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juandon. Innovación y conocimiento

La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

mes

mayo 2019

El aprendizaje electrónico debe promover escenarios disruptivos (evaluación, diseño…)

Juan Domingo Farnos

 

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Si pretendemos establecer diferentes teorías que nos puedan llevar hacia un aprendizaje por medio de elearning, debemos reflejar siempre una serie de variables previstas de antemano y además tener presente el tema de la retroalimentación, para que si es necesario ser capaces de modificar todo el planteamiento y pasar de una pura innovación continuada a cualquier disrupción no prevista.

En la educación formal las TENDENCIAS, suelen competir entre ellas o incluso anularse entre si, es por ello que la educación a distancia antes, y ahora el E-LEARNING-INCLUSIVO, será siempre un fuerte competidor, tal como hemos comentado, tanto por su sostenibilidad economica dentro del propio sistema, como por su característica en la utilización DISRUPTIVA….

Alumnos y comunidades encontrarán una manera de apropiarse de las herramientas y tecnologías emergentes, en lugar de a la inversa. Tengo un prejuicio que dice que los sistemas abiertos (aprendices auto-dirigidos, auto-organización de los grupos de estudiantes y trabajadores) constituyen la unidad más vital y próspero para la comprensión de las acciones humanas y las opciones ( cf . Hill, 1999)., pero evidentemente no es mi caso (Juan Domingo Farnós)

Eficiencia de los procesos y los aprendizajes personalizados de producción masiva pueden ser objeto de apropiación y puesta en servicio de estos alumnos y grupos, y eso es bueno. Cuando un grupo puede apropiarse de una herramienta o tecnología y utilizarla para aprender, dejar que lo haga. Cuando la tecnología se rompe, el grupo se adaptará y pude acomodarse, pero necesita entonces de l ESCALABILIDAD que proporcionan las TIC y la Inteligencia Artificial…

Las tecnologías son reflejos de nosotros, o más concretamente :LAS TECNOLOGÍAS SOMOS NOSOTROS.

A través de tecnologías y nuevas ideas, siempre estamos en el proceso de re-inventarnos nosotros mismos. Las Tecnologías sirven como espejos de nuestros valores y aspiraciones, así como nuestras debilidades y problemas insolubles.

Esta verdad sobre tecnologías de relieve la importancia de someter a escrutinio nuestros planes de continuar, siiempre que sea posible, queremos que nuestras tecnologías nos sirvan para reflejar nuestras mejoras y nuestras ambiciones más altas.

La tecnología y las ideas servirán para que co-evolucionemos juntos . Los historiadores de la tecnología nos dicen que una tecnología, a menudo basada en la mejor disposición de pensamiento, a su vez, estimula nuevas ideas y nuevas posibilidades. Este es ciertamente el caso de los sistemas Web y de información en red. Un punto enorme de ideas prometedoras, modelos, y los esfuerzos de I + D ha acompañado a la nueva tecnología.

Cuando estos nuevos esfuerzos son vistos como artefactos mismos, vemos cómo una tecnología impulsa el desarrollo de otro, y cómo el ciclo se repite a través de nuevas iteraciones de la tecnología, el diseño, la teorización y la práctica. Por lo tanto, podemos estar seguros de que, como la tecnología continúa su marcha hacia adelante, nuevos modelos e ideas seguramente seguirá-y en algunos casos, preceder a la tecnología en sí misma.

¿Cómo podemos ayudar a las personas hacer un uso efectivo de los recursos de aprendizaje? ¿Cómo podemos ayudar a los diseñadores de cursos de aprendizaje a crear mejores materiales? Y, ¿Cómo podemos animar a la gente a colaborar, compartir y participar como miembros activos de comunidades de aprendizaje?..

 

Los aprendices pueden, por supuesto, interactuar directamente con los contenidos que se encuentran en múltiples formatos, y en especial en la Web, sin embargo, muchos optan por tener su aprendizaje secuenciado, dirigido y evaluado con la ayuda de un profesor. Esta interacción puede tener lugar dentro de una comunidad de investigación, utilizando una variedad de actividades síncronas y asíncronas basadas en red (vídeo, audio, conferencia por computadora, chats, o la interacción del mundo virtual-web 2.0).

Usando el modelo en línea (, entonces, requiere que los aprendices,  profesores y los diseñadores tomen decisiones cruciales en varios puntos. Un factor clave de decisión se basa en la naturaleza del aprendizaje que se prescribe. Marc Prensky (2000) sostiene que los diferentes resultados de aprendizaje se aprenden mejor a través de determinados tipos de actividades de aprendizaje. Prensky no pregunta: “¿Cómo aprenden los alumnos?”, Pero más específicamente, “¿Cómo se enteran de qué?”

Prensky (. 2000, p 56) postula que, en general, todos aprendemos:

• Los comportamientos a través de la imitación, la retroalimentación y la práctica;

• la creatividad a través del juego;

• hechos a través de la asociación, taladro, la memoria, y preguntas;

• juicio a través de la revisión de los casos, hacer preguntas, tomar decisiones, y recibir retroalimentación y coaching;

• lenguaje a través de la imitación, la práctica y la inmersión;

• la observación a través de ver ejemplos y recibir retroalimentación;

• procedimientos a través de la imitación y la práctica;

• Los procesos a través de análisis de sistemas, la deconstrucción y la práctica;

• Los sistemas de descubrimiento a través de los principios y la realización de tareas graduadas;

• Razonamiento a través de rompecabezas, problemas y ejemplos;

• Habilidades (física o mental) a través de la imitación, la retroalimentación, la práctica continua y creciente desafío;

• discursos o roles de desempeño a través de la memorización, la práctica y el entrenamiento;

• teorías a través de la lógica, la explicación y cuestionamiento.

Prensky también sostiene que hay formas y estilos de juegos que se pueden utilizar, en línea o fuera de línea, para facilitar el aprendizaje de cada una de estas habilidades.

Yo diría que cada una de estas actividades se puede lograr a través de e-learning, utilizando una combinación de actividades de la comunidad en línea y actividades de estudio independientes, asistidas por ordenador. Al rastrear las interacciones esperadas y siempre para los estudiantes a través del modelo, se puede planificar y garantizar que una combinación adecuada de estudiantes, profesores, y la interacción de contenido se ha diseñado para cada resultado de aprendizaje…., pero también debemos estar preparados para que surjan de manera libre y abierta otras posibilidades de posteriores actuaciones, por lo que debemos estar todos preparados como interactuar de maneras diferentes a las ya previstas…

Nuestro reto como constructores de la teoría y los profesionales en línea es delinear los modos, métodos, actividades y actores que son más eficaces en términos de costo y el aprendizaje, en la creación y distribución de programas de e-learning de calidad.

La creación de un modelo es a menudo el primer paso hacia el desarrollo de una teoría. El modelo presentado ilustra la mayoría de las variables clave que interactúan para crear experiencias educativas en línea y contextos, pero también siempre preaprados para establecer otros procesos DISRUPTIVOS, que los aprendices necesitan o quieran, con lo que le modelo inicial ya no será el mismo y será construido otro de nuevo entre todos.

El siguiente paso es de teorizar y medir la dirección y la magnitud del efecto de cada una de estas variables en las variables de resultados pertinentes, incluyendo el aprendizaje, el costo, la terminación, y la satisfacción…

Cabe indicar que nunca un proceso estará terminado, es más, internet y su utilización en el aprendizaje, es una garantía de aprendizaje permanente, el cuál se basa siempre más en preguntas que en respuestas

-el aprendizaje significativo y la colaboración implique tareas desafiantes y de la vida real;

-la tecnología como una herramienta para el aprendizaje, la comunicación y la colaboración

-evaluaciones basadas en el rendimiento (por ejemplo, si queremos saber si un estudiante puede colaborar mediante el uso de la tecnología, no tendríamos que escriban un ensayo sobre el tema, solo volveríamos a ver a colaborar con otros estudiantes) .

 

También los formularios en HTML pueden utilizarse para evaluar la comprensión de conceptos y, más especialmente, para la evaluación de las ideas previas de los estudiantes en torno a determinados contenidos de aprendizaje. Los formularios en HTML permiten que el profesor reciba cierto feedback por parte de los estudiantes relacionado con el aprendizaje que estos últimos están realizando. Brooks (1997) los considera por eso como una estrategia interactiva de gran utilidad, aunque reconoce que su integración en entornos de aprendizaje a distancia requiere hoy por hoy conocimientos de programación. Un editor de HTML, no obstante, nos permite crear formularios sencillos que se remiten directamente a la dirección electrónica que se desee. Una opción algo más compleja, pero igualmente viable y de gran utilidad, es construir formularios utilizando CGIs, lo que nos permite, entre otras cosas, preservar el anonimato del alumno emisor.

Enfoques alternativos de evaluación

En el diseño de entornos constructivistas se ha comenzado a extender la idea de evaluación alternativa, como reflejo de la frustración con los enfoques

tradicionales de evaluación, y del deseo de determinar el logro de metas educativas de orden superior que impliquen una comprensión profunda y el uso activo del conocimiento en contextos complejos y reales (Reeves y Okey, 1996). Hammond y Collins (1991), plantean el tema de la evaluación alternativa en procesos de aprendizaje autodirigido, y la entienden básicamente como aquélla en la que los sujetos de aprendizaje intervienen de algún modo en el establecimiento de los criterios de evaluación y en el mismo proceso evaluativo.

