¿Qué han sido las TICS actualmente?

una herramienta de aprendizaje y desarrollo de competencias básicas en la enseñanza

Una herramienta llamativa para los estudiantes.

¿Qué debemos hacer como docentes?

Estar abiertos a seguir aprendiendo nuevos métodos de enseñanza

Dejar que solo los estudiantes aprendan las TICS

¿Que recursos nos permite realizar las TICS en la educación?

Realizar clases virtuales, mejoras la calidad de enseñanza

Papel que juegan las TIC en la Educación durante la crisis actual

1. **¿Qué tipo de conflictos enfrentan los maestros?** - Conflictos inevitables en el aula. 2. **¿Cuál es el objetivo de los maestros al modificar el ambiente del salón?** - Mejorar la dinámica y reducir conflictos. 3. **¿Qué sucede cuando los métodos de modificación fallan?** - Surgen conflictos en el aula. 4. **¿De dónde provienen los conflictos en el aula?** - De necesidades insatisfechas de los estudiantes. 5. **¿Por qué es importante la comunicación en el aula?** - Es clave para resolver conflictos y mejorar el ambiente educativo. 6. **¿Qué deben hacer los maestros ante las necesidades cambiantes de los alumnos?** - Adaptarse a las circunstancias y necesidades. 7. **¿Qué tipo de relaciones humanas se mencionan en el documento?** - Relaciones que enfrentan conflictos de todo tipo. 8. **¿Qué se espera lograr al modificar el ambiente del salón?** - Un ambiente más positivo y colaborativo. 9. **¿Qué papel juegan los alumnos en la aparición de conflictos?** - Sus necesidades insatisfechas pueden generar conflictos. 10. **¿Qué se menciona sobre la inevitabilidad de los conflictos?** - Son inevitables en las relaciones humanas.

Se sabe que los FTs tienen un papel muy importante en la regulación transcripcional de la embriogénesis somática ya que se han identificado diferentes genes FT que se expresan diferencialmente en cultivos embriogénicos. La expresión de genes como WUS, LEC, FUS y genes relacionados con auxinas y citoquininas son reguladores muy importantes del desarrollo de cada etapa. Es necesario seguir identificando genes que tienen un papel decisivo en la reprogramación de células somáticas para comprender los mecanismos genéticos involucrados en la ES .

Historia de la Inteligencia Artificial Introducción La inteligencia artificial (IA) tiene una historia larga y fascinante que comenzó mucho antes de que existieran los ordenadores modernos. A lo largo de los siglos, filósofos, científicos e ingenieros han sentado las bases conceptuales y tecnológicas necesarias para el desarrollo de máquinas capaces de imitar ciertos aspectos de la inteligencia humana. 1. Antecedentes remotos Época Figura o movimiento Aportación clave Siglo IV a. C. Aristóteles Desarrolla la lógica formal, primera aproximación sistemática al razonamiento deductivo. Edad Media Alquimistas Buscan crear “vida artificial”, anticipando el deseo de simular procesos naturales. 2. Cimientos modernos (1950‑1959) Año Hito Descripción 1950 Prueba de Turing Alan Turing propone un test para determinar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente indistinguible del humano. 1955 Nacimiento del término "Inteligencia Artificial" John McCarthy define la IA como la “ciencia e ingeniería de crear máquinas inteligentes”. 3. Principales hitos (1960‑2010) Año Hito Relevancia 1997 Deep Blue vence a Garry Kasparov Primer ordenador que derrota al campeón mundial de ajedrez; marca un antes y un después en el uso de la IA para resolver problemas complejos. 2002 Roomba (iRobot) Primer robot aspirador de consumo masivo con capacidades de mapeo y navegación autónoma. 2011 Siri (Apple) Asistente virtual por voz que populariza la IA conversacional en smartphones. 2014 Alexa (Amazon) Amplía el concepto de asistente virtual al hogar conectado. 4. Avances de la última década (2011‑2021) Año Hito Relevancia 2017 AlphaGo vence a Lee Sedol en Go Demuestra que el aprendizaje profundo puede superar al ser humano en tareas de enorme complejidad estratégica. 2021‑2022 Democratización de la IA generativa Herramientas como ChatGPT y DALL·E abren el acceso masivo a modelos capaces de generar texto e imágenes de alta calidad. 5. Situación actual y perspectivas La IA está cada vez más integrada en nuestra vida diaria: desde los algoritmos de recomendación hasta los asistentes de voz y los sistemas de generación de contenido. Se prevé que continúe evolucionando y transformando sectores como la salud, la educación y la industria creativa. Conclusión La semilla que Alan Turing plantó en 1950 ha dado lugar a un campo vibrante y en constante expansión. Mirar al pasado nos ayuda a comprender el rápido progreso actual y a anticipar un futuro en el que la inteligencia artificial desempeñará un papel aún más central en la sociedad.

