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El aprendizaje adaptativo, la minería de datos para la Educación, la evidencia empírica, analítica de aprendizaje, la revisión sistemática.
Mientras más aprendizaje ocurre en línea, se genera más datos y estos datos nos puede enseñar sobre el comportamiento del alumno que puede mejorar y personalizar la educación.
Según el Informe informe NMC Horizonte Educación Superior 2013 , esperamos ver adopciones generalizadas de dos tecnologías que están experimentando un creciente interés en la educación superior: juegos y gamificación , y el perfeccionamiento de la analítica del aprendizaje…
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La información dirigida y búsqueda de conocimientos
EXPLOTAR
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SERENDIPITY y navegación
EXPLORA
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(Hipótesis) |
La taxonomía sería la forma «usual» de organizarlo, pero en una sociedad digital que quiere aprender con las herramientas y la mentalidad que se desarrolla en la misma de manera NATURAL, hace que se imponga la FOLCSONOMÍA, o sea, organizar las cosas según las necesidades y pecualiaridades de personas, organizaciones….
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Los miembros de nuestra sociedad moderna se enfrentan a situaciones políticas, sociales, económicas, tecnológicas y ambientales rápidos y cambiantes. En consecuencia, se espera que los miembros de esta sociedad sepan mantener el ritmo de estas situaciones variables, y sean capaces de adaptar sus habilidades y experiencia.
Todo ello conlleva a una permeabilidad de un ecosistema de aprendizaje digital para la exportación y / o importación de la información y el conocimiento depende de la naturaleza de la “arquitectura” de los componentes del sistema (por ejemplo, la conectividad, la agrupación), las características de los protagonistas y su diversidad y distribución , y las interacciones entre ellos …
También nos encontramos con el circuito de retroalimentación ddesde dentro hasta a fuera y al revés, con lo que esta interacción continuada es vital para cualquier ec0sistema de aprendizaje digital.
Si queremos conocer bien lo que es UN ECOSISTEMAS DIGITAL, lo habremos de comparar con algo, sino es imposible, ya que este término realmente no existe si nos referimos a las Tecnologías de la Información y la comunicación…
..esto nos hace ir a una analogía con un Ecosistema biológico, por tanto las “criaturas que viven y conviven en él, en el mundo digital serán… las complejas interacciones entre los estudiantes y interfaz, estudiante y profesor, alumno y contenido, y el estudiante y el estudiante (pares), que conforman el aprendizaje .
El análisis de estas interacciones es crucial para la comprensión en profundidad de aprendizaje en línea de los entornos de aprendizaje, …
Comunidades que se interelacionan auqnue sea desde posicionamientos que conforman NICHOS diferentes, pero que cuando se pretende dar un VALOR o un APRENDIZAJE, necesitan estar en constante relación…
Realmente las personas eficientes saben que el esfuerzo concentrado con pocas distracciones conduce a un mejor producto de trabajo en los tiempos más rápidos. De lo contrario, el trabajo no puede ser a la par, lo que significa perder aún más tiempo y energía a volver a arreglar los errores, eso si que es un cvambio de CONCEPTO Y DE PARADIGMA, pero esto aún sucede muy poco y en la educación formal practicamente nunca.
La comunidad en general entiende que, en muchos casos, los algoritmos tradicionales apenas están una nueva etiqueta con un gran despliegue publicitario y el atractivo de moda….por lo que el APRENDIZAJE con el concepto que teníamos ahora lo deshechan..
Este concepto relativamente nuevo aprendizaje y ha surgido debido al abrazo cada vez mayor de la tecnología en todas las facetas de nuestra vida. Sin llegar a ser difícil hacer un seguimiento de todo lo que surge como consecuencia de este exceso de digitalización de la educación, pero al menos deberíamos tener una idea y una imagen clara de los más populares. Tecnología Educativa y Aprendizaje Móvil tiene previsto introducir a algunos de estos conceptos de aprendizaje y guiarlo hacia una mejor comprensión de lo que significan y la esperanza de que usted se beneficiará de ellos para informar a su práctica docente. Ya conocemos el Blended Learning , el Plipped aprendizaje, yahora estamos introduciendo al aprendizaje autodirigido.