En este sentido, ellos ofrecen al menos cinco razones por las que se debe fomentar la autoevaluación y la heteroevaluación entre iguales en procesos de aprendizaje autodirigido:

 La evaluación alternativa es consistente con los principios del aprendizaje autodirigido, y cuestiona a la evaluación tradicional como una de las fuentes de mayor poder del profesor en sistemas convencionales.

 La evaluación alternativa promueve el aprendizaje, en la medida en que está diseñada para constituirse en una oportunidad para éste tenga lugar.

 La evaluación alternativa muestra respeto por los estudiantes y por sus opiniones, y entiende que el aprendizaje es un proceso interno que no puede medirse con exactitud desde fuera.

 La evaluación alternativa proporciona preparación para el aprendizaje continuo, que depende de la adquisición de destrezas de autocontrol y autoevaluación.

 Es posible confiar en la autoevaluación y la heteroevaluación entre iguales; de hecho, más que sobrestimar el propio rendimiento los estudiantes suelen hacer lo contrario. Algunos enfoques de evaluación alternativa llevan cierto tiempo aplicándose en entornos constructivistas bajo formas como la evaluación auténtica, la evaluación de la actuación, la evaluación de portfolio, etc.

 

Una descripción somera de cada una de estas modalidades de evaluación puede encontrarse en Reeves y Okey (1996). Se trata en su mayoría de enfoques que han surgido en campos como el arte, el ejército o la ingeniería, y que han comenzado a aplicarse al ámbito educativo. Todas tienen en común su relación directa o incluso su identificación con las mismas tareas de aprendizaje. Aunque su puesta en práctica no está exenta de problemas, en conjunto constituyen modalidades con cierto potencial para proponer mecanismos alternativos de evaluación. Sin necesidad de adoptar un compromiso con ninguna de ellas, cada una puede ofrecer aportaciones interesantes en la planificación de la evaluación:

 De la evaluación auténtica podemos quedarnos con la idea de que las tareas propuestas deben lograr en el que las realiza un sentido de pertenencia y una actitud positiva hacia ella (es decir, valorar su utilidad), y han de aplicarse con fidelidad (es decir, con posibilidad de replicación) a situaciones reales.

 De la evaluación de la ejecución es importante considerar el énfasis en planificar actividades válidas con referencia a un propósito específico, así como contemplar la posibilidad que tales actividades ofrecen para la aplicación del conocimiento en contextos poco definidos y abiertos a múltiples alternativas, cada una de las cuales demanda la puesta en marcha de procesos de orden superior y destrezas de resolución de problemas.

 De la evaluación de portfolio destacamos la importancia otorgada tanto al proceso como al producto, así como los beneficios derivados de compartir estos trabajos entre los propios estudiantes.

 

 

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Tomadas en conjunto estas aportaciones, resulta evidente que las mismas actividades que se proponen para el aprendizaje de unos contenidos pueden ser usadas legítimamente para evaluar su adquisición. Para Reeves y Okey (1996) los entornos de aprendizaje constructivistas y la evaluación alternativa ayudan a hacer difusa la tradicional división entre aprendizaje y evaluación, que es endémica en la mayoría de los escenarios educativos, y sugieren una serie de razones por las que en un entorno constructivista no tiene sentido la separación entre actividades de aprendizaje y de evaluación:

 Los entornos de aprendizaje constructivistas están relacionados con el qué y el cómo del aprendizaje, o lo que es lo mismo, no sólo con los resultados de aprendizaje, sino también con los procedimientos por medio de los cuales se aprende.

 La evaluación en entornos de aprendizaje constructivistas debe ser tan amplia y variada como el entorno mismo.

 Las limitaciones de recurso y tiempo sugieren que las mismas actividades que sirven para aprender sirvan también para evaluar.

 La evaluación debería presentarse de forma marcadamente distinta que en los tradicionales contextos de evaluación, que analiza el conocimiento de forma fragmentada y descontextualizada en lugar de analizar la actuación ante tareas del mundo real.

 La apertura y transparencia debe presidir los procedimientos y criterios de evaluación, del mismo modo que el constructivismo fomenta un diálogo similar con relación a qué aprender y de qué forma hacerlo.

 

Incorporación de los métodos alternativos de evaluación a través de Internet:

De lo apuntado hasta el momento se desprende que un entorno constructivista demanda recursos que permitan incluir la motivación como un factor importante en el procedimiento de evaluación, especialmente en entornos que dependen demasiado de factores de motivación intrínseca, como es el caso del aprendizaje autorregulado vía Internet. A ello puede contribuir el uso de pruebas autoverificables, que en cualquier caso necesita complementarse con otras modalidades más divergentes, como los ensayos abiertos o tareas de desarrollo en torno a un tópico, así como evaluaciones que consideren la auto-revisión, la evaluación entre iguales, el nivel de participación en listas de discusión, etc..

Estas otras modalidades no tienen por qué ser distintas de las tareas propuestas para el aprendizaje, siempre y cuando en su diseño intervengan algunos de los principios del aprendizaje adulto:

 El foco de las actividades de aprendizaje y evaluación ha de estar en la aplicación y el uso activo del conocimiento en situaciones reales y poco definidas.

 La propuesta de tales actividades debe responder a objetivos claros y explícitos.

 El alumno debe encontrar valor formativo y a la vez evaluativo en tales tareas, por lo que la optatividad y diversidad en las propuestas debe ser una variable real.

 El propósito mismo de la evaluación debe estar orientado a enfatizar los puntos fuertes del estudiante y proporcionarle información que le capacite a hacer sus propias decisiones sobre metas y actividades de aprendizaje.

 Es importante fomentar la reflexión sobre las tareas realizadas, la autoevaluación con respecto al nivel de dominio de los contenidos, y el intercambio y revisión de productos entre compañeros. Parece evidente que algunos recursos tecnológicos incorporados al uso de los ordenadores abren nuevas posibilidades para estos enfoques alternativos. Esto es especialmente evidente en el caso de mecanismos de portfolios, incorporados ya en numerosos paquetes de software educativo y cuyo uso comienza a demostrar un mayor compromiso de los estudiantes en la autoevaluación y el autoaprendizaje (Read & Cafolla, 1997). El correo electrónico, las bases de datos y las listas de discusión, por su parte, permiten almacenar e intercambiar el trabajo de los alumnos en su proceso y en sus productos, así como acelerar en ambas direcciones los mecanismos de feedback. Pero una vez más, también en el caso de la evaluación la tecnología puede servir para instrumentar y hacer operativa una determinada filosofía del aprendizaje.

Algunas aplicaciones para la evaluación sincrónica o autoevaluación Por evaluación sincrónica del aprendizaje vamos a entender aquí las prácticas basadas en tests de autocomprobación inmediata, y que están orientadas a motivar y guiar al estudiante en su proceso de aprendizaje. Otras herramientas sincrónicas posibles, tales como los chats, no los consideraremos aquí.

El mercado informático ofrece en la actualidad distintas herramientas para construir tests y pruebas de evaluación orientadas a su distribución a través de Internet. Algunas de las más utilizadas son Web@ssessor, desarrollada por la Arizona-based ComputerPREP, Decisive Survey, desarrollado por la Decisive Technology of MountainView, de California, y Question Mark, de la AssessNet. Una descripción detallada de cada una de estas herramientas puede encontrarse en Hall (1997). Nosotros nos detendremos aquí en dos tipos distintos de software cuya utilidad hemos venido experimentando en iniciativas de formación a distancia puestas en marcha recientemente.

Para diseñar este tipo de actividades son necesarios varios elementos:

 plantear una cuestión sobre algún contenido abordado;

 ofrecer posibles respuestas a dicha cuestión (generalmente 5), con la posibilidad de que sean correctas una o varias de esas respuestas;

 acompañar explicaciones que, a modo de feedback, justifiquen por qué determinada opción de respuesta es verdadera o falsa. De esta forma, al seleccionar una determinada opción, no sólo se sabe si nuestra elección ha sido la correcta, sino también por qué. La figura 1 muestra cómo quedaría el

 

 

Diseño de este tipo de ejercicios en la web:

a-Ejercicios de respuesta breve (Jquiz). Otro tipo de ejercicios posible es el de respuesta breve. Consiste en plantear una pregunta que puede contestarse con una o pocas palabras. Para construir un ejercicio de este tipo es necesario:

 plantear una cuestión sobre algún contenido abordado;

 incluir varias respuestas (hasta 4), válidas todas a ellas para la pregunta planteada.

La construcción de un ejercicio de este tipo plantea el problema de que la respuesta que ofrezca el alumno, para que sea correcta, debe ser exactamente igual a la que nosotros introdujimos inicialmente. Ello exige que la pregunta esté planteada con claridad, admita sólo un tipo de respuesta, y ésta se componga de muy pocas palabras. Un tipo de contenido fácilmente aplicable a estos ejercicios es el relacionado con escribir el concepto definido en el enunciado.

b-Ejercicios de tipo crucigrama (JCross). Un crucigrama también puede constituir una actividad en la que se pida, por ejemplo, identificar un concepto a partir de su definición.

