Juan Domingo Farnos

 

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A veces, los indicadores adelantados de un escenario dado son obvias, pero a menudo son sutiles. Puede ser parte de la legislación, o avance técnico, o gradual tendencia social. Luego, por supuesto, es importante controlar estos signos críticos de cerca.

En última instancia, eso es el poder de la planificación de escenarios. Nos podemos preparar de la misma manera todos los escenarios, ni siquiera los aspectos colaterales de los mismos. Todo ello nos ayuda a comprender las incertidumbres que tenemos delante, y lo que podrían significar. Nos ayuda a preguntar más y a responder menos y nos ayuda a detectar, ya que comienzan a desarrollarse…..

 

El dilema central que hemos tratado de resolver es: ¿Cómo podemos desarrollar una experiencia innovadora y/o disruptiva  basada en un complejo principio estructural, rizomática, y al mismo tiempo mantenemos intuitivamente navegable y fácil de usar?

El machine learning, el aprendizaje automatizado, va a condicionar y mucho el aprendizaje de hoy y más el de mañana, es por eso que os dejo cuatro artículos que he escrito al respecto y que son fruto de las investigaciones que ya conocéis, su deriva lógica que nunca irán de manera aislada si no que están dentro de la EDUCACIÓN ABIERTA, INCLUSIVA, UBÍCUA, en la que siempre nos basamos pero que como es lógico va evolucionando de manera permanente y continuada.

 

Las tendencias actuales en aprendizaje automático, análisis de datos, aprendizaje profundo e inteligencia artificial, sin embargo, complican las cuentas psicológicas centradas en el ser humano sobre el aprendizaje. Las teorías de aprendizaje más influyentes de hoy son las que se aplican a cómo las computadoras “aprenden” de la “experiencia”, cómo los algoritmos están “entrenados” en selecciones de datos y cómo los ingenieros “enseñan” a sus máquinas a “comportarse” a través de “instrucciones” específicas.

 

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.

Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA, por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.

Esto generará automáticamente los ecosistemas de las ideas que serán navegables con todas sus relaciones semánticas. Seremos capaces de comparar diferentes ecosistemas de las ideas de acuerdo a nuestros datos y las diferentes formas de clasificarlos. Seremos capaz de elegir diferentes perspectivas y enfoques…..(personalized learning and Social Learning)

Si somos capaces de adentramos en la proyección de escenarios de aprendizaje y de trabajo, deberemos siempre mirar hacia adelante mediante la comprensión de la naturaleza y el impacto de las fuerzas impulsoras, las que de alguna manera preveemos como con mayor capacidad de certidumbre y de otras, que siendo totalmente inciertas nos ofrecerán un caudal mayor de creatividad . (Hoy somos capaces de crear oportunidades por medio de una amplia utilización de los recursos de m-learning, e-learning y la educación científica basada en la investigación a través de la educación del diseño con escenarios de aprendizaje abiertos, inclusivos y ubícuos).

Miramos hacia adelante , haciendo todo lo posible para tomar decisiones inteligentes, sabemos que no siempre serán acertadas, por lo que debemos estar preparados para ser capaces de incidir en procesos de retroalimentación, bien correctores (innovaciones) o, por el contrario, disruptoras, con lo que el escenario previsto en principio se nos moverá completamente y es aquí doce los escenarios colaborativos y especialmente los cooperativos, entrarán en pleno funcionamiento.

 

Si damos por hecho que los aprendices salen de la universidad esperando resolver los problemas del siglo 21 y entrar en ocupaciones que aún no se han imaginado todavía, nos equivocaremos de plano ya que la escolarización actual y pasada no está diseñada de esta manera.

 

Para eso deberán tener la posibilidad y oportunidades para resolver problemas en contextos auténticos, usando las habilidades del siglo 21 y las técnicas de colaboración, que los nuevos principios educativos que planteemos pueden llevar a cabo. (Educación abierta, inclusiva, ubícua (Farnos 2004)

 

Romperemos las barreras entre las aulas y los estudiantes usando habilidades interdisciplinarias para resolver los problemas con los equipos de sus compañeros, con los mentores, y con profesionales diversos.

 

“No hay que BORRAR el error, hay que hacértelo tuyo” de Juan Domingo Farnós Miró

 

Esta sería la idea general que se tiene pero hacerlo significa no entender como queremos que se desarrollen los aprendizajes en la sociedad de la información y el conocimiento.

Un aprendizaje que si optamos por dirigirnos a su  concepto  de doble ciclo, introducido por Argyris y Schön (1978) dentro de un contexto de aprendizaje organizacional y tenemos claro que estamos dentro de nuestros posicionamientos de COMPLEJIDAD ORGANIZACIONAL Y EDUCACIONAL, podremos tener en cuenta la interacción entre las acciones e interacciones de individuos y entidades con niveles de equipo. Cada miembro de una organización construye su propia representación de la teoría en uso del conjunto. El aprendizaje organizacional y ágil, entonces ocurre cuando individuos dentro de una organización tiene un problema (detección de errores) y trabajan en la solución de este problema (corrección de errores), pero la diferencia con lo que hacían antes es que ahora como dice Julian Stodd:

          a-“Se trata de PREGUNTAR todo. El hecho de que lo hicieras así ayer no significa que deberíamos hacerlo de esa manera mañana. En la era social, el cambio es constante. Hacer lo que siempre hiciste no funcionará más. Cuestionar todo. Es un buen hábito para la agilidad.

          b-APRENDER es constante si eres ágil. Si no estás aprendiendo, estás estancada, letárgica, atascada. Los estudiantes ágiles llegan a sus redes y comunidades para crear significado. Utilizan la tecnología para acceder al conocimiento y refinarlo, filtrarlo, crear significado.

          c-REFINAR es el proceso de filtrar lo sin sentido y contextualizar el resto. Los estudiantes ágiles y los líderes sociales hacen esto constantemente, curando una reputación de calidad.

          d-HACER es mejor que pensar demasiado. La agilidad consiste en quedarse atrapado, pero constantemente refinando. Es una mentalidad de investigación de acción, acerca de cometer errores y aprender.

