Juan Domingo Farnos

El análisis que podemos hacer entre el E.learning que se viene utilizando en prácticamente todas las universidades del mundo, incluso en aquellas empresas que utilizan los MOOCs, en el diseño de cursos y apoyo al estudiante y la difuminación de la frontera entre los dos que se produce en el aprendizaje en línea facilitado por comunicación mediada por ordenador, se hacen después de que los materiales del curso se desarrollan.

Sin embargo, en los cursos con considerablemente menos pre-planeado material y un mayor énfasis en la generación del contenido del curso a través de la interacción en línea , hay una mayor tendencia a generar trabajos colaborativos (Elearnig-Inclusivo con aprendizajes Abiertos-Inclusivos y Ubicuos)…

“Las organizaciones están implementando eLearning, pero sobre una base táctica sin saber cómo encajan las piezas. Profesionales que lanzan elcontenido de memoria, silos del plan de estudios, desarrollo de contenidos redundantes, múltiples portales, y una falta general de integración, yo aquí pondría de inclusión (diversidad y personalización)Los alumnos no tienen ningún camino coherente para obtener información ( en pocas palabras, ni los tutores aparecen por allí), los estudiantes avanzados son en gran parte ignorados; diferentes grupos están reescribiendo el mismo material; y no se está utilizando el conjunto completo de las oportunidades tecnológicas.

En resumen, no hay estrategia de aprendizaje electrónico”. Este planteamiento, que conozco des de hace tantos años, me llevó a pensar y repensar mi E-LEARNING-INCLUSIVO (2004) como una rama del APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBÍCUO (Juan Domingo Farnos) https://es.scribd.com/doc/33025056/Bases-Para-e-Learning-Inclusivo Bases para un E-learning-Inclusivo y que derivó en mis posteriores investigaciones, hasta hoy….  

Pretendemos cambiar la manera de formar a distancia, conservando las características generales del e -learning, pero generando un nuevo enfoque, es decir, nuestro Elearning-Inclusivo dejará de ofrecer unos formatos estandar de formación on-line típicos, pero actualmente bastante tópicos, creando no una plataforma de actuación, sino una filosofía de trabajo científica y estructurada. El Usuario-Alumno, pasa a ser el protagonista ÚNICO de la formación, todos los mecanismos girarán alrededor de él, incluso y, sobre todo, el mismo proceso formativo , poniendo todos sus mecanismos metodológicos, organizativos y evaluativos, a la disposición “personalizada” del alumno- usuario. 

Tampoco significa que el elearning pierda su impacto colaborativo y socializador, sino todo lo contrario, lo mejora, ya que a partir de esta colaboración entre alumnos, profesores, empresas, profesionales,…,su desarrollo aumenta de potencialidad ya que ha de buscar en todo momento y de manera continuada, posibles alternativas, tanto en la enseñanza – aprendizaje, cómo en formas metodológicas de actuar, como en la a daptación de recursos e instrumentos, según las necesidades que se puedan plantear, dando para ello prioridad absoluta a los planteamientos sincrónos (Acrobat connect, Chats, Compartir Pantallas, Presentaciones en Pizarras Digitales Compartidas); en videoconferencias ±la medida del tiempo cambia completamente, los e-mails, fórums,… pasan a un segundo plano, sin desaparecer, para aumentar en un noventa por ciento la comunicación instantánea, por eso lo hace parecido a la formación presencial, por su interacción constante y al momento, y a la vez saca lo mejor de la formación on-line, por sus características en cuánto a situación espacial y de libre elección temporal en la formación, con una usabilidad del material más dinámica, constante, socializadora y evaluativa..que hace que todo el proceso se pueda regenerar al momento y según los cambios que vayan produciéndose en todo lo anterior. 

Los mecanismos serán siempre cualitativos, a partir de sus opciones, necesidades y resultados de evaluación…encontrará diferentes mecanismos adaptados a estos planteamientos en cada instante. Las variables de todos los elementos estarán determinadas de manera global, a la vez que seguirán las pautas ya conocidas del elearning clásico; roles de los formadores virtuales, metodologías constructivistas y de contenidos significativos,… con alguna variación muy decisiva y diferente a lo actual, el formato evaluativo estará establecido previamente, pero su puesta a punto y desarrollo ya serán responsabilidad principal del usuario-alumno, pasando los demás integrantes del sistema a un segundo plano, pero no inhibiéndose, sino todo lo contrario, implicándose más para por medio de sus acciones realizar una enseñanza- aprendizaje que hagan posible que el usuario -alumno pueda elegir de manera correcta, tanto su formación cómo su itinerario educativo futuro. 

