Cómo se ganó la Segunda Guerra Mundial y por qué los estudiantes de CS se sienten poco apreciados

Observaciones de los 75th aniversario del fin de la Segunda Guerra Mundial en Europa (8 de mayo de 1945) incluía recuerdos de acontecimientos tan ardientes como la lucha en la playa de Omaha el día D, la Batalla de las Ardenas y al menos algún reconocimiento de la enorme contribución del pueblo ruso a la derrota del fascismo. Sin embargo, sospecho que el papel de las primeras capacidades de “computación de alto rendimiento” de los Aliados -conocidas como Ultra en Gran Bretaña, Magic en los Estados Unidos- recibirá muy poca atención.

La verdad es que la capacidad de piratear las comunicaciones del Eje hizo posible muchos éxitos de los Aliados en el campo, en el mar y en el aire.

Alan Turing y otros “cerebritos” de las instalaciones británicas de Bletchley Park construyeron la máquina -una versión muy mejorada de un prototipo desarrollado por los polacos en el período de entreguerras- que tenía la suficiente potencia de cálculo para romper el sistema de codificación alemán Enigma desarrollado por Arthur Scherbius. La máquina Enigma era un dispositivo parecido a una máquina de escribir con tres rotores, cada uno con un alfabeto propio, de modo que cada pulsación de tecla podía crear 17.576 posibles significados (26 x 26 x 26). Cuando se añadió un cuarto rotor, las posibilidades se elevaron a 456.976 por pulsación de tecla.

Los alemanes tenían fe en su sistema, pero Turing & Co. cumplió y dominó este desafío. La información oportuna que descifraron tuvo profundos efectos en muchos momentos críticos. Cuando Erwin Rommel y su Afrika Korps hicieron su última incursión hacia el Nilo, las intercepciones de Ultra mantuvieron a los británicos informados de su plan exacto de ataque, para el cual se prepararon bien, y luego lo rechazaron. En la Batalla del Atlántico, los hackeos de Ultra no sólo permitieron redirigir los convoyes lejos de estos depredadores, sino que también permitieron que los subcazadores aparecieran y atacaran a los submarinos y sus barcos de suministro incluso en los lugares más remotos del océano.


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También se compartió mucha información ultra secreta con los rusos, hasta cierto punto bajo la cobertura de una “leyenda” de que el material secreto era proporcionado por una red de espías humanos dirigida por los británicos. Esto resultó crucial en muchas acciones del Frente Oriental, pero más notablemente en la masiva batalla de tanques en Kursk en julio de 1943, que realmente rompió la espalda de los panzers de Hitler. En este punto, los alemanes se convencieron de que algún traidor estaba filtrando su información más clasificada a los aliados, pero nunca perdieron la fe en Enigma.

Los japoneses nunca renunciaron a sus Códigos Imperiales, cuyo pirateo mágico llevó a la emboscada de las enormes fuerzas del Almirante Yamamoto en Midway, e informó en gran medida a la campaña submarina americana contra los barcos japoneses. Los “barcos cerdos” de la Armada de los Estados Unidos hundieron más del 80% de los barcos mercantes japoneses, y cerca de un tercio de los buques de guerra de la Armada Imperial, casi siempre guiados por hackeos mágicos. De hecho, el nivel de detalle era tan grande que, en todo el vasto Pacífico, el comandante de un submarino estadounidense a menudo tenía una información tan exacta que sabía los nombres de los barcos enemigos, los cargamentos, ¡incluso cuál sería la posición de mediodía del barco en su curso al día siguiente!

Verdaderamente, el impacto de esta primera “guerra de información” fue profundo. Si las potencias del Eje hubieran sido menos complacientes con la robustez de sus códigos, los resultados de las batallas y campañas críticas bien podrían haber ido a su favor, en lugar de en su contra. La lección para hoy de este relato tan cauteloso es que la ciberseguridad de las fuerzas armadas es absolutamente crucial para su seguridad física, y para sus perspectivas de victoria.

Así que, en este 75th aniversario de una guerra más conocida y recordada por su gama de nuevas y sorprendentes armas y por el puro valor de su soldado en la batalla, tomemos sólo un momento para reconocer que la pionera capacidad de computación de alto rendimiento de los Aliados contribuyó de manera más significativa al margen final de la victoria.

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Jeremy Roschelle: Aprender el pensamiento computacional para dominar la industria de la música

Una de mis primeras experiencias en computación involucró el uso del lenguaje de programación Music Logo para “programar” algo que sonaba como la Quinta Sinfonía de Beethoven. Trabajando con la profesora del MIT Jeanne Bamberger (http://web.mit.edu/jbamb/www/), utilicé la música como contexto para la programación y para la investigación sobre la música. Este proceso reformó mi visión de lo que podría ser la informática. Llegué a ver la informática como un marco de análisis que podía revelar la estructura interna y los patrones con una amplia variedad de experiencias humanas, no sólo las que intrínsecamente involucran a las computadoras. Esta experiencia me llevó a mi carrera como científico del aprendizaje.

Más recientemente, he tenido la oportunidad de usar la música como contexto para entusiasmar a los estudiantes de secundaria de Nueva York con la ciencia de los datos. He servido en un papel de consultor para un equipo multi-institucional que desarrolló Beats Empire, un juego en el que un estudiante gestiona el ascenso de un artista a la fama y la fortuna. Para ayudar a sus artistas, los estudiantes deben demostrar lo que aprenden usando datos para analizar las tendencias de la industria musical. El juego atrae a los estudiantes y puede dar a los profesores una idea de lo que los estudiantes saben y pueden hacer. Está disponible de forma gratuita en https://info.beatsempire.org/.

