Juan Domingo Farnos

 

ngc-dgx-software-stack-deep-learning-297-tm

Por mi manera de trabajar de manera multidisciplinario los datos y meta datos son básicos y los utilizo en muchos planteamientos e ideas a la vez, nunca de manera simple e individualizada, una manera de trabajar que considero se adapta mejor a la complejidad de esta nueva sociedad..

En mi conversacion con Nadia Fankhauser….Me encanta, lo mío es una intuición natural y un gran entrenamiento, de hecho me encanta la gran cantidad de datos porque me fascina relacionarlos y encajarlos, para ello los manejo nunca en una sola idea, sino con muchas a la vez, que pueden o no ser convergentes, vaya, generalmente divergentes, pero me encanta la propuesta que haces de herramientas ya que eso facilita a la gente el uso de datos y meta datos como hago yo.

Supongo que con eso podrán entender que en la sociedad compleja de hoy y de mañana, los datos, por muchos que sean, deben utilizarse con elementos múltiples si puede ser a la vez, ya que es la propuesta a la que nos reta esta sociedad..

A mi lo que me interesa y lo vengo comentando es un programa de inteligencia artificial, en este caso iria de perillas esto, que me pudiera retroalimentar de manera personalizada y segun los datos recibidos, segun las varacteristicas personalizadas de cualquier aprendiz en cualquier ambito.

Las aplicaciones en Tablets, smartphones… en cualquier herramienta móvil, seria lo ideal, por que de este manera los propios aprendices en cualquier entorno podrían re-dirigir sus aprendizajes en cauqlquier momento, segun el contexto, las necesidades…

Evidentemente creo que el uso de las Tablets, teléfonos inteligentes.. en la educación formal (aunque a mi no me gusta) el uso de las tablets de manera universal, mejoraria en mucho los procesos de autoaprendizaje, por sus características de interacción, retroalimentación, creatividad…, llegando lo que se entiende por DEEP LEARNING, y lo que en pocas palabras seria “hacer lo imposible con los medios a nuestro alcance para que el aprendizaje sea mejor, entendiendo por mejor, que pase de ser individualizado, estandarizado y uniformizado a personalizado/socializador, abierto y libre.

 

 

 

 

 

 

Usando la web social semántica (SSW) y el Sistema de recomendación (RS) tecnologías de la gPLEc integra “competencias de aprendizaje basadas en el aprendizaje personalizada (personalized learning) para generar recomendaciones personalizadas para cada alumno.

Normalmente realizamos un análisis de los datos análisis a través de miles de sistemas separados cada uno con su propia estructura de datos única y lo hacemos a manera de Big Data, pero de manera personalizada nos cuesta diseñar aplicaciones para cada persona, porque creemos que los datos y los metadatos, solo podran servir en retroalimentaciones uniformes y previstas.

Stephen Downes nos comenta “El LPSS lanzado en una versión inicial pre-alpha 1 de octubre de 2014. Las invitaciones pueden obtenerse dirigiéndose a http://lpss.me y rellenando el formulario corto. También se pedirá a los usuarios si les gustaría participar en la investigación del desarrollo LPSS (esto no es necesario y toda la investigación personal está sujeto a Gobierno estricto de protocolos de ética de la investigación de Canadá). Funcionalidad en este sistema temprana es limitada; la primera versión se centró en la agregación de contenidos, la importación de competencias y definición, y simple recomendación.

La arquitectura de la interacción social ‘conectivista’ está diseñado a través de un proyecto de implementación con el programa de Investigación Industrial Assistanceship (IRAP) el apoyo a las empresas pequeñas y medianas. La hoja de ruta proyecta otras dos versiones principales, a intervalos de 6 meses, junto con soluciones de aprendizaje cliente-específicos y específicos de la industria en curso. La tecnología será transferida a las empresas asociadas a partir de 2017″. …

Como vemos se trata de un proyecto industrial, por lo tanto veremos si es lo que pedimos o se trata otra vez de retroalimentar con datos, aspectos formativos generalizados y estandarizados…

Vemos que es mejor la posicion de analisis y crítica personalizados avanzandao en cada momento del aprendizaje y de la persona (razones sociales, cognitivas…) que mantener aquesllos aspectos que ya hemos adquiridos y dejarlos de parte, ya que si lo hacemos así, convergeremos en muchos aspectos pero a medio largo plazo volveremos a “amontonar” procesos, ideas, comprobaciones…y tenderemos a clasificarlos, con lo que regresaremos al mundo de las jerarquias y dlos sistemas.