Emplearemos una evaluación inicial, con matrices y tests adaptados al mundo universitario, profesional, empresarial y también a alumnos con Necesidades Educativas Especiales, para poder después de conocer sus características personales, cognitivas, de personalidad, de asertividad, liderazgo… podamos determinar el tipo de plantea miento de elearning que realizaremos. Estos tests obviamente están ya preparados y estructurados según los planteamientos psicológicos científicos ya probados y contrastados. (http://www.oei.es/noticias/spip.php?article8953   Bases para el análisis de e-learning inclusivo / Farnós Miró, Juan Domingo OEI)A lo que resumiremos las formas del mismo para evaluar:

Objetivos de cómo implementaríamos una evaluación inclusiva continuada y flexible en E-LEARNING-INCLUSIVO …

• Reflexionar en torno a los puntos fuertes y débiles detectados en el ámbito de la cultura, la gestión y prácticas educativas.

• Contar con información relevante para tomar decisiones adecuadas de cambio en la perspectiva de la inclusión.

• Iniciar procesos de mejoramiento tendientes a incrementar los niveles de participación, aprendizaje y logros de todos los Usuarios-estudiantes.

• Fortalecer sus capacidades para atender la diversidad del alumnado y las necesidades educativas especiales que algunos pueden presentar.

• Reducir las actitudes y prácticas que generan discriminación y exclusión.

Modelo Inclusivo de evaluación:

El modelo de análisis considera tres ejes claves para una respuesta adecuada a las diferencias individuales en general e indispensables para los alumnos que presentan necesidades educativas especiales. Éstos se reflejan de forma transversal en 4 áreas de evaluación.

Los tres ejes clave para una respuesta adecuada a las diferencias son:

-Accesibilidad: disponibilidad de medidas, ayudas y recursos de apoyo adicionales orientados a facilitar el acceso, la movilidad, la comunicación, la participación y el aprendizaje de todo el alumnado

-Flexibilidad y adaptabilidad: capacidad de la escuela para enriquecer y adaptar el currículo y la enseñanza a la diversidad de necesidades de aprendizaje del alumnado.

-Clima socio emocional: ambiente socio emocional de acogida y valoración de las diferencias y potencialidades individuales para favorecer el desarrollo de todos los estudiantes.

Las cuatro áreas de evaluación y sus respectivas dimensiones son:

I. ÁREA: Cultura de aprendizaje inclusivo: Valores, creencias y actitudes que promueven el respeto y valoración de las diferencias y el desarrollo de comunidades que fomentan la plena participación y el aprendizaje de todos

Dimensiones:

1. Concepciones y actiudes personalizadas

2. Valores y actitudes

3. Sentido de socializacion

4. Colaboración

II. ÁREA: Prácticas educativas para la diversidad: Acciones, recursos y apoyos que buscan la plena participación y el máximo aprendizaje y desarrollo de todos y cada uno, favoreciendo la interacción y enriquecimiento mutuo.

Dimensiones:

1. Enriquecimiento y adaptación del currículo para atender la diversidad.

2. Estrategias de enseñanza para favorecer el aprendizaje y participación de todos

3. Evaluación del aprendizaje y la enseñanza.

III. ÁREA: Gestión centrada en el aprendizaje y la colaboración: Organización, dirección y administración de los distintos recursos (humanos y materiales) orientados al desarrollo de una comunidad que participa y aprende

Dimensiones:

1. Organización de la enseñanza.

2. Accesibilidad: física, a la información y al currículo.

3. Recursos de apoyo (materiales y humanos) para atender la diversidad.

4. Liderazgo y Desarrollo Profesional

IV. ÁREA: Resultados: Grado de satisfacción de la comunidad educativa, y logros en relación con la participación de la comunidad escolar, la integración social y el desempeño académico de los estudiantes

Dimensiones:

1. Satisfacción.

2. Participación e integración.

3. Resultados Educativos.

Indicadores:

Cada una de las 14 dimensiones antes señaladas se componen de un conjunto de indicadores y subindicadores de calidad que representan las condiciones deseables hacia las cuales la escuela debe transitar para conseguir mejores niveles de aprendizaje y participación de sus estudiantes.