SS Spanish Version 8/25/25 Topic: Fall of Rome, Medieval Europe, and the Role of Monasteries Tema: La caída de Roma, la Europa medieval y el papel de los monasterios Reading Passage / Pasaje de Lectura The Roman Empire, once the most powerful civilization in the world, began to weaken during the 4th and 5th centuries. Several causes contributed to its decline, including political corruption, heavy taxes, reliance on slave labor, and invasions by barbarian tribes such as the Visigoths and Vandals. In 476 CE, the last Roman emperor in the West was removed, marking the official fall of the Western Roman Empire. This event brought significant changes to Europe, as centralized government disappeared and smaller kingdoms took control. El Imperio Romano, una vez la civilización más poderosa del mundo, comenzó a debilitarse durante los siglos IV y V. Varias causas contribuyeron a su declive, incluyendo la corrupción política, los altos impuestos, la dependencia de la mano de obra esclava y las invasiones de tribus bárbaras como los visigodos y los vándalos. En el año 476 d.C., el último emperador romano en Occidente fue depuesto, marcando la caída oficial del Imperio Romano Occidental. Este evento trajo cambios significativos a Europa, ya que el gobierno centralizado desapareció y reinos más pequeños tomaron el control. After the fall of Rome, Europe entered the Middle Ages, also known as Medieval Europe. This period lasted roughly from 500 to 1500 CE. Life during this time was shaped by the feudal system, where kings gave land to nobles in exchange for loyalty and military service. Most people were peasants who farmed the land and gave a portion of their harvest to their lords. Castles provided protection, while the Catholic Church became the most powerful institution, guiding people’s beliefs and daily lives. Después de la caída de Roma, Europa entró en la Edad Media, también conocida como la Europa medieval. Este período duró aproximadamente del año 500 al 1500 d.C. La vida durante este tiempo estaba organizada por el sistema feudal, en el cual los reyes daban tierras a los nobles a cambio de lealtad y servicio militar. La mayoría de las personas eran campesinos que cultivaban la tierra y entregaban una parte de su cosecha a sus señores. Los castillos brindaban protección, mientras que la Iglesia Católica se convirtió en la institución más poderosa, guiando las creencias y la vida diaria de las personas. In the uncertain times of Medieval Europe, monasteries served as centers of learning and stability. Monks lived simple lives dedicated to prayer, work, and study. They carefully copied ancient texts, preserving knowledge from Greece and Rome. Monasteries also offered medical care, shelter to travelers, and food to the poor. In many ways, they became islands of peace and knowledge in a world often filled with war and hardship. En los tiempos inciertos de la Europa medieval, los monasterios sirvieron como centros de aprendizaje y estabilidad. Los monjes vivían vidas simples dedicadas a la oración, el trabajo y el estudio. Ellos copiaban cuidadosamente textos antiguos, preservando el conocimiento de Grecia y Roma. Los monasterios también ofrecían atención médica, refugio a viajeros y comida a los pobres. De muchas maneras, se convirtieron en islas de paz y conocimiento en un mundo a menudo lleno de guerras y dificultades.

