable y abierta nos da a todas las personas una participación en el proceso de desarrollo de la IA, aportando visibilidad, escrutinio y confianza a estas tecnologías.

Gracias al acercamiento que ha tenido Meta sobre el entrenamiento de IA, se ha traído a la mesa la necesidad de introducir a estos modelos con otros idiomas, ya que principalmente se hace con el inglés, pero esto influye en que los modelos de lenguaje no tengan el mismo nivel de rendimiento y calidad en otras lenguas.

Grok de xAI

Como no podía ser de otra forma, Elon Musk, CEO de Tesla y SpaceX, se sumó a la ola de las inteligencias artificiales tras adquirir Twitter (ahora "X"). De Grok se ha revelado poco, más allá de que la división corporativa xAI tiene como misión trabajar en la creación de inteligencia artificial para acelerar los descubrimientos científicos humanos y publicaron el código en GitHub de la fase de pre-entrenamiento.

¿Cómo puedes ser parte del futuro de la IA?

Para ser parte de los perfiles profesionales que serán más buscados en un futuro dominado por la IA, aprende ciencia de datos desde cero. Esta es la cuna de la inteligencia artificial y las disciplinas que le dan vida.

Ten siempre en consideración que el uso de la inteligencia artificial tiene sus ventajas y desventajas, pero que mientras continúes formándote y utilizándola con buena ética profesional, podrás superar los desafíos tecnológicos del mañana.

Este es un campo con cada vez más posibilidades en Europa.

Satya Nadella, CEO, y Brad Smith, vicepresidente de Microsoft han confirmado en X (antes Twitter) la inversión de 2.100 millones de dólares por expandir su infraestructura de IA y nube en España en los próximos dos años. Además, la sede de la AESIA (Agencia Estatal de Supervisión de la Inteligencia Artificial) se encuentra en A Coruña.

El anuncio de la inversión de Microsoft en España

Sí, todo lo que se puede lograr con IA es impresionante, pero no debemos olvidar detalles técnicos, que muchas veces son sacados del contexto de noticias más bien alarmantes. Primero, que la inteligencia artificial no tiene pensamiento cognitivo (por ahora), los únicos seres vivientes capaces de generar nuevo conocimiento o de interconectarlo de forma orgánica somos los seres humanos.

Y en un punto más relacionado con la empleabilidad: la inteligencia artificial no entiende el funcionamiento interno de un negocio, es aquí donde un o una data scientist o data analyst tiene la ventaja absoluta por sobre la IA. Entender el modelo de negocio, su nicho y qué acciones pueden desencadenar el declive o el crecimiento su empresa.

Saca el mayor provecho de las ventajas naturales que te ofrece tu condición de ser humano, ¡y adelántate al futuro! Apúntate al Bootcamp de Data Science & IA. Si tienes alguna duda, completa el formulario debajo de este artículo.

# data[].attributes.attachment_link.title
Qué sucederá en el futuro de la inteligencia artificial 🤖🧠 | HACK A BOSS

# data[].attributes.attachment_link.description
No sabemos qué sucederá en 10 años con la IA, pero podemos echarle un vistazo al futuro inmediato de Devin, Gemini, Sora, Llama 2, Grok y ChatGPT

# data[].attributes.body
CONCEPTO

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.

La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más.

La IA es la columna vertebral de la innovación en la computación moderna, lo que libera valor para las personas y las empresas. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) usa la IA para extraer texto y datos de imágenes y documentos, y convierte el contenido no estructurado en datos estructurados listos para las empresas, además de brindar estadísticas valiosas.

¿Todo listo para comenzar? Los clientes nuevos obtienen $300 en créditos gratuitos que pueden usar en Google Cloud.

Definición de inteligencia artificial

La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucre datos cuya escala exceda lo que los humanos pueden analizar.

La IA es un campo amplio que abarca muchas disciplinas diferentes, incluidas la informática, el análisis de datos y las estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia y hasta la filosofía y la psicología.

A nivel operativo para el uso empresarial, la IA es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se usan para el análisis de datos, la generación de predicciones y previsiones, la categorización de objetos, el procesamiento de lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y mucho más.

Tipos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial se puede organizar de varias maneras, según las etapas de desarrollo o las acciones que se están realizando.

Por ejemplo, se suelen reconocer cuatro etapas de desarrollo de la IA.

1. Máquinas reactivas: IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de una máquina reactiva.

2. Memoria limitada: Se considera que la mayor parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.

3. Teoría de la mente: Actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.

4. Autoconocimiento: Un paso más allá de la IA con teoría de la mente, el concepto de IA con autoconocimiento describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.

