INNOVACIONES EDUCATIVAS

sábado, 20 de abril de 2019

Explorando el Impacto de lo Artificial





Explorando el impacto de lo artificial.
Inteligencia en la enseñanza y el aprendizaje en
Educación más alta
Stefan A. D. Popenici1 * y Sharon Kerr2

Resumen

Este artículo explora los fenómenos de la aparición del uso de la inteligencia artificial.
En la enseñanza y el aprendizaje en la educación superior. Investiga las implicaciones educativas de Tecnologías emergentes sobre la forma en que los estudiantes aprenden y cómo las instituciones enseñan y evolucionan.
Se exploran tecnologías en la educación superior para predecir la  naturaleza futura de La educación superior en un mundo donde la inteligencia artificial es parte de la trama de nuestras universidades.
El futuro de la educación superior está intrínsecamente vinculado a los desarrollos en las nuevas Tecnologías y capacidades informáticas de las nuevas máquinas inteligentes. En este campo, avances en inteligencia artificial abiertos a nuevas posibilidades y desafíos para La enseñanza y el aprendizaje en la educación superior, con el potencial de fundamentalmente Cambiar la gobernanza y la arquitectura interna de las instituciones de educación superior. En la década de 1950, Alan Turing propuso una solución a la pregunta de cuándo un sistema
diseñado por un humano es "inteligente". Turing propuso el juego de imitación, una prueba que implica la capacidad de un oyente humano para hacer la distinción de una conversación con una máquina u otro humano; Si no se detecta esta distinción, podemos admitir que Tenemos un sistema inteligente, o inteligencia artificial (IA). Vale la pena recordar que el enfoque en las soluciones de IA se remonta a la década de 1950; en 1956 John McCarthy ofreció uno de las primeras y más influyentes definiciones: "El estudio [de la inteligencia artificial] es proceder sobre la base de la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otro.
Una característica de la inteligencia puede, en principio, describirse con tanta precisión que una máquina puede ser hecho para simularlo ”. (Russell y Norvig 2010).
© El autor (es). 2017 Acceso abierto Este artículo se distribuye bajo los términos de Creative Commons Attribution 4.0 International.
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investigación y práctica de Popenici y Kerr en aprendizaje mejorado por tecnología (2017) 12:22
Las universidades ya utilizan una forma incipiente de inteligencia artificial, la supercomputadora de IBM Watson. Esta solución proporciona asesoramiento estudiantil para la Universidad Deakin en Australia en cualquier Hora del día a lo largo de los 365 días del año (Deakin University 2014).
También es importante tener en cuenta que el "aprendizaje automático" es un campo prometedor de inteligencia. Mientras que algunas soluciones de inteligencia artificial siguen dependiendo de la programación, algunas tienen Una capacidad incorporada para aprender patrones y hacer predicciones. Un ejemplo es AlphaGo, un software desarrollado por DeepMind, la rama de AI de Google, que pudo derrotar El mejor jugador del mundo en Go, un juego de mesa muy complejo (Gibney 2017). Definimos “Aprendizaje automático” como un subcampo de inteligencia artificial que incluye software capaz de reconocer patrones, hacer predicciones y aplicar los patrones recién descubiertos a Situaciones que no fueron incluidas o cubiertas por su diseño inicial.
Las soluciones de inteligencia artificial se relacionan con tareas que pueden ser automatizado, pero aún no puede ser previsto como una solución para tareas más complejas de mayor aprendizaje.