Ejemplo de indicador y sus sub-indicadores. Dimensión Sentido de pertenencia y convivencia, del Área de Cultura de aprendizaje Inclusivo:

Las normas colaborativas y sociales se definen de forma participativa y son respetadas por los distintos estamentos e individuos que se están formando, dentro de todo el sistema de formación a distancia.Analizando algunos aspectos nos encontramos que la minería de datos (es la etapa de análisis de “Knowledge Discovery in Databases” o KDD), es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos.

El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. Además de la etapa de análisis en bruto, que involucra aspectos de bases de datos y gestión de datos, procesamiento de datos, el modelo y las consideraciones de inferencia, métricas de intereses, consideraciones de la Teoría de la Complejidad computacional, post-procesamiento de las estructuras descubiertas, la visualización y actualización en línea.

Cuando empezamos a investigar, ya hace muchos años el E-LEARNING-INCLUSIVO, pusimos en uno de los focos la necesidad vital de que una parte de la retroalimentación,síncrona y asíncrona, se hiciese con Inteligencia Artificial, ya que si aceptamos por ejemplo los MOOCs, es imposible establecer un feedback de calidad y efectivo, si no se introducen programas artificiales que ayuden a la inteligencia humana en su realización.

De esta manera podemos conseguir lo que algunos llaman, trabajar con la web inteligente, de otra manera siempre será vender “humo” y de ello los MOOCs como una innovación que es, tampoco se muestra ajena a este proceso.

Una manera de implementar este desarrollo sería como lo harían en cualquier empresa de innovación..con  una metodología “ágil” iterativa, las fases que maneja están  relacionadas con su fase predecesora y/o sucesora de tal manera que el cambio se maneja  con menores impactos en comparación con las metodologías tradicionales. Ya en otra fase “Preparación de Datos”,  está ampliamente relacionada con la fase dos “Entendimiento de los datos”, por lo tanto es altamente probable que al realizar la preparación de los datos se deba regresar a la fase anterior a entender o definir nuevamente algún dato que fue mal interpretado o que se incorpora.

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La preparación de los datos es una parte crítica dentro del análisis avanzado de información, ya sea que se trate de efectuar un análisis estadístico, un análisis de minería de datos o textos o bien para la construcción de un sistema de descubrimiento de conocimiento.

La fase de preparación de datos es un actor de éxito, sin ella no puede generarse satisfactoriamente ningún análisis avanzado o sistema inteligente. La preparación de los datos consta de: validación, transformación  y selección.

ejemplo:

Pasos en la preparación de los datos
1.       Selección de datos
En este paso se van a seleccionar los conjunto de datos sobre los cuáles se aplicarán las técnicas de análisis avanzado para alcanzar las metas, alcances y objetivos fijados en la fase uno.Es probable que se determinen no sólo uno sino varios conjuntos de datos,  a través de  realizar diferentes  combinaciones de los atributos que fueron estudiados e incluidos en la fase dos.A continuación describimos y aplicamos al prototipo algunos de estos puntos
Ejemplo
Segmentar categorías
Crear nuevas alternativas
flexibilidad, diversidad
Etc…
2.       Limpieza de datos
Es necesario negociar y determinar cuál será el tratamiento que se empleará para aquellos datos incompletos, omitidos, erróneos, etc.Es importante involucrar a los aprendices  en las decisiones de limpieza para no generar criterios de remplazo erróneos y que ocasionen desviaciones o mayor dispersión en los análisis estadísticos.
En nuestro pilotoPara datos omitidos o erróneos: sustituir las características  por aquellos que presenten el valor más repetido (moda de la serie).Para datos numéricos: Colocar el precio promedio del conjunto del mismo tipo en los valores omitidos.Etc.
3.       Construcción  de datos
En los análisis estadísticos ó de minería de datos, para detectar tendencias, patrones de comportamiento, grupos, etc… , es frecuente que se incluyan datos que no fueron considerados en la selección inicial y que incluso pueden no formar parte del negocio. Se trata de incorporar datos (muchas veces del exterior) que proporcionen más información o ayuden a afinar los análisis. Para realizar una prognosis y una diagnosis,  predictivas más asertivas es indispensable añadir nuevos datos que aporten valor al análisis.Las reglas de funcionamiento, las trasformaciones y variantes de los datos en el analisis que estamos haciendo deben de ser consideradas en esta parte.
En nuestro ejemploIncorporaremos varias variables, entre ellas,calidad, diversidad, inclusividad, excelencia personalizada…
4. Integración de datos
Los datos preparados en los pasos anteriores muchas veces serán integrados (unidos) para su análisis en campos nuevos.
5. Formato de datos
De ser necesario hacer un reformateo a los datos. En términos de análisis para poder realizarlos es más en algunos casos necesario asignar claves numéricas a los datos nominales que procesar textos.