En este caso, los elementos necesarios serían los siguientes:

 seleccionar las palabras que queremos que aparezcan en el crucigrama;

 establecer la distribución de estas palabras horizontal o verticalmente;

 incluir la definición para cada una de estas palabras, teniendo en cuenta que a partir de esta definición el alumno deberá identificar la palabra correspondiente. a. Ejercicios para relacionar (JMatch). Estos ejercicios son los típicos que presentan dos columnas para relacionar los elementos de una con los de otra.

La condición es que cada elemento de la columna izquierda tenga una sola correspondencia con otro elemento de la columna derecha. Para la realización de un ejercicio de relacionar, al alumno después se le muestran todas las opciones posibles de la derecha, debiendo elegir en cada caso la apropiada. También es posible incluir gráficos, tablas, etc., a partir de los cuales establecer los criterios de relación. b. Ejercicios para rellenar huecos (JCloze). Otra modalidad de ejercicios que se pueden utilizar con el HotPotatoes es la de rellenar espacios vacíos en un texto con palabras claves. Evidentemente, el texto debe ser lo suficientemente explícito y contener las pistas necesarias para indicar las palabras que faltan.

 

Puede ser útil, por ejemplo, para realizar un resumen general de una serie de contenidos.

Los elementos necesarios para construir una prueba de este tipo son:

           redactar un texto completo

 seleccionar en él palabras claves, que serán las que el alumno deberá identificar;

 proporcionar varios sinónimos (hasta 3) válidos para cada una de esas palabras claves. Conviene recordar que el texto que redactemos debe permitir identificar con relativa claridad las palabras que faltan; ello implica que tales palabras, o los sinónimos que pensemos para ellas, deben tener cierta relevancia en el conjunto de contenidos al que hagan referencia.

 

 

Pruebas de autoevaluación adaptativas: Question Mark Perception .

Un paquete integrado de software mucho más potente y sofisticado que el anterior, pero con un mayor número de requisitos técnicos y económicos, es el elaborado por Question Mark Computing(http:www.qmark.com/perception). Perception es un software diseñado expresamente para la creación de tests, cuestionarios y otras formas de evaluación para su uso a través de Internet o de intranets. Ha sido pensado básicamente para la evaluación del aprendizaje a distancia en contextos universitarios, aunque no se descartan otros posibles usos.

El rasgo más característico de Perception, que le proporciona su potencialidad para aprendizaje a través de Internet, es la posibilidad de construir bancos de ítems que después se seleccionan al azar para configurar una sesión concreta, que es con la que se encuentra el alumno en la web. Esta sesión puede diseñarse con distintos niveles de dificultad, de forma que el alumno ve aumentar o no la complejidad de las preguntas en función de las respuestas que vaya ofreciendo.

En este sentido, las pruebas realizadas con Perception entran en la categoría de lo que se conoce como Tests Adaptativos Computerizados(TAC). Frente a los tests convencionales, en los que todos los alumnos deben responder a los mismos ítems siguiendo una secuencia previamente establecida, los TACs traen consigo la idea de unos tests adecuados a la situación particular de cada alumno, adaptando el nivel de dificultad de sus ítems en función de las respuestas que cada uno vaya ofreciendo (Renom, 1993).

En relación con las posibilidades que ofrece, Perception es un software relativamente fácil de usar. Con la primera de sus aplicaciones de Windows, Question Manager, el formador puede diseñar todos los ítems que quiera en torno a un tópico o subtópico concretos y agruparlos siguiendo criterios jerárquicos. Los tipos de preguntas posibles son también variados, con mayores posibilidades que los que permiteHotPotatoes: actividades de respuesta múltiple, de opción múltiple, de verdadero-falso, de relacionar, de rellenar, tipo matriz, numéricas…

Al elaborar cada pregunta, el formador decide qué puntuación corresponderá a cada una de las respuestas, admitiendo también la posibilidad de que una contestación sea parcialmente válida. Igualmente, cada posible respuesta puede ir acompañada de un feedback que justifique por qué se trata de una opción válida o incorrecta.

Con la segunda de las aplicaciones de Windows, Session Manager, el diseñador puede decidir de cuántas preguntas constará la prueba, si se seleccionarán aleatoriamente, y si el alumno podrá avanzar a través de ella de forma jerárquica en función de las respuestas que vaya dando.

 

También con un nivel de dificultad equivalente, o bien se le ofrecerá la posibilidad de acceder a la parte de contenidos relacionados con los tópicos que se evalúan para su revisión, o bien ambas cosas, todo ello en función de las opciones tomadas por el diseñador de la sesión. En todos estos casos, al alumno se el proporciona al final un informe que recoge el porcentaje de respuestas acertadas y erradas, y el feedback correspondiente a cada una de ellas. Igualmente, el formador recibe un informe autogenerado con diversos datos relacionados con el rendimiento manifestado por el alumno en cada una de las pruebas realizadas.

Y al finalizar todo este proceso de evaluación, recordaremos que la RETROALIMENTACIÓN, se establecerá a continuación, por lo que la dinámica evaluativa es un FLUJO CONTÍNUO que no terminará hasta que nuestro USUARIO alumno haya terminado su proceso formativo con la consecución de los objetivos que se pretendían en un principio, dejando siempre abierto el sistema, para que en  algún momento pueda volver a él  para utilizar algunos aspectos que había probado y que considera puede mejorar o cambiar.

 

 

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En un futuro que casi ya es presente, las habilidades más demandadas serán la escucha activa, el habla, el pensamiento crítico y la comprensión lectora, mientras que las habilidades menos importantes incluyen la ciencia, la programación y el diseño de tecnología.

En otras palabras, las “habilidades blandas” serán más necesarias para el trabajo humano. Si bien esto puede parecer obvio para muchos educadores, es refrescante escuchar esto desde una perspectiva comercial también.

Como  dice Tony Bates, no podría mejorar, o si, vaya, las disposiciones siguientes, pero si todo ello está referido a Canadá, sí que soy capaz de extrapolarlo a cualquier lugar del MUNDO, y de una forma categórica

No puedo mejorar el resumen en el informe en sí:

  1. Más del 25% de los empleos canadienses se verán gravemente afectados por la tecnología en la próxima década. La mitad completa pasará por una revisión significativa de las habilidades requeridas.
  2. Una evaluación de 20,000 clasificaciones de habilidades en 300 ocupaciones y 2.4 millones de vacantes esperadas muestra una demanda creciente de habilidades fundamentales tales como pensamiento crítico, coordinación, percepción social, escucha activa y resolución de problemas complejos.
  3. A pesar del gran desplazamiento laboral proyectado en muchos sectores y ocupaciones, se espera que la economía canadiense agregue 2.4 millones de empleos en los próximos cuatro años, todo lo cual requerirá esta nueva combinación de habilidades.
  4. El sistema educativo, los programas de capacitación y las iniciativas del mercado laboral de Canadá no están diseñados adecuadamente para ayudar a los jóvenes canadienses a navegar esta nueva economía de habilidades.
  5. Los empleadores canadienses generalmente no están preparados, a través de la contratación, la capacitación o el readiestramiento, para reclutar y desarrollar las habilidades necesarias para hacer que sus organizaciones sean más competitivas en una economía digital.
  6. Nuestros investigadores identificaron una nueva forma de agrupar trabajos en seis “grupos”, basados en habilidades esenciales por ocupación y no por industria.
  7. Al centrarse en las habilidades fundamentales requeridas dentro de cada uno de estos grupos, es posible un alto grado de movilidad entre trabajos.
  8. La fluidez digital será esencial para todos los trabajos nuevos. Esto no significa que necesitamos una nación de codificadores, sino una nación que sabe leer y escribir digitalmente.
  9. Competencias globales como conciencia cultural, lenguaje y adaptabilidad serán demandadas.
  10. Prácticamente todas las ofertas de trabajo darán gran importancia al juicio y la toma de decisiones, y más de dos tercios valorarán la capacidad de administrar personas y recursos.

Entonces, no, la automatización no va a eliminar todo el trabajo para los humanos, pero va a cambiar mucho la naturaleza de ese trabajo, y es en este sentido que la tecnología será disruptiva. Se necesitarán trabajadores en el futuro, pero deberán ser trabajadores muy diferentes del pasado.

Esto tiene implicaciones masivas para la enseñanza y el aprendizaje por lo que afirmo que los SISTEMAS EDUCATIVOS ACTUALES, están diseñados inadecuadamente para ayudar a los jóvenes a navegar por esta nueva economía de habilidades.

Las habilidades más demandadas serán la escucha activa, el habla, el pensamiento crítico y la comprensión lectora, mientras que las habilidades menos importantes incluyen la ciencia, la programación y el diseño de tecnología.

En otras palabras, las “habilidades blandas” serán más necesarias para el trabajo humano. Si bien esto puede parecer obvio para muchos educadores, es refrescante escuchar esto desde una perspectiva comercial también.

(¿Qué significa esto para enseñar y aprender?