El potencial real de la tecnología en la educación superior es, cuando se usa adecuadamente,
Extender las capacidades humanas y las posibilidades de enseñanza, aprendizaje e investigación.
El propósito de este documento es despertar las discusiones académicas sobre el campo en evolución de lo artificial.
Inteligencia en la educación superior. Esto se mantiene alineado con algunos de los más ambiciosos.
agendas de investigación en el campo, tales como la “Investigación Nacional de Inteligencia Artificial y Plan Estratégico de Desarrollo ”, publicado por el presidente de los Estados Unidos, Barack Obama, en octubre. 2016. El Informe afirma que “los muros entre los seres humanos y los sistemas de IA se están desarrollando lentamente.
comenzando a erosionarse, con los sistemas de inteligencia artificial que aumentan y mejoran las capacidades humanas.
Se necesita investigación fundamental para desarrollar métodos efectivos para la interacción humano-IA.
y colaboración ”(U.S. Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología 2016).
Como señalamos, avances significativos en aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Abrir nuevas posibilidades y desafíos para la educación superior, es importante observar.
que la educación es eminentemente un esfuerzo centrado en el ser humano, no una solución centrada en la tecnología.
A pesar de los rápidos avances en la inteligencia artificial, la idea de que solo podemos confiar en la tecnología es un camino peligroso, y es importante mantenerse enfocado en la idea de que los humanos debe identificar problemas, criticar, identificar riesgos y hacer preguntas importantes que puedan comenzar desde temas como la privacidad, las estructuras de poder y el control hasta el requisito de fomentar la creatividad y dejar una puerta abierta a la casualidad y los caminos inesperados en enseñando y aprendiendo. La exageración sobre la IA puede llevar a una panacea incuestionable que puede dejar a muchos que están en su camino hacia el aprendizaje superior bajo las ruedas de la realidad, tales como ese trágico evento del conductor conducido debajo de un camión por lo que se consideró como un software inigualable. Mantener el escepticismo académico sobre este tema es especialmente importante.
En educación, ya que este es un acto que puede reducirse a la entrega de información y recuerdo; Necesitamos mantener su objetivo de construir mentes educadas y responsables Ciudadanos apegados a los valores generales del humanismo.
Investigación y práctica de Popenici y Kerr en aprendizaje mejorado por tecnología (2017) 12:22
El papel de la tecnología en la educación superior es mejorar el pensamiento humano y aumentar el proceso educativo, no reducirlo a un conjunto de procedimientos para el contenido Entrega, control y valoración.
Enseñanza y aprendizaje y educación superior. También funciona como un análisis exploratorio de literatura y estudios recientes sobre cómo la IA puede cambiar no solo cómo aprenden los estudiantes en las universidades,
sino también en toda la arquitectura de la educación superior.
El auge de la inteligencia artificial y el aumento en la educación superior.
Evolucionó en los últimos 30 años. Mirando a través de la lente actual, es fácil olvidar Los debates que se han desatado en nuestras instituciones sobre la posibilidad de que los estudiantes usen lo que son Ahora se consideran tecnologías rudimentarias. En un estudio longitudinal de alojamientos.
para estudiantes con una discapacidad realizada entre 1993 y 2005 en los EE. UU., autores
investigación y práctica de Popenici y Kerr en aprendizaje mejorado por tecnología (2017) 12:22