Una forma más útil de categorizar ampliamente los tipos de inteligencia artificial es según lo que puede hacer la máquina. Todo lo que llamamos inteligencia artificial actualmente se considera inteligencia "estrecha" porque solo puede realizar un conjunto reducido de acciones en función de su programación y entrenamiento. Por ejemplo, un algoritmo de IA que se use para la clasificación de objetos no podrá realizar procesamiento de lenguaje natural. La Búsqueda de Google es una forma de IA estrecha, al igual que las estadísticas predictivas o los asistentes virtuales.

La inteligencia artificial general (AGI) sería la capacidad de una máquina de "sentir, pensar y actuar" como lo haría una persona. La AGI no existe actualmente. El siguiente nivel sería la superinteligencia artificial (ASI), en la que la máquina podría funcionar de manera superior a la humana en todo aspecto.

Modelos de entrenamiento de inteligencia artificial

Cuando las empresas hablan de IA, suelen hablar de "datos de entrenamiento". Pero ¿qué significa eso? Recuerda que la inteligencia artificial con memoria limitada es una IA que mejora con el tiempo, ya que se entrena con datos nuevos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que usa algoritmos para entrenar datos y obtener resultados.

A grandes rasgos, suelen usarse tres tipos de modelos de aprendizaje en el aprendizaje automático:

El aprendizaje supervisado es un modelo de aprendizaje automático que asigna una entrada específica a un resultado mediante datos de entrenamiento etiquetados (datos estructurados). En términos simples, para entrenar un algoritmo que reconozca imágenes de gatos, se lo alimenta con imágenes etiquetadas como gatos.

El aprendizaje no supervisado es un modelo de aprendizaje automático que aprende patrones en función de datos no etiquetados (datos no estructurados). A diferencia del aprendizaje supervisado, el resultado final no se conoce con anticipación. En cambio, el algoritmo aprende de los datos y los clasifica en grupos en función de diversos atributos. Por ejemplo, el aprendizaje no supervisado es bueno para identificar patrones y realizar modelado descriptivo.

Además del aprendizaje supervisado y no supervisado, suele emplearse un enfoque mixto llamado aprendizaje semisupervisado, en el que solo se etiquetan algunos de los datos. En el aprendizaje semisupervisado, se conoce un resultado final, pero el algoritmo debe determinar cómo organizar y estructurar los datos para lograr los resultados deseados.

El aprendizaje por refuerzo es un modelo de aprendizaje automático que se puede describir en términos generales como "aprender haciendo". Un "agente" aprende a realizar una tarea definida mediante prueba y error (un ciclo de reacción) hasta que su rendimiento está dentro de un rango deseado. El agente recibe un refuerzo positivo cuando realiza la tarea de forma correcta y un refuerzo negativo cuando tiene bajo rendimiento. Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo sería enseñarle a una mano robótica a recoger una pelota.

Tipos comunes de redes neuronales artificiales

Un tipo común de modelo de entrenamiento en la IA es una red neuronal artificial, que se basa a grandes rasgos en el cerebro humano.

Una red neuronal es un sistema de neuronas artificiales (a veces llamadas perceptrones), que son nodos de procesamiento que se usan para clasificar y analizar datos. Los datos se ingresan en la primera capa de una red neuronal, y cada perceptrón toma una decisión, y luego pasa esa información a varios nodos de la siguiente capa. Los modelos de entrenamiento con más de tres capas se denominan "redes neuronales profundas" o "aprendizaje profundo". Algunas redes neuronales modernas tienen cientos o miles de capas. Las salida de los perceptrones finales permite realizar la tarea impuesta a la red neuronal, como clasificar un objeto o encontrar patrones en los datos.

Estos son algunos de los tipos más comunes de redes neuronales artificiales que puedes encontrar:

Las redes neuronales prealimentadas (FF) son una de las formas más antiguas de redes neuronales, ya que los datos fluyen en una dirección a través de capas de neuronas artificiales hasta que se obtiene el resultado. En la actualidad, la mayoría de las redes neuronales prealimentadas se consideran "prealimentadas profundas"con varias capas (y más de una capa "oculta"). Las redes neuronales prealimentadas suelen vincularse a un algoritmo de corrección de errores llamado "propagación inversa" que, en términos simples, comienza con el resultado de la red neuronal y hace el proceso en sentido inverso para llegar al principio, detectando errores para mejorar la exactitud de la red neuronal. Muchas redes neuronales simples, pero potentes, son prealimentadas profundas.

Las redes neuronales recurrentes (RNN) difieren de las redes neuronales prealimentadas en que suelen usar datos de series temporales o datos que involucran secuencias. A diferencia de las redes neuronales prealimentadas, que usan ponderaciones en cada nodo de la red, las redes neuronales recurrentes tienen "memoria" de lo que sucedió en la capa anterior como contingente a la salida de la capa actual. Por ejemplo, cuando se realiza procesamiento de lenguaje natural, las RNN pueden "tener en cuenta" otras palabras usadas en una oración. Las RNN a menudo se usan para el reconocimiento de voz, la traducción y la generación de descripciones de imágenes.