          e-Los ERRORES son inevitables: las organizaciones que quieren ser ágiles necesitan crear entornos permisivos para que podamos tropezar mientras aprendemos.

          f-EDITAR es cómo refinamos nuestras acciones, cómo hacemos los pequeños cambios que nos hacen ágiles”

La corrección de error sucede a través de un proceso continuo de investigación , donde cada uno en el clima organizacional puede investigar, probar, comparar y ajustar su teoría en uso, por lo que aquí podremos entrar de lleno en el APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO,con lo que podremos replantearnos no solo el proceso anterior , si no por medio de nuestras canalizaciones retroactivas, bien sea de manera “al uso” o por medio de nuestros ALGORITMOS PERSONALIZADOS, llegar a otros procesos completamente diferentes de lo que teníamos previstos…. Pero voy observando que “el corregir los errores” nos lleva a pensar en la negatividad del mismo, cuando sabemos, o por lo menos yo contemplo, que el error es aprendizaje y es entonces cuando me pregunto ¿por qué corregir los “errores”?

 

 

 

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Vamos a ser capaces de analizar y manipular significado, y allí radica la esencia de las ciencias humanas.

Estas operaciones que se harán de manera automatizada y significativa deberá proporcionarnos la suficiente seguridad, transparencia y confiabilidad,… y lo hará si la sociedad quiere que así sea.

 

 

La transformación es el cambio de una o muchas variables en el estudio.

Se transforman variables, por ejemplo, al remplazar los valores originales por logaritmos (transformación logarítmica).

Frecuentemente los datos que son obtenidos no se ajustan a una distribución normal, por lo cual es inapropiado el ejecutar pruebas paramétricas

Muchas variables no se comportan de forma lineal o aritmética, por ejemplo las abundancias siguen un patrón exponencial.

” La pieza central de cualquier forma de “aprendizaje personalizado” es el algoritmo para la adaptación de los aprendizajes a los estudiantes individuales .Es cierto que cuando se programa un algoritmo se puede hacer más incidencia en unos valores más que con otros, éstas decisiones son subjetivas; que contienen juicios de valor sobre las variables dependientes e independientes y su relación entre sí. Las cifras ocultan la subjetividad dentro de estas ecuaciones.

 

Los ingenieros de software crearán diferentes versiones de “aprendizaje personalizado” e insertarán los juicios de valor en las ecuaciones de regresión complicados con el que han escrito para lecciones en línea. Estas ecuaciones estarán ancladas en los datos de los estudiantes prediciendo (no en su totalidad ya que los ingenieros y educadores hacen tweak- “masaje” -las ecuaciones favorecidas) lo que los estudiantes deben estudiar y absorber, clases individualizadas de software en línea , nosotros cambiamos lo de absorber de manera individualizada, por “aprender de manera personalizada-personalized learning, and social learning”.

 

Tales lecciones “personalizadas” alteran la función del docente para mejor, de acuerdo a los promotores de la tendencia. En lugar de cubrir el contenido y la enseñanza de habilidades directamente, los docentes pueden tener los estudiantes en línea , por medio de ELEARNING, MLEARNING… liberando así el mismo docente para entrenar, dar atención individual a los estudiantes que se desplazan por delante de sus compañeros de clase y los que luchan.

Se puede ir también por un sistema híbrido, donde nos dividimos las funciones entre el ordenador y la intervención de las personas humanas sobre la base de lo que cada uno de nosotros hacemos bien, …

Tales sistemas podrían desarrollar no sólo el aprendizaje de habilidades, pero el meta-aprendizaje o de aprender a aprender. Profesores reales pueden desarrollar este y modificarlo (si bien es cierto y raro), y sin embargo, es probable que sea la mejor inversión. En mi aprendizaje basado en la actividad, le sugerí que poco a poco los alumnos deben hacerse cargo de la elección de sus actividades, a desarrollar su capacidad de convertirse en autodidactas. También le sugerí cómo podría ser en capas en la parte superior de experiencias regulares de aprendizaje. Creo que esto va a ser un área interesante para el desarrollo de experiencias de aprendizaje que son escalables, pero realmente desarrollan los estudiantes para los tiempos venideros.

Hay más: normas pedagógicas, modelos de contenido, modelos con alumnos, etc, pero finalmente estamos consiguiendo  ser capaces de construir este tipo de sistemas, y debemos ser conscientes de cuáles son las posibilidades”.

 

Con todo ello la personalización por las tecnologías digitales (algoritmos) sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y es aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepción 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 hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.

 

Céline Schillinger, dice “que la sociedad debe cuidar a sus PERSONAJES MÁS REBELDES” ya que son los que cuando algo se caiga, se desmorone, seguirán retumbando con sus ideas, sus inquietudes, su fuerza…y los demás así les podrán seguir…

Los seres humanos tienen la capacidad para hacer frente a algunas cosas muy complejas, sin embargo, con demasiada frecuencia nuestras barreras sociales y de organización que nos bloquean el uso de nuestras capacidades..

La adopción de nuevas tecnologías en la cualquier organización de trabajo, educación, política…suele ser una batalla cuesta arriba, como convocar a los recursos, la construcción de los conocimientos, y la gestión del riesgo de la vanguardia a menudo lleva implícito y explícito un arte, tanto como lo hace la ciencia. Pero a medida que las organizaciones ven que con la tecnología se alcanza cuotas máxima históricas en el  ritmo de la innovación entre un verdadero inmenso mar de nuevas elecciones, dichas están cada vez más conscientes de que no pueden dejar que su brecha digital crezca demasiado.

Hay un montón de cosas muy interesantes que tienen lugar con las tecnologías, a menudo fluyen directamente desde el mundo de los consumidores, de los aprendices…

En ello las Tecnologías y la Inteligencia artificial, no solo tendrán una función vital, si no que serán totalmente imprescindibles…

Es un reto importante, pero también es una oportunidad histórica, ya que algunas de estas nuevas tecnologías no son sólo perjudiciales, pero ofrecen a marcar el comienzo de industrias enteras en una jubilación anticipada (la impresión 3D, donde todo el mundo se convierte en su propio fabricante de un conjunto cada vez mayor de bienes viene a la mente.)

