El concepto de sentipensantefue desarrollado por el sociólogo colombiano Orlando Fals Borda, quien lo define como la capacidad de integrar pensamiento y emoción, combinando razón y sentimientos. Este enfoque busca superar la dicotomía entre lo racional y lo emocional, promoviendo una educación que valore tanto el conocimiento intelectual como la experiencia vivencial y afectiva.
Sentipensamiento en Contexto
El término sentipensar implica un proceso educativo que reconoce la importancia de las emociones en el aprendizaje. Para Fals Borda, los individuos deben actuar con el corazón y la mente, lo que se traduce en una educación que promueva la empatía, la solidaridad y el respeto por la diversidad. Esta visión contrasta con los modelos educativos reduccionistas que fomentan la competencia y la homogeneidad, proponiendo en su lugar un enfoque más inclusivo y humanista.
El sentipensar en la Era Digital
En la era digital, el concepto de sentipensante adquiere una relevancia especial debido a los cambios sociales y tecnológicos que han transformado nuestras formas de interacción y conocimiento. La digitalización ha facilitado una mayor interconexión entre individuos y comunidades, ampliando el acceso a información diversa. No obstante, también ha generado desafíos como la deshumanización y el incremento de las desigualdades sociales.
La educación sentipensante busca integrar estos elementos promoviendo un uso crítico y consciente de las tecnologías digitales. Esto implica no solo adquirir competencias técnicas, sino también desarrollar una sensibilidad hacia las implicaciones éticas y sociales de su uso. Así, se propone un enfoque pedagógico que combine la formación técnica con un sólido componente humanístico, fomentando ciudadanos críticos y comprometidos con su entorno.
Conclusión
El sentipensamiento ofrece una respuesta educativa a los desafíos contemporáneos, particularmente en un mundo cada vez más influenciado por las tecnologías digitales. Al integrar la emoción con la razón, este enfoque busca formar individuos capaces de enfrentar las complejidades del presente con una mirada crítica y humanitaria.
Bibliografía
Baquiro, J. C. A. Sentipensar desde el Sur: Comunicación (es) y Educación (es) para la emancipación. Barreto, M. B. (s/f). EDUCACIÓN SENTIPENSANTE HACIA UNA NUEVA HUMANIDAD. Redipe.org. Recuperado el 25 de octubre de 2024, de https://editorial.redipe.org/index.php/1/catalog/download/59/102/1227?inline=1 Espinosa, D. (2019). Una educación sentipensante: hacia una escuela diferente. Fals-Borda, O. (2009). Una Sociología sentipesante para América. Latina. Antología. Siglo del Hombre Editores: Bogotá, Colombia.
La inteligencia artificial (IA) es una parte de la informática que busca crear sistemas y tecnologías que puedan hacer tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. Estas tareas incluyen aprender, pensar, tomar decisiones, reconocer patrones y resolver problemas. La IA usa programas y modelos matemáticos que ayudan a las máquinas a manejar grandes cantidades de datos, encontrar patrones y mejorar su rendimiento con el tiempo gracias al aprendizaje automático.
Hay diferentes tipos de IA. La IA «estrecha» o «débil» está diseñada para realizar tareas específicas, como reconocer la voz o clasificar imágenes. Por otro lado, la IA «general» o «fuerte» sería capaz, en teoría, de hacer cualquier tarea mental que un ser humano pueda hacer. Hoy en día, la IA se usa en muchos campos, como la medicina, la educación, la industria y el entretenimiento, ayudando a avanzar en la tecnología y transformando tanto el trabajo como nuestra vida diaria.
Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático (o machine learning) es una parte de la inteligencia artificial que se enfoca en crear programas y modelos que permiten a las máquinas aprender y mejorar por sí solas a partir de la experiencia y los datos, sin que necesiten ser programadas para cada tarea. Con el aprendizaje automático, los sistemas pueden analizar grandes cantidades de información, encontrar patrones, hacer predicciones y tomar decisiones basadas en esos datos.