Recordarnos cuán polémico fue el debate sobre el uso de las calculadoras y programas de revisión ortográfica para estudiantes con una discapacidad, sin embargo, el cuerpo estudiantil general (Lazarus et al. 2008). Tecnologías de asistencia, como texto a voz, voz a texto, zoom
capacidad, texto predictivo, correctores ortográficos y motores de búsqueda son solo algunos ejemplos de Tecnologías inicialmente diseñadas para ayudar a las personas con discapacidad. El uso de estos tecnológicos.
Las soluciones se ampliaron posteriormente, y ahora las encontramos como características genéricas en todos Ordenadores personales, dispositivos de mano o dispositivos portátiles. Estas tecnologias ahora aumentar las interacciones de aprendizaje de todos los estudiantes en todo el mundo, mejorando las posibilidades abiertas. Para la enseñanza y diseño de experiencias educativas.
Además, la inteligencia artificial (IA) ahora está mejorando las herramientas e instrumentos utilizados Día a día en ciudades y campus de todo el mundo. De los buscadores de internet, Características y aplicaciones de teléfonos inteligentes, para el transporte público y electrodomésticos.
Por ejemplo, el complejo conjunto de algoritmos y software que alimenta a Siri de iPhone es un Ejemplo típico de soluciones de inteligencia artificial que se convirtieron en parte de las experiencias cotidianas.
(Bostrom y Yudkowsky 2011; Luckin 2017). Incluso si el Siri de Apple está etiquetado como solución de inteligencia artificial de baja complejidad o simplemente una interfaz de computadora controlada por voz,
Es importante recordar que comenzó como un proyecto de inteligencia artificial financiado Por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) desde 2001. Este proyecto se convirtió un año más tarde en una empresa que fue adquirida por Apple, que
Integró la aplicación en su sistema operativo iPhone en 2007. Google está utilizando AI para sus motores de búsqueda y mapas, y todos los autos nuevos usan IA desde el motor hasta las pausas y navegación. La tecnología de auto conducción ya está avanzada, y algunas de las principales empresas esto una prioridad para el desarrollo, como Tesla, Volvo, Mercedes y Google
(Hillier et al. 2015) y los ensayos en vías públicas en Australia comenzaron en 2015.
Cabe destacar que una corporación minera ya está aprovechando el auto-manejo.
tecnologías, que ahora utilizan camiones automáticos para dos grandes explotaciones en Western
Australia (Diss 2015).
Las soluciones personalizadas también están más cerca de lo que imaginábamos: el "nuevo científico" presentado en A finales de 2015, la iniciativa de Talkspace y Watson de IBM para utilizar Inteligencia en psicoterapia (Rutkin 2015). Esto parece ser un paso importante. Cambiando el complejo esfuerzo de la educación con la IA. De hecho, Nick Bostrom, Director del Instituto de Futuro de la Humanidad en la Universidad de Oxford del Reino Unido, observado desde 2006
Que la inteligencia artificial es ahora una parte integral de nuestra vida cotidiana: “Una gran cantidad de vanguardia
La IA se ha filtrado en aplicaciones generales, a menudo sin ser llamada AI porque una vez algo se vuelve lo suficientemente útil y lo suficientemente común que ya no está etiquetado como AI "
(Bostrom 2006). Una vez más, muy pocas personas identifican a Siri como un ejemplo típico de inteligencia artificial y más como un asistente personal basado en algoritmos que forma parte de Experiencias de la vida cotidiana. Dado su creciente papel dentro del mundo digital infraestructura, esto también plantea la cuestión de cómo se conciben los algoritmos como nosotros Prepararnos para una gama de diferentes futuros posibles.
Los estudiantes se ubican ahora a la vanguardia de una amplia gama de posibilidades y desafíos Para el aprendizaje y la enseñanza en la educación superior.

Las interfaces y la inteligencia artificial están abriendo nuevas posibilidades para repensar el papel de el maestro, o hacer pasos hacia el reemplazo de maestros con maestros-robots,
“teacherbots” virtuales (Bayne 2015; Botrel et al. 2015). Proporcionar soluciones asequibles para utilizar dispositivos de interfaz de computadora cerebral (BCI) capaces de medir cuando un estudiante está completamente enfocado en el contenido y las tareas de aprendizaje (Chen et al. 2015; González et al. 2015) ya es posible, y las supercomputadoras, como la de Watson de IBM, pueden proporcionar una Presencia del profesor durante toda la duración de un curso. La posibilidad de comunicarse y comandar computadoras a través del pensamiento y aplicaciones más amplias de AI en La enseñanza y el aprendizaje representan la verdadera revolución tecnológica que dramáticamente Cambiar la estructura de la educación superior en todo el mundo. El auge de la IA hace que sea imposible ignorar un debate serio sobre su futuro papel de Enseñar y aprender en la educación superior y qué tipo de opciones tendrán las universidades.
Hacer respecto a este tema. El rápido ritmo de la innovación tecnológica y los asociados.
desplazamiento laboral, reconocido ampliamente por expertos en el campo (fuente), implica que la enseñanza en la educación superior requiere una reconsideración del papel de los docentes y pedagogías El uso actual de soluciones tecnológicas como la gestión del aprendizaje.
Los sistemas o las soluciones de TI para detectar plagio ya plantean la cuestión de quién establece la Agenda para la enseñanza y el aprendizaje: emprendimientos corporativos o instituciones de alto nivel.
¿educación? El auge de los tecnólogos y el casi monopolio de algunos gigantes tecnológicos también se producen.
con preguntas sobre la importancia de la privacidad y la posibilidad de un distópico
futuro. Estos temas merecen una atención especial ya que las universidades deberían incluir este conjunto de Riesgos al pensar en un futuro sostenible.
Además, muchos conjuntos de tareas que actualmente se encuentran en el centro de la práctica docente.
En educación superior será reemplazado por un software de inteligencia artificial basado en algoritmos complejos.
diseñados por programadores que pueden transmitir sus propios sesgos o agendas en operaciones. sistemas Una crítica y una indagación continuas en las soluciones propuestas siguen siendo fundamentales para garantizar que las universidades siguen siendo instituciones capaces de mantener la civilización, promover y
Desarrollar el conocimiento y la sabiduría.
En efecto, ahora es el momento de que las universidades reconsideren su función y pedagógica.