Esto nos acerca al santo grial de la personalización: donde la analítica del contenido adecuado, del proceso que necesitamos, de la retroalimentacion que nos reeindique el nuevo camino… para el alumno, en lugar de que el alumno deba encontrar estos datos por sí mismos.”

Aqui tenemos un ejemplo de geolocalización, el cual irá cambiando a medida que las necesidades personales lo hagan…

http://www.yelp.es/…/JmYckPs…/review/-C5cCA4wb33U78LQJwe-0w…

Cuando usamos la analítica para entender cómo pepitas individuales de contenido se realiza, por ejemplo, que los alumnos acceden a los Nuggets, la forma en que están accediendo a ellos, en los que los están utilizando, que es el uso de ellos, y lo que las calificaciones son -lo que acabamos es con la capacidad de hacer ajustes frecuentes que mejoran las necesidades del alumno . Cuantos más de estos ajustes hagamos, más personalizado y más se personaliza todo el proceso, otra cosa será conseguir la automatización de la retroalimentación, lo cuál nos llevaria a un aspecto crítico, es cierto, pero por otra parte determinaria de una vez por todas que el autoaprendizaje llegaría a su mayoría de edad y esto corresponde sin duda a la web 3.0 y/o 4.0.

Esto a su vez da a los diseñadores una conexión para el rendimiento instantáneo. Sabemos de inmediato qué tipo de impacto que cada pepita de contenido está teniendo en los aprendices, es una especie de RESONANCIA MAGNÉTICA continuada.. Esto nos acerca a el santo grial de la personalización, donde la analítica nos da el contenido adecuado para cada alumno, en lugar de que el alumno encontre el contenido por sí mismos.

 

 

 

 

 

Los elementos clave, sin embargo, son las pepitas de tamaño de un bocado de contenidos, perfiles de usuario, y la retroalimentación social.

Cualquiera sea el método de RETROALIMENTACIÓN que empleemos en cualquier escenarios de aprendizaje y que elijamos debe dar más trabajo para los estudiantes a actuar en consecuencia de lo que nosotros hemos facilitado, POR ELLO ES TAN IMPORTANTE QUE LOS APRENDICES SE RESPONSABILICEN DEL PROCESO DE EVALUACIÓN…

Como Wiliam (2011) afirma que “retroalimentación debe haber más trabajo para el receptor que el donante”.

La retroalimentación debe provocar el pensamiento – Fuera de toda la lectura, en todos los libros, en todos los trabajos de investigación y de todas las entradas del blog, el mensaje clave que se ha pegado conmigo acerca de cómo usar la retroalimentación proviene de Dylan Wiliam ( 2011):.

“Si tuviera que reducir toda la investigación en los comentarios en una sencilla idea general, por lo menos para las materias académicas en la escuela, sería esta: La retroalimentación debe hacer pensar”

También podemos hablar de PRO-ALIMENTACIÓN, como dicen algunos investigadores, “los aprendices necesitan tener las ideas claras previas para saber hacia donde deben ir”, eso también se lo escuchaba a Alejandro Piscitelli n una conferencia, y estoy de acuerdo, jeje, pero obviamente para mi no es ni mucho menos, ni suficiente ni básico….