Así que debido a la creciente potencial disruptivo de la tecnología digital, ya que se convierte en un elemento de primera clase de la estrategia de negocio de la empresa, las organizaciones ignoran centrarse en estas tecnologías emergentes de alto impacto, aunque a menudo a su propio riesgo. Es mucho mejor, en mi opinión, para hacer que el tiempo para centrarse en su promesa”…

Quizás el más profundo cambio tecnológico, esté es el proceso de utilización de los principios de relaciones sociales para reinventar los modelos de colaboración y el uso de la fuerza motriz más escalable y rentable (multitudes) para crear procesos para encontar posibles nuevas tipologías de organizaciones que a menudo no eran posible antes. Esperamos que la economía de colaboración se caliente a lo grande con bastante madurez en su oferta.

En los ultimos tiempos se están dando las 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 tendrá 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.

Estamos hoy en la clase difusa del pensamiento calculador y comparaciones cuantitativas insta a que el utilitarismo, tal razonamiento no se basa en el trabajo de visibilidad a hacer. Más bien, eso depende de algoritmos de análisis, que a su vez depende de la presa de los algoritmos silenciosos –los que convierten en silencio nuestro comportamiento en una avalancha de datos. (son la metáfora de los presos alrededor que se pusieron alrededor de una torre de vigilancia para ser visualizados, hasta que estos alcanzaron la manera de evitarlo( estos eran los algoritmos)….

 

Con el trabajo algorítmico que preconizamos debemos tener siempre presente, tanto en las ideas, el desarrollo propio de andamiaje-algoritmico, así como en su posterior diseño, que deben ser capaces de analizar y llevar a cabo de manera pormenorizada y cuidadosa, conocer de que manera el aprendiz es capaz de aprender a aprender de manera personal y personalizada, por lo que estos siempre tendrán garantizado un apoyo inestimable.

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.

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 hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.

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 digital y 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 de las personas intervinientes en el proceso de aprendizaje ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO .

¿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?.

La Machine learning (La tecnología Machine Learning está abriendo nuevas oportunidades para las aplicaciones de software en temas de retroalimentación, al permitir a los ordenadores aprender de grandes y de pequeñas cantidades de información sin necesidad de ser programados explícitamente, aprendiendo de los errores producidos y segun los datos personalizados, readaptarlos en otras direcciones, lo cual nos permite optar por otras opciones de aprendizaje…)

 

En este sentido, los sistemas Machine Learning representan un gran avance en el desarrollo de la inteligencia artificial, al imitar la forma en que aprende el cerebro humano -mediante la asignación de significado a la información y darnos más posibilidades de opción según nuestros personalismos.

 

El Machine learning identificará y categorizará las entradas repetitivas y utilizar la retroalimentación para fortalecer y mejorar su rendimiento. Es un proceso similar a cómo un niño aprende los nombres y la identidad de los animales, haciendo coincidir las palabras con las imágenes; el ordenador, poco a poco, aprende a procesar la información correctamente.

 

La evolución de los algoritmos que “aprenden” de los datos sin tener que programarse de forma explícita. Un subgrupo particular de Machine Learning se conoce como “aprendizaje profundo” (Deep Learning). Este término describe el uso de un conjunto de algoritmos llamados redes neuronales que toman como modelo el cerebro humano. Los avances en este aprendizaje profundo han impulsado una rápida evolución de las tareas de aprendizaje por parte de las máquinas en los últimos años, en particular el procesamiento del lenguaje y texto, y la interpretación de imágenes y vídeos. Estos sistemas, por ejemplo, llegan a identificar caras o a interpretar el idioma natural a una velocidad y con un grado de acierto que puede superar al de un ser humano.

La necesidad de tener máquinas autónomas están en el corazón del movimiento de aprendizaje automático y del aprendizaje ubícuo en sí mismo.

 

 

 

 

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Podemos llegar con ello a anticiparnos a situaciones personalizadas ya que las posibilidades automáticas vs moviles, hace que las situaciones que hemos ideado con anterioridad se puedan implementar en cualquier espacio, tiempo y escenario, eso si, los beneficios de los mismos (MOBILE LEARNING AND MACHINE LEARNING, siemrpre dependerán de cómo se apliquen.

 

El aprendizaje móvil (o “m-learning”) ofrece muchas posibilidades tanto para aprendizaje mezclado como en línea aprovechando completamente aprendizaje sus beneficios en tiempo real y en espacio real (espacio físico) mezclada con la información digital y experiencias.

Muchos países en desarrollo están buscando tecnologías móviles que tiene el “potencial para ofrecer educación sin depender de una amplia infraestructura de comunicaciones que se adapte al contexto de los países en desarrollo. En algunos países en desarrollo, hay una fuerte base instalada de usuarios de teléfonos móviles que junto al aprendizaje automático les facilitaría no solo la parte humana de los mismos, si no también la económica.

 

Entonces, es importante considerar si el objeto será realizado solo en línea (como una aplicación-algoritmo-machine learning) o como una experiencia. El despliegue previsto o la ecología del mismo, será importante tener en cuenta antes de que el trabajo de desarrollo comience. Una vez que las decisiones importantes se han hecho, entonces el diseño puede entrar en la fase de desarrollo de contenido móvil. El objeto de aprendizaje puede entonces ser cargado y almacenado en un sistema de gestión, o en un servidor de aprendizaje / o en un curso o un sitio web. Desde allí, el objeto de aprendizaje se despliega. De manera óptima, el bucle de retroalimentación de los usuarios, puede informarles sobre el diseño o rediseño.

 

Podemos seguir y seguir, pero acabaremos haciéndonos preguntas, como s

—¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Cómo podemos implementarlo en el mundo de la educación y de manera móvil?

—¿Qué es el aprendizaje móvil? ¿Cuáles son sus posibilidades y limitaciones?