Bataille de Marignan, l'affrontement du 13 novembre. Craignant le départ des dernières troupes des Confédérés sans livrer bataille contre les Français, le cardinal Schiner choisit de provoquer la bataille par la ruse devant Milan. Il envoya, avec la complicité secrète de certains capitaines suisses dont Winkelried (à ne pas confondre avec Arnold Winkelried), la garde ducale et des cavaliers pontificaux provoquer la cavalerie française. Le jeudi 13 septembre 1515, aussitôt le combat engagé, les cavaliers du pape revinrent appeler les troupes suisses à l'aide. Celles-ci, avec Schiner à leur tête, se mirent immédiatement en route et sortirent de la ville de Milan pour affronter l'ennemi. Une fois hors de la ville et constatant la tromperieN 2, La Trémoille et de Fleuranges s'étant repliés après la légère escarmouche, de Winkelried soi-disant en grand danger se reposant en toute quiétude, après un moment de confusion, on décida néanmoins de poursuivre. Les hommes se jetèrent à genoux pour prier le Seigneur suivant l'usage de leurs pères et se mirent en marche20,21,22. Le combat s'engagea. Les Confédérés durent faire face au feu de l'artillerie française ainsi qu'aux cavaliers commandés par Bourbon, Guise et Gaillards qui les attaquaient par le flanc. Le premier choc avait complètement enfoncé la première ligne de l'armée française qui se reforme soutenue par la cavalerie, elle-même confrontée aux difficultés du terrain et aux piques suisses. François Ier, en personne à la tête de la cavalerie et des lansquenets allemands, ordonna une attaque généralisée contre les Suisses. Un combat furieux s'engagea pendant lequel tomba Jacques, fils aîné de Jean IV d'Amboise, François du Bourbon, le fils du général Trivulcese se fit capturer, et le chevalier sans peur Bayard évita de justesse la mort. Ce dernier se battit avec grande bravoure mais fut finalement contraint de ramper le long des fossés pour sortir du champ de bataille. Le corps à corps sanglant entre belligérants se poursuivit jusqu'en soirée et dans l'obscurité croissante. À la disparition de la lune vers 23 heures, la nuit noire ne permettant plus de distinguer amis et ennemis, tambours et trompettes sonnèrent le ralliement après six heures de luttes ininterrompues. Après quelques instants d'hésitations, contre l'avis de Schiner, les Confédérés décidèrent de tenir leur position, légèrement en leur faveur, plutôt que de retourner sur Milan, malgré le froid et la faim. Ainsi s'acheva la première journée de la bataille23,24. Dans l'obscurité, la confusion sur le terrain était grande. On raconta que le roi de France avait passé la nuit appuyé contre une pièce de canon à 50 toises d'un bataillon suisse22(environ 90 mètres).

