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Evolucion de la WEB

  • ARPANET

    ARPANET
    Comienzo del desarrollo.
    Red de computadoras creada por encargo del Departamento de Defensa de los Estados Unidos para utilizarla como medio de comunicación entre las diferentes instituciones académicas y estatales.
  • WEB 1.0

    WEB 1.0
    De consumo unidireccional.
    Basada en navegadores de solo texto. Solo el webmaster subía contenido a la página web. Los usuarios (internautas) solo podían consultar dicha información.
  • WEB 2.0

    WEB 2.0
    Web social de colaboración e intercambio.
    Las redes sociales y las plataformas de colaboración fueron la base a partir de las cuales se generaron puntos de encuentro para intercambios bidireccionales. Los gestores de contenido brindaron la interfaz para gestionar las bases de datos que alojan los contenidos. Está gestionado por personas. Ejemplos de aplicaciones: blog, wiki, twitter, facebook, youtube, foros, etc.
  • WEB 3.0

    WEB 3.0
    Web semántica o data web.
    Aplicaciones web conectadas a aplicaciones web. Utilizan de forma más eficientes los datos, apoyándose en el rastreo de los metadatos semánticos que descubren información relevante para el usuario. De aquí lo asociado a la personalización. Está gestionada por la nube con gran presencia en los buscadores, permitiendo proporcionar la información necesaria.
  • WEB 4.0

    WEB 4.0
    Inteligente, predictiva y ubicua.
    Basada en el Deep Learning y el Machine Learning, dotan a los buscadores de un nivel de interacción más completo y personalizado que permiten proporcionar soluciones. Ejemplo de estos son los bots y el desarrollo de buscadores como Siri y Cortana. Sus pilares son: comprender el lenguaje hablado y escrito, soportar la comunicación máquina a máquina, utilizar información del contexto (sensores), interactuar de manera más compleja con el usuario.
  • WEB 5.0

    WEB 5.0
    Sensorial y emotiva.
    Basada en dispositivos todo en uno del internet de las cosas (IOT). Busca un desarrollo más tangible de la inteligencia artificial que permita identificar la sensación y emoción de los usuarios. Estudia implantes neuronales para lograr mapear las emociones. Podría agregar información sobre la sensación o emociones al desarrollar ciertas actividades de aprendizaje.