Las RNN de memoria a largo/corto plazo (LSTM) son una forma avanzada de RNN que puede usar memoria para "recordar" lo que sucedió en capas anteriores. La diferencia entre las RNN y las LTSM es que pueden recordar lo que sucedió hace varias capas mediante el uso de "celdas de memoria". La LSTM suele usarse para el reconocimiento de voz y la realización de predicciones.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) incluyenalgunas de las redes neuronales más comunes en la inteligencia artificial moderna. Las CNN suelen usarse en el reconocimiento de imágenes y emplean varias capas distintas (una capa convolucional y, luego, una capa de agrupación) que filtran diferentes partes de una imagen antes de volver a unirla (en la capa completamente conectada). Es posible que las capas convolucionales anteriores busquen características simples de una imagen, como colores y bordes, antes de buscar características más complejas en capas adicionales.

En las redes generativas adversarias (GAN), se usan dos redes neuronales que compiten entre sí en un juego que, en última instancia, mejora la exactitud del resultado. Una red (el generador) crea ejemplos que la otra red (el discriminante) juzga como verdaderos o falsos. Las GAN se han usado para crear imágenes realistas y hasta hacer arte.

Productos y servicios relacionados

Google ofrece varios productos, soluciones y aplicaciones de inteligencia artificial de alta sofisticación en una plataforma de nube confiable que permite a las empresas crear e implementar fácilmente algoritmos y modelos de IA.

Mediante el uso de productos como Vertex AI, CCAI, DocAI, o las API de IA, las organizaciones pueden interpretar todos los datos que producen, recopilan o analizan de cualquier otra forma, sin importar el formato que tengan, a fin de tomar decisiones empresariales prácticas.

Da el siguiente paso

Comienza a crear en Google Cloud con el crédito gratis de $300 y los más de 20 productos del nivel Siempre gratuito.

Da el siguiente paso

Comienza tu próximo proyecto, explora los instructivos interactivos y administra tu cuenta.

La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más.

La IA es la columna vertebral de la innovación en la computación moderna, lo que libera valor para las personas y las empresas. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) usa la IA para extraer texto y datos de imágenes y documentos, y convierte el contenido no estructurado en datos estructurados listos para las empresas, además de brindar estadísticas valiosas.

¿Todo listo para comenzar? Los clientes nuevos obtienen $300 en créditos gratuitos que pueden usar en Google Cloud.

Definición de inteligencia artificial

La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucre datos cuya escala exceda lo que los humanos pueden analizar.

La IA es un campo amplio que abarca muchas disciplinas diferentes, incluidas la informática, el análisis de datos y las estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia y hasta la filosofía y la psicología.

A nivel operativo para el uso empresarial, la IA es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se usan para el análisis de datos, la generación de predicciones y previsiones, la categorización de objetos, el procesamiento de lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y mucho más.

Tipos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial se puede organizar de varias maneras, según las etapas de desarrollo o las acciones que se están realizando.

Por ejemplo, se suelen reconocer cuatro etapas de desarrollo de la IA.

1. Máquinas reactivas: IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de una máquina reactiva.

2. Memoria limitada: Se considera que la mayor parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.

3. Teoría de la mente: Actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.

4. Autoconocimiento: Un paso más allá de la IA con teoría de la mente, el concepto de IA con autoconocimiento describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.

Una forma más útil de categorizar ampliamente los tipos de inteligencia artificial es según lo que puede hacer la máquina. Todo lo que llamamos inteligencia artificial actualmente se considera inteligencia "estrecha" porque solo puede realizar un conjunto reducido de acciones en función de su programación y entrenamiento. Por ejemplo, un algoritmo de IA que se use para la clasificación de objetos no podrá realizar procesamiento de lenguaje natural. La Búsqueda de Google es una forma de IA estrecha, al igual que las estadísticas predictivas o los asistentes virtuales.

La inteligencia artificial general (AGI) sería la capacidad de una máquina de "sentir, pensar y actuar" como lo haría una persona. La AGI no existe actualmente. El siguiente nivel sería la superinteligencia artificial (ASI), en la que la máquina podría funcionar de manera superior a la humana en todo aspecto.

Modelos de entrenamiento de inteligencia artificial

Cuando las empresas hablan de IA, suelen hablar de "datos de entrenamiento". Pero ¿qué significa eso? Recuerda que la inteligencia artificial con memoria limitada es una IA que mejora con el tiempo, ya que se entrena con datos nuevos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que usa algoritmos para entrenar datos y obtener resultados.