Normalmente en la educación formal así es, en esta educación GARANTISTA, si que nos movemos con lo predecible, con un destino, unos objetivos, unas competencias…que des de un principio queremos conocer para llegar a ello, pero pensar, crear, innovar…no siempre va por estos cauces…

Surgen situaciones inesperadas, unas veces aisladas y sin motivo, otras provocadas por nosotros mismos o nuestros pares, que deben hacer que estemos preparados para saber reaccionar y eso de ninguna manera la educacion formal nos prepara para ello, por eso es tan importante convivir con la Inteligencia Artificial, con tecnologías inmersivas que sean capaces de ayudarnos en caso de que necesitemos ampliar, modificar…nuestro aspectro de posibilidades de aprendizaje….

¿Hacia dónde vamos?” O el avance de las direcciones de la intención, el objetivo o la finalidad de la pieza de trabajo / aprendizaje. Como Negro y Wiliam (1998) explican, “la prestación de tareas desafiantes y una amplia retroalimentación conducirá a una mayor participación de los estudiantes y un mayor rendimiento”.

Berger

Por lo tanto, es importante que las votaciones para tener el máximo efecto, el objetivo es específico y exigente, con la baja complejidad de tareas. Este objetivo puede ser el objetivo de aprendizaje de la lección, la cuestión central de la tarea o un objetivo para el cual el estudiante tiene que trabajar (de los comentarios anteriores).

El componente clave importante en esta pregunta, sin embargo se nos proporcionan criterios de éxito claros para cumplir con este objetivo. Con demasiada frecuencia, nuestros comentarios son específicas y precisas, pero no se vinculan claramente a la meta o el aprendizaje que tiene lugar. Es esencial que se hable de estos criterios para que los estudiantes puedan ver dónde se encuentran en el proceso y lo lejos que están de llegar a la meta deseada, pero a su vez se deben dejar puertas abiertas a que ellos puedan “manejarse” en “TERRITORIOS FANGOSOS“, en  espacios y en “no lugares, que van des de las investigaciones educativas clásicas a las etnogrficas y más caóticas…

Feedback Factors

No creo que la educación deje de ser tan garantista y si más abierta, diversa y masiva, eso es evidente, pero hay que acondicionar este TERRITORIO, para que no sea “hostil” de buenas a primeras y si acondicionado para establecer la diversidad de todos.

Qué los aprendices necesitan entrenamiento para dominar SU RETROALIMENTACIÓN, estarmos de acuerdo, pero debe hacerse de una manera “amigable”, libre y motivadora para ellos, nunca para nosotros, de esta manera su aclimatación, destrezas, creatividad…serán más rápidas y mejores, eso sin duda…

 

 

 

 

 

 

 

El éxito de los desarrolladores de datos los que van a ser vistas como estratégicas para el negocio, el aprendizaje…, son los que van a abrazar la tendencia al desarrollo de datos-contenidos ágiles. Esto significa exponer contenido a la comunidad de aprendices, lo que les permite calificar y brindan información sobre cómo mejorar el contenido, y luego actualizar inmediatamente pepitas de contenido para la mejora, muy lejos continua y permanente a partir del curso anual de actualización, o lo que es lo mismo, que los aprendices puedan personalizar los datos que les llegan de manera generalizada.

Sin retroalimentación, las personas, las organizaciiones corren a ciegas en la forma en que hace su trabajo. Lo mismo ocurre a nivel de proyecto. La evaluación efectiva, la eficiencia al hacer posible el descubrimiento y la eliminación de esfuerzo perdido y de gastos. El rigor de diseño de soporte de rendimiento requiere un conocimiento preciso de las tareas de las personas realizan y cómo trabajan en colaboración para completarlos. Se puede realizar un seguimiento del cumplimiento del proceso y los patrones de uso de los recursos de aprendizaje y rendimiento. Y la sabiduría combinada de la multitud puede manifestarse a través de una infraestructura de soporte de rendimiento que permite identificar de forma continua los errores venidos de los ensayos (ensayo-error…método cientifico). Una realidad de apoyo al rendimiento es que si un recurso no es útil, lo que nos revela rápidamente elementos ineficaces de rendimiento y facilita la mejora continua en cómo las personas realizan en conjunto y de forma independiente su aprendizaje.

