¿Hasta dónde alcanza realmente la potencia explicativa de los modelos basados en la autoorganización en el ámbito del aprendizaje?

How far does the explanatory power of models based on self-organization really reach in the field of learning?

Autores/as

  • Imanol Garnelo Universidad Autónoma de la Ciudad de México/ Universidad Autónoma Metropolitana https://orcid.org/0009-0009-8150-8327
  • Carlos Islas Universidad Autónoma de la Ciudad de México

DOI:

https://doi.org/10.56712/latam.v4i2.837

Palabras clave:

autómatas, computacional, aprendizaje, digital, redes

Resumen

En esta propuesta de proyecto de pesquisa, se plantea un diseño de investigación transversal, descriptivo, no experimental, por medio de una metodología novedosa presente en las representaciones de los sistemas dinámicos lineales y no lineales, con explicaciones que recaen en aspectos cualitativos, por medio del modelaje con autómatas celulares y con la simulación computacional. Abierta en todo momento a acercamientos mixtos o de una serie de exposiciones cuantitativas con enfoques correlacionales y con el objetivo de a través de la recreación, así como del análisis de una simulación computacional, se pueda comprobar una serie de hipótesis con relación al problema de investigación que se desea abordar, es decir. De encontrar y sustentar la posible relación acerca de., Si el fenómeno del aprendizaje se germina y se desarrolla a partir del consumo, en las diferentes plataformas digitales nuevas, así como ortodoxas, contextualizado y trascendiendo como un anómalo social de nuestro siglo., Y tomando en cuenta, principalmente las aportaciones de la teoría de la autoorganización en seguimiento con la profundización de modelos que odiasen con estas temáticas en función con un enfoque más integrador en gala de lo precedentemente enunciado.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

A. Grimson. Los límites de la cultura. Buenos Aires: Siglo XXI Editores, pp. 171-194., 2011.

C. Pereda. Escuela y comunidad. Observaciones desde la teoría de sistemas sociales complejos. REICE. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 1(1), 0., 2003.

J. Martín Prada. La red como espejo. En El ver y las imágenes en el tiempo de internet. Madrid, España: Akal, .2018.

M. McLuhan. Introducción a la edición de la MIT Press; Introducción; y El medio es el mensaje. Barcelona, España: Paidós, 1996. (pp. 9-42), 1964.

P. Blanchard, R. Devaney, and G Hall. Ecuaciones diferenciales. International Thomson Editores, 1998.

R. Mayntz. Modelos científicos, teoría sociológica y el problema macro-micro. Centro de Investigaciones Sociológicas Madrid, España: Reis. Revista Española de Investigaciones Sociológicas, núm.. 98, 2002, pp. 65-78., 2002.

V. Rodríguez Pérez, A & Betancor Rodríguez. Capítulo 5. La cognición social. En J. Manuel Cejudo (Ed.), Psicología social. (Pp. 125-166). Madrid: Mc Graw-Hill, 2007.

Descargas

Publicado

2023-07-15

Cómo citar

Garnelo, I., & Islas, C. (2023). ¿Hasta dónde alcanza realmente la potencia explicativa de los modelos basados en la autoorganización en el ámbito del aprendizaje? How far does the explanatory power of models based on self-organization really reach in the field of learning?. LATAM Revista Latinoamericana De Ciencias Sociales Y Humanidades, 4(2), 3307–3320. https://doi.org/10.56712/latam.v4i2.837

Número

Sección

Artículos