Palabra clave: Educación Superior, Inteligencia Artificial.




Resumen del Atlas ti



Resumen de Atlas ti

El Atlas ti es un programa diseñado para la sistematización  y análisis de información cualitativa en cualquier  formato (texto, imagen, sonido, video).El Atlas ti es uno de los programas para el análisis cualitativo mas versátil debido a su flexibilidad para el manejo de la información. El Atlas ti ha tenido un gran reporte en las ciencias sociales, así como en múltiples campos y disciplina que requieran el procesamiento y análisis de datos cualitativos.
La utilización de los métodos cualitativos para obtener información en el campo de las ciencias sociales no es reciente, pero ha experimentado un mayor auge en los últimos 25 años; sobre todo cuando se han podido ver los resultados de esta metodología al tratar de analizar la realidad social.            
La antropología  y la sociología son las disciplinas dentro del área de las ciencias sociales  que aplican con mayor rigor las técnicas cualitativas para el estudio de problemas de investigación en diversas áreas, los métodos cualitativos consideran dimensiones de la interacción social que difícilmente tratan otros métodos sin embargo, existen situaciones en las que se quiere saber lo que la gente piensa, sobre las vivencias, percepciones, sentimientos y emociones de las personas y   esto es lo que realmente hace la metodología cualitativa, cuando se habla de metodología cualitativa se trata de describir e interpretar algunos fenómenos humanos, a menudo en palabras propias de los individuos y poder acceder al conocimiento de la realidad y comprender el punto de vista del informante.
La investigación cualitativa es una categoría de diseño de investigación que extraen descripciones a partir de observaciones que adoptan una forma de entrevistas narraciones, nota de campo, grabaciones, videos, registro escrito de todo tipo, fotografías, películas y artefactos el investigador no descubre, sin que construye el conocimiento.
Es por esta razón que esta herramienta tecnológica posee múltiples funciones entre las que pueden destacar las siguientes; asegura la gestión de los documentos consultados en la investigación garantizando copias de seguridad, así como también sirve para la adecuada organización de los mismos, pudiendo incluso guardar una selección de fragmentos de textos mas resaltantes, etiquetándolos como citas que serán posteriormente identificadas a través de códigos.
Este Software facilita el análisis de forma sistemática de todo los datos e información recabada a lo largo del proceso investigativo, clasificando aquellos textos que serán analizados como fuentes, primarias, vinculados entre si como una unidad hermenéutica. Además, este programa permite poner por escrito todas aquellas reflexiones que emergen del proceso analítico, pudiendo relacionarlas dichas abstracciones. Otra función  de esta herramienta es la de establecer una representación de redes donde se relacionan todos los elementos de análisis la experiencia con el Atlas ti, es bastante satisfactoria y una excelente interacción  y Facebook, donde se percibió como el avance tecnológico ha venido cambiando vertiginosamente en todos los ámbitos sociales, no siendo la investigación una excepción; hoy en día se han diseñado herramientas informáticas para la recopilación, almacenamiento y tratamientos de los datos o información, uno de estos programas es conocido como atlas ti, el cual constituye  una herramienta de mucha utilidad para el almacenamiento, sistematización y análisis de la información (datos) en la investigación cualitativa, constituyèndose el análisis de datos en una fase vital para el proceso de investigación surge una herramienta informática para el complejo análisis de datos cualitativos a los fines de garantizar fiabilidad y valides de este tipo de investigación.     

