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El aprendizaje adaptativo, la minería de datos para la Educación, la evidencia empírica, analítica de aprendizaje, la revisión sistemática.

Recientemente los investigadores y desarrolladores de la comunidad educativa comenzamos a explorar la posible adopción de
técnicas análogas para hacernos una idea de las actividades de los alumnos en línea . Dos áreas en fase de desarrollo orientados
hacia la inclusión y la exploración de las capacidades de datos grandes en educación son de Datos Educativos Minería  y
Analytics de Aprendizaje  y sus respectivas comunidades.
Pero la educación está tomando un rumbo diferente al que siempre hemos tenido en cuenta, el que hacemos por rutina, pero que realmente está impuesto, uniformizado, sujeto a patrones y es en estas investigaciones de extraer datos,, informaciones…

La medición, recopilación, análisis y presentación de datos sobre los estudiantes y sus contextos, a los efectos de
comprensión y optimizar el aprendizaje y ambientes en los que se produce todo este proceso es donde debemos hacer  una especial incidencia y donde podemos aprovechar para entrar en una dinámica de deslocalización, libertad de elección, tomarla como un elemento más dentro de la sociedad….
Es m´s fácil en este tipo de investigaciones, y más como las hacemos nosotros, nada a tener en cuenta con los sistemas actuales y pasados, por lo que aportamos a nuestra Educación Dosruptiva (learning is the work ) elementos demétodos, procesos de descubrimiento, conocimiento ….y mucho menos de analisis y “descubrimientos empíricos”, ya que en pocos lugares aún se llevan a término.
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…

La motivación de esta crítica derivada del hecho de que se requiere evidencia empírica de los marcos teóricos a
ganar la aceptación en la comunidad científica. Una búsqueda en la literatura relevante no reveló ninguna revisión de empírico
evidencia del valor añadido de la investigación en ambos dominios.
Y cuando hablamos de la analítica, una entrada obligada es, por tanto, los datos de la minería de datos educativa será una parte de ella. Datos educativos,  Minería de Datos..se centra en el desarrollo de nuevas herramientas y algoritmos para descubrir patrones de datos y Aprendizaje Analytics se centra en la aplicación de herramientas y técnicas a escalas más grandes en sistemas instruccionales, pero si lo mezclamos podemos llegar a la personalización de los aprendizajes y esto ya forma parte de nuestra investigación de uanm anera más razonable.
El análisis del aprendizaje se ocupa esencialmente de los métodos para aprovechar los conjuntos de datos educativos para apoyar el proceso de aprendizaje, multidisciplinario, transversal…en el que involucramos el aprendizaje automático, la Inteligencia Artificial (AI), la información, kla recuperación de esta información, la retroalimentación, las estadísticas….
La detección, identificación y modelización del comportamiento del aprendizaje de los estudiantes es una investigación objetiva.
Buscamos identificar las estrategias de aprendizaje y cuando ocurren, nos referenciamos a estados metacognitivos, especialmente (Baker 2008, Levy 2011…)

Mejorar la práctica de la enseñanza y asegurar la calidad, es lo que buscan los innovadores, nosotros queremos establecer las bases de una forma de aprender diferente en una sociedad diferente. Basado en una situación de enseñanza concreto, los maestros y
los estudiantes investigan sistemáticamente con preguntas de investigación, mientras que la acción y la reflexión
ya nos corresponde a nosotros. (Hinchey 2008)
Aunque los objetivos detrás de la investigación-acción y LA son muy similares, la diferencia se puede ver en
el desencadenante inicial de proyectos de estudio relacionados. Mientras que los proyectos de investigación-acción por lo general comienzan con una pregunta sacada de la recogida de datos.
La gestión del conocimiento es el proceso de captura, distribución y uso eficaz del conocimiento, el cual aparece sobre el año 1990, en pocas palabras se podría decir que significa organizar la información de una organización y el conocimiento de manera integral…

La gestión del conocimiento es una disciplina que promueve un enfoque integrado para identificar, capturar, evaluar, recuperar y compartir todos los activos de información de una empresa y lo podemos aplicar en la formación (educación), por lo que es una manera de implicar directamente aprendizaje-trabajo.
 Estos activos pueden incluir bases de datos, documentos, políticas, procedimientos, conocimientos y experiencia en los aprendices, de manera individual, pero también social.
Lo que sigue siendo probablemente la mejor gráfica para tratar de exponer lo que es el  KM está constituido está el gráfico desarrollado por IBM para el uso de consultores de sus KM, basado en la distinción entre el material de recolección (contenido) y conectar a la gente, su manera de aprender y de trabajar…
La información dirigida y búsqueda de conocimientos
EXPLOTAR
  • Bases de datos, externa e interna
  • Contenido de Arquitectura
  • Información del Servicio de Apoyo (capacitación requerida)
  • las prácticas de minería de datos mejores y lecciones aprendidas / después de análisis de la acción