¿Qué es el aprendizaje autodirigido todo esto?
- Estudiantes toman la iniciativa de buscar una experiencia de aprendizaje
- Toman la responsabilidad y la rendición de cuentas para completar su aprendizaje (evaluación y formación)
- Tienen una legibilidad de aprender
- Ellos fijan sus propias metas de aprendizaje
- Se involucran en el aprendizaje
- Ellos evalúan su aprendizaje
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.En algunos casos, los algoritmos están ocultos detrás de una interfaz de usuario para que los usuarios pueden no saber lo que está sucediendo bajo el capó. Los usuarios pueden creer que se está utilizando una nueva capacidad o algoritmo que se acerca más a la inteligencia artificial. Sin embargo, serían los mismos usuarios estar emocionado si supieran que están comprando una versión muy temprana e inmadura de otra herramienta para crear un árbol de decisión?
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Sería como si utilizaramos una ETIQUETA, un hashtag y a continuación todo el aprendizaje estuviese como montado en nata, es decir, que estuviese ya todo cocinado precviamente y los algoritmos solo pudiesen conducirnos por el camino trazado y hasta el destino que habiamos predecido…. Pensando en una partida de ROL yomo he jugado el juego, me di cuenta de que una estrategia de la elección de un espacio con una gran cantidad de opciones en los próximos dos o tres movimientos, así como el próximo movimiento, por lo general le ganaría a moverse al espacio donde existía la mayor cantidad de opciones para sólo el siguiente movimiento….con lo cual lo que prima es la diversidad y el trabajo creativo, no puede ser de otra manera, pero con un componente cientifico DE LÓGICA MATEMÁTICA y por tanto calculable con un algoritmo, pero abierto, por supuesto….. El programa identifica todos los espacios posibles que podría trasladarse, o lo que es lo mismo, los diferentes tipos de aprendizajes según los contextos, objetos de aprendizaje, escenatios…. Realmente esto si que es meta-aprendizaje, el aprendizaje real de esta nueva sociedad, un mar de opciones, caóticas muchas veces, que hemos de resolver para llegar a identificar las ideas que tenemos y que en un principio llegaron a nuestro cerebro como informaciones-imputs y que queremos desarrollar, para algo concreto, no necesariamente material, si eso es APRENDIZAJE, O EFICENCIA O… pues bienvenido sea….Mientras que mucha gente cree que detras de estos planteamientos existe mucha “inteligencia” bien sea por el posicionamiento teórico o por la realización práctica-hibrida entre personas y algoritmos-, la realidad es que no es asi.. El punto es que con algunas reglas simples, recurrentes podemos tener la oportunidad de crear estrategias diferentes y creativas que con la ayuda de la inteligencia artificial, nos llevara a aprendizajes, eficiencia, trabajo..de un alto nivel, nada a ver con las del siglo anterior y aquí, si se ven las diferencias, efectivamente. ..Sin embargo, en estos momentos no ESTAMOS PENSANDO EN APRENDER Estoy comenzando a preguntarme si alguno lo suficientemente complejo y me refiero a algun algoritmo basado en normas es indistinguible para la inteligencia artificial o verdadero aprendizaje automático adaptativo, o el aprendizaje de hoy y del mañana
Con la proliferación heterogénea de dispositivos móviles, la entrega de materiales de aprendizaje en este tipo de poscionamientos se convierte en objetos de más y más valor. El Aprendizaje personalizado y la adaptación de contenidos, por lo tanto, se vuelve cada vez más importante para satisfacer las diversas necesidades impuestas por los dispositivos, los usuarios, los contextos de uso, y la infraestructura.
