Fredy Alonso Patiño-Villada

Prof. Dr. Universidad de Antioquia - Colombia.

[TIC Educativas💻📱 @TicEducativas]

La Inteligencia Artificial Generativa no vino a reemplazar nuestra mente, sino a potenciarla. El reto en la educación superior no es prohibirla, sino usarla con enfoque crítico y ético para enriquecer la investigación y la voz propia. Vía @comiemx

¡Potenciemos la agencia estudiantil! 💻✍️

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#EdTech #InnovaciónEducativa #IAGen #EscrituraAcadémica

[Muhammad Muneeb @im2muneeb]

How to write a PhD thesis?

Divide your thesis into the following sections.

- Preliminary Section
- Chapter 1: Introduction
- Chapter 2: Literature Review
- Chapter 3: Methodology
- Chapter 4: Results
- Chapter 5: Discussion
- Chapter 6: Conclusion
- Ending Sections

#phd

[Rosana Ferrero 📈📊🙌 @RosanaFerrero]

🤔¿Por qué usamos α = 0,05 como si fuera una ley universal… y tan pocas veces lo justificamos? ¿Has leído artículos en los que el nivel de significación parece "adaptarse" a los resultados? ¿O interpretaciones de tipo "marginalmente significativo"?

https://t.co/TTGVy2OZmL

[Emmanuel Tsekleves @PhDtoProf]

I tested over 100 research tools with my PhD students.

Only 20 made the cut.

I started keeping a list around year 8 of supervising. 18 years later, the list is still 20.

Here they are.

[TIC Educativas💻📱 @TicEducativas]

¿Agobiado con montañas de documentos y lecturas? 📚 Transformar PDFs y notas en resúmenes de audio o mapas mentales ya es una realidad con #NotebookLM. 🤖✨

La herramienta definitiva para que docentes y alumnos gestionen el conocimiento con IA de forma ética y precisa. 💡🚀

#IAenEducacion #EdTech #InnovacionEducativa #TIC #Productividad

[TIC Educativas💻📱 @TicEducativas]

¿Dominas Word o solo "escribes" en él? 🤔
Aprovechar cada pestaña es clave para crear materiales académicos de impacto y ahorrar tiempo valioso. Desde referencias automáticas hasta accesibilidad, ¡lleva tus documentos al siguiente nivel profesional! 🚀📑
​#EdTech #Docentes #TIC #Productividad #Word
Créditos @AprenderG

[TIC Educativas💻📱 @TicEducativas]

📱 ¿Pantallas en menores de 5 años? 👶

Aquí tienes la guía del NHS para tomar las mejores decisiones: límites por edad, zonas libres de dispositivos y alternativas saludables. 👇

Protejamos el desarrollo de los más pequeños. 🧠💤

#BestStartInLife #SaludInfantil #CrianzaDigital

[David Bishop (🦋 also bluespotscience.bsky.social) @BlueSpotScience]

Submissions now open for our Special Collection "Resistance Training: Enhancing Muscle Mass, Function and Health": https://t.co/27X7y7hQQz
which aims to showcase cutting-edge research that positions resistance training as a holistic intervention for lifelong health.

[TIC Educativas💻📱 @TicEducativas]

La Integridad Académica evoluciona con la IA. No se trata de prohibir, sino de transparentar. 📝✨
​¿Usaste Gemini, ChatGPT o DALL-E para tu trabajo? ¡Cítalo correctamente! Aquí te dejamos una guía rápida para aplicar APA 7 en el uso de herramientas inteligentes. 💡🎓
​#EdTech #InnovaciónEducativa #IAenEducación #TIC #InvestigaciónAcadémica
Créditos @ACifaic

[Strength For Life @Strength4_Life]

👴🏼💪🏼 Muscle-strengthening exercise for older adults: a critical strategy for maintaining health and independence

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[Instituto Nacional de Geriatría - México @INGER_mx]

Combatir el edadismo es construir una sociedad más justa para las personas mayores.
Cuestionemos los estereotipos, escuchemos sus voces y valoremos su diversidad.