Hay varios desafíos que veo:

-primero: hacer que los profesores e instructores acepten que estas (y otras) habilidades deben enseñarse dentro de cualquier dominio de la materia; -segundo:ya que no es probable que estas habilidades se desarrollen dentro de un curso único, identificando la mejor manera de enseñar estas habilidades a diferentes edades, a lo largo de un programa de estudio, y de hecho durante toda la vida; :tercero: codificando estas habilidades en términos de métodos apropiados de enseñanza y evaluación; Con demasiada frecuencia los educadores afirman que están enseñando estas habilidades, pero si es así, a menudo está implícito o no está claro cómo o incluso si los estudiantes adquieren estas habilidades.

 

Necesitamos determinar cómo la mejor tecnología digital / e-learning puede apoyar el desarrollo de habilidades. Por ejemplo, el aprendizaje digital bien diseñado puede permitir la práctica de habilidades y la retroalimentación a escala, liberando a los docentes y los instructores para que se centren en lo que debe hacerse cara a cara.)

——–Eso, evidentemente sí que es mejorable y de hecho lo doy por amortizado: no serán ya más los docentes que digan a los discentes el qué y el cómo hacerlo, sino que serán los aprendices quienes se responsabilicen de su aprendizaje.

——–El aprendizaje será a lo largo de toda la vida y el reconocimiento social no será a base de títulos y monopolios de instituciones educativas, sino que aprendizaje, trabajo, etc, convivirán juntos como una sola “alma”.

——–Los aprendices serán quienes piensen, diseñen, ejecuten y retroalimenten, tanto las habilidades como su transformación en otras, siempre de manera inclusiva, y decidirán el momento de cada uno de ellos.

Las tecnologías, evidentemente serán siempre disruptivas, pero por encima de ellas, las personas con su disrupción estarán siempre pendientes de su evolución.

Cuando le damos el control y la autonomía de los estudiantes a aprender de la manera que quieran con las herramientas que ellos quieren, los resultados son fantásticos y los estudiantes están asociados con su maestro en el diseño de métodos de aprendizaje, herramientas y entornos que son los mejores para ellos.

 

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El aprendizaje por transferencia es la idea de superar el paradigma de aprendizaje aislado y utilizar el conocimiento adquirido para una tarea para resolver los relacionados.

 
 
Juan Domingo Farnos
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La transferencia se produce cuando una persona aplica experiencias y conocimientos previos, al aprendizaje o a la resolución de problemas en una situación nueva (Learning and instruction, R.E. Mayer, 2008). Otra definición posible: transferencia se puede definir como la habilidad de aplicar lo que ha sido aprendido en un determinado contexto a nuevos contextos (Cognitive Development and Learning in Instructional Contexts, J.P. Byrnes, 1996), como cuando los estudiantes responden a una necesidad en su escuela o comunidad (por ejemplo, el diseño y la construcción de un jardín de la escuela, la mejora de un parque de la comunidad, ayudando a los inmigrantes locales) o crear algo que será usado o experimentado por otros.
 
Por último, un proyecto puede tener la autenticidad personal cuando habla a las propias inquietudes, intereses, culturas, identidades, y las cuestiones de los estudiantes en sus vidas.
 
Tener algo que decir en un proyecto crea un sentido de pertenencia en los estudiantes; que se preocupan más sobre el proyecto y trabajan más duro. Si los estudiantes no son capaces de utilizar su criterio al resolver un problema y responder a una pregunta de conducción, el proyecto sólo se siente como haciendo un ejercicio o seguir una serie de instrucciones.
 
Los estudiantes pueden tener un control (algunos, pero de alguna manera si sucede esto ya no es un PBL completo y personalmente aconsejaría no realizarlo.) de entrada y sobre muchos aspectos de un proyecto, a partir de las preguntas que generan, a los recursos que van a utilizar para encontrar respuestas a sus preguntas, a las tareas y funciones que asumirán como miembros del equipo, a la productos van a crear. Los estudiantes más avanzados pueden ir aún más lejos y la selección el tema y la naturaleza del proyecto en sí; que pueden escribir su propia pregunta de conducción y decidir cómo quieren investigar, demostrar lo que han aprendido, y cómo van a compartir su trabajo.
 
Con algoritmos de aprendizaje realizamos evaluaciones cotidianas de estilos de aprendizaje y matemáticas de los estudiantes, y lo hace para producir un aprendizaje “lista de reproducción” personalizado para cada alumno. Esta lista se compone de clases particulares de matemáticas, que se ponen en el orden en que el algoritmo determina que es óptimo para el desarrollo de las habilidades matemáticas de los estudiantes. Ciertamente, Escuela de uno se apresura a señalar que este está destinado a complementar, no sustituir, la experiencia de un maestro individual”..
 
La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformará en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vaos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología.
 
Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.
 
 
Para ello necesitamos:
 
Motivación para la transferencia de aprendizaje
Entender el aprendizaje por transferencia
Transferencia de estrategias de aprendizaje
Transferencia de aprendizaje para el aprendizaje profundo
Estrategias de aprendizaje de transferencia profunda
Tipos de aprendizaje de transferencia profunda
Aplicaciones de aprendizaje transferido
 
Lo primero que hay que recordar aquí es que, la transferencia de aprendizaje, no es un concepto nuevo que sea muy específico para el aprendizaje profundo. Existe una marcada diferencia entre el enfoque tradicional de los modelos de aprendizaje de máquinas de construcción y entrenamiento, y el uso de una metodología que sigue los principios del aprendizaje por transferencia.
 
El aprendizaje tradicional está aislado y se basa exclusivamente en tareas específicas, conjuntos de datos y capacitación sobre modelos aislados separados. No se retiene ningún conocimiento que pueda transferirse de un modelo a otro. En el aprendizaje por transferencia, puede aprovechar el conocimiento (características, pesos, etc.) de modelos previamente entrenados para entrenar modelos más nuevos e incluso abordar problemas como tener menos datos para la tarea más nueva.
 
El aprendizaje por transferencia debe permitirnos utilizar el conocimiento de las tareas aprendidas previamente y aplicarlas a las más nuevas y relacionadas. Si tenemos significativamente más datos para la tarea, podemos utilizar su aprendizaje y generalizar este conocimiento (características, pesos) para la tarea siguiente (que tiene significativamente menos datos).
 
El aprendizaje por transferencia, como hemos visto hasta ahora, es tener la capacidad de utilizar el conocimiento existente del aprendiz de origen en la tarea objetivo. Durante el proceso de transferencia de aprendizaje, se deben responder las siguientes tres preguntas importantes:
 
Qué transferir: Este es el primer paso y el más importante en todo el proceso. Intentamos buscar respuestas sobre qué parte del conocimiento puede transferirse desde el origen al objetivo para mejorar el rendimiento de la tarea objetivo. Cuando intentamos responder a esta pregunta, tratamos de identificar qué parte del conocimiento es específica de la fuente y qué es común entre la fuente y el objetivo.
 
Cuándo transferir: Puede haber escenarios en los que la transferencia de conocimientos puede empeorar las cosas en lugar de mejorar cualquier cosa (también conocida como transferencia negativa). Deberíamos apuntar a utilizar el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento / resultados de la tarea objetivo y no degradarlos. Tenemos que tener cuidado de cuándo transferir y cuándo no.
 
Cómo transferir: Una vez que se ha respondido qué y cuándo, podemos proceder a identificar formas de transferir realmente el conocimiento a través de dominios / tareas. Esto implica cambios en los algoritmos existentes y diferentes técnicas, que cubriremos en secciones posteriores de este artículo. Además, los estudios de casos específicos se alinean al final para una mejor comprensión de cómo transferir.
 
Las máquinas, las TIC, la internet… proporcionan información más rápido de lo que nadie podría haber imaginado, pero el aprendizaje es dar sentido a la información y el descubrimiento de su significado, el verdadero objetivo de la educación, y con las máquinas aun no lo hemos conseguido, aunque algunos estemos en ello..
 
Los aprendices, dentro de la educación formal de manera sistematizada, y en la informal, de manera generalizada… pueden beneficiarse de la orientación de los algoritmos que apuntan al aprendiz hacia los sistemas de tutoría en línea, por ejemplo, que están demostrando tan eficaz como tutores humanos.
 
Los alumnos pueden aprender métodos y enfoques de los tutores en línea para luego ayudarles a lo largo de su propio camino de aprendizaje. Sus propios itinerarios de aprendizaje. Ese es el punto: los estudiantes adultos (es decir los estudiantes en edad universitaria) aprenden mejor cuando ellos mismos crean rutas de aprendizaje; el tutor en línea puede proporcionar ayuda, pero no puede ser la totalidad de la experiencia de aprendizaje.
 
Las tecnologías de aprendizaje adaptativas, análisis de aprendizaje en línea que se utilizan para crear rutas de aprendizaje para los alumnos en función de su rendimiento, pueden ayudar a algunos estudiantes, pero no pueden, en muchos casos, proporcionar la oportunidad para el conocimiento profundo y duradero sobre cómo aprender.
 
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La máquina, en las tecnologías de aprendizaje adaptativo, se ha hecho cargo: el algoritmo es la creación de itinerarios de aprendizaje, y no lo que haga el alumno. Este enfoque podría entenderse como un intento de “aprendizaje semi-pasivo.” Esto no quiere decir que no haya usos de las tecnologías de aprendizaje adaptativo, pero es que decir que este enfoque sólo puede ser un elemento de un camino de aprendizaje humano impulsado .
 