 

 

 

 

 

 

El aprendizaje ahora está refrendado de manera científica y no es que de ello ya no hablaran los “viejos rockeros de la pedagogía”…Freinet, Freire, Dewey….y ahora Jay Cross, Charles Jennings, Harold Jarche, Jane Hart, Juan Domingo Farnos, Antonio Delgado…y cada vez más, de los que parten de la innovación más profunda (no incluyo los que realizan buenas prácticas) porque estos van por otro lado del “cuadro”, son necesarios para manetenernos la “sociedad activada”, pero cada vez más somos los que cruzamos las líneas rojas, Fernando Saez Vacas, Roger Schank, David Wiley, Stephen Downes, George Siemens, Juan Domingo Farnós…, los cuáles nos enfrentamos no con el sistema, ya que como solemos decir, “el peor antisistema es lo que algunos llaman el mejor sistema” (Juan Domingo Farnos)

Cada vez existen líneas “más borrosas” entre la acumulación de datos que recibimos .imputs., y “el contenido” que tenemos prescrito, uniformizado…por lo que los “curriculums educativos” ordenados por las jerarquías, más pronto que tarde, no solo no se podrán llevar a cabo, si no que la sociedad los “tirará” por ínútiles….

Acceder a información es ya un “elemento vital para todas las organizaciones, educativas, sociales, políticas, económicas…” Forrester señala que no es sólo el volumen de información está creciendo de manera exponencial.

Las organizaciones educativas, empresas,… dependen cada vez más de la información para tomar las mejores y más rápidas decisiones para obtener una ventaja competitiva, que les permita “vender su producto”, de la mejor manera posible, aunque la evolución de los diferentes planteamientos educativos se lo hace cada vez más complicado, ya que las organizaciones “cerradas” cada vez tienen menos sentido…

Es necesario, mediante el análisis de datos (BIG DATA) llegar a un puente que una ambas partes, aunque muchos creemos que eso no es fundamentalmente necesario, ya que cada uno puede actuar según sus maneras de entender la educación y llevarla a cabo, pero para ello, la “cultura” en la que vivimos debe ser completamente abierta, flexible, inclusiva y exigente con llegar a la máxima calidad personal.

“Big Data transformará la manera en la que vivimos, pensamos y trabajamos”. Es una de las frases que introduce en su conclusión Kenneth Cukier, y que precisamente da título a su libro Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think.

La música podría desempeñar mucho ruído , los silbatos pueden soplar , la gente podría moverse, y algunos podrían disfrutar…. pero la actividad tiene poco, o nada , que ver con la generación de una visión real de la materia que nos ocupa , o la práctica de habilidades útiles. ” ¿Qué hemos aprendido de esa experiencia? ” Una respuesta honesta sería: ” Ni idea “, ya que saldremos del “learning is work” y volveremos a entrar en el círculo que la sociedad “post industrial” nos marca, no la Sociedad del Conocimiento.

Por las investigaciones y el feedback que obtenemos y, por la experiencia ,estamos convencidos fuera de toda duda que el aprendizaje experiencial es el modelo más eficaz para la formación y la educación. Pero con esto queremos decir , cuando se hace bien . Hacerlo bien requiere de varias cosas .

 

 

 

 

 

La experiencia y la práctica son dos de las fases que conducen a la meta final , que es la integración de nuevas habilidades en el desempeño del trabajo . Si no estamos tratando de cambiar algo en la forma de hacer nuestro trabajo y nuestro aprendizaje, ¿por qué estamos entrenando ?.

La experiencia y la práctica deben ser pertinentes , válidas y significativos. Cualquiera que sea la forma de las actividades de aprendizaje experiencial toman el juego , la simulación, o alguna otra cosa – lo que debemos aprender es acumular experiencias para mejorar como personas y como sociedad. Actividades de aprendizaje son tiempo probado y demostrado que hacer lo que dicen que harán.