A grandes rasgos, suelen usarse tres tipos de modelos de aprendizaje en el aprendizaje automático:

El aprendizaje supervisado es un modelo de aprendizaje automático que asigna una entrada específica a un resultado mediante datos de entrenamiento etiquetados (datos estructurados). En términos simples, para entrenar un algoritmo que reconozca imágenes de gatos, se lo alimenta con imágenes etiquetadas como gatos.

El aprendizaje no supervisado es un modelo de aprendizaje automático que aprende patrones en función de datos no etiquetados (datos no estructurados). A diferencia del aprendizaje supervisado, el resultado final no se conoce con anticipación. En cambio, el algoritmo aprende de los datos y los clasifica en grupos en función de diversos atributos. Por ejemplo, el aprendizaje no supervisado es bueno para identificar patrones y realizar modelado descriptivo.

Además del aprendizaje supervisado y no supervisado, suele emplearse un enfoque mixto llamado aprendizaje semisupervisado, en el que solo se etiquetan algunos de los datos. En el aprendizaje semisupervisado, se conoce un resultado final, pero el algoritmo debe determinar cómo organizar y estructurar los datos para lograr los resultados deseados.

El aprendizaje por refuerzo es un modelo de aprendizaje automático que se puede describir en términos generales como "aprender haciendo". Un "agente" aprende a realizar una tarea definida mediante prueba y error (un ciclo de reacción) hasta que su rendimiento está dentro de un rango deseado. El agente recibe un refuerzo positivo cuando realiza la tarea de forma correcta y un refuerzo negativo cuando tiene bajo rendimiento. Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo sería enseñarle a una mano robótica a recoger una pelota.

Tipos comunes de redes neuronales artificiales

Un tipo común de modelo de entrenamiento en la IA es una red neuronal artificial, que se basa a grandes rasgos en el cerebro humano.

Una red neuronal es un sistema de neuronas artificiales (a veces llamadas perceptrones), que son nodos de procesamiento que se usan para clasificar y analizar datos. Los datos se ingresan en la primera capa de una red neuronal, y cada perceptrón toma una decisión, y luego pasa esa información a varios nodos de la siguiente capa. Los modelos de entrenamiento con más de tres capas se denominan "redes neuronales profundas" o "aprendizaje profundo". Algunas redes neuronales modernas tienen cientos o miles de capas. Las salida de los perceptrones finales permite realizar la tarea impuesta a la red neuronal, como clasificar un objeto o encontrar patrones en los datos.

Estos son algunos de los tipos más comunes de redes neuronales artificiales que puedes encontrar:

Las redes neuronales prealimentadas (FF) son una de las formas más antiguas de redes neuronales, ya que los datos fluyen en una dirección a través de capas de neuronas artificiales hasta que se obtiene el resultado. En la actualidad, la mayoría de las redes neuronales prealimentadas se consideran "prealimentadas profundas"con varias capas (y más de una capa "oculta"). Las redes neuronales prealimentadas suelen vincularse a un algoritmo de corrección de errores llamado "propagación inversa" que, en términos simples, comienza con el resultado de la red neuronal y hace el proceso en sentido inverso para llegar al principio, detectando errores para mejorar la exactitud de la red neuronal. Muchas redes neuronales simples, pero potentes, son prealimentadas profundas.

Las redes neuronales recurrentes (RNN) difieren de las redes neuronales prealimentadas en que suelen usar datos de series temporales o datos que involucran secuencias. A diferencia de las redes neuronales prealimentadas, que usan ponderaciones en cada nodo de la red, las redes neuronales recurrentes tienen "memoria" de lo que sucedió en la capa anterior como contingente a la salida de la capa actual. Por ejemplo, cuando se realiza procesamiento de lenguaje natural, las RNN pueden "tener en cuenta" otras palabras usadas en una oración. Las RNN a menudo se usan para el reconocimiento de voz, la traducción y la generación de descripciones de imágenes.

Las RNN de memoria a largo/corto plazo (LSTM) son una forma avanzada de RNN que puede usar memoria para "recordar" lo que sucedió en capas anteriores. La diferencia entre las RNN y las LTSM es que pueden recordar lo que sucedió hace varias capas mediante el uso de "celdas de memoria". La LSTM suele usarse para el reconocimiento de voz y la realización de predicciones.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) incluyenalgunas de las redes neuronales más comunes en la inteligencia artificial moderna. Las CNN suelen usarse en el reconocimiento de imágenes y emplean varias capas distintas (una capa convolucional y, luego, una capa de agrupación) que filtran diferentes partes de una imagen antes de volver a unirla (en la capa completamente conectada). Es posible que las capas convolucionales anteriores busquen características simples de una imagen, como colores y bordes, antes de buscar características más complejas en capas adicionales.