viernes, 19 de abril de 2019

Esquema de Presentaciòn del Proyecto

Esquema de Presentaciòn del Proyecto de Innovaciones Educativas

1.- Datos de la universidad seleccionada
      Nombre:
      Direcciòn:
2.- Tìtulo del proyecto:
3.- Problema Priorizado:
4.- Justificaciòn del proyecto:
5.- Marco teòrico:
6.- Objetivo del proyecto:
6.1.Objetivos especìficos:
7.- Innovaciòn que se pretende desarrollar:
8.- Naturaleza del proyecto:
9.- Pertinencia, relevancia y contextualizaciòn del proyecto:
10.-Recursos disponibles:
11.- Indicadores de educaciòn:
12.- Actividades:
13.- Presupuesto:
14.- Profesores y alumnos participantes en el proyecto

martes, 9 de abril de 2019

Proyecto de Innovación Educativa

TITULO DEL PROYECTO

Juegos Didacticos Para la Enseñanza de la Lectura

PROBLEMA PRIORIZADO

Se ha detectado en el colegio que uno de los grandes problema es la falta de material didáctico  para la enseñanza y aprendizaje de la lectura por medio de las actividades lúdicas por lo que es necesario ofrecerles  a los niños y niñas un material atractivo, interesante, divertido y creativo. Por ser el juego tan importante para el desarrollo infantil, social, emocional, de pensamiento y de lenguaje, los juegos didácticos permiten ejercitar conocimientos de enseñanza en estas edades, para promover el  aprendizaje y la enseñanza de la lectura en niños de 3er grupo de preescolar.

JUSTIFICACION DEL PROYECTO

El juego es importante como estrategia para la enseñanza de la lectura y hay que aplicarla e incrementarla en todos los niveles del preescolar a través de los docentes y así conseguir que los niños se inicien en la lectura cuando lleguen a la escuela básica y que el impacto del cambio de adaptación no sea tan brusco o tan fuerte, para los niños, ya que esto le ocasiona un daño psicològico a el alumnado.

MARCO TÉORICO

Con esta perspectiva, se incorpora en el diseño curricular de educación inicial, los ejes curriculares con el fin de lograr que el niño tenga una formación fundamentada en el convivir, saber y hacer; inspirada para la vida, de una convivencia que le permita la participación activa y solidaria en la sociedad a la cual pertenece.

OBJETIVO DEL PROYECTO 

Objetivo General
Identificar los juegos didácticos que van a ser utilizados como estrategias

Objetivos Especificos

Proponer actividades lúdicas para la enseñanza de la lectura.

Ejecutar actividades lúdicas para la enseñanza y aprendizaje de la lectura. 

INNOVACION QUE SE PRETENDE DESARROLLAR 

El juego  en los niños y niñas sacan mayor partido al aprendizaje a travès del juego cuando tienen maestros con la formación y las herramientas necesarias, conocedoras de como el juego contribuye al aprendizaje.
La actividad lúdica ayuda al niño a introducirse en relaciones sociales, tales como compartir con otros niños, comprender los puntos de vistas de los demás, lo que redunda en la afirmación de su yo y de su autonomía y contribuye con su desarrollo integral.

NATURALEZA DEL PROYECTO

Al enseñar a los niños pequeños, ayúdate con algún juego y veras con mayor claridad las tendencias naturales en cada uno de ellos.
En el niño, el juego se involucra en todo su ser, es decir, sentimientos y pensamientos, su práctica le sirve para demostrar y desarrollar su personalidad.