El aprendizaje por refuerzo es otra parte de Machine Learning que podemos utilizar en la forma en que ayuda a la máquina a aprender de su progreso.
 
 
El aprendizaje de refuerzo basado en el concepto de aprendizaje no supervisado otorga una alta esfera de control a los agentes de software y las máquinas para determinar cuál puede ser el comportamiento ideal dentro de un contexto.
 
La información y la tecnología de las comunicaciones en sí mismo no mejoran el proceso educativo, si el foco está solamente en esto. La atención debe centrarse en lo que las TIC pueden hacer por el proceso educativo en estudios de casos.
Los resultados del aprendizaje son los que una persona entiende, sabe y es capaz de hacer al culminar un proceso de aprendizaje. Los resultados del aprendizaje se expresan en conocimientos, habilidades y competencias adquiridas durante las diferentes experiencias de educación formal, no formal e informal con el objetivo de proporcionar a los jóvenes las habilidades requeridas en sus sus actividades, los estudiantes obtienen los mejores resultados, estar abierto a aprender, para buscar y encontrar la manera que más les convenga.
 
Con el Aprendizaje supervisado tenemos un supervisor externo que tiene suficiente conocimiento del medio ambiente y también comparte el aprendizaje con un supervisor para comprender mejor y completar la tarea, pero ya que tenemos problemas en los que el agente puede realizar tantas tareas.
 
Crear una base de conocimiento para este propósito puede ser una tarea realmente complicada. Por lo tanto, es imperativo que en tales tareas, la computadora aprenda a manejar los asuntos por sí misma. Por lo tanto, es más factible y pertinente que la máquina aprenda de su propia experiencia. Una vez que la máquina ha comenzado a aprender de su propia experiencia, puede obtener conocimiento de estas experiencias para implementarlas en los movimientos futuros.
 
Esta es probablemente la diferencia más grande e imperativa entre los conceptos de refuerzo y aprendizaje supervisado. En estos dos tipos de aprendizaje, hay un cierto tipo de mapeo entre la salida y la entrada. Pero en el concepto de aprendizaje reforzado, existe una función de recompensa ejemplar, a diferencia del aprendizaje supervisado, que le permite al sistema conocer su progreso en el camino correcto.
 
si la tarea de la máquina es sugerir una buena actualización de noticias a un usuario, un algoritmo de aprendizaje de refuerzo buscará recibir retroalimentación regular del usuario en cuestión, y luego a través de la retroalimentación construirá un gráfico de conocimiento confiable de todas las noticias. Artículos relacionados que le gusten a la persona. Por el contrario, un algoritmo de aprendizaje no supervisado intentará ver muchos otros artículos que la persona ha leído, similar a este, y sugerir algo que coincida con las preferencias del usuario.
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Los reinos en el aprendizaje automático son infinitos.
 
Puede visitar mi canal de YouTube para conocer más sobre el mundo de la IA y cómo el futuro será dictado por el uso de datos en las máquinas.
 
La tecnología abre nuevas formas radicales de la educación; romper barreras entre disciplinas impulsa nuevos campos creativos de la investigación y la invención; y poniendo el emprendimiento social en el centro de la misión de una universidad asegura pensadores brillantes jóvenes pueden llegar a ser nuestros más poderosos solucionadores de problemas.
 
A través de una colaboración continua, el intercambio de ideas y una buena dosis de coraje, estamos en el camino correcto para asegurar un cambio duradero en nuestra sociedad y en nuestra educación. Estoy emocionado de ver las ideas como éstas crecen y se transforman el futuro de la educación..
 
 
Para todo ello proponemos preguntas como:
 
-Cuáles son las dimensiones interculturales clave a considerar en equipos distribuidos?
-¿Cómo dimensiones culturales y sus diferencias se refieren a las preferencias de los canales de comunicación?
-¿Cómo afecta el uso de estas herramientas de una cultura a otra y por qué?
-¿Cuáles son los problemas típicos que surgen cuando los miembros de diferentes culturas tienen que trabajar juntos?
-¿Qué tipo de herramientas y canales de comunicación deben estar disponibles para colaborar en línea?
 
 
 
Con ello vamos a maximizar el rendimiento de la máquina de una manera que le ayuda a crecer. Aquí se requiere una retroalimentación simple que informe a la máquina sobre su progreso para ayudar a la máquina a conocer su comportamiento.
El aprendizaje por refuerzo no es simple, y es abordado por una gran cantidad de algoritmos diferentes, de hecho un agente decide la mejor acción en función del estado actual de los resultados.
El crecimiento en el aprendizaje por refuerzo ha llevado a la producción de una amplia variedad de algoritmos que ayudan a las máquinas a conocer el resultado de lo que están haciendo. Ya que tenemos una comprensión básica del Aprendizaje de Refuerzo a estas alturas, podemos comprender mejor formando un análisis comparativo entre el Aprendizaje de Refuerzo y los conceptos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.
 
Las tecnologías de la información digital están transformando la manera en que trabajamos, aprendemos, y nos comunicamos. Dentro de esta revolución digital son los nuevos enfoques de aprendizaje que transforman los modelos jerárquicos, basado en la industria de la enseñanza y el aprendizaje. …
 
Consejos prácticos, ejemplos de la vida real, estudios de casos, y la oferta de recursos útiles perspectivas en profundidad sobre la estructuración y el fomento del aprendizaje socialmente atractivo en un entorno online….seran los que nos harán cambiar de una vez, que nos permitiran arriesgarnos y saber “estar” y vivir dentro de la incertidumbre, de una manera mucho más creativa que hasta ahora…
 
 
Sólo un ser humano realmente puede personalizar todo lo que él o ella lo hace. Es la era de la personalización, pero eso sólo significa ayudar a cada uno de nosotros para pasar menos tiempo en los detalles y más tiempo en las actividades humanas importantes, como la imaginación, la creatividad, el descubrimiento, la integración, la intuición, ..
 
La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.
 
El mismo Pierson dice “Las evaluaciones se incrustan en las actividades de contenido y aprendizaje por lo que la instrucción y el aprendizaje no tiene que ser interrumpidos para determinar las áreas de progreso y desafío continuo. Mientras tanto, los algoritmos y las progresiones de aprendizaje integrados en el sistema van a ajustar en respuesta a las actividades de aprendizaje relacionadas del estudiante para permanecer en sintonía con sus ecosistemas de aprendizaje. Esta información también se proporciona al educador con opciones y recursos adicionales en tiempo real ya que el educador puede utilizarlo para apoyar al estudiante y su aprendizaje”
 
Como esta nueva tecnología comienza a tomar forma el diseño de otra sociedad ya que SUS MIMBRES son completamente nuevos a no como herramientas, metodologías…(innovacioned), sino un cambio “radical” en la concepción de la misma sociedad.
 
Algunos pensaran que en parte estamos en el APRENDIZAJE ADAPTATIVO, ya que nos basamos en los DATOS, pues no, lo hacemos así como una IDEA COMPLETAMENTE NUEVA, es decir, utilizamos DATOS, si, pero dentro del proceso personalizado de aprendizaje, por lo tanto se trata de algo completamente diferente.
 
Estos algoritmos de personalización (Rauch, Andrelczyk y Kusiak, 2007), recopilar información del usuario y analizan los datos para que pueda ser transmitida al usuario en momentos específicos (Venugopal, Srinivasa y Patnaik, 2009). Por ejemplo, cuando estoy terminado de ver un video en YouTube o una película en digitaly he aquí que presenté con una lista de recomendaciones sobre los géneros que acabo consumidas. Esta idea funciona de forma similar con algoritmos de personalización que sería capaz de recomendar cursos o avenidas de aprendizaje basado en el conocimiento previo alumnos o cursos completados.
 
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Es nuestra responsabilidad en esta sociedad….
 
-Aplicar las técnicas de minería de datos, aprendizaje automático y reconocimiento de patrones para los conjuntos de datos estructurados y no estructurados.
-Diseño, desarrollo y prueba de algoritmos de aprendizaje y modelos de datos sobre el comportamiento humano para construir instrumentos de evaluación cognitiva
-Construir algoritmos personalizados para un motor de recomendación vía de desarrollo
-Los modelos de diseño para el desarrollo de aplicaciones nuevo juego
-Contribuir a la mejora de nuestros algoritmos.
 
Tambien nos podemos hacer una serie de preguntas que no vamos a obviar….y que nos ayudaran a entender mejor el por qué de las cosas…
 
¿El aprendizaje PERSONALIZADO tiene suficiente mejoría en el aprendizaje del aprendiz para justificar los costos de un sistema de aprendizaje más complejo?
¿Cómo podemos aprovechar algoritmos de aprendizaje automático “big data” y otros.. para la construcción de sistemas de aprendizaje personalizadas más eficientes y rentables?
¿Cómo pueden las ideas y resultados de la investigación de las ciencias cognitivas, utilizarlos para mejorar la eficacia de los sistemas de aprendizaje personalizados?.
 