—¿Cuáles son algunos de los límites de los dispositivos móviles en términos de insumos de información? Información de recibo a través del entorno de una pequeña pantalla?

—¿Cuáles son los pasos necesarios para el diseño y construcción de objetos digitales de aprendizaje para la entrega a través de dispositivos móviles y desarrollados de manera automática?

—¿Cuáles son algunos tipos de mobile-friendl y objetos de aprendizaje digitales que se pueden crear hoy en día?

—¿Cuáles son algunos ejemplos de los métodos pedagógicos utilizados en escenarios reales de aprendizaje móvil y automáticos o es mejor crearlos nosotros mismos según nuestras necesidades y contextos, siempre de manera personalizada/socializadora?

—¿Estamos listos para el Aprendizaje Móvil?

 

—¿Estamos preparados para un aprendizaje móvil dentro del machine learning?

 

 

El uso frecuente de los dispositivos móviles no significa que los estudiantes o profesores están preparados para el aprendizaje móvil ni automático:

 

a——¿Estamos los estudiantes y profesores dispuestos a dar el salto del aprendizaje presencial, del e-learning …al aprendizaje móvil automático?

b —–¿Qué significa estar preparados? Para responder a estas preguntas, podemos examinar los dispositivos móviles que los estudiantes y profesores ya estan utilizando, así como las actividades que realizan durante el uso de estos dispositivos. En la mayoría de los casos, los estudiantes y los profesores ya han participado en una variedad de actividades de informática móvil y la comunicación en el trabajo y para otras facetas cotidianas.

 

Veremos que pasa en los próximos tiempos, pero parece obvio que el APRENDIZAJE MÓVIL, el  AUTOMATIZADO SE MEZCLEN: “aprender desde cualquier sitio y sin importar el tiempo”, cambiará la manera de aprender, eso está claro, sus consecuencias pueden llevarnos a que la sociedad se decida por otra forma de educarse, pero eso lo veremos….

El aprendizaje automático tiene el potencial de respaldar aspectos de la enseñanza y el aprendizaje que consumen mucho tiempo y son difíciles de gestionar, como el trabajo en proyectos individuales, la colaboración, los tutoriales y el aprendizaje autodirigido y si se extrapola a situaciones ubicuas, se podrá incluso a entender la necesidad del cambio de ROLES

Investigaciones recientes de acceso digital han demostrado que el arte de los cuestionamientos abiertos en las aulas está desapareciendo. ¿Qué pasa si volteamos un sistema típico de aprendizaje automático? ¿Qué pasaría si, en lugar de aislar a un alumno de hechos específicos, los sistemas fueran diseñados en su lugar para hacer preguntas abiertas a los estudiantes para excitar y despertar su imaginación, para que su personalización y socialización de sus aprendizajes fueran decisivos en su vida y en su educación?

¿Qué pasa si estos sistemas fueron diseñados para preparar a los jóvenes para gestionar de forma autónoma, abierta, flexible y ubícua (MOBILE LEARNING) su propio aprendizaje asegurándose de que están listos para hacer las preguntas apropiadas y maximizar las conversaciones , habiendo ya explorado el tema con sujetos agentes? Además de alimentar la imaginación, este enfoque abierto podría beneficiarse de otras características del aprendizaje automático.

 

El problema con la práctica actual es que una prueba de cultivo significa que las máquinas se utilizan para pintar el tipo incorrecto de imágenes. Los puntajes de las pruebas son la única moneda que cuenta en las aulas, por lo que estas imágenes tienden a ser de rendimiento de prueba y no dicen nada sobre lo que los alumnos pueden hacer, cómo lo hacen y qué/quien les importa. Las transcripciones de las conversaciones con un agente “abierto” impulsado por el aprendizaje automático podrían ayudar a crear imágenes mucho más ricas para que puedan implementar sus aprendizajes en la vida real.

Un artículo reciente con un problema adicional con el aprendizaje automático que a menudo se denomina inteligencia artificial (AI). Este término es problemático y que indica claramente que se desplaza a los seres humanos con las máquinas y confirma que todo se enfoca en cómo se trata de que los robots reemplacen a los maestros. En lugar de reemplazar a los seres humanos, estas sistemas estarán listos para trabajar junto con las personas para amplificar la capacidad humana y se desarrollarán de manera móvil, con lo que nos solo su VISIBILIDAD si no también su UTILIDAD en el mundo del aprendizaje será mayor.

En la mayoría de los aspectos de nuestras vidas, la tecnología ha hecho cambios significativos (para bien y para mal), pero en la educación, particularmente , todavía hay resistencia obstinada. La promesa de obtener mejores resultados en las pruebas mediante la aplicación del aprendizaje automático puede y debe atraer a los políticos, policy makers… y continuar obteniendo fondos. El aprendizaje automático puede determinar si ha levantado un pasaje textualmente de la web.

También podemos crear con la tecnología móvil y con su metodología y didáctica de aprendizaje un objeto móvil fácil con el aprendizaje digital, comenzando por la comprensión de los objetivos de aprendizaje y planificar el diseño del objeto a través del aprendizaje de diseño que considera el contenido de la información, la audiencia proyectada, el método de entrega y la interfaz , si el objeto es un objeto independiente o una integrada con actividades no móviles, y si la multimedia es rica o no.

El aprendizaje móvil es una especie de realidad aumentada, con los dispositivos móviles que permiten el acceso y la conectividad de información de muchas ciudades y otros entornos para mejorar la experiencia del alumno. Wireless Fidelity (WiFi) tecnologías y la divulgación amplia de muchos dispositivos móviles (teléfonos inteligentes, iPads, Tablet PC, ordenadores portátiles pequeños, y otros) han hecho que el acceso a Internet y la Web, sean realmente ubícuos. Hay muchos en esta “base de usuarios” que puede acceder al aprendizaje móvil.

 

Incluso con el aprendizaje en línea tradicional, que ayuda a que los objetos de aprendizaje digitales móviles sean accesibles, para una más amplia gama de puntos de acceso para que “en cualquier momento y en cualquier lugar” podamos aprender.