[Instituto Nacional de Geriatría - México @INGER_mx]

¡Ya está disponible la Oferta Educativa INGER 2026!

Formación accesible y con perspectiva humana sobre el envejecimiento.

👉 Revisa toda la oferta en:
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[Instituto Nacional de Geriatría - México @INGER_mx]

Hablar de depresión es un acto de cuidado; escuchar, una forma de acompañar; en el INGER trabajamos para que la salud mental sea una prioridad en todas las etapas de la vida.

[Joachim Schork @JoachimSchork]

Variance is one of the most important concepts in statistics, but it is often misunderstood. It measures the spread of data points in a set and how they differ from the mean, providing critical insights into data variability and consistency.

✔️ Quantifies Variability: Variance calculates how data values deviate from the mean, offering a numerical summary of data spread.
✔️ Widely Applicable: Used in finance to assess market volatility, in manufacturing for quality control, and in research to analyze experimental data.
✔️ Essential for Modeling: Variance plays a foundational role in statistical methods like regression, ANOVA, and machine learning, where understanding data dispersion is critical for accurate predictions.

❌ Outlier Sensitivity: Variance is highly influenced by extreme values, which can distort results if not addressed. Techniques like robust statistics or data transformations can help mitigate this issue.
❌ Interpretability: Being expressed in squared units, variance can be harder to interpret than standard deviation, which provides the spread in the original units. Converting variance to standard deviation can make results more intuitive.
❌ Assumption of Uniformity: Variance assumes data points are equally important and doesn’t distinguish between systematic and random variability. For complex data sets, additional techniques like weighted variance may be required.

The visualization below illustrates two populations with identical means but different variances. The red population has a smaller variance (100), indicating tighter clustering, while the blue population has a larger variance (2500), showing greater spread. This highlights how variance affects data distribution and interpretation. Image credit to Wikipedia: https://t.co/31WTOuMuWC

🔹 In R: The var() function computes variance, while libraries like dplyr and ggplot2 facilitate data preparation and visualization, enhancing analysis.
🔹 In Python: Use numpy.var() for efficient variance calculation, and leverage pandas for structured data manipulation and seaborn for visualizing variance effectively.

If you’re interested in learning more, consider enrolling in my comprehensive online course on Statistical Methods in R. Check out this link for more details: https://t.co/7YQCRDKSPO

#tidyverse #pythonprogramming #RStats #DataVisualization #programmer #ggplot2 #datavis #database #Python #Rpackage #datastructure

[Science News @SciencNews]

How to prepare a high-quality manuscript @Matter_CP

[Instituto Nacional de Geriatría - México @INGER_mx]

La Década de Envejecimiento Saludable nos desafía a redefinir nuestra perspectiva sobre el envejecimiento. Es una oportunidad para promover políticas, innovaciones y actitudes que fomenten la salud y la inclusión de las personas mayores.

[Vicent Gadea | IA @vicentgadea]

La @UNESCO_es ha publicado el informe AI and the Future of Education. Disruptions, dilemmas and directions (2025).

No es un texto para leer en diagonal ni una lista de recomendaciones rápidas. Es más bien una advertencia tranquila. La IA no entra en educación solo como un conjunto de nuevas herramientas, sino como un amplificador de tensiones que ya estaban ahí y que ahora se vuelven imposibles de seguir ignorando.

El informe insiste en algo que llevo tiempo observando en centros y universidades. El problema no es tanto la velocidad tecnológica como la asimetría entre innovación técnica y capacidad pedagógica para absorberla.

La IA avanza más rápido que nuestra manera de pensar el aprendizaje, la evaluación y la responsabilidad educativa.