En las redes generativas adversarias (GAN), se usan dos redes neuronales que compiten entre sí en un juego que, en última instancia, mejora la exactitud del resultado. Una red (el generador) crea ejemplos que la otra red (el discriminante) juzga como verdaderos o falsos. Las GAN se han usado para crear imágenes realistas y hasta hacer arte.

Productos y servicios relacionados

Google ofrece varios productos, soluciones y aplicaciones de inteligencia artificial de alta sofisticación en una plataforma de nube confiable que permite a las empresas crear e implementar fácilmente algoritmos y modelos de IA.

Mediante el uso de productos como Vertex AI, CCAI, DocAI, o las API de IA, las organizaciones pueden interpretar todos los datos que producen, recopilan o analizan de cualquier otra forma, sin importar el formato que tengan, a fin de tomar decisiones empresariales prácticas.

Da el siguiente paso

Comienza a crear en Google Cloud con el crédito gratis de $300 y los más de 20 productos del nivel Siempre gratuito.

Da el siguiente paso

Comienza tu próximo proyecto, explora los instructivos interactivos y administra tu cuenta.

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué es la inteligencia artificial o IA? | Google Cloud | Google Cloud

# data[].attributes.attachment_link.description
¿Qué es la inteligencia artificial? ¿Qué son las redes neuronales artificiales? Beneficios de la IA, casos de uso y ejemplos

# data[].attributes.headline
Nombre de los integrantes: Gisela Ruíz Vázquez, Beatriz M., Bárbara Ozuni Verdugo Pérez, Jesús Espinosa Hernández

# data[].attributes.subject
Nombre de los integrantes: Gisela Ruíz Vázquez, Beatriz M., Bárbara Ozuni Verdugo Pérez, Jesús Espinosa Hernández

# data[].attributes.body
1. Concepto de la IA

INCyTU. (2018). Inteligencia Artificial. www.foroconsultivo.org.mx. https://www.foroconsultivo.org.mx/INCyTU/documentos/Completa/INCYTU_18-012.pdf

2. Historia de la IA

Barrera Arrestegui, L. (Ed.). (2012). FUNDAMENTOS HISTÓRICOS Y FILOSÓFICOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (Vol. 1, Número 1). UCV-HACER. Revista de Investigación y Cultura. https://www.redalyc.org/pdf/5217/521752338014.pdf

Jares Adams Santiago, G. V. M. Á. (s/f). Inteligencia Artificial (IA). Unam.mx. Recuperado el 26 de noviembre de 2024, de https://triton.astroscu.unam.mx/fruiz/introduccion/expocisiones_alumnos/2021-1/Exposicion_I_A_Miguel_Santiago.pdf

3. Futuro de la IA

¿Qué es la inteligencia artificial y como cambiará nuestro futuro? (2020, abril 6). Actiumdigital.es; Actium Digital. https://www.actiumdigital.es/es/blog/que-es-inteligencia-artificial-como-cambiara-futuro

# data[].attributes.body
Cómo está impactando la inteligencia artificial en la educación

Querétaro, U. A. (2024, 2 agosto). Cómo está impactando la inteligencia artificial en la educación. Espíritu creador. Recuperado 25 de noviembre de 2024, de https://queretaro.anahuac.mx/licenciaturas/blog/como-esta-impactando-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion?_gl=1*qfutag*_ga*ajhFb3ZhRUp2QjRRb0FuWjB4SmtKSDluMTNSXzVqVGJGZ2VWc0J3QXhTNGZSdDRjUXhxVmRIb0djRy1YdE13Mg..*_ga_330E1N1Y5Q*MTczMjU3OTMxNi4xLjEuMTczMjU3OTMxNi4wLjAuMA..

# data[].attributes.headline
Nombres de los integrantes del equipo/Imagen alusiva a la investigación 

# data[].attributes.subject
Nombres de los integrantes del equipo/Imagen alusiva a la investigación 

# data[].attributes.body
3 ligas o url en formato APA

1. Concepto: Devteam, E. (s. f.). Inteligencia artificial: de la ciencia ficción a la realidad. Educ.ar. https://www.educ.ar/recursos/159014/inteligencia-artificial-de-la-ciencia-ficcion-a-la-realidad

2. Historia de la IA

3. Futuro de la IA

# data[].attributes.attachment_link.title
Biblioteca - Tec de Monterrey: APA 7: Inicio

# data[].attributes.attachment_link.description
Bienvenidos a la Biblioteca del Tec de Monterrey, encuentra la información que necesitas para el éxito en tus proyectos académicos.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
¿Es posible que ya hayas utilizado gestores de referencias como RefMe, Mendeley, EndNote, RefWorks o Zotero y hayas tenido problemas con sus interfaces desordenadas y complicadas? Si eres tú, te encantará BibGuru y nunca mirarás atrás una vez que lo hayas probado. Si es la primera vez que utilizas un generador de referencias, estás de suerte. Esto es lo que hace que BibGuru sea tu mejor opción:

Una interfaz sencilla e intuitiva que te encantará

Crear una lista de referencias no debería sentirse como una tarea ardua. BibGuru es lo más simple e intuitivo posible. Puede copiar tus referencias directamente en tu trabajo y crear una bibliografía tan fácilmente como nunca antes.