  • la comunidad y el aprendizaje
  • directorios, “páginas amarillas” (localizadores de experiencia)
  • hallazgos y herramientas de facilitación, trabajo en grupo
  • equipos de respuesta


SERENDIPITY y navegación
EXPLORA
  • Apoyo a la Cultura
  • perfiles actuales de concienciación y bases de datos
  • selección de artículos para alertar a los fines / push
  • las mejores prácticas de minería de datos


  • Apoyo a la Cultura
  • – espacios de las bibliotecas y salas de fiesta (literal y virtual), el apoyo cultural, trabajo en grupo
  • viajes y asistencia a las reuniones

(Hipótesis)

De: Tom corto, Consultor Senior, Gestión del Conocimiento, IBM Global Services

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….

Nunca sabremos todo, pero que otros pueden ser capaces de ayudanosr, es el primer paso para convertirse en un profesional del aprendizaje. Esta es la aceptación de un mundo en constante cambio y que el conocimiento no es constante ni estático, sino dinámico..
Si nos unimos a otros en nuestro aprendizaje (en red-conectivismo), nuestro aprendizaje será mayor y mejor..Tener e incentivar que te critiquen ,por ejemplo a un blog personal, hace que mejoremos en espectativa de miras y ampliación de conocimientos, por lo que hace aún más evidente y claro que el aprendizaje ha de ser abierto.
El trabajo colaborativo es lo mejor, pero hace falta, por un lado, transparencia y por el otro confianza ..Las personas con mayores y más diversas redes tienen una ventaja como profesionales de la educación y tambén para hacer frente a los cambios..
La estructura social no es un sustantivo sino un verbo, en el Open Social learning. La estructura educativa no es independiente de la sociedad que sustenta, si no que a la vez genera y regenera. :
Rompe la dicotomía micro y macro: propone seguir y examinar a los actores y productos de la tecnociencia en el momento mismo de sus acciones.
Rompe la dicotomía dimensión social-dimensión cognitiva: la sociedad es producto de un entramado de relaciones heterogéneas.
 Los elementos sociales en el pensamiento social no son dimensiones causales, son otro producto de las interacciones entre los actores. Son un problema, no una solución.
Complejiza excesivamente el fenómeno, lo cual dificulta su estudio, …pero lo hace abierto, flexible y sobretodo, inclusivo..
‎…menos academicista pero más real a las necesidades de los aprendices..
La #tecnociencia produce objetos híbridos que pertenecen al campo de lo social y de lo natural,por eso el aprendizaje con TIC es natural, no puede ser de otra manera, la formalidad, lo preconcebido y uniformizador..desvirtua el aprendizaje y lo hace segregacionista y antinatural a la persona.
El concepto red tiene muchos sesgos de jerarquías, por ello se propone el concepto “rizoma” a través de la tradición de Deleuze y Guattari (1988) (principios de conexión y heterogeneidad, principio de multiplicidad,…) un concepto que tiene mucho más que ver con el gran número de actores-humanos o tecnologías, no importa- descentralizados que pueden llegar a influir en la producción de conocimiento y de aprendizaje .. 
La concepción rizomática del aprendizaje social abierto entra de lleno en el mundo no jerarquizado de las FOLCSONOMÍAS y deja de ladao el mundo jerarquizado de las taxonomías, lo que hacemos con los Mapas conceptuales, vaya….

Si logramos seducir a los demás y de convertir lo que tenemos en algo que responda a las necesidades del otro, lo lograremos…ese es un mensaje perfecto para la sociedad y la educación de hoy.
Parece que la educación va a ser en las redes y no será sobre el conocimiento. Será acerca de ser exitoso en las relaciones, , cómo construir la confianza, la manera de cultivar la prudencia y la capacidad de recuperación
En la Educación tenemos que producir un ser humano competente en el cambio de las realidades y en hacer frente a los cambios…., lo demás vendrá por añadidura..
las obligaciones que las personas crean para sí mismas son más fuertes y psicológicamente más vinculantes que las instrucciones dadas por otra persona, por tanto siempre podemos superarnos..

.

