En teoría suena sencillo, aunque en la práctica la instalación sí me tomó tiempo y tuve que entender cómo funcionaban Julia, Mise y Pluto. Aun así, una vez abierto, la experiencia sí se vuelve más clara. Me parece que esto muestra que la facilidad de uso no depende solamente de la interfaz, sino también de todo lo que se necesita antes para poder llegar a ella.

Me gusta esta idea porque permite probar sin sentir que cada error obliga a empezar de nuevo. Por ejemplo, si cambio un valor y enseguida cambia una gráfica, puedo comprender mejor qué relación existe entre el dato y el resultado.

Esta parte me parece muy útil porque no tengo que volver a ejecutar todo cada vez que cambio algo. Lo relaciono un poco con Excel, donde al cambiar un dato también se actualizan las fórmulas que dependen de él. Para aprender programación siento que esto ayuda a entender mejor qué parte del código está afectando el resultado.

Si copiamos una respuesta de una IA sin revisar las fuentes, podemos terminar ayudando a que una información falsa se publique, se replique y después sea tomada como verdadera por otras personas o incluso por otras inteligencias artificiales.

Por eso creo que el uso de estas herramientas debería estar acompañado siempre por la verificación, la búsqueda de las fuentes originales y nuestra propia capacidad de análisis.

Se crea una especie de círculo:

IA genera información falsa → una persona la publica → la información queda en internet → otra IA la encuentra → la información se vuelve a repetir.

Antes de esta clase no había trabajado de esta forma con control de versiones. Al principio Fossil me pareció complicado, pero ahora entiendo mejor que sirve para guardar el historial de los cambios y poder saber qué se modificó y en qué momento.

Para mí este criterio también tiene que ver con volver sobre los trabajos y mejorarlos. Por ejemplo, en el portafolio he ido agregando imágenes, descripciones y enlaces y también he corregido algunas cosas después de entender mejor lo que se pedía.

Este criterio me parece importante porque muestra que no se trata de hacer todo el portafolio al final. El historial de Fossil permite ver cuándo se fueron agregando o modificando las actividades y hace visible el proceso que hemos tenido durante las clases.

Me gusta esta forma de trabajar porque el portafolio permite ver el proceso y no solamente una entrega final. Al mirar los ejercicios anteriores puedo ver los cambios que he realizado y también las cosas que al principio me costaban más, como trabajar con Fossil.

Esta parte ahora tiene más sentido para mí porque durante las clases hemos usado herramientas que antes no conocía, como Fossil, HedgeDoc y VSCodium. También he entendido que escoger una herramienta no es solamente mirar si funciona, sino pensar qué permite hacer, cómo maneja la información y qué tanto control tenemos sobre ella.

Este resultado lo relaciono bastante con lo que hemos trabajado hasta ahora. En los videos no solamente hemos visto lo que puede hacer la IA, sino también sus limitaciones y la dificultad que existe para entender completamente algunos modelos.

Esta parte me parece importante porque la clase no se enfoca solamente en aprender a usar inteligencia artificial, sino también en mirar sus problemas y limitaciones. Lo relaciono con los ejercicios de IA Slop y AlexNet, donde vimos que no basta con que una tecnología funcione, también debemos preguntarnos cómo funciona y qué efectos puede tener.

Esta parte me hizo pensar en que muchas veces utilizamos programas como Word o Google Docs por costumbre, aunque pueden tener muchas funciones que no necesitamos. Markdown propone concentrarse más en el contenido y en la estructura del documento que en su apariencia desde el comienzo.

Me encanta esta parte porque realizamos la lectura de forma individual y solamente conocemos la interpretación de los demás cuando participamos en clase, con esta herramienta podemos observar otros puntos de vista directamente sobre el texto, responder y complementar las ideas.

Un campo transdisciplinario que integra teorías, métodos y recursos computacionales y archivísticos, tanto para apoyar la creación y preservación de registros/archivos confiables y auténticos como para abordar el procesamiento, análisis, almacenamiento y acceso a registros/archivos a gran escala, con el objetivo de mejorar la eficiencia, la productividad y la precisión, en apoyo de las decisiones sobre el mantenimiento, la evaluación, la organización y la descripción de registros, la preservación y el acceso, y la realización de investigaciones con material de archivo.

¿Cómo puede el enfoque de Cardumem, basado en los metatools y la programación en Lua/YueScript, influir en la forma en que gestionamos y preservamos el conocimiento dentro de las comunidades académicas y sociales, especialmente en contextos del Sur Global? Me cuestiono cómo podríamos usar este tipo de metaherramientas para fortalecer la memoria de comunidades indígenas, campesinas o urbanas, sin imponerles estructuras externas. Tal vez la clave esté en que Cardumem no busca imponer un modelo, sino abrir la posibilidad de construir nuestras propias maneras de registrar y compartir el saber, desde el Sur, con nuestras voces y en nuestros propios lenguajes digitales.

la agencia comunitaria como meta del desarrollo tecnológico, esto se traduce en empoderar a los usuarios para que gestionen, preserven y difundan su propio conocimiento mediante herramientas digitales flexibles

debate sobre el “Not Invented Here syndrome” invita a reflexionar sobre cuándo reinventar herramientas en lugar de usar las ya existentes surge al decidir entre desarrollar repositorios propios o usar software de código abierto ya probado

La comparación entre estrategias “encompassing” y “embedding” evidencia distintas formas de insertar herramientas digitales en comunidades.

el término “interstitial programming” describe el trabajo en los “intersticios” entre sistemas técnicos y sociales. En bibliotecas y archivos esto es valioso para integrar flujos de trabajo heterogéneos, por ejemplo entre catálogos, repositorios digitales y sistemas de preservación

cuestiona los paradigmas de evaluación de la ciencia

rol social de la tecnología en comunidades locales

Incluir el bienestar me parece clave: no solo se gestiona información, también se gestiona el “estado del usuario”. En la disciplina archivística hablamos de contexto vital y social de los documentos; aquí, el propio estado emocional se vuelve parte del registro.

Esto me recuerda a la noción de sistemas híbridos en la Ciencia de la Información: un documento puede cumplir simultáneamente varias funciones. Aquí, un simple archivo personal se convierte en agenda, memoria y registro de productividad.

El journaling aquí cumple una función de control de calidad personal, similar a las auditorías en los sistemas de información: identificar “tiempos muertos” y medir su impacto. Esto ayuda a mejorar la eficiencia y la gestión de la atención.

Esta combinación me resulta muy útil porque articula distintos niveles de metadatos: metas, emociones, reflexiones y tareas. En archivística y bibliotecología hablamos de “contexto” y “contenido”; aquí el journaling los integra en un mismo registro.

Esta práctica me parece cercana a los diarios de investigación o a las bitácoras de campo. Permite capturar micro-evidencias de lo que ocurre en los intersticios del trabajo académico, fortaleciendo la trazabilidad del proceso de aprendizaje.

Como estudiante de Ciencia de la Información, me llama la atención cómo esta técnica une tres funciones centrales: registro, organización y control de tiempos. Esto recuerda a los sistemas integrados de gestión documental, donde cada acción debe quedar trazada y relacionada.

Esto me recuerda a cuando estoy saturada de información y escribo notas rápidas en papel. El journaling digital ordena esas ideas sin interrumpir la concentración.

Ejemplos: (https://escribelavida.com/apps-para-escribir-un-diario-digital/)