Hay diferentes formas de aprendizaje automático. Por ejemplo, en el aprendizaje supervisado, los programas aprenden a partir de datos que ya tienen una etiqueta o categoría, lo que les ayuda a hacer predicciones. En el aprendizaje no supervisado, los sistemas buscan patrones o estructuras en datos que no tienen etiquetas. Y en el aprendizaje por refuerzo, los sistemas aprenden interactuando con su entorno, recibiendo premios o castigos según sus acciones. Este tipo de aprendizaje es clave para cosas como predecir comportamientos, personalizar experiencias en internet, reconocer imágenes, y muchas otras innovaciones tecnológicas que usamos hoy en día.
Visión Artificial
La visión artificial (o visión por computadora) es una parte de la inteligencia artificial que permite a las máquinas y sistemas entender lo que aparece en imágenes, videos y otros datos visuales. Utiliza técnicas avanzadas para procesar imágenes, aprender de ellas y usar redes neuronales, de modo que las máquinas puedan «ver» y entender lo que tienen delante, imitando la visión humana. El objetivo principal de la visión artificial es ayudar a las máquinas a reconocer objetos, personas, escenas y actividades para tomar decisiones o realizar acciones basadas en lo que ven.
Esta tecnología se usa en muchos campos. Por ejemplo, en los autos autónomos, que necesitan «ver» su entorno para moverse de forma segura; en medicina, para analizar imágenes y ayudar en diagnósticos; en seguridad, con sistemas de reconocimiento facial o detección de situaciones extrañas; y en la industria, para revisar productos o controlar procesos de producción. La visión artificial es clave para desarrollar sistemas más inteligentes que puedan interactuar con su entorno de manera precisa y eficiente.
Procesamiento del Lenguaje (PLN)
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una parte de la inteligencia artificial que se enfoca en la comunicación entre las computadoras y los idiomas que usamos los humanos. Su objetivo es enseñar a las máquinas a entender, interpretar y crear lenguaje de forma similar a como lo hacemos las personas. Con el PLN, las computadoras pueden analizar textos o voz para realizar tareas como traducción automática, análisis de sentimientos, generación de texto, reconocimiento de voz y clasificación de documentos, entre otras.
El PLN usa técnicas como el análisis sintáctico, que ayuda a entender la estructura gramatical de las oraciones; el análisis semántico, que se centra en comprender el significado de las palabras y frases en su contexto; y el aprendizaje automático, que le permite mejorar al manejar grandes cantidades de datos textuales. Esta tecnología es fundamental para herramientas como los asistentes virtuales, los motores de búsqueda, los chatbots y el análisis automático de opiniones o resúmenes, haciendo que la interacción entre humanos y máquinas sea más natural y eficaz.
El futuro de la Inteligencia Artificial
El futuro de la inteligencia artificial (IA) parece que traerá grandes cambios en muchos aspectos de la sociedad, afectando varios campos importantes. A continuación, se detallan algunas áreas clave:
Salud
Diagnóstico y tratamiento: La IA ayudará a mejorar la precisión en los diagnósticos médicos. Al analizar imágenes y datos genéticos, podrá detectar enfermedades más temprano. Además, permitirá tratamientos más personalizados, basados en la información genética y médica de cada persona.
Asistentes médicos virtuales: Los chatbots y asistentes con IA podrán ayudar a los pacientes a monitorear su salud y a obtener información rápida sobre sus síntomas o medicamentos.
Medicina robótica: Se espera que los robots controlados por IA hagan las cirugías menos invasivas y más precisas, mejorando los resultados en los procedimientos médicos.
Educación
Aprendizaje personalizado: La IA podrá adaptar las lecciones a las necesidades de cada estudiante, ajustándose a su ritmo y estilo de aprendizaje. Las plataformas educativas con IA ofrecerán materiales y asistencia personalizada.
Evaluación automática: La IA permitirá calificar exámenes y trabajos de manera más justa, eliminando el sesgo humano y haciendo que el proceso de evaluación y retroalimentación sea más rápido y eficiente.
Asistentes de aprendizaje: Los tutores virtuales con IA estarán disponibles para apoyar a los estudiantes, ayudándoles a resolver dudas y entender mejor temas difíciles.
Transporte
Vehículos autónomos: La IA será fundamental para crear autos, drones y camiones que se manejen solos. Esto podría cambiar el transporte público y privado, reduciendo accidentes y mejorando el tráfico.
Logística inteligente: Las redes de transporte, como aeropuertos y empresas de envíos, serán más eficientes gracias a la IA, que optimizará las rutas, los tiempos de entrega y los costos.