El proceso de aprendizaje debe reconocer e incorporar los principios educativos sólidos. Ciertamente , sabemos que la experiencia directa tiene un enorme impacto en el aprendizaje . Pero eso no es todo lo que sabemos . Las investigaciones y la prácticas educativas se demuestra, por ejemplo, que las personas tienen diferentes estilos de aprendizaje , y que estos estilos de entrar en juego de manera significativa, son uno de los principios básicos de una sociedad diversa, abierta e inclusiva.

Entendiéndose “Estilos de aprendizaje” como los rasgos cognitivos, afectivos y fisiológicos que sirven como indicadores de como las personas perciben, interactúan y responden a sus ambientes de aprendizaje.

 

 

 

 

 

 

David Kolb (1971) identificó dos dimensiones principales del aprendizaje: la percepción y el procesamiento. El aprendizaje no es más que el resultado de la forma como las personas perciben y luego procesan lo que han percibido.

Describió dos tipos opuestos de percepción:

a-Experiencia concreta

b-Conceptualización abstracta

 

 

Y describió dos tipos opuestos de procesamiento:

a-Experimentación activa
b-Observación reflexiva
La yuxtaposición de las dos formas de percibir y procesar es lo que llevó a Kolb a describir un modelo de cuatro cuadrantes que explica los estilos de aprendizaje: Convergente, Asimiliador, Acomodador y Divergente…

Los convergentes poseen las siguientes características:

Racional – Analítico – Organizado – Hermético.
Orientado a la tarea – Buen líder – Deductivo.
Los asimiladores poseen las siguientes características:

Reflexivo – Pensador abstracto – Hermético – Investigador
Planificador – Genera modelos – Poco empático.
Los acomodadores poseen las siguientes características:

Impulsivo – Orientado a la acción – Flexible – Asistemático.
Organizado – Espontáneo – Comprometido.
Los divergentes poseen las siguientes características:

Emocional – Flexible – Intuitivo – Sociable.
Soñador – Orientado a las personas – Genera ideas.
Más adelante Peter Honey y Alan Mumford (1988) partieron de las bases de David Kolb y llegaron a la conclusión de que existen cuatro estilos de aprendizaje, que a su vez responden a las cuatro fases de un proceso cíclico de aprendizaje: Activo, Reflexivo, Teórico y Pragmático.

Los activos aprenden mejor cuando:

Se lanzan a una actividad que les presente un desafío.
Realizan actividades cortas y de resultado inmediato.
Hay emoción, drama y crisis
Les cuesta más trabajo aprender cuando:

Tienen que adoptar un papel pasivo.
Tienen que asimilar, analizar e interpretar datos.
Tienen que trabajar solos.
Los reflexivos aprenden mejor cuando:

Pueden adoptar la postura del observador.
Pueden ofrecer observaciones y analizar la situación.
Pueden pensar antes de actuar.
Les cuesta más aprender cuando:

Se les obliga a convertirse en el centro de la atención.
Se les apresura para que pasen de una actividad a otra.
Tienen que actuar sin poder planificar previamente.
Los teóricos aprenden mejor cuando:

Deben partir de modelos, teorías, sistemas con ideas y conceptos que presenten un desafío.
Tienen oportunidad de preguntar e indagar.
Les cuesta más aprender:

Con actividades que impliquen ambigüedad e incertidumbre.
En situaciones que enfaticen las emociones y los sentimientos.
Cuando tienen que actuar sin un fundamento teórico.
Los pragmáticos aprenden mejor cuando:

Se les presentan actividades que relacionen la teoría y la práctica.
Ven a los demás hacer algo.
Tienen la posibilidad de poner en práctica inmediatamente lo que han aprendido.
Les cuesta más aprender cuando:

Lo que aprenden no se relaciona con sus necesidades inmediatas.
Realizan actividades que no tienen una finalidad aparente.
Lo que hacen no está relacionado con la realidad.

