Ampliar y descubrir contenidos en Inteligencia Artificial mediante el uso de agregadores de enlaces, votaciones y karma

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Título: Ampliar y descubrir contenidos en Inteligencia Artificial mediante el uso de agregadores de enlaces, votaciones y karma
Autor/es: Ribadas Pena, Francisco José | Darriba Bilbao, Víctor Manuel | Fernández, Santiago
Palabras clave: Informática | Enseñanza universitaria
Fecha de publicación: 2010
Editor: Asociación de Enseñantes Universitarios de la Informática (AENUI) | Universidade de Santiago de Compostela. Escola Técnica Superior de Enxeñaría
Cita bibliográfica: Ribadas Pena, Francisco José; Darriba Bilbao, Víctor Manuel; Fernández, Santiago. “Ampliar y descubrir contenidos en Inteligencia Artificial mediante el uso de agregadores de enlaces, votaciones y karma”. En: JENUI 2010. Actas de las XVI Jornadas de Enseñanza Universitaria de la Informática, Santiago de Compostela, 7-9 julio 2010. Santiago de Compostela: Asociación de Enseñantes Universitarios de la Informática; Universidade de Santiago de Compostela, Escola Técnica Superior de Enxeñaría, 2010, pp. 511-514
Resumen: El tener que acotar y delimitar la serie de contenidos que abordar en un curso es una dificultad a la que debemos enfrentarnos a la hora de planificar la docencia de una materia. Esto es especialmente problemático en materias ya de por sí extensas como las relacionadas con la Inteligencia Artificial y supone tener que omitir partes importantes, tanto teóricas como aplicadas, de un campo en constante evolución. En este trabajo presentamos un intento de mitigar estos problemas haciendo uso de agregadores sociales de enlaces, como digg, reddit o meneane, que permiten que los alumnos exploren por sí mismos, descubran y compartan sus impresiones respecto a aspectos de la materia Inteligencia Artificial que en las clases presenciales no se pueden tratar en profundidad. En nuestro caso hemos implantado nuestro propio agregador de enlaces proponiendo una actividad complementaria cuya evaluación ha sacado provecho de los mecanismos de reputación, o karma, en los que este tipo de herramientas sociales basan su funcionamiento.
URI: http://hdl.handle.net/10045/127276
Idioma: spa
Tipo: info:eu-repo/semantics/conferenceObject
Derechos: Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0
Revisión científica: si
Versión del editor: https://aenui.org/actas/indice_e.html#anio2010
Aparece en las colecciones:JENUI 2010

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