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La mente extendida comprende a la cognición como compartida entre componentes biológicos y no biológicos (Clark, 2011), y supone la integración de herramientas como parte de la misma. Dentro de esa línea en lo educativo, el Conectivismo (Siemens, 2006), es una teoría que integra redes y autoorganización, así como cognición extendida y plantea al conocimiento como distribuido en una red online. Por consiguiente, el aprendizaje (Downes, 2011), es la habilidad de construir y navegar esas redes. Objetivo: Describir cómo ocurre la cognición extendida en internet y utilizando un sistema desarrollado desde el Conectivismo. Método: muestra (n=336). Se aplicaron cuestionarios sobre el uso de internet para el aprendizaje, se construyó un sistema y se ofertó un curso para conocer las actividades de aprendizaje de los participantes. Para analizar los datos se utilizaron algoritmos de inteligencia artificial. Resultados: Con el algoritmo J48 (niveles ROC de 0.96) se encontraron 35 patrones que clasifican las estrategias de aprendizaje en línea que permiten inferir cómo extienden sus procesos cognitivos los participantes. Con la aplicación del algoritmo K-means, se obtuvieron clústeres con diferencias relevantes entre si sobre las características de los sujetos y su percepción en torno a la extensión de la cognición en redes. De igual modo se encontraron patrones de uso del entorno desarrollado que permiten hacer predicciones de su utilización. Conclusión: Los patrones obtenidos muestran cómo las personas extienden sus procesos cognitivos para aprender en línea. Siendo la aplicación de inteligencia artificial un modelo innovador que permitió descubrir conocimiento a partir de los datos.
Extended mind sets cognition as shared between biological and non-biological components. Conectivism is a theory that states learning as the ability to build and navigate networks. Objective: describe how extended cognition occurs on the Internet and in a system based on Connectivism. Method: n = 336. Questionnaires about the use of Internet were applied, a learning system was built and a course was offered to learn about particpant´s learning activities. Data was analizad with artificial intelligence algorithms. Results: With J48, 35 patterns (ROC = 0.96), were found to classify the participants. With the application of K-means algorithm clusters show diferences between the subjects and their perception about the extension of mind in networks. Patterns of use of the environment were found. Conclusion: Patterns show how people extend their cognitive processes to learn online. Artificial intelligence allowed to discover knowledge from the data.