 

af31f04b5c7127e14e3a82bf37fcd569

 

 
No hay sustituto para la experiencia. Esa es una verdad demostrada.Recordemos que la parte en que el profesor y los estudiantes regresan a la vida clásica, la de siempre, es ese momento volvemos a perder la experiencia que habíamos obtenido Eso es importante . En ausencia de perspectiva informada y devolución de datos válidos , sólo la experiencia es un maestro cruel lento y tiende a consolidar los malos hábitos junto con los buenos.

Naturalmente que muchos defenderán que la teoría es importante, pero eso se puede aprender también trabajando, muchos lo hacen y les funciona perfectamente. Del mismo modo , los juegos , simulaciones, y los instrumentos de retroalimentación pueden ser maravillosamente útiles para las habilidades relacionadas con el liderazgo, el trabajo en equipo , coaching , resolución de conflictos , la comunicación interpersonal , y más aprendizaje …¿eso lo podemos hacer en organizaciones educativas regladas por curriculums, tareas…prescritas y uniformizadoras?.

Desafortunadamente, ” aprendizaje experimental ” se ha convertido en una frase de moda en la comunidad empresarial – entrenamiento. Como suele ocurrir cada vez que una buena idea se convierte en una moda , una gran cantidad de tonterías ha surgido en torno a ella. Usted no tiene que buscar mucho para encontrar los programas de ” aprendizaje vivencial ” que sustituyen con la mera actividad de la experiencia y la práctica pertinente .

Pueden ser muy atractivos e interactivos, como una situación se presenta a los alumnos y luego se les pedirá que responder a ella mediante la selección de una opción de la acción (evaluación). Esto proporciona un entorno de aprendizaje seguro ya que no hay consecuencias para los errores, pero si encima aplicamos SIMULACIONES, el error se convierte en un camino más para aprender ya que tenemos que derivar por medio de la retroalimentación, ya sea analógica o digital, hacia otros derroteros que pueden estar previstos (innovación) o no (disrupción), que a su vez, permite a los estudiantes a obtener una comprensión de las lecciones y luego aplicar sus habilidades.

 

 

 

 

 

 

Los escenarios en los que normalmente estamos inmiscuidos tienen tres partes:

1-Una descripción de una situación dada

2-Una pregunta con opciones (tres opciones parecen ser la norma)

3-Comentarios:
-puede ser inmediata para escenarios conocidos o no.
-puede retrasarse si el escenario es de ramificación.

Necesitamos llevar siempre nuestros procesos de aprendizaje críticamente sobre nuestro propio comportamiento, identificar las formas a menudo ya que muchas veces no nos damos cuenta de que contribuimos a los problemas de la organización y luego cambiar cómo actúan. Por tanto dejamos de lado el circuito único de aprendizaje y nos pasamos al de doble circuito de (Argyris), pero de forma muy diferente, ya que él aboga por dejarlo cerrado, es decir, llegar a un objetivo y nosotros no, ya que lo que pretendemos es trabajar en el proceso, no en el objetivo.

El aprendizaje en doble circuito fomenta la investigación genuina y ensayo de acciones y requiere de la autocrítica, es decir, la capacidad para cuestionar la teoría en uso y la apertura a cambiar la misma en función del aprendizaje. El resultado de la reflexión, investigación, pruebas y autocrítica sería una reformulación de las normas y valores y una reestructuración de las estrategias y supuestos, según la nueva configuración y es aqui donde si tenemos los mecanismos de intervención propios de la EDUCACION DISRUPTIVA (learning is the work).

 

 

 

 

 

Por otro lado, aprendizaje en doble circuito tiene como objetivo detectar y corregir errores al cambiar los valores, estrategias y supuestos de la teoría en uso según la nueva configuración. Aprendizaje en doble circuito, sin embargo, reconocen el poder de las conexiones y redes que pueden ayudarnos a funcionan en entornos de conocimiento altamente dinámico e incierto (INCERTIDUMBRE) caracterizados por la creciente complejidad y cambio rápido.