 
 
 
En los ultimos tiempos se están dando corrientes referentes al Big data y a a los Algoritmos (Inteligencia Artificial), los que predicen que significaran la “visualización” de una época con rayos y truenos, que nos tendra vigilados permanentemente ” Un artículo del periodista holandés Dimitri Tokmetzis demostró el año pasado hasta qué punto esto puede ir en los datos de montaje de retratos compuestos de lo que somos. Google sabe lo que busca y puede inferir no sólo qué tipo de noticias que lees en un domingo por la mañana y qué tipo de películas prefieres un viernes, qué tipo de porno que probablemente nos gustaría mirar y dejarnos boquiabiertos en la noche del sábado , lo que ha hecho que los bares y restaurantes cierren”….
 
La propuesta de Bentham para una Máquina total de la visibilidad puede ser menos significativa a la tesis de los universos de datos emergentes que sus contribuciones a la moral del utilitarismo y su supuesto de que se puede medir nuestro bienestar.
 
 
El panóptico es un tipo de arquitectura carcelaria ideada por el filósofo utilitarista Jeremy Bentham hacia fines del siglo XVIII. El objetivo de la estructura panóptica es permitir a su guardián, guarnecido en una torre central, observar a todos los prisioneros, recluidos en celdas individuales alrededor de la torre, sin que estos puedan saber si son observados”.
 
El efecto más importante del panóptico es inducir en el detenido un estado consciente y permanente de visibilidad que garantiza el funcionamiento automático del poder, sin que ese poder se esté ejerciendo de manera efectiva en cada momento, puesto que el prisionero no puede saber cuándo se le vigila y cuándo no”….
 
ste dispositivo debía crear así un «sentimiento de omnisciencia invisible» sobre los detenidos. El filósofo e historiador Michel Foucault, en su obra Vigilar y castigar (1975), estudió el modelo abstracto de una sociedad disciplinaria, inaugurando una larga serie de estudios sobre el dispositivo panóptico. «La moral reformada, la salud preservada, la industria vigorizada, la instrucción difundida, los cargos públicos disminuidos, la economía fortificada, todo gracias una simple idea arquitectónica.» — Jeremy Bentham, Le Panoptique, 1780.
 
Los modelos de aprendizaje profundo son representativos de lo que también se conoce como aprendizaje inductivo. El objetivo de los algoritmos de aprendizaje inductivo es inferir un mapeo a partir de un conjunto de ejemplos de entrenamiento. Por ejemplo, en casos de clasificación, el modelo aprende el mapeo entre las entidades de entrada y las etiquetas de clase. Para que tal aprendiz generalice bien sobre datos invisibles, su algoritmo funciona con un conjunto de supuestos relacionados con la distribución de los datos de entrenamiento.
 
Estos conjuntos de supuestos se conocen como sesgo inductivo. El sesgo o las suposiciones inductivas pueden caracterizarse por múltiples factores, como el espacio de hipótesis al que se restringe y el proceso de búsqueda a través del espacio de hipótesis. Por lo tanto, estos sesgos afectan cómo y qué aprende el modelo en la tarea y el dominio dados.
 
 
Las técnicas de transferencia inductiva utilizan los sesgos inductivos de la tarea de origen para ayudar a la tarea de destino. Esto se puede hacer de diferentes maneras, por ejemplo, ajustando el sesgo inductivo de la tarea objetivo limitando el espacio del modelo, reduciendo el espacio de hipótesis, o haciendo ajustes al proceso de búsqueda con la ayuda del conocimiento de la tarea de origen.
 
El aprendizaje profundo ha progresado considerablemente en los últimos años. Esto nos ha permitido abordar problemas complejos y producir resultados sorprendentes. Sin embargo, el tiempo de entrenamiento y la cantidad de datos requeridos para tales sistemas de aprendizaje profundo son mucho más que los sistemas tradicionales de LD. Existen varias redes de aprendizaje profundo con un rendimiento de vanguardia (a veces tan bueno o incluso mejor que el rendimiento humano) que se han desarrollado y probado en dominios como la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural (PNL).
 
En la mayoría de los casos, los equipos / personas comparten los detalles de estas redes para que otros las usen. Estas redes / modelos formados previamente forman la base de la transferencia de aprendizaje en el contexto del aprendizaje profundo, o lo que me gusta llamar “aprendizaje de transferencia profunda”
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Investigación y aprendizaje

 

Juan Domingo Farnos

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No hay duda de que el modo de investigación de aprendizaje es uno de los enfoques más importantes que valida la investigación puesto de trabajo, de aprendizaje, de cada día… , en esta nueva sociedad, la de los APRENDICES.

De hecho, la investigación la podemos apoyar a través de planes de investigación aplicada. Sin embargo, el proceso cualitativo de investigación no la vamos a considerar sistemática, aunque si, sistemica.

Proponemos un enfoque más experimental sistemico y transparente para apoyar a los aprendices, docentes,…. con la lógica de un conjunto de herramientas de desarrollo profesional para ayudar a los andamios y enriquecerla.

El nuevo pensamiento aplicado a un paradigma de investigación divergente, disruptivo e inclusivo, apoyado con las TIC… proponen un marco de actuación pedagógico personalizado, nunca generalizado ni estandarizado.

Todo diseño de un entorno de aprendizaje conversacional” proporciona una nueva visión de la comprensión de la relación entre el pensamiento y el aprendizaje:.

1. Aprendizaje personalizado real depende de la autoevaluación y la evaluación reflexiva a través de la construcción de referentes …

2. La práctica depende de la capacidad del alumno para auto-monitorear y controlar el proceso de aprendizaje, mientras que el desarrollo de modelos apropiados de comprensión le sirven para sacar lo mejor de si mismo.

3. El significado compartido se negocia de manera conversacional en las redes sociales. Este tipo de redes sociales pueden entenderse como entornos de aprendizaje conversacional que construyen su propia viabilidad y validez, lo que resulta en una capacidad para el pensamiento creativo y flexible

Investigar procesos de acción-reacción entra en un proceso de sistemas de pensamiento, que Elliot (1991) describe como un ciclo de desarrollo profesional de la acción-reflexión que determina el proceso de gestión del cambio cualitativo de cómo el profesor puede experimentar con su plan de estudios. Por lo tanto, consideramos que la investigación-acción para tener un proceso de pensamiento crítico que pone el investigador de la acción en una reflexión sobre la práctica como una forma de auto-indagación sistemática (McMahon (1999)) a partir del cual los emplearmos las herramientas síncronas y asíncronas de la web 2.0, de la inteligencia artificial….

Buscaremos la calidad de alumno-aprendizaje que emplea un proceso de andamiaje- pensamiento crítico y que podamos explicarlo en términos de que el alumno sea capaz de gestionar de manera sistémica, su propia provocación en forma de experiencias que se consideren auto-organizados. Desde este punto de vista pedagógico, el conocimiento se considera como algo relativo a través de reflexiones de tecnologías asistidas enfocadas, interpretadas y producidas por la persona en forma de conversaciones de aprendizaje internos significativos.

¿Está la educación perdiendo su valor, ahora que todo el mundo tiene un grado, un máster, un doctoral? o ¿A lo mejor esto ya no sirve en nuestra sociedad? “Demasiados hechos, demasiado poco la conceptualización, el exceso de memorización, y muy poco de pensamiento.”

~ Paul Hurd and Juan Domingo Juan Domingo Farnós Miró

Los sistemas de información y tecnología de comunicación de software (TIC) también ofrecen una potente gama de herramientas de aprendizaje reflexivo para apoyar el investigador y pueden ser a la vez comprendidos y evaluados para la eficacia contra los criterios de diseño pedagógico de un sistema de obtención de conocimientos…

Por lo tanto, las TIC reflectantes-herramientas que funcionan de manera significativa, auténticos andamios de pensamiento crítico y por lo tanto pueden ser diseñados para ayudar a los participantes en la investigación a llevar a cabo un proyecto a pequeña escala dentro de su propio entorno social y laboral . Técnicas de gestión de proyectos de investigación de acción TIC incluyen el uso genérico de: –

a- Internet ,para investigar los antecedentes contemporáneos y la literatura profesional de sujeto / campo de desarrollo profesional de un participante

b-Correo electrónico como un medio de pensamiento crítico asincrono para compartir preguntas y preocupaciones con los supervisores del proyecto y otros miembros del equipo de investigación

c-Hojas de cálculo para el análisis de datos cuantitativos y presentación gráfica. (Utilizar SPSS)

Si queremos investigar de manera cuantitativa todo el escenario en el que nos encontramos se caracteriza lo haremos con flexibilidad implícita en los procesos, los cuales sugieren la creación y focalización de los procesos sistémico-estructurales de la investigación, en virtud de las problemáticas contextuales en las que se desarrolla el posible tema de investigación.cuantitativa

En este caso, es importante señalar la versatilidad adaptativa del esquema propuesto, en función de los requerimientos epistemológicos, teóricos y metodológicos subyacentes a la comprensión de los hechos histórico-sociales que sean susceptibles de ser investigados, los cuales producen conexiones sistémicas con el fin de producir transformaciones sociales de impacto colectivo.

Sobre el tema de investigación.:

1. Perspectivas implicadas en la problemática sobre el tema de investigación. (Contextuales, teóricas, empíricas, culturales e histórico-sociales).