 
 


 

Innovaciones Educativas, Procesos, Estrategias y Evaluaciòn

Innovaciones Educativas, Procesos, Estrategìas y Evaluaciòn

La Innovaciòn Educativa: es la incorporaciòn sistemàtica y planificada de pràcticas transformadoras, orientadas a mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje, dado que la sociedad cambia a un ritmo muy ràpido, los centros educativos deben innovar su forma de impartir enseñanza, en muchas ocasiones incluso sin esperar a las grandes reformas educativas; muchas veces son las evaluaciones de los procesos de enseñanza las que proporcionan datos y muestran las tensiones existentes entre las viejas pràcticas y las nuevas; la visibilización de estas tensiones serán las que llevan a los docentes a intentar resolverlas por medio de innovaciones a la hora de enseñar.
El concepto de Innovación suele asociarse de manera general con cambios y mejoras en el àmbito educativo, la innovación se puede entender de dos maneras: como la adopción e introducción en la escuela de algo que ya existe por fuera de ella o en el interior de la escuela, como producto o respuesta a la solución de un problema determinado o de una necesidad interna. La Innovación es la incorporación de algo nuevo dentro de una realidad existente dónden esta última resulta modificada. Innovar no es solo generar cambios en la práctica Docente, sino sobre todo cambiar los valores, las creencias y las ideas que fundamentan acción del profesorado y del alumnado.
La Investigación Educativa: tiene como finalidad, desarrollar un proceso sistematico dinámico, práctico y creativo. La investigación debe estar ligada a la acción cotidiana de los centros a sus contextos y propias realidades, es por ello fundamental formar a los profesionales de la educación para su capacitación en actividades de investigación, que les permitan reflexionar sobre su práctica educativa y actuar en consecuencia

martes, 26 de febrero de 2019

El ADN


¿Quién descubrió la estructura del ADN?

La molécula ahora conocido como ADN fue identificado por primera vez en la década de 1860 por un químico suizo llamado Johann Friedrich Miescher, que investigaba sobre las células blancas de la sangre. Se dio cuenta de que, cuando se añadía un ácido a una solución de las células, una sustancia se separaba de la solución. Al investigar esta sustancia observó que tenía propiedades inesperadas diferentes a las de las otras proteínas. Le dio el nombre de nuclein, ya que pensaba que había salido del núcleo de las células.
Sin saberlo, Johann había descubierto las bases moleculares la vida, el ADN. Sin embargo, su papel crucial en la determinación de la herencia genética no se demostró hasta 1943. Desde entonces, se dio una auténtica carrera científica por ver quien sería el primero en descubrir la estructura de la molécula de ADN.
En la década de 1950, Watson y Crick eran sólo dos de los muchos científicos que estaban inmersos en averiguar la estructura del ADN. Trabajaban con modelos tridimensionales para tratar de reconstruir la molécula de ADN. En base a sus investigaciones pensaban que la del ADN se trataba de una molécula helicoidal, una doble helice, pero les faltaba una prueba evidente para sustentar su idea.
Al mismo tiempo y a no muchos kilómetros de distancia Rosalind Franklin usaba una técnica relativamente nueva llamada cristalografía de rayos X para estudiar el ADN. Gracias a ella pudo tomar un patrón de difracción de rayos X de una muestra de ADN. Las fotografías mostraron la forma claramente helicoidal del ADN. Era la prueba que Watson y Crick necesitaban.
En la mañana de 28 de febrero de 1953, Watson y Crick determinaron que la estructura del ADN era un polímero de doble hélice, o una espiral de dos cadenas de ADN, que contienen cada uno una larga cadena de nucleótidos de monómero, enrolladas una alrededor de la otra. El 25 de abril, publicaron su descubrimiento en la revista Nature. El resto es Historia.
Aunque como todas las grandes historias, tiene su lado oscuro. Watson y Crick junto con Maurice Wilkins (el compañero de Franklin que mostró sus datos a Crick), ganaron el Premio Nobel de Medicina o Fisiología en el año 1962. Rosalind Franklin había muerto de cáncer en 1958, lo que junto con la prohibición de dar un Nobel a título póstumo ensombreció su participación en el hallazgo, en una de las mayores injusticias de la Ciencia.