Dès le début de vos recherches, vous allez collecter, produire et exploiter des données. La gestion des données (Research Data Management - RDM) fait partie du processus de recherche. Elle concerne l'ensemble des opérations de collecte, description, stockage, traitement, analyse, archivage et mise en accès des données. (extrait de : Passeport pour la Science Ouverte. Guide pratique pour les doctorants ) "La science ouverte est la diffusion sans entrave des publications et des données de la recherche. Elle s’appuie sur l’opportunité que représente la mutation numérique pour développer l’accès ouvert aux publications et – autant que possible – aux données de la recherche. "Les données de la recherche sont la matière première de la connaissance. Les partager, c'est ouvrir de nouvelles perspectives scientifiques" Source : Plan national pour la Science ouverte - Ministère ESR - Juillet 2018 Source image : https://bibliotheques.univ-tlse3.fr/file/composantes-science-ouverte Cette page est une introduction à la gestion des données de recherche. Elle présente quelques concepts et étapes clés pour vous engager dans cette démarche. Consultez les liens pour approfondir vos connaissances. • What are data ? Définition des données de recherche de l’OCDE (2007) « Enregistrements factuels (chiffres, textes, images, sons) utilisés comme source principale pour la recherche scientifique et généralement reconnus par la communauté scientifique comme nécessaires pour valider les résultats de la recherche. Un ensemble de données de recherche constitue une représentation systématique et partielle du sujet faisant l’objet de la recherche ». Exemples • les images d’une ville préhistorique deviennent des données pour un chercheur qui étudie l’histoire de cette ville; • les « données » d’un linguiste peuvent être des écrits ou des discours, des enregistrements de locuteurs ; • les « données » d’un médiéviste sont des sources archivistiques, archéologiques, épigraphiques, iconographiques, littéraires ; • les « données » d’un géologue rassemblent des coupes et observations de terrain consignées sur un carnet, des résultats de carottage, des analyses d’échantillons, des données sismographiques… • • Pourquoi partager ses données ? "La science ouverte vise à construire un écosystème dans lequel la science est plus cumulative, plus fortement étayée par des données, plus transparente, plus rapide et d’accès plus universel.La science ouverte favorise également les avancées scientifiques, particulièrement les avancées imprévues, ainsi que l’innovation, les progrès économiques et sociaux, en France, dans les pays développés et dans les pays en développement. Enfin, la science ouverte constitue un levier pour l’intégrité scientifique et favorise la confiance des citoyens dans la science. Elle constitue un progrès scientifique et un progrès de société." Source : Plan national pour la Science Ouverte (2018) Les enjeux de l'Open Data • enjeux patrimoniaux o preuve et mémoire (éviter les pertes de données) • enjeux économiques o valeur économique de la donnée o réutilisation gratuite ou payante des données, exploitation des résultats de recherches antérieures (éviter de refaire ce qui a déjà été validé), o accélération de l'innovation et le retour sur investissement dans la R&D • enjeux scientifiques o de "hypothesis-driven" à "data-driven" o plus de visibilité pour le scientifique • enjeux sociétaux o participation des citoyens et de la société civile : "Citizen science" o confiance en la recherche Pour aller plus loin • Site Doranum : https://doranum.fr/enjeux-benefices/fiche-synthetique/ • Adopter de bonnes pratiques tout au long du cycle de vie des données De bonnes pratiques de gestion à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée sont un préalable indispensable à l’ouverture des données et à leur réutilisation. • Rechercher des données Pour identifier des jeux de données (datasets) pertinents pour votre thèse, des outils de recherche sont disponibles. Suivez ces liens pour les découvrir : • Site Doranum : https://doranum.fr/acces-visualisation/rechercher-donnees/ • Site DataCC - Vos besoins, trouver des données : https://www.datacc.org/vos-besoins/trouver-des-donnees/ • Fiche CoopIST : Trouver des jeux de données via des bases pluridisciplinaires et des moteurs de recherche Pensez-aussi à consulter l'entrepôt institutionnel Data INRAE Page de présentation du portail • Choisir les bons formats et bien organiser vos données  Choisir des formats de fichier : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Choisir-des-formats-de-fichier  Nommer et organiser vos fichiers de données : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Nommer-et-organiser-ses-fichiers-de-donnees Pour aller plus loin • Jaouen, G.- Gérer ses données. Pourquoi, Comment ? Séminaire - Guadeloupe, du 25 au 27 Novembre 2019 – CRAG INRA • Bien décrire et documenter ses données La description d’un jeu de données se fait à l’aide de métadonnées (*) qui doivent apporter suffisamment d'éléments (sur la collecte des données, les unités de mesure employées...) pour chercher et trouver le jeu de données, juger de sa qualité/fiabilité, et pouvoir le comprendre ou le réutiliser dans un autre contexte. (*) Définition des métadonnées : Ensemble d’informations structurées qui décrit, explicite, localise une ressource informationnelle, dans le but d’en faciliter la recherche, l’usage, et la gestion. Source : NISO. Understanding Metadata. 