Seminario IEDIS-BIFI sobre análisis de datos de Inteligencia Colectiva a partir de la experiencia de la plataforma Collective Learning

PRESENTACIÓN

El constructo de inteligencia colectiva ofrece un marco conceptual y empírico en el que abordar investigaciones sobre la solución colectiva de problemas de distinta naturaleza. Las posibilidades de colaboración que Internet ofrece incrementa notablemente el número de personas que pueden estar implicados en los procesos de análisis y búsqueda de solución a distintos problemas pero ello, conlleva también algunas dificultades adicionales. En un intento de mejorar estos procesos, investigadores del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos de la Universidad de Zaragoza y la empresa Kampal han desarrollado una herramienta de Inteligencia Colectiva, Colective Learning , que ofrece un marco ideal para que investigadores de distintos campos puedan analizar los procesos de interacción que ocurren en la misma y la calidad de las respuestas que se generan. No obstante, son muchos los interrogantes y los retos de investigación que se generan.

Para tratar todas las cuestiones de este prometedor entorno, investigadores del Instituto Universitario de Investigación en Empleo, Sociedad Digital y Sostenibilidad (IEDIS) y del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) analizarán algunos de los retos de investigación generados desde un enfoque interdisciplinar. El encuentro será el 13 de marzo de 2023 de 9:30 a 12:30 en la Facultad de Educación, Seminario 6, 3ª planta.

PROGRAMA

• Presentación del seminario:

Santos Orejudo Hernández. Profesor Titular del área de Psicología Evolutiva y de la Educación. Investigador Principal del Proyecto 2022/2012: Aplicación de herramientas de inteligencia colectiva para la prevención de la vulnerabilidad de los adolescentes en las redes sociales: ciberacoso, abuso y otras conductas de riesgo - LMP46_21 Instituto Universitario de Investigación en Empleo, Sociedad Digital y Sostenibilidad (IEDIS)

• Presentación de la herramienta Collective Learning:

Alfonso Tarancón Lafita. Catedrático del Área de Física Teórica, Departamento de Física Teórica Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI)

• Experiencias de análisis de datos de Inteligencia Colectiva en Educación:

 Raquel Lozano Blasco, Pablo Bautista Alcaine y Santos Orejudo. Investigadores del Proyecto Aplicación de herramientas de inteligencia colectiva para la prevención de la       vulnerabilidad de los adolescentes en las redes sociales: ciberacoso, abuso y otras conductas de riesgo - LMP46_21 Grupo de Investigación Educaviva. Eduación y Procesos Psicológicos Instituto Universitario de Investigación en Empleo, Sociedad Digital y Sostenibilidad (IEDIS)

• Propuestas de análisis de Inteligencia Collectiva en Economía:

José Alberto Molina. Instituto Universitario de Investigación en Empleo, Sociedad Digital y Sostenibilidad (IEDIS)

• Debate y propuestas:

Modera: Carmen María Elboj Saso. Catedrática de Sociología Investigadora del Proyecto Aplicación de herramientas de inteligencia colectiva para la prevención de la vulnerabilidad de los adolescentes en las redes sociales: ciberacoso, abuso y otras conductas de riesgo - LMP46_21 Instituto Universitario de Investigación en Empleo, Sociedad Digital y Sostenibilidad (IEDIS)

• Adjunto 1 (docx)

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