Registros del servidor históricos ofrecen una gran cantidad de información sobre las capacidades del hardware, las preferencias de los alumnos, y las condiciones de la red, que puede ser utilizada para responder a una nueva solicitud de usuario con el contenido de aprendizaje personalizado creado a partir de una petición similar anterior. Proponemos un aprendizaje personalizado con un Mecanismo de Adaptación de Contenidos , por ejemplo… que aplique técnicas de minería de datos, incluyendo clustering y enfoques de los árboles de decisión, para gestionar eficientemente un gran número de solicitudes de los aprendices «. El método propuesto de manera inteligente y directo es entregar el contenido correcto para un aprendizaje personalizado con mayor fidelidad por medio de la decisión de la adaptación propuesta y procesos de síntesis . Además, los resultados experimentales indican que es eficaz y se espera que resultar beneficiosa para cualquiera que quiera aportar valor a la sociedad.
Después del post “Paradigmas educativos“ ….Hemos realizado este trabajo con el objetivo de conocer sobre los paradigmas de la
investigación educativa como son el positivismo, interpretativo, sociocrítico sus métodos y
técnicas, conceptos y principios que son herramientas que nos ayudará para el presente y
futuro como docentes y estudiantes. La investigación en tecnología educativa está
forzosamente relacionada con lo que se desarrolla en todas aquellas ciencias y disciplinas en
las que se fundamenta, por ello su evolución ha seguido los mismos caminos que la
investigación didáctica en general y también ha contemplado la polémica entre los paradigmas
positivista, interpretativo, socio-crítico….
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…CONCLUSION
Desde la perspectiva cualitativa la investigación educativa pretende la interpretación de los
fenómenos, admitiendo desde su planteamiento fenomenológico que admite diversas
interpretaciones. Muchas veces hay una interrelación entre el investigador y los objetos de
investigación, pero las observaciones y mediciones que se realiza se consideran válidas
mientras constituyan representaciones auténticas de alguna realidad. Tener paradigmas y
pensar que cada uno corresponda a un concepción de construcción de conocimientos, una
limitante impuesta por una realidad extrapolada desde un conocimiento acumulado que no llega
a una profundidad que subraye en lo visible la realidad, cada uno de los paradigmas guarda su
sentido pero a la vez, uno tiene razón de ser función del otro. Términos de paradigmas se
puede encontrar hoy en cientos textos científicos, en artículos de los más variados contextos,
por lo general su empleo viene del sentido que se ha generalizado a partir de la obra de Kuhn.
“La estructura de las revoluciones científicas”. No existe aún una primera teoría unificadora de
la educación que nos permita analizar y solucionar la globabilidad y la complejidad de los
problemas de la educación. Peor los problemas existen y es posible asumir una de dos
posiciones; La teórica y la práctica.
Esta trilogía paradigmática, conformada por el paradigma cientificista, el paradigma hermético y
el paradigma crítico han originado una ruptura epistemológica con un subsecuente proliferación
de diferentes estudios, enfoques, teorías y prácticas dentro de la esfera de la investigación
educativa, tratando de legitimar desde cada uno de estos paradigmas una propuesta
emergente que sirva de fundamento para orientar la acción educativa y el proceso de
enseñanza-Aprendizaje….
Si en el primer post hablamos de paradigmas, ahora lo haremos de “investigación“…Mientras que la etnografía general se basa en datos cualitativos, no quiere decir que los enfoques cuantitativos no deben ser empleados en el proceso de investigación. La combinación de los dos cables a un “enfoque de métodos mixtos”, que puede adoptar diversas formas: la recolección y análisis de datos pueden ser separados o dirigirse juntos, y cada uno de ellos se pueden utilizar en el servicio de la otra. Por supuesto, esto no es nuevo en los círculos académicos y la etnografía corporativa, pero parece que hay un renovado interés últimamente en este tema, ya que sin duda alguna los aspectos INFORMALES, están superando los formales.
Uno de los impulsores de este renovado interés es la enorme cantidad de información generada por las personas, las cosas, el espacio y sus interacciones – lo que algunos han llamado ” Big Data “: Los grandes conjuntos de datos creados por la actividad de las personas en los dispositivos digitales de hecho ha dado lugar a un aumento de las “huellas” de aplicaciones para teléfonos inteligentes, programas de ordenador y sensores ambientales (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) Dicha información se espera actualmente para transformar la forma en que estudiamos el comportamiento y la cultura humana, con, como de costumbre, las esperanzas utópicas, distópicas y miedos …, llegando a entender estos datos como METADATOS….