Hay varias ideas que merece la pena subrayar.
- La primera es que no basta con formar en el uso de la IA. Si no se rediseñan tareas, criterios y evidencias de aprendizaje, la formación se queda en la superficie y acaba siendo cosmética.
- La segunda es que la equidad no se resuelve simplemente dando acceso a herramientas. Se juega en las condiciones reales de aprendizaje y, sobre todo, en que el criterio pedagógico no se delegue, aunque técnicamente sea posible hacerlo.
- La tercera es quizá la más incómoda. Si no repensamos qué evaluamos y por qué, la IA no va a “romper” la educación, pero sí puede vaciar de sentido muchas prácticas que ya estaban agotadas antes de su llegada.

La UNESCO no propone prohibiciones ni soluciones mágicas. Plantea dilemas. Gobernanza, ética, agencia humana, rol del profesorado, sentido del aprendizaje en contextos cada vez más automatizados. Y ahí está, para mí, el verdadero valor del informe. Obliga a parar y a pensar antes de reaccionar.

Leyéndolo, es difícil no ver la necesidad de marcos que ayuden a tomar decisiones con calma y criterio en los centros. No para decidir por nosotros, sino para ordenar el análisis antes de actuar. En ese plano encaja el SEIA, como una forma de trasladar a contextos reales muchas de las preguntas que el informe plantea a escala global: qué diseñamos, qué evaluamos, qué responsabilidad asumimos y qué decidimos no delegar.

El futuro de la educación con IA no se juega en la herramienta, sino en el diseño. En cómo distribuimos la responsabilidad. En qué seguimos exigiendo al estudiante. Y en qué decidimos no delegar, aunque sea técnicamente posible.

Si quieres acceder al informe completo, escríbeme “UNESCO” en los comentarios y te paso el enlace de acceso.

Leerlo no resuelve el problema. Pero ayuda a formular mejor las preguntas. Y ahora mismo, en educación, eso ya es mucho.

#edtech #UNESCO #IA #AI

[Instituto Nacional de Geriatría - México @INGER_mx]

Planificar financieramente para la vejez es sembrar tranquilidad en el futuro. Una buena estrategia hoy garantiza el bienestar y la libertad de disfrutar cada momento mañana.

[Oscar Arias @OACerebro]

Happy New Year!

Ojalá el 2026 nos regale tiempo para leer con calma, para discutir sin gritar y para cambiar de opinión sin sentirlo como una derrota. Que la evidencia siga incomodándonos, como debe ser, y que la imaginación no se nos oxide en medio de tanta estadística.

Y, sobre todo, que no perdamos el sentido del asombro: ese motor antiguo, profundamente humano, que nos empuja a hacer preguntas aunque sepamos que muchas no tendrán respuesta inmediata. Porque al final, como en la evolución, no sobrevive el que cree tener la razón, sino el que aprende a adaptarse.

Salud, ciencia y un 2026 con más preguntas bien hechas que certezas mal pensadas.

[Joachim Schork @JoachimSchork]

ANOVA can be used to test whether there are differences among group means, but it doesn't tell you which specific groups differ from each other. That's where Tukey's HSD test comes in—it helps pinpoint exactly which group means are significantly different.

✔️ When used properly, Tukey's HSD test provides clarity on which groups are statistically different, aiding in more precise decision-making.
✔️ It minimizes the risk of false positives by accounting for multiple comparisons, giving you confidence in your findings.

❌ However, if the test is applied without ensuring that ANOVA assumptions are met—such as the homogeneity of variances and normality of residuals—results can be misleading.
❌ Misapplying the test or interpreting results incorrectly can lead to inaccurate conclusions, which could impact your research or business decisions.

To perform Tukey's HSD test in R, start with aov() for ANOVA, followed by TukeyHSD() for pairwise comparisons. You can also use plot() to visualize the results. The accompanying visualization demonstrates these steps.

For more on Tukey's HSD and other statistical methods, join my online course on Statistical Methods in R. More info: https://t.co/7YQCRDKSPO

#DataScientist #R4DS #RStats #Python #DataScience