2. Temas de investigación.

3. Pregunta(s) de investigación.

4. Propósito(s) de investigación.

5. Enfoque epistemológico de la investigación.

6. Naturaleza de la investigación

7. Diseño de la investigación

8. Actores participantes

9. Proceso de recolección de información.

10. Perspectiva de análisis de la información.

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: Integración empírico-teórica:

1. Estructura discursiva.

2.Categorización del discurso.

3. Interpretación del discurso.

4. Triangulación (de ser necesario según el diseño planteado por el investigador).

5. Afirmaciones derivadas del análisis e interpretación (epistemológicas, teóricas y empíricas).

6. Proyecciones y recomendaciones.

Pero también de manera cualitativa, lo cual hará que todo el proceso esté equilibrado y con la información suficiente para si es necesario buscar canales alternativos, tanto personalizados como con el Social learning.

Hablamos de una investigación que no marca la teoría para un futuro aprendizaje, sino que INVESTIGACIÓN sea igual a APRENDIZAJE ,supervisado/no supervisado, asi como de la investigación realizada de manera “oficial” o a la manera que la sociedad de hoy entendería mejpor, es decir, rigurosa, pero más apaegada al “suelo” a los contextos, a los escenarios de aprendizaje presenciales, virtuales, internet…. pero la combinación de estos dos tipos de aprendizaje seria posible en los sistemas inmunológicos artificiales de manera ideal la defensa frente a los microorganismos está medida por las reacciones tempranas de la inmunidad innata y las respuestas tardías de la inmunidad adaptativa.

La principal diferencia entre INVESTIGACIÓN Y APRENDIZAJE supervisado y no supervisado es que el no supervisado no se necesita tener conocmiento anticipado o relacionado con el problema a resolver mientras que en el supervisado se proporciona información adicional como las entradas y salidas del problema.

El aprendiz establece prioridades en el momento de tomar unas decisiones y no otras. Conocer mejor cómo leen el contexto global esos estrategas y determinan el peso de cada condición en su proceso de decisión. Estudiar las competencias sociales de los aprendices para ajustarse al contexto de aula.

Los aspectos vinculados por una parte a la identidad del sujeto, sus metas, finalidades, intereses, expectativas y por otra parte a las emociones, a la cognición cálida. Esa percepción influye en sus decisiones.

La construcción de conocimiento estratégico a través del diálogo y el ajuste a uno mismo Se interioriza el habla de los demás, hablamos similar a como los otros nos hablan, estableciendo diálogos internos de distinta extensión y calidad. Esta asimilación es selectiva y parece depender del clima emocional que envuelve la interacción. La internalización de las expectativas, metas y modelos adultos se produce fácilmente cuando la relación con éstos es de apoyo emocionalmente positiva, mucho más que cuando es severa y basada en la crítica

Por tanto la investigación que proponemos se sale de las normas de “siempre”, incluso en su publicación para ser totalmente transversales, divergentes y disruptivas, buscando ya no el “soporte o contraste” con antiguos investigadores, sino con la “voz” de los nuevos titulares del aprendizaje, los aprendices y de su futuro.

Como consecuencia ya nada tenemos que ver con investigaciones reslizadas del pasado y sé que mucha gente o me tomará por “loco” o dirá publicamente que no me hagan caso, cuando en realidad si lo harán porque el PRESENTE es el FUTURO y el FUTURO necesita de un PRESENTE que lo encamine dando la voz y los instrumentos a aquellos que siempre han estado callados,.

Juan Domingo Farnos

SOLUCIONES AL APRENDIZAJE ACTUAL

 

Juan Domingo Farnos

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Las soluciones de aprendizaje actuales se caracterizan por ofrecer a los aprendices dos alternativas: o bien los procesos de aprendizaje son guiados por la estructura del curso predefinido (aprendizaje por supuesto-dirigido), o se les ofrece que puedan buscar por si mismos el material apropiado de aprendizaje tan pronto como se descubre una necesidad de conocimiento .

Evidentemente, tanto en uno como en otros caso nunca es un proceso donde el aprendiz es el responsable de su formación y de su evaluación,  por lo tanto es un aprendizaje “informal” mal entendido.

Este supuesto-aprendizaje pseudo-dirigido”, por un lado no permite la integración de los procesos de trabajo y de aprendizaje, o bien porque en el sistema no está concretado ni autorizado, o porque “se decide” que sería muy complicado.

La idea del aprendizaje contextual dirigido es apoyar al alumno, a estar consciente de la situación, es decir, que entienda que él no puede ser responsable de auto-organizarse, que es mejor que esté tutelado por el sistema (o, técnicamente, el contexto) por lo que le serán recomendados los recursos de aprendizaje pertinentes de una manera discreta:

-El primer fundamento de esto es la captura de la situación del empleado, que tiene ambos roles (por ejemplo, proceso, actividad o tarea) y (por ejemplo, estilo de aprendizaje, de preferencia medios de comunicación, la capacidad de aprendizaje de tiempo, etc)por lo que el individuo alcanza dimensiones organizativas.

-El segundo fundamento es el catálogo competencial (u ontología), que se utiliza para describir las competencias de los empleados, los objetivos y requisitos de recursos para el aprendizaje, y los requisitos de competencia para los distintos aspectos de la situación.

Por tanto se establece una separación clara de lo que sería la educación de siempre y el trabajo de toda la vida, una vez más confundimos formal con informal, no aceptamos que educación y trabajo sean lo mismo….

El aprendizaje en el trabajo ofrece la posibilidad única de la inmediatez de la finalidad y el contexto del mundo real. Con el fin de aprovechar de esto, debemos desarrollar un método sensible al contexto para apoyar el aprendizaje del lugar de trabajo. (con ello hablamos ya de implemetación directa de nuestros planteamientos de learning is the work.

Lo podemos organizar con un planteamiento de (contexto-aprendizaje generalizado y dirigido y/o personalizado):

– Curso-dirigidos de aprendizaje en la actualidad se encuentra en el centro de las estrategias de aprendizaje de las empresas.
-Actividad de aprendizaje es controlado por la estructura del curso pre-definido, donde los cursos normalmente están compuestos por grandes unidades de aprendizaje

Es importante tener en cuenta que esta posición abarca tanto los cursos de e-learning (y, por supuesto, los acuerdos de “blended learning”).
– Aprendizaje autónomo direccionable implica que el alumno inicia y controla el aprendizaje, procesando y organizando todos los pasos, incluso el de su aplicación laboral consecuente.
Aquí es donde podemos trabajar de manera colaborativa y cooperativa, por lo que la redarquía (transparencia y confiabilidad) deben aparecer en su parte más fuerte.

También podemos aprovechar para introducir la ayuda de la Inteligencia Artificial (AI), aplicando un software, tanto en los procesos como en las habilidades, el cuál nos ayudará no solo a mejorar nuestra formación en determinados contextos y trabajos, si no que también hará que la retroalimentación al ser instantánea, haga del aprendizaje, aplicación laboral, de mayor calidad.

El futuro del trabajo es personalizado, complejo e intangible. En este entorno, el sentido de decisiones y el intercambio de conocimientos se convierten en habilidades críticas. Esto será en nuestros equipos, comunidades y redes; pero sobre todo será trabajadores individuales que participan en los tres a la vez.

“El aprendizaje más eficaz en el nuevo mundo del trabajo será cuando las personas que participan, que trabajan en voz alta, comparte sus conocimientos. La formación y la educación seguirán siendo los insumos, pero los menores de edad. Un resultado concreto de este sentido de decisiones y el intercambio de conocimientos debe ser de apoyo al rendimiento.

Como la gente trabaja en voz alta, pueden identificar y desarrollar herramientas y técnicas para apoyar las prácticas emergentes. En el Marco de 70:20:10, Charles Jennings describe aprendizaje en el trabajo como en base a cuatro actividades clave:

-La exposición a experiencias nuevas y ricas.
-La oportunidad de practicar.
-Participar en la conversación y el intercambio con los demás.
-Haciendo tiempo para reflexionar sobre las nuevas observaciones, información, experiencias, etc” (Harold Jarche)

Crear espacio para hablar de las cosas y captar lo que se transmite . Obtengamos estas conversaciones al aire libre donde se puedan compartir. Proporcionar tiempo y el espacio para la reflexión y la lectura. Hay más conocimiento fuera de cualquier organización que dentro. (La escuela y la universidad pierden la esencia de toda la vida, ahora el conocimiento está en todas partes y eso “es mucho más grande que cuatro paredes”…@juandoming)

El verdadero genio de las organizaciones es la economía informal, a menudo inspirada en formas espontáneas que las personas reales resolver problemas reales de manera que los procesos formales no puede anticiparse. Cuando estás compitiendo en el conocimiento, el nombre del juego es la improvisación, no la normalización memoria . “ (John Seeley Brown)

Con todo ello, la confianza, la transparencia, la motivación, el compartir experiencias…realmente esto es el aprendizaje y en ello se basa el trabajo.

La Educación como elemento aislado ha terminado, debe ir con el comercio, la cultura, el trabajo…pasamos a una meta-conectividad…

Empoderarnos y ser competentes en aspectos digitales, es no solo una necesidad si no una manera de vivir a día de hoy y de mañana. Ahora bien la gran pregunta es :¿nos garantiza mejores aprendizajes? ¿nos asegura un mejor desenvolvimiento en la sociedad?