Gestión del tráfico: Las ciudades inteligentes usarán la IA para monitorear y controlar el tráfico, lo que ayudará a reducir los embotellamientos y mejorará la movilidad en las ciudades.
Industria y Manufactura
Automatización avanzada: Los robots inteligentes y las máquinas controladas por IA harán que las fábricas sean más eficientes, reduciendo errores humanos y aumentando la producción. También se espera que la Industria 4.0 se expanda, donde la IA supervisará y ajustará automáticamente los procesos de fabricación.
Mantenimiento predictivo: La IA ayudará a detectar problemas en equipos antes de que ocurran, lo que reducirá el tiempo que están fuera de servicio y los costos de reparación.
Diseño y prototipado: Las herramientas de IA facilitarán la innovación en las empresas, mejorando el diseño de productos a través de simulaciones y análisis de datos en tiempo real.
Agricultura
Agricultura de precisión: Gracias a sensores y drones con IA, los agricultores podrán monitorear sus cultivos en tiempo real, lo que les ayudará a usar mejor el agua, los pesticidas y los fertilizantes, y así aumentar la producción de las cosechas.
Monitoreo de suelo y clima: La IA permitirá predecir las condiciones del clima y del suelo, lo que ayudará a los agricultores a tomar decisiones más acertadas sobre cuándo sembrar, regar y cosechar.
Robots agrícolas: Se espera que los robots inteligentes realicen tareas en el campo, como recoger frutas y verduras, sembrar y quitar malezas.
Seguridad y Defensa
Seguridad cibernética: La IA será fundamental para detectar y prevenir amenazas en el mundo digital. Los sistemas automáticos podrán identificar y detener ataques antes de que causen daño.
Drones autónomos: Los drones con IA se usarán para misiones de vigilancia y seguridad, monitoreando fronteras, detectando peligros y ayudando en situaciones de emergencia.
Soldados robóticos: La IA podría permitir la creación de soldados autónomos y armas inteligentes, lo que plantea importantes preguntas éticas sobre el uso de la fuerza por parte de máquinas.
Finanzas
Finanzas personalizadas: Los asesores financieros con IA ayudarán a las personas a gestionar mejor sus inversiones y ahorros, tomando decisiones basadas en su perfil de riesgo.
Detección de fraudes: Los algoritmos de IA serán esenciales para identificar fraudes financieros y monitorear transacciones en tiempo real.
Trading automatizado: La IA se utilizará más para realizar transacciones bursátiles automáticamente, lo que permitirá operaciones más rápidas y precisas, aunque esto también podría aumentar la inestabilidad en los mercados.
Entretenimiento
Contenido generado por IA: En el futuro, las plataformas de entretenimiento podrán usar IA para crear películas, música y videojuegos que se adapten a los gustos de cada usuario.
Recomendaciones de contenido: Los sistemas de recomendación serán más precisos, ofreciendo sugerencias de contenido personalizadas según los hábitos de visualización y preferencias de cada persona.
Interacción en tiempo real: Los videojuegos y mundos virtuales serán más inmersivos, con personajes impulsados por IA que podrán adaptarse e interactuar de manera única con los jugadores.
Trabajo y Empleo
Transformación laboral: La IA automatizará muchas tareas repetitivas, lo que podría reducir algunos empleos manuales o de oficina. Sin embargo, también creará nuevos trabajos en áreas como el desarrollo de IA, la ética tecnológica y la gestión de sistemas automatizados.
Colaboración humano-máquina: El trabajo cambiará con la colaboración entre personas y sistemas de IA. Las máquinas se encargarán de tareas aburridas, mientras que los humanos se enfocarán en actividades más creativas y estratégicas.
Vida cotidiana
Hogares inteligentes: La IA se integrará en nuestras casas mediante asistentes virtuales más avanzados que podrán gestionar electrodomésticos, la seguridad y el entretenimiento, anticipándose a nuestras necesidades y preferencias.
Bienestar personal: Aplicaciones de IA ayudarán a las personas a mejorar su salud mental y bienestar emocional, ofreciendo asesoramiento y monitoreo de manera continua y personalizada.
El avance de la IA tendrá un gran impacto en casi todos los aspectos de la sociedad, cambiando las industrias y transformando la manera en que vivimos y trabajamos.