2004. Quelques liens utiles : • Site Doranum : https://doranum.fr/metadonnees-standards-formats/ • DataCC : https://www.datacc.org/vos-besoins/documenter-ses-donnees/metadonnees/ • Site DataPartage INRAE : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Documenter-les-donnees En complément des métadonnées, la rédaction d'un fichier READ ME.txt est également recommandée. • Stocker, sécuriser, préserver ses données Bien différencier les notions de stockage et d'archivage. Anticiper pour déterminer les données à éliminer et celles qui doivent être préservées à long terme. • Dans l'environnement INRAE : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Stocker-les-donnees • Site Doranum : https://doranum.fr/stockage-archivage/ • Site DataCC : https://www.datacc.org/vos-besoins/conserver-ses-donnees/ • Partager, ne pas partager ses données ? Dans le cadre de la Science Ouverte, il y a de plus en plus d'incitations voire d'exigences pour rendre accessibles les données, en particulier les données liées aux publications : • de l'édition scientifique : de plus en plus de revues adoptent une "data policy" (à consulter dans les instructions aux auteurs) et exigent des auteurs qu'ils fournissent les données associées aux publications, • des organismes de financement (ANR, Commission Européenne ...), • des politiques nationale (Plan national pour la Science ouverte - Ministère ESR - Juillet 2018) et institutionnelle. Mais attention, toutes les données ne sont pas partageables : assurez-vous que vos données sont bien diffusables au regard du droit et des conditions d'exercice de votre thèse et de son mode de financement (se reporter à votre contrat de thèse). Les données produites dans les organismes de recherche publics sont communicables à tous si elles n'entrent pas dans le cadre d'exceptions légales (sécurité défense, sécurité des populations, patrimoine scientifique et technique, données personnelles, données liées au secret, statistique, etc.) Liens utiles : • sur le site Data Partage, la page Partager-Publier ou la page : "Données de la recherche : qui a les droits, qui doit partager ?" • le site INRAE dédié à la protection des données personnelles et l'application du RGPD (Règlement général sur la protection des données) : https://intranet.inrae.fr/cil-dpo • Valoriser ses données Voici les principales voies de diffusion •  Partager ses données en les déposant dans un entrepôt  Choisir un entrepôt  Déposer dans Data INRAE  Partager ses données comme matériel supplémentaire d'un article (à la demande de l'éditeur)  Publier un Data Paper (article de données) : la meilleure voie en terme de visibilité des données, et pour faciliter leur réutilisation. Pour aller plus loin • Site Doranum o Dépôts et entrepôts. Comment et où déposer mes données ? o Data papers et Data journals. Comment publier mes données comme un article scientifique ? • Site DataCC o Valoriser ses données • Site CoopIST o Déposer des données de recherche dans un entrepôt o Rédiger et publier un data paper dans une revue scientifique A télécharger : Synthèse du processus de rédaction d'un article avec des données associées • Pourquoi ne pas rédiger un plan de gestion de données (PGD) pour votre thèse ? La thèse peut être assimilée à un projet et certaines universités au Royaume Uni, aux Pays-Bas et plus récemment en France préconisent la rédaction d'un plan de gestion associé à la thèse. Le PGD (ou DMP = Data Management Plan) est un outil de planification qui peut vous aider à anticiper et bien gérer toutes les étapes du cycle de vie de vos données, à limiter les risques de perte ou corruption de données, à adopter de bonnes pratiques de gestion, pour in fine produire des données respectueuses des principes FAIR, adoptés aujourd'hui par l'ensemble des acteurs de la recherche. Il est désormais exigé par la plupart des financeurs de la recherche (Commission Européenne et ANR ...) dans le cadre de projets financés. Rédiger un PGD pour votre thèse, peut être un bon exercice pour vous préparer à la future rédaction de réponses à des appels d'offre. Comment faire en pratique ? • Site DataPartage : Pourquoi et comment rédiger un plan de gestion de données ? • Site Doranum : https://doranum.fr/plan-gestion-donnees-dmp/, La minute vidéo PGD • Site DataCC : https://www.datacc.org/bonnes-pratiques/adopter-un-plan-de-gestion-des-donnees/ • Suivre une classe virtuelle INRAE : Open Class "Rédaction d'un PGD" • Produire des données FAIR ! Favoriser la production de données FAIR (Findable - Accessible - Interoperable - Reusable) est aujourd'hui un objectif soutenu par l'ensemble des acteurs de la recherche. Source : https://open-science-training-handbook.gitbook.io/book/ Si vous suivez les conseils et recommandations de cette page, vous avez toutes les chances d'avoir produit des données de qualité. Si vous préférez une version illustrée : "Pensez FAIR" - https://datapartage.inrae.fr/Gerer/Cycle-de-la-donnee Affiche cycle de vie des données réalisée dans le cadre des Missions QualiNous & RGPD, INRAE-ACT Vous pouvez tester le niveau de "Fairification" de vos données grâce à ces outils :  ARDC : https://ardc.edu.au/resources/working-with-data/fair-data/fair-self-assessment-tool • D'autres ressources pour se former ou s'autoformer En interne INRAE • Formation à la science ouverte OSCAR - Module "Gestion et partage des données" • Le site "Gestion et partage des données" • Des classes virtuelles d'environ 2h (Open Class) sont régulièrement proposées sur : o la rédaction des plans de gestion de données, o le dépôt et la description d'un jeu de données dans Data INRAE, o la rédaction et la publication de data papers, Sites externes • Le site DORANUM (Données de la Recherche : Apprentissage NUMérique à la gestion et au partage) propose un dispositif de formation à distance intégrant de nombreuses ressources d’auto-formation déclinées sur différents supports (textes, infographies, vidéos) et sur 9 thématiques. o Parcours interactif sur la gestion des données de la recherche (2020) o • Le site DataCC. Accompagnement à la gestion des données de recherche en physique et en chimie : https://www.datacc.org/ o Data Stories : https://www.datacc.org/reseau-datacc/data-stories/ o • Le dossier "Open Access & Open Data" réalisé par l'Ecole des Ponts - ParisTech • • The Open Science Training Handbook : https://www.ouvrirlascience.fr/the-open-science-training-handbook/

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