A partir de esta concepción, que será realizada de manera continuada y sujeta siempre a retroalimentaciones constantes, lo que a veces originará en mitad de un CURSO, un cambio radical de estrategias, ya que los aprendices y sus diferentes situaciones:         -adaptaciones al curso.         -aceptación o no, de la calidad del mismo         -dificultades o facilidades personales y de grupos para realizarlo         -propuestas alternativas o de innovación en el mismo curso         -i la evaluación continuada que vamos estableciendo tiene o no, errores, mejoras,…….Por tanto en este aspecto-solo es uno dentro de la complejidad de E-LEARNING-INCLUSIVO- se demuestra lo que verdaderamente es una formación abierta, masiva y sobre todo, inclusiva y ubicua….Fuentes:https://juandomingofarnos.wordpress.com Innovación y Conocimiento de Juan Domingo Farnóshttp://es.scribd.com/doc/33025056/Bases-Para-e-Learning-Inclusivo Bases para un E-learning-Inclusivo de Juan Domingo Farnóshttp://www.sih-ai.com/datam.html Servicios inteligentes Hahnhttp://blogcued.blogspot.com.es/2011/06/diseno-de-un-curso-con-e-learning.html  Diseño de un curso con E-learning-Inclusivo  de Juan Domingo Farnós en CUED

Este post ha sido publicado originalmente en juandon. Innovación y conocimiento. Autorizada por el autor su publicación en este Blog CUED. Con ello nos encontramos con situaciones especificas dentro del mismo que es necesario nombrar:«Hay quien trata de repetir aquellas categorías consideradas como universales durante siglos para intentar explicar la práctica política que viene, y me temo que muchas de éstas ya no sirven. A un ritmo vertiginoso todo ha cambiado y todo se reinventa. Michel Serres piensa que incluso ha nacido un nuevo ser humano: «la pulgarcita», que se comunica tanto con los pulgares como con el resto de instrumentos tradicionales. Pulgarcita y pulgarcito viven en una sociedad en red, están creando un orden nuevo y se quedarán atrás los viejos gruñones que no lo entiendan. La derecha no lo acierta a comprender, pero muchos representantes de la izquierda clásica tampoco. Las actuales estructuras, las instituciones vigentes, las jerarquías y las diferencias son dinosaurios moribundos: nace un consenso que las juzga obsoletas cuando no indecentes». José Ignacio González

Nuestra sociedad ha demostrado que ha sabido sobreponerse a innumerables adversidades.

Hoy por hoy, los problemas que la acucian son de sobra conocidos: «crisis», «desempleo», «recortes», «corrupción». Pese a todo, como en otras épocas, sabremos levantarnos. Ahora bien, el momento actual supone una coyuntura diferente; puesto que no podemos «levantarnos» –así, sin más– para mejorar lo que ya existe. Necesitamos provocar una ruptura con respecto al estado de cosas anterior.En este sentido, debemos ser «rompedores»; pero no para destruir, sino para crear. Veamos el siguiente gráfico:Como se ve, se trata de una extraordinaria ilustración cuyo contenido puede que guste a muchos –aunque pocos hayan intentado llevarlo a la práctica–.

Y es, exactamente a eso, a lo que me refiero cuando hablo de «ruptura»: de transitar nuevos caminos a los que nunca antes nos habíamos acercado:

  • Aprendizaje inclusivo.
  • En abierto.
  • Ubicuo
  • Personalizado

APRENDIZAJE PERSONALIZADOEl aprendizaje personalizado se puede llevar a cabo donde, cuando y como se quiera. Por esta razón, las modalidades de aprendizaje «formales», «no formales» e «informales» no son modalidades «parceladas», como hasta hace poco tiempo; sino que, hoy por hoy, se «mezclan» como partes integradoras de un nuevo concepto de educación: la «Educación Disruptiva».Uno de nuestros trabajos de investigación acerca de los diferentes tipos de aprendizaje y modelos de pedagogía, culminó, allá por el año 2004, con la publicación: «Bases para un e-learning-inclusivo»(Juan Domingo Farnós), cuya difusión ha tenido cierta relevancia a nivel internacional. En él, enunciábamos ya que, al integrar en nuestra concepción de educación las variables «no formal» e «informal», la responsabilidad sobre la gestión del proceso educativo debía recaer sobre la figura del aprendiente; con lo cual la cadena cultural de transmisión de conocimiento que llevamos arrastrando durante siglos «se rompe».