Preocupaciones y consideraciones éticas sobre la IA
A medida que la inteligencia artificial (IA) avanza y se integra en diferentes aspectos de nuestra vida diaria, surgen preocupaciones sobre sus posibles efectos negativos. A continuación, se presentan algunas de las principales preocupaciones y consideraciones éticas sobre la IA:
Aquí tienes una versión más accesible de esos puntos sobre ética y sesgo:
Ética y sesgo
Sesgo algorítmico: Los modelos de IA pueden repetir o agravar prejuicios que ya existen en los datos con los que se entrenan. Esto puede resultar en decisiones injustas en áreas como la contratación, la justicia penal y la concesión de préstamos.
Transparencia: Es importante que los algoritmos sean claros y comprensibles. Los usuarios deben poder entender cómo se toman las decisiones y tener la capacidad de cuestionarlas.
Privacidad y seguridad
Protección de datos: La IA suele requerir la recopilación y análisis de grandes cantidades de información personal. Es crucial implementar medidas sólidas para proteger la privacidad de las personas y asegurarse de que los datos se manejen de forma ética.
Ciberseguridad: Los sistemas de IA pueden ser atacados por ciberdelincuentes que intenten manipular su funcionamiento, lo que podría comprometer la seguridad de los datos y de las operaciones.
Desempleo y transformación laboral
Impacto en el empleo: La automatización que trae la IA podría resultar en la pérdida de empleos en algunos sectores. Por eso, es fundamental crear programas de capacitación y educación que preparen a los trabajadores para las nuevas oportunidades laborales que surgirán.
Desigualdad económica: Hay un riesgo de que los beneficios de la IA se queden en manos de unos pocos, lo que podría incrementar la desigualdad económica y social.
Responsabilidad y rendición de cuentas
Responsabilidad legal: Cuando un sistema de IA comete un error o causa daño, surge la pregunta de quién es responsable. Es esencial establecer marcos legales claros que definan la responsabilidad de las acciones de la IA.
Supervisión humana: Mantener un nivel adecuado de supervisión humana es crucial para asegurar que las decisiones críticas no sean completamente delegadas a sistemas automatizados.
Uso militar y de vigilancia
Armamento autónomo: La creación de sistemas de IA para fines militares plantea serias preocupaciones éticas, especialmente en lo que respecta al uso de fuerza letal autónoma. Además, existe el riesgo de que estos sistemas contribuyan a la escalada de conflictos.
Vigilancia masiva: La IA puede facilitar la implementación de sistemas de vigilancia masiva, lo que compromete la privacidad y los derechos humanos de los individuos.
Desinformación y manipulación
Generación de contenido engañoso: La IA puede ser empleada para crear información falsa, videos manipulados o noticias engañosas, lo que puede erosionar la confianza pública en los medios de comunicación y en las instituciones.
Manipulación de la opinión pública: Los sistemas de IA pueden ser utilizados para influir en las opiniones y comportamientos de las personas a través de publicidad dirigida y la propagación de desinformación.
Desarrollo sostenible
Impacto ambiental: El entrenamiento de modelos de IA consume grandes cantidades de energía, lo que puede tener un efecto negativo en el medio ambiente. Es fundamental investigar y desarrollar prácticas sostenibles en el diseño y la implementación de sistemas de IA para mitigar su huella ecológica.
Futuro de la humanidad
IA superinteligente: La posibilidad de desarrollar una IA que supere la inteligencia humana genera preocupaciones sobre riesgos existenciales. Es crucial establecer protocolos y marcos de seguridad para regular el desarrollo de tecnologías de IA avanzadas, garantizando que su evolución se realice de manera segura y ética.
Para enfrentar estos desafíos, es esencial que gobiernos, empresas, investigadores y la sociedad civil trabajen juntos. Solo a través de un esfuerzo conjunto podemos asegurar que el desarrollo y la implementación de la inteligencia artificial sean responsables, éticos y beneficiosos para todos
El poema «SÉ TODOS LOS CUENTOS» de León Felipe nos invita a reflexionar sobre el impacto de las narrativas que hemos escuchado a lo largo de nuestra vida. Estas historias nos han formado, tanto a nivel personal como colectivo, pero también han moldeado nuestra percepción del mundo, de la educación, la política, la cultura, y hoy, inevitablemente, la tecnología. En este ensayo exploraremos cómo estos ámbitos están interconectados y la forma en que el poema nos empuja a cuestionarlos y reimaginarlos.