  Nosotros emplemaos métodos cualitativos para generar una imagen global de la situación de aprendizaje, mientras que LA son
en su mayoría sobre la base de los métodos cuantitativos. Por otra parte, los interesados ​​en los proyectos de investigación de acción
la realizan solo y principalmente profesores y estudiantes, mientras que LA podrían abordar otras partes interesadas, como el sistema
diseñadores o personal de la institución….
Otra cuestión crucial en la investigación es que se intenta  , identificar a los estudiantes “desconectados” y evaluar las visualizaciones con respecto a sus capacidades en materia de información, su progreso y la comparación con sus pares, mientras que en la Educación Disruptiva (learning is the work) solo lo hacemos con la personalización de cada aprendiz, empresario, profesional, trabajador…en diferentes ambientes de learning is the work y si nos lo piden de manera formal, en diferentes ecosistemas y escenarios de aprendizaje, tanto presenciales (físicos) como virtuales, eso si, siempre de manera abierta. (Santos 2012)
 
Si observamos en el uso de los estudiantes de recursos de aprendizaje y ejercicios de autoevaluación y su posible impacto en las calificaciones finales, pueden ser una fuente importante.
En el contexto de aprendizaje social / abiert (personalized learning an Social learning), podemos explorar  las capacidades de utilidad y motivvación…En particular, la solicitud se relaciona con el efecto de “usuarios expertos” presencia en la conciencia de los participantes, su propia contribución y la participación en un sistema de reputación en línea (elearning) con solo lo que llamaremos retroalimentación positiva.
El dominio de análisis, datos, procesos y objetivos en LA y EDM son bastante similares.
 Se centran en el ámbito educativo, trabajar con datos procedentes de entornos educativos, y convertir estos datos en informacion relevante con el objetivo de mejorar el proceos de aprendizaje.
Sin embargo, las técnicas utilizadas para LA pueden ser bastante diferentes de los utilizados en EDM. Con EDM
básicamente nos centraremos  en la aplicación de técnicas de minería de datos típico (es decir, el agrupamiento, clasificación,
y la asociación minera regla) para apoyar a los profesores y estudiantes en el análisis del proceso de aprendizaje.
Además de las técnicas de minería de datos, LA incluye además otros métodos, tales como estadística y herramientas de visualización o anális en la Redes Sociales y las podremos poner en práctica para el estudio de su eficacia real, unos para establecer  Buenas Prácticas en las aulas y los otros para buscar mejoras donde los aprendices decidan realizarlo.

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?

“En su sentido más amplio,” aprendizaje autodirigido “describe un proceso por el cual los individuos toman la iniciativa, con o sin la ayuda de los demás, en el diagnóstico de sus necesidades de aprendizaje, la formulación de objetivos de aprendizaje, identificar los recursos humanos y materiales para el aprendizaje, la selección y aplicar las estrategias de aprendizaje, y la evaluación de los resultados del aprendizaje. “(Knowles, 1975, p. 18)
Elementos del aprendizaje autodirigido
El Aprendizaje autodirigido se basa en los siguientes elementos:
  • 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
Una de la idea errónea acerca de la auto-aprendizaje es que los estudiantes aprenden en completo aislamiento de los demás, cuando en realidad la idea central detrás del aprendizaje se debe a factores motivacionales intrínsecos derivados de los alumnos propio deseo de aprender y llevar a su / su experiencia de aprendizaje comenzando con el reconocimiento de la necesidad de aprender.
             .Seguramente entiende que es mejor convivir con términos que vienen en y fuera de la moda sobre una base regular.
             .De lo que hablo es de , funciones como la minería de datos tradicional y estadísticos que están siendo dobladas debajo del paraguas de aprendizaje automático.
  •  .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?
  • 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
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Nos centramos en los sistemas educativos inteligentes adaptativas, tales como Sistemas Tutoriales Inteligentes (ITS) y adaptativos
Sistemas Hipermedia (AHS). Una idea común detrás de los sistemas educativos de adaptación es que la información sobre cada aprendiz (personas) y su contexto actual, puede hacernos variar las propuestas a tener en cuenta.
Para poder establecer nuestras investigaciones en la actualidad deberemos remitirnos al apartado móvil y ubícuo.

El aprendizaje de la ciencia, la psicología, la pedagogía, las ciencias de la computación, internet, el mundo de la empresa y del trabajo, la conciliacion familiar, el ocio….se cruzan y mediante la desconstrucción de todos, pero no en su literalidad, sino en en su capacidad de transversalidad, podremos estar en medio de todos ellos.

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….

…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”

neuralnet

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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