Además, los dispositivos móviles, con sus micrófonos, cámaras y otras tecnologías de la ingestión(software) permiten la captura de información del mundo real en formato digital y el intercambio de esa información en el mundo.

El crecimiento de las aplicaciones creativas permiten mucho más la interactividad en tiempo real, conciencia de temas de localización educativa y los intercambios multimedia.

El aprendizaje móvil se ha convertido en una forma viable de aprendizaje a distancia y mezclado (híbrido), de aprendizaje debido a las nuevas habilitaciones de diversas tecnologías.

El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) ha revolucionado el mundo de las computadoras y lo hará en el de la educación, permitiendo como acabamos de demostrar el aprendizaje personalizado y socializador, al permitirles aprender a medida que avanzan con grandes conjuntos de datos, mitigando así muchas trampas de programación previas e impases.

Machine Learning crea algoritmos que, cuando se exponen a grandes volúmenes de datos, producirán autoaprendizaje y evolución. Cuando esta tecnología única impulsa las aplicaciones de Inteligencia Artificial (AI), la combinación es poderosa .Pronto podremos esperar ver robots inteligentes a nuestro alrededor haciendo todo nuestro trabajo, mucho más rápido, con mucha mayor precisión e incluso mejorando en cada paso. ¿Este mundo ya necesitará humanos inteligentes o pronto seremos superados por robots que piensan en sí mismos?¿Cuáles son las tendencias más visibles de Machine Learning ?

La popularización de los dispositivos móviles ofrecen una poderosa motivación para crear contenidos de aprendizaje pueden reproducir en dispositivos móviles automatizados .Los dispositivos móviles también permiten los usos del medio físico real en maneras que no eran alcanzables con otras tecnologías de aprendizaje en línea.

 

Además, las capacidades de comunicación entre los alumnos en sus dispositivos móviles también permiten más a fondo la colaboración y/0 co-aprendizaje:

 

  1. a) Adoptar, adaptar  y actualizar fácilmente las tecnologías.
  2. b) Desarrollar un ambiente digital personal a partir de una gama de herramientas y servicios.
  3. c) Comprender cómo la tecnología digital está cambiando las prácticas en el trabajo, en la educación y en la vida social.

Será interesante ver si los cursos para estudiantes móviles se vuelven más comunes. No solo la replicación del diseño de un curso básico, sino también una experiencia de aprendizaje con tabletas y teléfonos inteligentes como los principales mecanismos de entrega para la enseñanza y el aprendizaje.

 

“Las características del aprendizaje móvil que se encuentran en la literatura incluyen palabras tales como: mobile learning, elearning, ahora, machine learning, aprendizaje automático, algoritmos, ‘personal’, ‘espontáneo’, ‘oportunista’, ‘informal’, ‘penetrante’, ‘situado’, ‘privado’, ‘sensible al contexto’, ‘mordida’ ‘tamaño’ y ‘portátil’. Esto implica una conceptualización del aprendizaje móvil en términos de las experiencias de los alumnos con énfasis en la propiedad del dispositivo, la informalidad, el movimiento y el contexto que siempre será inaccesible para el aprendizaje electrónico convencional (Kukulska-Hulme y Traxler, 2007). Diseñar para el aprendizaje móvil comienza considerando cómo la implementación o el uso de tecnologías móviles apoyarán esta conceptualización, o la consideración de cómo cualquier actividad de aprendizaje propuesta se relaciona con los atributos anteriores “.

Aprendizaje móvil: una guía práctica para organizaciones educativas que planean implementar una iniciativa de aprendizaje móvil

“Si bien hay muchos enfoques que una institución puede adoptar cuando se trata de aprendizaje móvil, desde la funcionalidad administrativa hasta el aprendizaje enriquecedor y las experiencias de aprendizaje , un factor clave a tener en cuenta es el alumno”.

“Al poner al alumno en primer lugar, la tecnología utilizada para entregar los recursos tiene en cuenta las variaciones locales en la conectividad. Donde los maestros tienen acceso confiable a Internet, los grupos de WhatsApp se han configurado para compartir videos de técnicas de enseñanza que entusiasman a los estudiantes con sus lecciones “.

Las tecnologías móviles son parte de la combinación general de aprendizaje mejorado de tecnología. En algunos casos, el aprendizaje basado en dispositivos móviles es parte de una experiencia de aprendizaje combinado y, a veces, el único mecanismo de entrega de aprendizaje es el móvil.

El procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático se pueden aplicar en la educación de los aprendices  a abordar áreas problemáticas en la enseñanza y el aprendizaje. El sistema propuesto analiza los comentarios de los estudiantes de ambas encuestas de cursos y fuentes en línea para identificar la polaridad del sentimiento, las emociones expresadas y la satisfacción frente a la insatisfacción. Una comparación con los resultados de la evaluación directa demuestra la confiabilidad del sistema.

“Sin entrar en detalles complejos sobre los diferentes paradigmas de Inteligencia Artificial y su evolución podemos dividir dos grandes grupos: la IA robusta y la IA aplicada.

 

  • Inteligencia Artificial robusta o Strong AI: trata sobre una inteligencia real en el que las máquinas tienen similar capacidad cognitiva que los humanos, algo que, como los expertos se aventuran a predecir, aún quedan años para alcanzar. Digamos que esta es la Inteligencia de la que soñaban los pioneros del tema con sus vetustas válvulas.
  • Inteligencia Artificial aplicada Weak AI (Narrow AI o Applied AI): aquí es donde entran el uso que hacemos a través de algoritmos y aprendizaje guiado con el Machine Learning y el Deep Learning.

El Machine Learning en su uso más básico es la práctica de usar algoritmos para parchear datos, aprender de ellos y luego ser capaces de hacer una predicción o sugerencia sobre algo. Los programadores deben perfeccionar algoritmos que especifiquen un conjunto de variables para ser lo más precisos posibles en una tarea en concreto. La máquina es entrenada utilizando una gran cantidad de datos dando la oportunidad a los algoritmos a ser perfeccionados.