Aquí compartiré mis pensamientos sobre la música como un contexto para aprender sobre la informática.

  1. La música como un contexto auténtico y accesible

Los estudiantes tienen experiencias complejas con la música. No sólo escuchan música; hablan de cómo los artistas usan los medios sociales. Hablan de los servicios de streaming y de cómo recomiendan la música. Piensan en los temas de los títulos y las letras de las canciones. Piensan en quién escucha música, dónde y en qué aparatos. Este rico encuentro de música en plataformas informáticas puede preparar el escenario para una oportunidad de aprendizaje en la que los estudiantes vayan entre bastidores para ver cómo la informática influye en nuestra experiencia de la música.

Al entrevistar a los expertos de la industria musical, descubrimos que los expertos podían explicar de forma fácil y convincente a los estudiantes cómo se están utilizando los datos para dar forma a la música y a las carreras de los artistas, y por qué la ciencia de los datos en la industria musical puede ser una gran carrera para las mujeres y las personas de color. Por ejemplo, véase la entrevista “A Visit to Chartmetric” (https://bit.ly/2Bjocts), en la que visité una empresa especializada en la creación de tableros de análisis para los artistas y sus directivos. Chartmetric estaba dispuesta a explicar lo que hacen y por qué aman sus trabajos a los estudiantes de secundaria.

  1. La experiencia de los estudiantes de una unidad de datos

Como investigadora del aprendizaje, he participado en muchos proyectos que tratan de involucrar a los estudiantes con datos realistas. Desafortunadamente, como educadores, a menudo llegamos a contextos “auténticos” que no son realmente algo que los estudiantes normalmente harían. En matemáticas, sé que he creado una unidad de “gestión de un equipo de fútbol” en la que los estudiantes miraban los datos sobre la rapidez con la que los miembros del equipo pueden correr un guión.

Una cosa que he aprendido es que en el contexto de un juego, uno puede simular un rol donde la recolección de datos no es “asignada” a los estudiantes, sino que ellos parten de un propósito que les importa: ayudar a un artista a crecer en su carrera. En Beats Empire, los estudiantes a veces toman decisiones espontáneas por sus artistas. Por ejemplo, pueden recomendar un estado de ánimo o un tema para la canción de un artista basándose en su intuición. Pero también pueden recopilar datos en el juego, por ejemplo sobre las tendencias de los estados de ánimo y los temas. Buscan lo que es popular en determinados barrios a través de un mapa del juego. El juego está configurado de tal manera que prestar atención a los datos y tendencias puede aumentar drásticamente el éxito del artista del jugador. Esto crea una relación con los datos que es mucho más parecida al mundo real; los datos no son un contexto para un concepto matemático específico o un principio científico, sino más bien una herramienta para mejorar lo que te importa, en este caso, la música. Esto puede ser emocionante para los estudiantes.

  1. La oportunidad de los estudiantes de iterar con los datos

También es muy común en una clase de matemáticas o ciencias el usar los datos una sola vez. En un laboratorio de ciencias, recoges los datos, los analizas, los reportas y listo. En este contexto, la coherencia entre los procesos de recolección, almacenamiento, análisis e interpretación es a menudo sólo a los ojos del diseñador del plan de estudios o del profesor, que se aseguran de que las fases del ciclo encajen entre sí. Pero los estudiantes también necesitan aprender esto.

Es importante que los estudiantes vean cómo los procesos separados de recolección, almacenamiento, análisis e interpretación de los datos se limitan entre sí. Si quieres analizar una tendencia de un tipo particular, es importante recoger y almacenar los datos de una manera apropiada. Un contexto de juego puede crear una situación en la que el bucle iterativo a través de los procesos ocurre rápidamente y es esencial para el juego. Los estudiantes pueden comenzar a conectar su elección de tipos de análisis con las acciones que pueden realizar en el juego. De la misma manera, podrían decidir cómo recolectar datos basados en las preguntas que quieren responder. Hay importantes lecciones que aprender sobre cómo refinar iterativamente la relación entre los datos y un propósito o iniciativa general.

Los estudiantes siempre están aprendiendo. Encuéntralos donde están.

En general, el campo de las Ciencias del Aprendizaje reconoce que el aprendizaje no es un tipo especial de experiencia que sólo ocurre en entornos designados. La gente siempre está aprendiendo. Muy a menudo, empezamos pensando en lo que los estudiantes son no y luego intentamos crear una experiencia artificial para que aprendan. Pero también es posible tomar un contexto en el que muchos estudiantes disfrutan aprendiendo sobre cada día, como la música, los deportes, la comida o la moda, y pensar en cómo profundizar su aprendizaje sobre esa experiencia. Una forma de hacerlo es superponiendo experiencias ricas en informática en los contextos que los estudiantes ya están motivados a aprender. Los juegos pueden proporcionar un puente entre lo que a los estudiantes les gusta aprender y las oportunidades mejoradas que les llevarán a una carrera en el campo de la informática.

Este material se basa en el trabajo apoyado por la Fundación Nacional de Ciencias bajo las subvenciones No. 1742011 y 1741956. Las opiniones, resultados, conclusiones o recomendaciones expresadas en este material son las del autor y no reflejan necesariamente los puntos de vista de la National Science Foundation.