Educación: Más allá de los cuentos
El poema de León Felipe critica la educación tradicional, esa que muchas veces se basa en memorizar «cuentos» preestablecidos, sin permitir el desarrollo del pensamiento crítico. Este tipo de educación enseña a los estudiantes a aceptar verdades sin cuestionarlas, moldeando mentes obedientes en lugar de curiosas. En este sentido, el poeta nos llama a despertar, a mirar más allá de las lecciones repetidas y a no conformarnos con lo que nos dicen.
La máquina de la Escuela – Tonucci
El pensamiento crítico, en cambio, nos invita a no aceptar ciegamente los relatos que se nos presentan. Si en lugar de memorizar, comenzamos a cuestionar y analizar la información, estaremos más preparados para enfrentar los desafíos de la vida real. Hoy, más que nunca, necesitamos una educación que no sea un simple cuento, sino una herramienta para navegar el mundo con criterio.
Política: La manipulación de los relatos
La política es otro terreno donde los cuentos juegan un papel crucial. A menudo, los líderes políticos utilizan narrativas para controlar y manipular a la población, creando ilusiones de bienestar o miedo según sus intereses. El poema nos habla de cómo esos relatos pueden silenciar nuestras angustias, haciendo que aceptemos situaciones injustas o problemáticas sin darnos cuenta.
Caricatura de Pawel Kuczynski
León Felipe nos invita a despertar y a cuestionar las «verdades» que nos cuentan desde las esferas de poder. Los ciudadanos deben ser críticos con las historias oficiales y no dejarse llevar por las versiones simplificadas o manipuladas de la realidad. Solo cuando abrimos los ojos a lo que hay detrás de esos cuentos, podemos exigir cambios reales y justos en nuestras sociedades.
Cultura: Los cuentos que forjan nuestra identidad
La cultura es un medio poderoso para transmitir valores, creencias y miedos. Desde niños, somos educados en narrativas culturales que nos dicen cómo debemos comportarnos y qué debemos creer. Estos relatos conforman nuestra identidad y la memoria colectiva de nuestra sociedad.
Sin embargo, como menciona el poema, también pueden limitarnos si no los cuestionamos. Ser conscientes de los cuentos que nos cuentan es esencial para no convertirnos en prisioneros de nuestras propias narrativas culturales. La cultura debe evolucionar y no quedarse estancada en viejos relatos que perpetúan desigualdades o temores irracionales.
Tecnología: Los nuevos cuentos digitales
En la era digital, la tecnología ha añadido una nueva capa a esta reflexión. Hoy, vivimos rodeados de cuentos digitales: noticias, redes sociales, algoritmos y «realidades virtuales» que influyen en cómo percibimos el mundo. Las plataformas tecnológicas tienen un poder inmenso para moldear nuestra visión de la realidad, y muchas veces, lo hacen a través de narrativas diseñadas para captar nuestra atención y dirigirnos hacia ciertos comportamientos o creencias.
Caricatura de Pawel Kuczynski.
El pensamiento crítico que nos sugiere León Felipe es más necesario que nunca en este contexto tecnológico. Debemos ser conscientes de cómo los algoritmos deciden qué información nos llega y cómo las redes sociales pueden convertirse en una burbuja que refuerza nuestros prejuicios. La tecnología puede ser una herramienta para la liberación y el acceso a la información, pero también puede ser una prisión si no la utilizamos de manera consciente.
Conclusión: Un despertar necesario
León Felipe nos deja una lección clara: todos conocemos los cuentos, pero no debemos conformarnos con ellos. Es crucial cuestionar las historias que nos cuentan, ya sea en la educación, la política, la cultura o la tecnología. Solo así podremos construir un mundo más justo, libre y consciente, donde no seamos marionetas de narrativas impuestas, sino autores de nuestro propio destino.
El pensamiento crítico y el despertar social son claves en esta transformación, y la tecnología, bien utilizada, puede ser un aliado en este proceso. Pero todo empieza por dejar de ser prisioneros de los cuentos y atrevernos a escribir nuevas historias, basadas en la verdad, la justicia y la curiosidad.