Ciertamente, nuestro modelo debe cambiar, y debe hacerlo de manera disruptiva.Para iniciar el cambio, necesitamos nuevos «liderajes» que se desliguen de las jerarquías, nuevos adalides que estén dispuestos a cruzar «líneas rojas» y que, por medio de la «transversalidad» y la«redarquía», lleguen a «impactar» en la sociedad –de una manera divergente, sí, pero cada uno en lo mejor que sabe hacer–.El modelo de educación disruptiva persigue el «aprendizaje personalizado» –poniendo siempre el acento sobre la excelencia. Para este cometido, resultan de gran interés las características del e-learning y la web 2.0, porque favorecen la motivación y obvian, por completo, el modelo jerárquico de enseñanza-aprendizaje tradicional.

Pese a todo, si queremos «deslocalizar» los aprendizajes, de momento no nos queda más cauce que el de la educación formal o prescriptiva; ya que el «sistema» no nos da otra opción. A día de hoy, en educación confluye una combinación de contextos, finalidades y modalidades (tanto pedagógicas como organizativas), que se relacionan en el uso de las TICs. Dicha combinación se concreta en diferentes iniciativas: algunas, conocidas por los sistemas formativos y educativos; otras (incipientes), están aún por germinar; pero todas indican desarrollos interesantes, tanto a nivel conceptual como práctico, en el e-learning.En efecto, los territorios del e-learning representan una serie de «meta-contextos» en los que se articulan diferentes recorridos de aprendizaje.

Cada uno de estos itinerarios conlleva la suma de tres variables (que son –en sí mismas–, pistas sobre nuevas áreas de innovación):

  • Finalidad.
  • Interés.
  • Enfoque.

TICsComo venimos diciendo, el desarrollo de las TICs promueve la creación de nuevos escenarios de aprendizaje (alternativos a la EDUCACIÓN FORMAL) para obtener información,  transformarla en conocimiento y poder compartirla –i.e.: poder «conectar» con otras personas–.Podemos buscar la base del «aprendizaje colaborativo» en:

  • Los planteamientos de Vygotsky al aprendizaje social.
  • La teoría social-constructivista.
  • El conectivismo más moderno.

El marco teórico se basa en el principio de que el proceso de aprendizaje es continuo y no puede quedar limitado por:

  • Normas estandarizadas (e.: por currículos)
  • Espacios delimitados (escuelas, universidades)
  • Ambiente de aula.
  • Edad del estudiante.

Por todo lo anterior, el «Aprendizaje informal»:

  • Tiene lugar durante toda la vida.
  • Sin límites espacio-temporales.
  • De manera ubicua.
  • De manera independiente a materiales estructurados.

Este modelo difícilmente nos conduciría a una certificación (según la cultura del título que tenemos hoy), pero refleja la realidad del auténtico aprendizaje. Veamos:

  • La sociedad educativa: las instituciones y los miembros de la sociedad participan, de manera activa y colaborativa, en un proceso educativo continuo y permanente.
  • La comunidad educativa: los nodos educativos se desarrollan entren las instituciones educativas y los miembros de la comunidad, mediante la colaboración y la comunicación en torno a intereses comunes.
  • La comunidad de aprendizaje: dentro de un grupo estructurado, se implementa un proceso de aprendizaje colaborativo, basado en una dinámica que  promueve sinergias y complementariedad sobre la acción colectiva, que se sustenta sobre el pensamiento crítico, y que está arraigada en un entorno compartido.

SOCIAL LEARNINGEl social learning (i.e.: ‘Aprendizaje Social’) es un concepto que hace referencia a un tipo de aprendizaje que tiene lugar mediante la observación, la conversación, o el cuestionamiento. Estos parámetros pueden desarrollarse en un ambiente informal o formal; y,  a veces, incluso, sin que el alumno sea consciente.Por tanto, el Aprendizaje Social se centra en las necesidades del individuo. En una interacción de Aprendizaje Social, un participante podría preguntarse:«¿Qué es lo que * yo * necesito saber y quién sabe cómo responder a esto con rapidez?»Así es cómo se consume el conocimiento, o, dicho de otro modo, así es cómo, en la mayoría de los casos, aprendemos «de» y «con» los «expertos». Es por ello que el Aprendizaje Social resulta difícil de rastrear, pues supone aprender:

  • En la naturaleza.
  • A través de conversaciones.
  • De los medios sociales.
  • De las tecnologías de aprendizaje 2.0.