Coincidiendo con el post de Pierre Levy: EML: A Project for a New Humanism. An interview with Pierre Lévy me pregunto ¿Cómo será el nuevo modelo y como será capaz de describir que nuestra forma de crear y transformar el significado, y que sea computable?….no tardará mucho, de eso podéis estar seguros.

 

 

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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.

Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA,) por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.

La gente tiene que aceptar su responsabilidad personal y colectiva. Porque cada vez que creamos un vínculo, cada vez que “al igual que” algo, cada vez que creamos un hashtag, cada vez que compremos un libro en Amazon, y así sucesivamente,… que transformemos la estructura relacional de la memoria común y eso lleva, como venimos diciendo siempre, una responsabilidad y un compromiso.

Por lo tanto, también tenemos que desarrollar el PENSAMIENTO CRÍTICO Todo lo que encontremos en el Internet es la expresión de puntos de vista particulares, que no son ni neutrales ni objetivos, sino una expresión de subjetividades activas. ¿De dónde viene el dinero? ¿De dónde proceden las ideas? ¿Qué es el contexto pragmático del autor? etcétera…

Este precio informativo se compone de DATOS ESTANDARIZADOS a través del que hemos llegado a definir nosotros mismos: transcripciones escolares, registros de salud, cuentas de crédito, títulos de propiedad, identidades legales. Hoy en día, tesis arraigada tipo de individualidad datos están siendo blanco amplió para abarcar más y más de lo que podemos ser: (En educación seria el PERSONALIZED LEARNING, que nosotros mismos abogamos y además instauramos en algoritmos personalizados, nunca creadores de patrones)..

La transformación es el cambio de una o muchas variables en el estudio.

Se transforman variables, por ejemplo, al remplazar los valores originales por logaritmos (transformación logarítmica).

Frecuentemente los datos que son obtenidos no se ajustan a una distribución normal, por lo cual es inapropiado el ejecutar pruebas paramétricas

Muchas variables no se comportan de forma lineal o aritmética, por ejemplo las abundancias siguen un patrón exponencial.

En la educación básica se promueve que el sistema decimal es el único “natural”

Nunca vemos los algoritmos que hacen su trabajo, incluso a medida que nos afectan. Ellos producen en sus sistemas de cifrado, todo invisible, enterrado en cajas negras componer silencio sinfonías de ceros y unos….

 

El sueño de entregar el aprendizaje personalizado utilizando objetos de aprendizaje que se ajusta al tiempo real, en cualquier lugar, en cualquier momento, justo suficientes necesidades del estudiante está a punto de convertirse en una realidad. Hoy en día, junto con muchos desarrollos importantes en la psicología de la instrucción, estándares abiertos, lenguajes de marcas estructuradas para la representación de datos interoperables, y el cambio de control de flujo de instrucción desde el cliente al servidor, una base totalmente nueva está haciendo realmente personalizado de aprendizaje en línea .

“Poco a poco las características subversivas de la computadora fueron erosionados distancia: En lugar de cortar a través y así desafiar la idea misma de fronteras temáticas, el equipo ahora se define un nuevo tema; en lugar de cambiar el énfasis del currículo impersonal a la exploración en vivo emocionados por los estudiantes, el ordenador se utiliza ahora para reforzar los caminos de la escuela. Lo que había comenzado como un instrumento subversivo de cambio fue neutralizado por el sistema y se convierte en un instrumento de consolidación”..… Audrey Watters

Lo que hace que la programación ed-tecnología “adaptable” es que la IA evalúa la respuesta de un estudiante (por lo general a una pregunta de opción múltiple), luego sigue con la “segunda mejor” cuestión, cuyo objetivo es el nivel “adecuado” de dificultad. Esto no tiene por qué requerir un algoritmo especialmente complicado, y la idea en realidad basada en “la teoría de respuesta al ítem”, que se remonta a la década de 1950 y el ascenso de la psicometría. A pesar de las décadas siguientes, sinceramente, estos sistemas no se han vuelto terriblemente sofisticados, en gran parte debido a que tienden a basarse en pruebas de opción múltiple.

Para ello, se plantea una conjunción de tendencias que incluye la apertura radical al conocimiento, donde la evolución biológica puede ser hackeada por la mente humana y su esparcimiento viral; las ideas están vivas y en perpétuo cambio… “(open y self-publishing, open educational resources); nuevas formas de certificar conocimiento (open badges, open educational practices); nuevos perfiles (desing thinkers, digital curators, digital yonkis); cursos masivos abiertos (massive online courses, peer assessment); nuevas tipologías de habilidades (transmedia skills); investigación abierta y distribuida (open data) entre otros.

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/los…/Los algoritmos sales de las Universidades de Juan Domingo Farnós Miró

 

La eficacia de la circulación de información entre pares sugiere, por el contrario, que la participación en la práctica, en lugar de ser su objeto, bien puede ser la condición para la efectividad del aprendizaje “. (Lave y Wenger):

          1-La certeza y la estructura da una sensación de seguridad y tranquilidad. La incertidumbre es una enfermedad, según muchos terapeutas.

  1. ¿Cuáles son los retos para el docente y para el estudiante? ¿Qué tan preparados están para afrontar los cambios en la educación? 

 

En la sociedad de hoy hay dos conceptos que o confundimos o no asimilamos, …la digitalización informatizada es un proceso técnico, mientras que la digitalización social es un proceso humano que en este caso implica una profunda revolución sociotécnica, todo ello nos lleva a otra sociedad, e aplica al proceso de interiorización personal y de coherencia social de las funcionalidades y efectos múltiples, directos, secundarios y hasta ocultos de esta tecnología.

Su socialización, cuyo resultado es la Sociedad de la Información, es un factor engañoso de progreso, si no está dirigido por una cultura madura de la tecnología, a la que podríamos denominar socio-tecnocultura y que representa un objetivo educativo por el que luchar.