 

Si vemos que la incidencia de las tecnologías con su aplicación de elearning mejoran en face to face e incluso el peer to peer como ya hemos explicado anteriormente en nuestras investigaciones, se hace imperativo reevaluar la pedagogía y la mentalidad de aprendices y de docentes con el fin de mejorar el aprendizaje en si, como un proceso, rápido, si, pero mutable, divergente y nada predecible. Cambio de mentalidad de crecimiento, combina un marco de aprendizaje pero también ser analizados, juzgados (evaluados) para aprender y todo ello lleva tiempo, esfuerzo y apoup mútuo “DWECK 2006)” :

 

DECODIFICAR   

   a-Navegar de manera personalizada

   b-Aplicar diferentes estilos

USO

a-Encontrar

b -Resolver

c-Crear

 

PERSONAL    

   aNettiquete

  b -Participación

   c-Reputación

   d-Identidad Digital

 

ANÁLISIS

  a-Reconstruir

   b-Seleccionar

   c-Plantear interrogantes

 

CONSTRUIR 

a-Leer

b-Relatar (multicanal)

c-Expresar

 

 

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Actualmente se están construyendo diferentes planteamientos metodológicos (personalizados, analíticos…socializadores…), para que no sean “finalistas y por tanto estáticos y como consecuencia pasen a ser dinámicos, mutables y en estado permanente de Beta.

Decodificar entraría en la categoría de navegar por internet mediante la colaboración y la cooperación de otros (convenciones) pero que mediante algoritmos (aplicaciones), si es posible personalizar para establecer un sello, un estilo propio que por medio de una manera de hacer particular (peros que nos permita integrarlo por medio de la comunidad en la sociedad (social learning).

 

Buscaremos aquellos elementos (Conocimientos)  que podamos usar y que sean necesarios para resolver tanto los nuevos conocimientos que nos van a ser útiles para crear nuevos aprendizajes y que emplearemos en situaciones reales.

Participaremos en todos los procesos de construcción y eleaboración de conocimientos-aprendizajes con la etiqueta necesaria para que nuestra identidad digital quede suficientemente clara.

 

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La revisión sistemática de la literatura nos ayuda a identificar tres temas amplios que han ocupado los intereses de los autores en la naturaleza del saber (proceso de intercambio de conocimientos), mediante el intercambio de conocimientos y el intercambio de conocimientos mecanismos de gobierno. En base a este análisis, un modelo para estos tres aspectos de intercambio de conocimiento se construye a través de la revisión de la literatura y la relación que entre ellos se explora.

 

 

 

Si adoptamos un enfoque cualitativo para investigar… facilitadores y / o barreras para el intercambio de experiencias de conocimientos. Si lo analizamos bien los códigos que representan los componentes , es decir, el conocimiento de mecanismos de gobernanza (POLICY MAKERS), como nos puede indicar el propio Larry Cuban  en el intercambio de conocimientos… compartir medios, y el proceso de intercambio de conocimientos.

Si bien el intercambio de conocimientos ha sido tratado surge de dos posibles etapas: envío y recepción de los conocimientos. Sobre esta base , la fuente de información podemos recoger las piezas necesarias del conocimiento y el envío de los conocimientos necesarios para el receptor del conocimiento. Entonces, el receptor recibe el conocimiento el conocimiento transferido, lo absorbe y elimina el ruido en él para obtener la parte útil de conocimiento para resolver el problema de destino. Si durante el siglo XX y los anteriores la sociedad decidido que las relaciones sociales, el aprendizaje, los negocios…debían establecerse con el contacto físico (tocándose), ahora en el siglo XXI, las nuevas generaciones no abandonan en parte lo anterior, pero quieren que su modus vivendi se produzca en la mayor parte en la red y si antes los que no se “tocaban” los denominábamos extraños, raros…en la actualidad y en el futuro, los que no estén en la red, también lo serán y es más, si no lo están no podrán llevar a cabo la mayor parte de sus actividades…

 

El proceso de aprendizaje es la responsabilidad del alumno. Esto se aplica a los estudiantes, sino también para los profesores y personal no docente. Para el aprendizaje permanente es el credo, todos nos hemos vuelto “eterno estudiante  de Kwakman,   (extraído de  “El usuario-alumno pasa a ser el nuevo rey” de Juan Domingo Farnos ) y con ello llegamos a la preponderancia social del aprendizaje informal o natural….

En este sentido, se hace necesario definir para un contexto , ciertas métricas e indicadores que permitan valorar en qué grado de ubicuidad se encuentra desde la dimensión tecnológica, brindando así una herramienta que ayude a marcar el camino que se debe recorrer para cumplir dicho objetivo.

“El CONTEXTO, conforma ecosistemas de aprendizaje por si mismo.! (Juan Domingo Farnos)

Las organizciones, bajo estructuras muy diferentes a las actuales,llevarán a cabo sus actividades a través de una estructura distribuida que a menudo separa la gestión de la implementación en todo el mundo ya que se enfrentan a un mundo global.

 

Estos nuevos escenarios requieren la adopción de modelos de aprendizaje continuo y omnipresente, tanto de manera personal como social. Desde el punto de vista, el reto es gestionar en contra de la rápida obsolescencia de los conocimientos técnicos y dejar que los trabajadores-aprendices adquieren experiencia en nuevos temas “en el tiempo”.

 

Desde el punto de vista las personas que necesiten adquirir aprendizajes para mejorar en su trabajo deben adquirir la adopción de una innovación estratégica con el fin de aprovechar las nuevas tecnologías y garantizar el apoyo y la asistencia a un nivel de calidad cada vez mayor:

 

 

 

        • Objetivo General Identificar las propiedades tecnológicas que se desarrollan en un contexto de universidades ubicuas y definir métricas e indicadores para valorar el nivel de ubicuidad de una institución de educación superior a partir de ellas.
        • Objetivos específicos
        •  Identificar las propiedades de la dimensión tecnológica que permiten valorar el nivel de ubicuidad de una universidad.
        •  Clasificar las propiedades identificadas en la dimensión tecnológica de acuerdo con su utilidad para establecer métricas aplicables al concepto de ubicuidad.
        •  Establecer las métricas que permitan valorar el nivel de ubicuidad de la universidad de acuerdo a las propiedades identificadas dentro de la dimensión tecnológica
        •  Establecer los indicadores dentro de los cuales deben ser valoradas las propiedades de la dimensión tecnológica de las aplicaciones que propicien entornos de aprendizaje ubicuo en un entorno universitario.

 

 

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Por su parte, la visión europea se concentra más en el desarrollo de los ciudadanos hacia la creatividad y la innovación a través de las TIC (Ubicuidad y RSE, 2009). i2010 es una estrategia lanzada en 2005 por la Comunidad Europea, la cual busca (Europa, 2009):

 Establecer un único espacio de información para Europa, incluyendo comunicaciones de banda ancha asequibles y seguras, contenidos digitales diversos y enriquecidos, y servicios digitales  Fortalecer la inversión en investigación e innovación.

 Reforzar la inclusión, mejorar los servicios públicos y la calidad de vida.

 Establecer un marco regulatorio para la comunicación a través de las TIC. Parte de ésta estrategia es llevada a cabo a través de “Living Labs”, los cuales surgen en el MIT como propuesta del Prof. William Mitchel de Media Lab y la Escuela de Arquitectura y “city planning” y se presentan como una metodología de investigación centrada en el usuario para la identificación, prototipado, validación y refinado de soluciones complejas en diversos contextos de la vida real (Eriksson, Niitamo, & Kulkki, 2005).

 

Factores motivacionales ofrecen principalmente un efecto incentivador para el intercambio de conocimientos y que incluyen la cultura organizacional. Este factor incentivo contribuye a influir en la fuente de conocimiento y la intención receptor para participar en el proceso de intercambio de conocimientos. Por otra parte, los factores de apoyo proporcionan condiciones de apoyo para el intercambio de conocimientos para garantizar el intercambio de conocimientos de continuar hacia adelante. Contexto organizacional y el apoyo técnico son entre este grupo.

 

Vamos a seleccionar y reconstruir aquellos elementos procedimentales que nos interesan en cada momento con las herramientas síncronas y asíncronas correspondientes a cada situación y necesidad, ayudándonos de la Inteligencia Artificial (AI) -algoritmos, para personalizar mejor muchos aprendizajes, así como de otros automatismos (de Pierre Levy a Juan Domingo Farnos), dejando nuestros aprendizajes e investigaciones con preguntas abiertas, lo cual facilitará la retroalimentación precisa y necesaria y todo ello realizado de manera transmedia (multicanal y multimodal)

 

Pasar de “el fracaso no es una opción. a el fracaso no es un problema” es cambiar de “cultura, es pasarar a una cultura de la RESILENCIA….a una cultura de superación, adaptación, transparencia y confianza…lo que podríamos definir como cultura de la REDARQUÍA..

Cada vez necesitamos más adaptarnos a un nuevo PARADIGMA, más eficiente de aprender y con métodos más transparentes y más confiables métodos de evaluación alentando a los estudiantes a explorar diversas ideas, experimentar con diversos formatos o construir puentes con las comunidades diversas…

juandon

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