El APRENDIZAJE DE DOBLE CIRCUITO CLÁSICO, coincide plenamente ya que la gestión del conocimiento basada en el alumno (PKM) se desarrollan en escenarios individuales no personalizados y por medio de los conocimientos tácitos y explícitos, internos como externo, ….

“A popular framework for PKM is the “Seek, Sense, Share” model, developed by Harold Jarche. Here is a 5-minute video walkthrough of Jarche’s take on PKM, which he now calls Personal Knowledge “Mastery”. Social media expert Beth Kanter helped bring this model into nonprofit circles thru her trainings, a 2011 blog post, and a 2014 GMN conference session.

Jarche’s Seek, Sense, Share model is a personalized process where “learning is the work” rather than an occasional luxury.

To Seek is to engage in extended personal learning networks in order to discover and filter information and new perspectives that can inform your learning goals.
To Sense is to internalize and add value to this information by developing new insights through discussion and experimentation.
To Share is to communicate your new thoughts, resources, results, or lingering questions back to your peers and networks.
The process may seem obvious, but it is easy to skip the less comfortable steps due to fear, lack of practice, or lack of trust.

Future GMN blog posts will dig deeper into PKM and its related cognitive, social, and technical aspects. How does PKM fit in the grants management context? As grants managers, we understand how a good and flexible process can promote effectiveness; but this takes trial and error, patience, and a lot of feedback. With regular practice, a PKM process can advance your skills in critical thinking, communication, collaboration, adaptability, and info-tech literacy. Wouldn’t such skills support higher levels of organizational effectiveness and learning?

Anyone interested in this process should jump in to share their questions and ideas. What parts of a PKM process have you tried? How has this helped productivity? What tools are most useful? What challenges are in the way? Comment here or email npowell@gmnetwork.org with your ideas for collaborative experimentation. All it takes to get started with PKM is some passion, disciplined practice, and a willingness to share” By .Chad Gorski

También con ello nos pondremos a:

-crear,

-aprovechar,

-nutrir,

-sostener

-ampliar su red externa para abrazar nuevos nodos de conocimiento.

-identificar las conexiones, sentido entre nodos de diferentes conocimientos.

-Buscar el nodo de conocimiento que puede ayudar a lograr mejores resultados, en un contexto de aprendizaje específico agregado y remix

-Cruzar las fronteras, conectar y cooperar.

-Navegar y conocer a través de múltiples redes de conocimiento.

-Ayudar a otros networkers conocimiento construir y extender sus redes.

 

 

 

 

Entonces si estaremos dentro de una ecología del conocimiento , como un complejo, conocimiento intensivo del paisaje que emerge de la conexión de abajo hacia arriba como sistemas adaptativos complejos, tiene una ecología de conocimiento propiedades emergentes, incluye entidades autogestionadas y puede evolucionar en formas que no podemos esperar o predecir. Estas Ecologías del conocimiento desdibujan las fronteras del aprendizaje que se produce de manera ascendente y emergente, en lugar de aprendizaje que funciones dentro de un contexto estructurado, de un marco global, en forma de comando y de control, con lo que podremos:

1. cuestionar, criticar y rechazar algunos aspectos de las prácticas aceptadas,

2. analizar la situación,

3. Construir de una nueva solución a la situación problemática,

4. examinar los procesos de aprendizaje de manera continuada.,

5. implementación de lo que vamos construyendo, pero sin miedo a volverlo a empezar de manera diferente,

6. reflexionar sobre y evaluar el proceso,

7. consolidar los resultados en una nueva práctica estable, pero teniendo en cuenta que nunca se basará en la certidumbre.

Sin embargo, en la nueva era de conocimiento intensivo, es cada vez más evidente que el conocimiento es muy complejo y tratar con el conocimiento no es reducible a cualquier secuencia de acciones y nos permite implementar otras acciones complejas que siempre nos permitirán un APRENDIZAJE PERSONALIZADO BASADO EN EL ERROR, entendido como DESAPRENDER, como el proceso de mejora de lo que hemos realizado o ser capaces de construir otro de nuevo y diferente…

juandon

Anuncios