Entre las medidas necesarias para comprender mejor la dinámica de esta revolución sociotécnica que vivimos habría que completar la formación en muchas especialidades con dosis adecuadas de interdisciplinariedad, generalizar la práctica del sistemismo diversificado (inclusividad socio.educativa, por ejemplo) y del pensamiento complejo y crear, para difundirlo, un repertorio básico de conceptos sociotecnoculturales…y para ello necesitamos tecnologías inmersivas o no, pero al fin y al cabo las herramientas y los instrumentos siempre han sido utilizados por todas las sociedades.

Si queremos enriqueces diferentes ecosistemas con la intervención y el empleo de las TIC….

1-Para enriquecer los materiales digitales en línea para la enseñanza de las TIC, podemos planear los cursos de información  para desarrollar la capacidad de aprendizaje digital de los estudiantes y para elevar la eficacia del aprendizaje. También establecemos sitios web de aprendizaje en línea en varios campos para que los alumnos aprendan en línea. Con el fin de promover el software libre, establecemos el software libre de materiales relacionados del aprendizaje y la aplicación de elevar la capacidad de los estudiantes para su aplicación.
2-Llevaremos  a cabo varias actividades y concursos de información, tales como concursos de Internet para los estudiantes y los concursos de páginas web, y el premio de talentos excelentes para acelerar el desarrollo electrónico. Al ayudar a los estudiantes a utilizar los recursos de Internet, se alcanza el objetivo de intercambio entre la ciudad y el pueblo para crear ambiente de aprendizaje diversificado. Con el objetivo de fomentar el pensamiento creativo de los estudiantes, el concepto de Derecho Intelectual para los estudiantes se desarrolla.

 

Los aprendices pueden desarrollar el método de aplicación correcta de tecnología de la información, estar familiarizado con la esencia de hacer caso de estudio, mejorar sus conocimientos en el uso de la biblioteca, empiezan a conocer y experimentar los métodos de investigación y citación de los datos, comprender el contenido en diferentes campos profesionales, desarrollar el interés por la investigación, establecer la capacidad para la recolección y análisis de datos, estar familiarizado con la escritura de reportes de libros y resultados de investigación de clase, aprender a utilizar la información en la biblioteca y en Internet, mejorar el conocimiento correcto sobre el uso de Internet…

 

  1. Promovemos y mejorar los sitios web de los estudiantes se les ofrecen páginas oficiales de universidades, centros…, con las TICs, son ellos mismos quienes pueden crear las suyas propias…
  2. Llevamos a cabo el aprendizaje digital y actividades que experimentan para los estudiantes, los padres y los niños, o los grupos minoritarios para que el aprendizaje digital a todas las familias y mejorar la tecnología de la información logro de los estudiantes :comunicados, informaciones, aportaciones,
  3. Con la celebración de actividades de intercambio de información internacionales a través de presentaciones, visitas y entrevistas, varios concursos de Internet, que ofrecen a los profesores y estudiantes la oportunidad de aprendizaje interactivo con los profesores y estudiantes de otros países, e inspirar a su potencial y ampliar sus puntos de vista a nivel mundial.
  4. A través de la edición de los materiales, el diseño de actividades de enseñanza a desarrollar la actitud correcta de los estudiantes y el hábito en el uso de tecnologías de la información, a inculcar a los estudiantes con el logro del concepto de los Derechos Intelectuales, la moral Internet, énfasis en la seguridad de la información, las habilidades de comunicación en Internet, y etc. , con el fin de hacer que los estudiantes los ciudadanos digitales con buena información moralidad logro.
  5. Animamos a las escuelas, universidades… para elegir software libre como los materiales y contenidos y enseñar los conocimientos relacionados. Llevamos a cabo concursos de aplicación de software libre para estudiantes y alentamos a los estudiantes a utilizar software libre.

 

 

El arquitecto de aprendizaje también tiene la responsabilidad profesional de su aprendiente, cliente…. Esto les obliga a estar plenamente familiarizados con el pensamiento actual en términos de métodos de aprendizaje, conocer los últimos medios de aprendizaje (herramientas, metodologías etc) y hasta al día con la evolución de la ciencia del aprendizaje. Como ninguno de estos es intuitivo y obvio, el aprendiz, cliente no puede esperar a tener esta experiencia. Y por esta razón, no es ni suficiente ni excusable para el arquitecto aprender a actuar como tomador de la orden.

 

Al igual que con el arquitecto de edificios, otros motivos pueden entrar en juego – el deseo de experimentar e innovar, la lealtad a las últimas tendencias y las modas, el glamour y el brillo de las ceremonias de premios – pero en caso de que sea tentado, corren el riesgo de no cumplir con las requisito dentro de las restricciones dadas.

 

El arquitecto de aprendizaje no es necesario para facilitar el aprendizaje directamente o estar presente en todas aquellas situaciones en las que el aprendizaje puede tener lugar. Sin embargo, deben saber si o no el aprendizaje que se produce está en línea con sus planes y necesidades de sus clientes, y que todo esto está ocurriendo a una velocidad aceptable y costo. Y debido a que la única constante en el lugar de trabajo moderno es el cambio, deben ser lo suficientemente ágil para responder a las necesidades cambiantes, nuevas presiones y oportunidades emergentes.

 

Si queremos denominar a esta época CIVILIACIÓN DEL CONOCIMIENTO, como en algunas ocasiones lo ha dicho Seymour Papert, debemos hacer que el valor añadido que ello representa sirva para ayudar a la sociedad, lo cual ahora no está sucediendo, por tanto solo sería una enteliquia que no se cumple.

¿Civilización del conocimiento? ¿Cómo denominamos entonces a la civilización egipcia y a su pensamiento? ¿Y a la civilización del siglo de Pericles? ¿No era civilización del conocimiento la formada entorno a Sócrates, Platón o Aristóteles? ¿Y los mayas?
Tal vez, estemos más en una civilización del “Pensamiento Colectivo y creación colaborativa de ideas”.

Se asocia a Conocimiento por la Influencia de las Tecnologías de la Información y del conocimiento, evidentemente, por eso mismo son CARGAS sociales que debemos redefinir y repensar, porque en la realidad están muy alejadas de lo que verdaderamente se necesita.

