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Lección 2 - Algoritmos simples con canicas

Aprender sobre Computar con Canicas

En la lección 2 de aprendizaje de computación mecánica con canicas, estaremos aprendiendo sobre algoritmo simples con canicas. Los algoritmos son secuencias de instrucciones o pasos que se siguen para resolver un problema específico. En este caso, utilizaremos canicas como una herramienta física para representar y simular algoritmos.

Aquí hay algunos ejemplos de algoritmos simples que podríamos implementar utilizando canicas:

  1. Sumar dos números: Para sumar dos números usando canicas, podríamos tener dos colores de canicas diferentes para representar cada número. Por ejemplo, si queremos sumar 3 y 4, podríamos tener 3 canicas de color azul y 4 canicas de color rojo. Luego, podríamos colocar todas las canicas en un solo grupo para obtener el resultado de la suma, que en este caso sería 7.

  2. Multiplicar dos números: Para multiplicar dos números utilizando canicas, podríamos utilizar un enfoque similar al de la suma. Podríamos tener canicas de diferentes colores para representar cada número y luego agrupar las canicas en grupos según el valor de cada número. Por ejemplo, si queremos multiplicar 2 y 3, podríamos tener 2 grupos de canicas, cada uno formado por 3 canicas del mismo color. Luego, al contar el total de canicas en todos los grupos, obtendríamos el resultado de la multiplicación, en este caso sería 6.

  3. Encontrar el número máximo en una lista: Para encontrar el número máximo en una lista utilizando canicas, podríamos tener canicas de diferentes colores para representar cada número en la lista. Luego, podríamos comparar el valor de cada canica y retener solo las canicas que tienen el valor máximo. Finalmente, contar el número de canicas retenidas nos dará el número máximo de la lista.

  4. Ordenar una lista de números: Para ordenar una lista de números utilizando canicas, podríamos utilizar un algoritmo de ordenación, como el algoritmo de burbuja. Podríamos tener canicas de diferentes colores para representar cada número en la lista y comparar las posiciones de las canicas adyacentes para intercambiarlas si están en el orden incorrecto. Repetiríamos este proceso hasta que todos los números estén en el orden correcto.

Estos son solo algunos ejemplos de algoritmos simples que se pueden implementar utilizando canicas. La idea principal es utilizar las canicas como una herramienta tangible para representar y simular los pasos de un algoritmo y resolver problemas utilizando métodos de computación mecánica.

Sobre el sistema de validez de un contenido en MetsuOS

Empezando a incorporar los niveles de validación de un contenido (también llamada sabiduría o niveles de conocimiento) ⚫🔴 🟡 🟢 🔵⚪ ¿Qué són?

Sobre la categorización de los tipos de conocimiento

La Metsukeología (de Metsuke vision global y logos conocimiento) es la ciencia que estudia el conocimiento como un conjunto potencial de conocimiento del que podemos obtener, procesar o percibir partes concretas dentro de un marco contextual específico, y cuyo contexto general real está muy por encima de lo que somos capaces, como especie, de percibir, procesar e integrar de forma completa (definición en progreso).

La Metsucología (de Metsu aniquilación - en este contexto en forma de colapso - , logos conocimiento) es la ciencia que estudia como extraemos verdades percibidas - colapsadas - como conocimiento desde nuestra perspectiva real (tanto epistemológico como gnoseológico) al tomar una parte específica del conocimiento metsukeológico potencial enmarcado en un contexto concreto, obligando a colapsar el conocimiento potencial en conocimiento específico (definición en progreso).

Mas sobre el contexto

DISCLAIMER: Mi consideración de anticientífico respecto al consenso científico es una hipotesis de trabajo propia, que supone que toda asignación de validez, incluso aquella derivada de la conclusión por acumulación de evidencia NO debe ser supeditada a debate, ni acuerdo, debe ser algo probabilistico sin intervención del ego humano. Podría estar equivocado y, en este punto, es donde se aplicaría entonces ese mismo consenso que ahora considero no valido (incluso dañino)

Existen indicadores para algunas cuestiones adicoinales como los siguientes:

Cuando hablamos de un contenido que incluye un texto que hace referencia a otro.

También aplicaremos el Sistema de fiabilidad de fuentes y credibilidad de contenidos de la OTAN 🔴②, este sistema incluye una valoración de la fiabilidad de la fuente de A a F (siendo A la de mayor fiabilidad) y una varloración de credibilidad del contenido de 1 a 6 (siendo 1 la mayor credibilidad).

En MetsuOS la agregaremos al final uniendo amos valores como si fuera una coordenada. Por ejemplo: ⚫①-D4 o 🟡③-B2. Esto ayudarña a contextualizar la información sobre la solidez del conocimiento al que se hace referencia en cada momento.

Hay que tener en cuenta que, cuando hay elementos subjetivos o parcialmente subjetivos, el punto de referencia seré yo mismo. Quizá más adelante pueda objetivizar esto más (seria lo deseable), pero en tanto no tenga herramientas que me lo permitan, debo ceñirme al principio de honestidar intelectual, y esperar que mis sesgos dañen lo menos posible la información (en parte este es el nudo gordiano que pretendo resolver, y por ello es dificil resolverlo a priori).

Así de forma resumida, podríamos decir que esta definición es nivel 🔴② (Rojo2 xD) ¿Crees que me dejo algo? Si es así por favor ayudame a mejorarlo contactándome a través de X (Twitter) en mi cuenta, @metsuke 🌐

Consulta la versión completa de la descripcion en ⚫🔴🟡🟢🔵⚪ (🔴②) Un poco más de detalle