Descripción: El Aprendizaje Ubicuo se refiere a un enfoque educativo que permite el aprendizaje en múltiples contextos y entornos, facilitando la adquisición de conocimientos y habilidades en cualquier momento y lugar. Este concepto se integra de manera efectiva con las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), que son un tipo de arquitectura de red neuronal diseñada para procesar secuencias de datos. Las RNN son particularmente adecuadas para tareas donde la temporalidad y el contexto son cruciales, como en el procesamiento del lenguaje natural o el análisis de series temporales. En el marco del Aprendizaje Ubicuo, las RNN pueden adaptarse a diferentes situaciones de aprendizaje, permitiendo que los modelos se ajusten y mejoren continuamente a medida que se recopilan más datos en diversos entornos. Esto significa que el aprendizaje no se limita a un solo contexto, sino que se expande a través de la interacción con múltiples fuentes de información y experiencias. La capacidad de las RNN para recordar información de entradas anteriores y utilizarla para influir en las decisiones futuras las convierte en herramientas poderosas para el Aprendizaje Ubicuo, donde la flexibilidad y la adaptabilidad son esenciales para el éxito educativo.