En el mundo educativo actual, la integración de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) es esencial para el desarrollo de competencias tanto en docentes como en estudiantes. Sin embargo, existen barreras invisibles que frenan este progreso. En esta entrada, exploraremos «Los Secretos Ocultos que Frenan el Desarrollo TIC en los Docentes: ¿Estás Listo para Descubrirlos?». Presento el artículo de mi autoría publicado en la Revista Logos, Ciencia & Tecnología donde intento desentrañar los misterios detrás de los sesgos cognitivos que limitan la adopción efectiva de las TIC en la educación. Se identifica cómo estos sesgos influyen en la mentalidad de los docentes y qué estrategias podemos implementar para superarlos. Este artículo no solo revela los desafíos, sino también las oportunidades para transformar la educación a través de una mentalidad abierta y receptiva a la innovación tecnológica. Este análisis pretende comprender mejor las dinámicas internas que afectan el desarrollo profesional de los docentes en el ámbito de las TIC.
Título: Los sesgos cognitivos limitantes del desarrollo de las competencias TIC en los docentes.
Resumen:
Este artículo aborda la problemática de los sesgos cognitivos que limitan el desarrollo de las competencias en Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en los docentes colombianos. La implementación de políticas de innovación educativa apoyadas por las TIC es crucial para proporcionar una educación de calidad. Sin embargo, algunos docentes perciben la tecnología como una amenaza, lo que desencadena estrés tecnológico y afecta negativamente su desempeño.
Aspectos clave abordados:|
Competencias TIC: Se describen las competencias tecnológicas, comunicativas, pedagógicas, de gestión e investigativas que los docentes deben desarrollar para integrar eficazmente las TIC en su labor educativa.
Sesgos Cognitivos: Se identifican y analizan diversos sesgos cognitivos, como la inferencia arbitraria, la generalización excesiva, el pensamiento dicotómico, entre otros, que influyen en la percepción negativa de las TIC.
Tecnoestrés y Tecnoansiedad: Se exploran los conceptos de tecnoestrés y tecnoansiedad, destacando cómo estos fenómenos afectan a los docentes y su disposición para utilizar las TIC.
Restructuración Cognitiva: Se propone la restructuración cognitiva como un mecanismo para enfrentar los sesgos cognitivos, mediante la identificación y sustitución de pensamientos irracionales por otros más lógicos y positivos.
Conclusión:
El artículo concluye que los sesgos cognitivos son un obstáculo significativo para el desarrollo de competencias TIC en los docentes. Se sugiere la intervención de profesionales especializados en terapias cognitivo-conductuales para ayudar a los docentes a superar estos sesgos y mejorar su actitud hacia el uso de las TIC, lo que contribuiría a una implementación más efectiva de las políticas de innovación educativa.
A continuación presentamos el artículo científico de los académicos Fernando Andrés García, Asdrúbal Atencia y Octavio Garay exploran cómo los contenidos audiovisuales de YouTube reflejan la desacralización de la escuela. A través de un análisis crítico, se destaca cómo la escuela, originalmente estructurada bajo una matriz eclesiástica, ha evolucionado y enfrentado una crisis profunda en la era posmoderna.
Este artículo es un capítulo del Libro Gestión del Conocimiento – Perspectiva Multidisciplinar, Volumen 23. Editorial: Fondo Editorial Universitario de la Universidad Nacional Experimental Sur del Lago Jesús María Semprúm – Santa Bárbara del Zulia – Estado Zulia – Venezuela.
Origen eclesiástico: La escuela se construyó sobre una base religiosa, con estructuras y prácticas que reflejaban la influencia de la Iglesia.
Secularización: Con la llegada del Estado moderno, la escuela tuvo que adaptarse a nuevas exigencias, perdiendo su carácter sagrado.
Crisis posmoderna: La posmodernidad trajo consigo una crisis que profundizó la desacralización de la escuela, afectando sus prácticas y estructura.
YouTube como herramienta: Los videos en YouTube se presentan como una fuente valiosa de evidencia empírica para investigar y comprender esta crisis.
Este artículo ofrece una visión detallada de cómo la escuela ha cambiado y cómo los medios digitales, especialmente YouTube, pueden ser utilizados para estudiar estos cambios.
Fernando Andrés García Atencia 