APA, MLA, Chicago y miles de otros estilos de referencia

Ya sea que necesites una lista de referencia para APA o una página de obras citadas para MLA, BibGuru lo tiene cubierto. Nuestro equipo ha verificado todas las normas de referencia para asegurarse de que BibGuru proporcione las referencias generadas por computadora más precisas hasta la fecha.

Mantente enfocado: sin anuncios que te distraigan

¡BibGuru es un generador de referencias completamente sin publicidad! No hay distracciones molestas ni clics adicionales que debas hacer para evitar todos los anuncios que forman parte de la interfaz de otros generadores de referencias.

No más edición manual

La precisión de tus referencias tiene un impacto en tu calificación. Nuestras herramientas funcionan día y noche puliendo los metadatos de millones de libros y artículos de investigación para brindarte las referencias más precisas posibles. BibGuru funciona con una base de datos curada de más de 100 millones de artículos de revistas y 35 millones de libros.

# data[].attributes.attachment_link.description
Genera bibliografías y citas en APA, Vancouver, Harvard y más de 8.000 estilos más con el generador de citas gratuito BibGuru.

# data[].attributes.attachment_link.description
Use Meta AI assistant to get things done, create AI-generated images for free, and get answers to any of your questions. Meta AI is built on Meta’s latest Llama large language model.

# data[].attributes.attachment_link.description
Chat about anything with Monica, your ChatGPT API powered AI assistant. Get started for free and effortlessly create copywriting with over 80 templates. Let Monica help you compose and insert text into any web page. Plus, select text on any web page and let Monica explain, translate, and rephrase for you.

# data[].attributes.attachment_link.description
Talk with Claude, an AI assistant from Anthropic

# data[].attributes.attachment_link.description
Microsoft Copilot is your companion to inform, entertain and inspire. Get advice, feedback and straightforward answers. Try Copilot now.

# data[].attributes.attachment_link.title
‎Gemini - chat to supercharge your ideas

# data[].attributes.attachment_link.description
Bard is now Gemini. Get help with writing, planning, learning, and more from Google AI.

# data[].attributes.attachment_link.description
ChatGPT helps you get answers, find inspiration, and be more productive.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
El formato de la APA es ampliamente utilizado por estudiantes, investigadores y profesionales de las ciencias sociales y del comportamiento. El generador APA de Scribbr genera automáticamente referencias precisas y citas en el texto de forma gratuita.
Está guía de citación APA describe las reglas de citación más importantes de la 7ª edición del Manual de Publicaciones de la Asociación Americana de Psicología (APA), publicado en el 2020.

Citas en el texto en formato APA

Lo básico

Las citas en el texto son referencias breves ubicadas en el mismo relato, las cuales dirigen a los lectores a la página de referencias del final del trabajo. Debes incluirlas cada vez que citas o parafraseas las ideas o palabras de otra persona.

Las citas en el texto, según el formato APA, constan del apellido del autor y el año de publicación (conocido como el sistema autor-fecha). Además, si estás citando una parte específica de una fuente, también debes incluir un localizador, es decir, un número de página o marca temporal. Por ejemplo: (Smith, 2020, p. 170).

Cita entre paréntesis versus cita narrativa

Las citas en el texto pueden presentarse de dos formas distintas: entre paréntesis o en el mismo relato. Ambos tipos se generan de manera automática al citar una fuente en el generador APA de Scribbr.

Cita entre paréntesis: Según una nueva investigación... (Smith, 2020).

NCita narrativa: Smith (2020) señala que...

Varios autores y autores corporativos

Las citas en el texto cambian ligeramente cuando una fuente tiene varios autores o el autor es una organización. Presta especial atención a la puntuación.

Falta de información

Cuando se desconoce el autor, la fecha de publicación o la ubicación de la información, sigue los pasos que se describen a continuación:

Elemento desconocido

Qué hacer

Citas entre paréntesis

Autor

Utiliza el título de la fuente.*

( Título de la fuente, 2020)

Número de página

Utiliza un localizador alternativo o bien
omite el número de página.