¿Y los exluídos?? los que menciona Juan Carlos Tedesco en su libro “Educar en la Sociedad de Conocimiento”

La Sociedad es la que debe velar por los excluidos e implementar lo que quiere para ellos, porque si seguimos con la “educación” de ahora, siempre estarán excluidos, por muchas reformas que se hagan…

Más que reformas primeramente se requiere voltear a ver ese fragmento y que existe una verdadera igualdad, educación para todos.

..por eso hablo de generar una corriente de opinión que haga ver a la sociedad que para superar las crisis que están saliendo cada día…si seguimos por esta senda no se pararán nunca, que lo que debe hacerse es REFUNDAR UNA NUEVA SOCIEDAD.

PENSANDO EN LA MUEVA LÍNEA DE TRABAJO: REDEFINICIÓN DE CONCEPTOS COMO #EDUCACIÓN, EMPODERAMIENTO, UBICUIDAD …

 

Los paradigmas científicos movidos por la experiencia (Khun) dependiendo de la imaginación y/o subjetividad, Refundamos la #Educación?

Los paradigmas pueden complementarse como una conjunción, pero también pueden ser disyuntivos, y ahora estamos en una época disruptiva, por tanto de disyunción, hemos de tomar el camino que necesita la sociedad, en educación o no, también, aunque signifique dejar atrás recodos que no son ya necesarios..

Por lo tanto el paradigma disyuntivo nos lleva a la posiblidad del antagonismo, pero en diferentes acepciones y la posibilidad de adaptación, (diversidad) a cada momento educativo o social…

Estos métodos, que algunos llaman Heuristicos y Positivo, nos permiten en todo momento investigar de lleno, y en la realidad del momento….no establecer estándares para cualquier situación y época, lo cual visto lo visto, falsea la realidad del momento y por tanto sus actuaciones inmediatas.

 

La expresión colectiva aplicada y contextualizada será lo que dará sentido real a la formación para la Vida–

Ese es el camino que es tan diferente a lo que venimos haciendo ahora que hay que replantearse toda una serie de acciones Estructurales, Organizativas y de funcionamiento, con una redefinición disruptiva, transparente y confiable de la realidad de ahora y del futuro, por eso mismo el concepto y la implementación de lo que llamamos ahora mismo EDUCACIÓN, no se corresponde ni ene l fondo ni en la forma, con lo que la sociedad necesita…

 

Lévy Pierre nos presenta un post magnífico sobre el pensamiento de diseño que podemos extrapolarlo a diferentes disciplinas, dentro de nuestra visión social transdisciplinar.

Tras la normalización de los servicios y el deseo / necesidad de generar un mayor compromiso por parte de los usuarios, podremos llevar a cabo una nueva experiencia de diseño utlizando los diferentes procesos que queremos efectuar.. El enfoque de pensamiento de diseño lo ejecutaremos:

Identificaremos un problema e intentaremos comprender su entorno (la “empatía” y “definido en el diagrama que ahora pondremos, pero siempre realizado por todas las personas que estamos en los diferentes procesos, cada uno aportando nuestro valor personalizado.
Encontrar el concepto, la idea de que vamos a resolver (“idear”)
Diseñar la forma queremos visualizar el entorno, concepto…. (“prototipo” y “test”)

En concreto, el trabajo en el pensamiento de diseño lo enfocaremos de tres maneras que unas veces serán complementarias y otras divergentes, según las personas que lo conformemos, el entorno (contexto)….

Una lógica de co-creación: si ponemos el “pensamiento de diseño” en el centro de nuestra actividad podemos trabajar de forma aislada, e introducir en su lugar una lógica “entre nuestras diferentes aportaciones” utilizando la inteligencia colectiva.
“Gimnasia intelectual” alternando fases de la intuición y el análisis en una estrecha lógica de apertura /.
Un aspecto importante para el estudio de campo (observación etnográfica) que proporciona una comprensión completa de las experiencias, a diferencia de los estudios cuantitativos y cualitativos tradicionales en cualquier investigación OBSOLETA TRADICIONAL 

Para entrar a investigar de monera acorde a los deseos de esta nueva soiedad, establecemos procesos de aprendizaje investigativo en una nueva educación disruptiva:

 

a-contextualizar (contexto y significado),(explorar-buscar–aprender a aprender)

b-décontextualizar (modelado…textos, videos), (presentar-organizar-confrontar (pensamiento crítico, producir)

c-recontextualizar (aplicación directa-indirecta…)

 

Tomar estos tres ejes como directrices de todo el proceso que debe basarse en la pregunta de la hipótesis, más en el presente y el futuro que en el pasado y siempre bajo valores de la nueva sociedad.

Establecer que las fuentes de información y de contraste deben ir dirigidas a personas y organizaciones que buscan las innovaciones y la disruoción del sistema y dejar en un segundo plano a los que hasta ahora nos han hablado sobre un “pasado glorioso” que ahora recordamos como eso, pero que debemos superar en una nueva cultura con otros valores.

Intentarles hacer comprender que las investigaciones deben ser de manera colaborativa y en red en todo momento, estableciendo sinergias basadas en las diferencias y yo no en líneas uniformizadas y homogéneas, tanto de trabajo, opiniones etc.

. Los sistemas de pensamiento de un paradigma conversacional de la ciencia de la auto-organizados-Learnings e ha aplicado a un paradigma de investigación-acción para la que el conjunto de herramientas serán diseñadas, proponiendo 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 personal 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….

Una praxis Esta metodología de investigación-acción-reacción proporciona una base experimental basada en el trabajo que generalmente busca evidencias cualitativas que demuestran una mejora en el propio desarrollo profesional y la situación de trabajo, objetivo en contraposición al paradigma experimental positivista más tradicional que busca leyes generalizables a través de la prueba de hipótesis (Coombs & Smith, 2003).

Por tanto 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 sistemáticamente su propia provocación en forma de experiencias que se consideren auto-organizados. Desde este punto de vista pedagógico, el conocimiento se considera como 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,..

 

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: –

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.

 

juandon