Encontramos términos que admiten conceptos con los que muchos estaríamos de acuerdo : Etno-minería, como su nombre indica, combina técnicas de la etnografía y la minería de datos. En concreto, la integración de técnicas de minería de datos etnográficos y de etno-minera incluye una mezcla de sus puntos de vista (en lo interpretaciones son válidas e interesantes, y cómo deben ser caracterizados) y sus procesos (lo que selecciones y transformaciones se aplican a los datos para encontrar y validar las interpretaciones).
Por medio de estas investigaciones, esta integración tiene por objeto poner de relieve nuevas formas de entender y potencialmente inspirar el diseño de la investigación la interacción persona-ordenador…
La misma librería JMSL incluye tecnología de redes neuronales que complementa las ya existentes funciones de minería de datos, modelado y predicción, disponibles en toda la familia de productos IMSL. Las clases para la predicción basada en redes neuronales ofrecen un extraordinario potencial , gracias a su capacidad de crear modelos predictivos a partir de datos históricos y de “aprender” para optimizar el modelo a medida que se obtiene más información, lo podríamos llamar “RETROALIMENTACIÓN CONTINUADA Y MULTICANAL”
Una de las principales características de este conjunto de clases de redes neuronales es su capacidad para imitar los procesos humanos de resolución de problemas, mediante la aplicación de los conocimientos adquiridos de datos históricos a nuevos problemas, lo que permite afinar la precisión de las predicciones con el tiempo. Gracias a ello, es posible extraer información, como datos históricos sobre costes, y aplicarlos a la red neuronal para predecir costes futuros con un elevado grado de precisión.
Dicho esto, el enfoque de métodos mixtos, ya se trate de grandes conjuntos de datos o no, no es tan sencillo. Hay problemas potenciales vale la pena explorar. Los temas más importantes reside en el hecho de que los métodos cualitativos y cuantitativos no necesariamente se mezclan fácilmente en el nivel epistemológico: ¿cómo supuestos positivistas incorporados en la mezcla de la investigación cuantitativo con puntos de vista más interpretativos? Otro problema consiste también en el proceso de triangulación entre los datos: en caso de que sólo estar al servicio de uno al otro? ¿O es posible recolectar y analizar los dos tipos de datos de una forma más integradora? Entonces, ¿qué significa todo esto en un sentido práctico?
Tenemos diferentes autores que hablan sobre ello:
Rebekah Rousi (@ RebekahRousi) describirá cómo se combinan los resultados del cuestionario con las observaciones sobre el terreno para investigar cómo las personas experimentan sus interacciones con los diseños de ascensores.
Fabien Girardin (@ fabiengirardin) mostrará cómo utilizar los datos del sensor para producir observaciones de campo en un estudio de Le Louvre en París.
Rachel Shadoan ( @ RachelShadoan ) y Alicia Dudek ( @ aliciadudek ) describirán los resultados de sus investigaciones en Juegos de plantas, un juego de rol online.
Alex Leavitt ( @ AlexLeavitt ) discutirá su investigación sobre Tumbler con una perspectiva etnográfica computacional.
Tricia Wang ( @ triciawang ) va a compartir sus pensamientos acerca de lo opuesto a los grandes datos, en lo que ella llama “datos” de espesor.
David Ayman Sama ( @ ayman ) de Yahoo! Research describirá su perspectiva personal sobre el tema.
…obviamente será necesario seguir este tema y tener en cuenta nos solo los procesos intrínsecos de investigación, que evidentemente van a pasar de ser “formales” a tomar otros caminos más informales y adaptados a las personas, organizaciones, contextos, disposiciones…., si no también las diferentes tecnologías que pueden objetivar y subjetivar, los elementos, planteamientos, hipótesis,…del momento (tiempo) y del lugar (espacio)….
Fuentes:
http://ethnographymatters.net/2012/05/28/small-data-people-in-a-big-data-world/ Etnography Matters
Farnós, Juan Domingo : http://www.academia.edu/3224671/Paradigmas_educativos Paradigmas Educativos
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