El Granjero que creo un tractor


El Granjero que Creo un Tractor Robot

 Matthew Reimer es un granjero canadiense que usó software libre para programar un tractor que funciona de forma autónoma.
«En el tractor que tira del carro con granos no hay conductor. Está controlado por un piloto automático de software libre que puede operar autónomamente todo el día en el campo sin un conductor. No puedo adjudicarme crédito por cada bit de hardware y software usado pero yo lo he montado todo. Gracias a todos los que pusieron su tiempo y esfuerzos en Pixhawk, Mavproxy, Mavlink, DroneAPI, MissionPlanner, APM Rover, y toda la gran documentación que va con ello. ¡No podría haberlo hecho sin vosotros! Disculpas si he olvidado a algo o alguien».
Así agradecía Matt Reimer a la gran comunidad que hay detrás de los desarrollos de software libre al colgar su vídeo en YouTube. Este granjero, que vive en Killarney, Canadá, puede llamar a su tractor para que acuda a su encuentro a través de la pantalla de su ordenador.
El vehículo avanza, gira y se mueve sin un conductor, gracias al código abierto con el que Reimer ha programado a la máquina para que recoja el grano en esta cosecha. El granjero asegura que no tenía ningún conocimiento de programación hasta que se puso manos a la obra.
«Yo no entendía nada sobre programar, pero tomé un curso gratis online del MIT (Massachusetts Institute of Technology) sobre programación básica», cuenta Reimer por teléfono a el diario.es. El curso era sobre Python. Según él, en tan sólo tres meses ya se sintió capaz de acometer un código para programar drones. «En mayo comencé a instalar el hardware en el tractor y a programar la aplicación en el ordenador. Para julio, ya estaba listo para empezar a cosechar, así que de principio a fin, han sido siete meses», comentó el granjero.
Pero Reimer no escribió el software que permite al tractor funcionar de forma autónoma, sino que transformó un código de software libre para drones que sacó de internet. Con varios retoques al software y un poco de dinero que recibió de su madre para comprar el hardware, el agricultor logró crear su propio tractor sin conductor.
Los aviones teledirigidos de su infancia
Aunque este programador novel no ha creado el primer tractor sin conductor, sí ha sido un pionero adaptando el software libre a la agricultura. «La maquinaria para cosechar sin conductor ya existe, el problema es que es muy cara y no la puedo dirigir desde mi ordenador o smartphone», aseguró Reimer, que se decidió a programar después de recordar los aviones teledirigidos de su infancia.
Una captura de pantalla de la aplicación que creó Matt Reimer para controlar su tractor.
Una captura de pantalla de la aplicación que creó Matt Reimer para controlar su tractor.
«Pensé en cómo aplicar esa tecnología a mi tractor y encontré el software Pixhawk, que es el que estoy usando», dijo. Reimer no tuvo problemas en adaptarlo a su máquina y según él, se puede encontrar el mismo programa para aviones, helicópteros e incluso submarinos. «Sólo le cambié algunas cosas, como el control del volante y el giro hacia cada lado, pero fueron cosas muy pequeñas que agregué para adaptarlo a mi terreno», matizó el granjero.
Con los 5.000 dólares que se está ahorrando en contratar un conductor durante esta cosecha, Reimer cree que probablemente invertirá este dinero en hacer más maquinaria de su granja autónoma. El granjero asegura, en cualquier caso, que no está dejando a nadie sin trabajo.
Aprender a programar va a ser importantísimo en el futuro y creo firmemente que los niños deberían aprender al menos lo básico en la escuela. Será como aprender a leer y escribir, fundamental», afirmó Reimer, que después de su experiencia apoya y contribuye a la comunidad del software libre.
El granjero y ahora también programador ha subido a internet el software que usó, con las modificaciones, por si alguien decide hacer lo mismo con su tractor o maquinaria similar. «Lo mejor de todo es que lo único que está fallando en el tractor esta cosecha, es la propia maquinaria, a la que se le sale el aceite», dijo Reimer.