(Smith, 2020, capítulo 3) o
(Smith, 2020)

*El título debe estar en el mismo formato en que este se presenta en la entrada de referencia correspondiente (ya sea en cursiva o, si dicho título en la entrada de la referencia no está en cursiva, entre comillas dobles). Recuerda que solo la primera letra de la primera palabra del título se escribe con mayúscula (al contrario que en inglés).

Referencias APA

Lo básico

Las referencias, según APA, generalmente incluyen información sobre el autor, la fecha de publicación, el título y la fuente. Dependiendo del tipo de fuente es posible que deba incluirse información adicional que ayude al lector a localizar dicha fuente.

Falta de información

No es raro que cierta información sea desconocida o falte, especialmente en aquellas fuentes que se encuentran online. En estos casos, la referencia debe ajustarse ligeramente:

Dar formato a la página de referencias según APA

Lo básico

En la página de referencias enumera todas las fuentes que has citado a lo largo del artículo. Ubica la página de referencias justo después del cuerpo principal del trabajo y antes de cualquier anexo.

En la primera línea de esta página debes escribir el título de la sección, es decir, Referencias (en negrita y centrado). En la segunda línea, comienza a enumerar las referencias de tu artículo en orden alfabético.
Aplica las siguientes pautas de formato a la página de referencias según el estilo APA:

Interlineado doble (en las referencias y entre ellas).

Sangría colgante o francesa de ½ pulgada (es decir, de 1,3 cm).

Fuente legible (por ejemplo, Times New Roman 12 o Arial 11).

Numeración de página en el encabezado superior derecho.

Qué fuentes incluir

En la página de referencias solo debes incluir fuentes que hayas citado previamente en el texto (es decir, que tengan una cita dentro de la redacción). No debes incluir referencias a comunicaciones personales a las que el lector no puede acceder (por ejemplo, correos electrónicos, conversaciones telefónicas o material online privado).

# data[].attributes.attachment_link.description
Guía de citación APA El formato de la APA es ampliamente utilizado por estudiantes, investigadores y profesionales de las ciencias sociales y del

# data[].attributes.attachment_link.description
COMPETENCIAS CIUDADANAS Edelmira Parrra Chía UPTC Sogamoso CIUDADANÍA Ciudadanía Ciudadanía es.... Ciudadanía es.... Conjunto de deberes y derechos el ciudadano o individuo está sujeto en su relación con la sociedad Proviene del latín cívitas: ciudad Es la condición que se otorga al

# data[].attributes.attachment_link.description
COMPETENCIAS CIUDADANAS La transversalidad en todas las instancias ESPACIOS PARA LA FORMACIÓN CIUDADANA Los ambientes democráticos la acción ciudadana se da siempre en un contexto. Los individuos actuamos dentro de estructuras y contextos sociales, y esas estructuras y contextos

# data[].attributes.headline
¿Qué implica el enfoque por competencias?

# data[].attributes.subject
¿Qué implica el enfoque por competencias?

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué implica el enfoque por competencias? - What is the competency-based approach?

# data[].attributes.attachment_link.description
¿Qué significa la palabra Competencia Los 3 componentes de una COMPTENCIA Origenes del enfoque por competencias Las competencias se vinculan al constructivismo de Jean Piaget Según el Diccionario de la Real Academia Española (2011) en línea, se trata de un concepto polisémico; la

# data[].attributes.headline
Competencia personal & su implicación con el liderazgo 

# data[].attributes.subject
Competencia personal & su implicación con el liderazgo 

# data[].attributes.attachment_link.title
Competencia personal & su implicación con el liderazgo 

# data[].attributes.attachment_link.description
Características de líder Liderazgo ¿Qué es un líder? El líder es esa persona comprometida en asumir una posición de poder debido a una responsabilidad y convicción dentro de un ambiente de equipo. 1. Tener carácter de miembro del grupo que encabeza. 2. Poseer rasgos

# data[].attributes.headline
El Puente Cortometraje Acerca de la Resolución de Conflictos

# data[].attributes.subject
El Puente Cortometraje Acerca de la Resolución de Conflictos

# data[].attributes.headline
LOS CONFLICTOS Y LAS FORMAS ALTERNATIVAS DE RESOLUCIÓN

# data[].attributes.subject
LOS CONFLICTOS Y LAS FORMAS ALTERNATIVAS DE RESOLUCIÓN

# data[].attributes.attachment_link.description
Lo realmente importante es: La manera de enfrentar los conflictos y lo que hacemos para resolverlos Entender el conflicto como una oportunidad de cambio y aprendizaje Cuando surge el conflicto, se producen, enfrentamientos, peleas, y discusiones donde una de las partes

# data[].attributes.attachment_link.description
EL CONFLICTO MAGISTRADA FANNY MARGARITA AMADOR MONTES. El conflicto es un fenómeno natural en toda sociedad, es decir, se trata de un hecho social consustancial a la vida en sociedad. Así mismo, las disputas son una constante histórica, puesto que han comparecido en todas las En

# data[].attributes.attachment_link.description
Conflicto político: Cuando la situación problema o el interés y necesidades que se pretende satisfacer por las partes involucradas, giran alrededor del poder, ya sea que se trate de obtenerlo, conservarlo o ejercer influencia sobre quien lo tiene se entiende por conflicto

# data[].attributes.body
Reflexión

# data[].attributes.headline
Moretón, cortometraje mexicano contra la violencia de género

# data[].attributes.subject
Moretón, cortometraje mexicano contra la violencia de género

# data[].attributes.attachment_link.title
Moretón, cortometraje mexicano contra la violencia de género

# data[].attributes.attachment_link.description
Tipo de interacción humana Amenazan con hacer daño leve o grave (físico, sexual, verbal o psicológico) Se presenta cuando una persona impone su poder sobre otra u otras en forma agresiva, vulnerando sus derechos. ¿Qué es la violencia? Tipos de violencia Psicológica o emocional

# data[].attributes.attachment_link.description
TIPOS DE VIOLENCIA $mil 8 mil Domingo, Julio 26, 2015 Vol XCIII, No. 311 Existen 7 tipos de violencia ¿Que es la violencia? -Particularidades de los tipos de violencia- violencia psicoemocional violencia fisica violencia patrimonial violencia economica violencia sexual violencia

# data[].attributes.attachment_link.description
VIOLENCIA HISTORIA DE LA VIOLENCIA La violencia existe desde siempre; violencia para sobrevivir, violencia para controlar el poder, violencia para sublevarse contra la dominación, violencia física y psíquica. Los etólogos, en sus investigaciones sobre el comportamiento innato de

# data[].attributes.headline
La Cultura de Paz y Transformación de Conflictos

# data[].attributes.subject
La Cultura de Paz y Transformación de Conflictos

# data[].attributes.attachment_link.title
La Cultura de Paz y Transformación de Conflictos

# data[].attributes.attachment_link.description
-------- Resultados -------- ---------- Organizaciones que trabajan por la PAZ ---------- -Personas pro activas. -Amables. -Respetuosas. -Solidarias. -Amorosas. -Comprometidas. -Reflexivas. -Serviciales. -Pacíficas. - Alegres. - Tolerantes. - Eficientes. - Capaces - Responsables.

# data[].attributes.attachment_link.description
La Paz Premio Nobel por la PAZ Como Podemos Hacer la Paz Barack Obama Madre Teresa 1979 Por sus extraordinarios esfuerzos para fortalecer la diplomacia internacional y la colaboración entre los pueblos Ser respetuosos y tolerantes frente a la diversidad de creencias, costumbres y

# data[].attributes.attachment_link.description
El concepto IDENTIDAD. ¿Que es la identidad? Conjunto de rasgos específicos de un individuo o grupo, constituye un sistema de símbolos y valores que permite afrontar diferentes situaciones cotidianas. LAS ESTRATEGIAS IDENTIFICATIVAS Características de la identidad. Funciones de

# data[].attributes.attachment_link.description
LA CIUDADANIA A TRAVES DE LA HISTORIA CIUDADANIA EN LA EDAD MEDIA La ciudadanía contemporánea. la caída del Imperio romano da paso a una nueva etapa, la Edad Media. En ella se pierde progresivamente la idea de ciudadanía entendida como la pertenencia a una comunidad, la del

# data[].attributes.headline
Identidad colectiva, sentido de pertenencia y cohesión social.

# data[].attributes.subject
Identidad colectiva, sentido de pertenencia y cohesión social.

# data[].attributes.attachment_link.title
Identidad colectiva, sentido de pertenencia y cohesión social.

# data[].attributes.attachment_link.description
Identidad colectiva, sentido de pertenencia y cohesión social Identidad colectiva 1 Son las cracaterísticas, formas de pensar, creer, sentir, actuar, que tiene un grupo de personas, con las que se identifican y se diferencian de otro grupo de personas. *SENTIRNOS PARTE DE UN Tarea

# data[].attributes.attachment_link.description
“La identidad, digámoslo claramente, es un concepto calurosamente contestado. Donde quiera que usted oiga dicha palabra, puede estar seguro que hay una batalla en marcha” Zygmund Bauman Nietzsche dirá que el hombre no es más que una etapa entre el hombre primitivo o mono y el

# data[].attributes.attachment_link.description
CIUDADANÍA Prof. Greco, Sabrina ¿Qué es? - La ciudadanía en su sentido amplio es el vínculo básico del individuo con el Estado. -Implica un conjunto de derechos y obligaciones para los miembros de una sociedad. El concepto de ciudadanía tiene tres dimensiones: - civil: comprende