COMUNIDADES DE PRÁCTICALas «Comunidades de Práctica» son, en cambio, grupos de personas con un interés común que se centran en la colaboración y el intercambio de información en beneficio de la colectividad. De esta manera, en una Comunidad de Práctica se da más importancia a la mejora del grupo, que a la de un solo individuo. Así, en una Comunidad de Práctica, un participante podría preguntarse:«¿Qué puedo compartir con el grupo o cómo podemos resolver un problema juntos?»Posiblemente, en estos modelos, el área de «COMPUTACIÓN MÓVIL» sea el elemento más disruptivo, ya que nos permite «mezclar» la visión conservadora («de toda la vida») que predomina sobre educación; con iniciativas sociales que, de alguna manera, responden mejor a la situación real de la educación en la sociedad de hoy.Ante esta realidad, cabe replantearse los conceptos de ESPACIO y COMUNIDAD.

  • ¿El ESPACIO ha perdido su valor, o, más bien, se le ha dotado de significados infinitos y de múltiples posibilidades?
  • En cuanto a la COMUNIDAD, nosotros, como individuos, podemos participar en numerosas comunidades, construidas en torno a diferentes temas, pero ¿qué pasa con la calidad de dichas comunidades?

¿Qué significan hoy los términos «espacio» y «localización»?, ¿Cómo las tecnologías móviles han reinventado la forma en que nos relacionamos con el mundo que nos rodea? Parece que hay abundancia de opiniones –utópicas y distópicas– sobre la materia; pero, en realidad, cada persona lo experimenta de forma diferente. Poco a poco, con el paso del tiempo, nuestra percepción del espacio ha cambiado, y, por ello, se hace necesario implicar las tecnologías emergentes –y no emergentes– en nuestra concepción del aprendizaje –desde libros hasta smartphones–.Por otro lado, no hemos de perder de vista que podemos aprovechar las Comunidades de Aprendizaje para lograr diferentes objetivos de formación.

El método predominante consiste en la creación de conocimiento colaborativogestión y distribución. La comunidad puede fusionar las cualidades del individuo y de la sociedad a través del diálogo y la construcción de relaciones.

OBSERVACIONES.

La naturaleza colaborativa de las comunidades de aprendizaje permite el intercambio de conocimientos, táctica que, por lo general, conduce a la realización acelerada de los objetivos de aprendizaje. El aumento de rendimiento en las evaluaciones se fomenta a través del intercambio de recursos, mejores prácticas y la capacidad de las comunidades de aprendizaje para proporcionar relaciones de tutoría a través de la interacción de nuevos usuarios, usuarios de nivel medio y usuarios avanzados.Además:

  • El establecimiento temprano de Comunidades de Aprendizaje en la educación en línea ayuda a acortar distancias y a desdibujar las diferencias entre el mundo físico y el virtual.
  • Cuando las personas se dan cita en un espacio en línea con el propósito de hablar, aprender, compartir información o colaborar en proyectos; los miembros de dichas comunidades de aprendizaje deben satisfacer las necesidades de los otros «alumnos» a través de la participación proactiva.
  • La premisa del aprendizaje a través de las comunidades se basa en que lo que importa es la forma en que aprendemos, y esto requiere entradas interactivas y robustez de todos los miembros. La eficacia y la eficiencia de las comunidades de aprendizaje deben ser evaluadas periódicamente, y los resultados deben ser usados para mejorar y actualizar estas comunidades –de manera personalizada– con la implicación de todos los miembros.
  • Los métodos directos de evaluación –por ejemplo, «que el trabajo del estudiante demuestre una cualidad específica, como la creatividad, el análisis o la síntesis»– son la base de su sistema evaluativo. Para algunos, esto implica que la evaluación es imposible, para otros, se devuelve, de manera natural, la responsabilidad de evaluar a los dueños de su formación, a los APRENDIENTES.

LEARNING IS THE WORKEl «Learning is the work» y el «aprendizaje ubicuo» aparecen por todos lados –queramos o no–, no queda ya mucho recorrido para lo que hoy llamamos ESTUDIAR. La vigencia de este término está llegando a su fin y, por eso, intentamos que las personas puedan entender nuestras propuestas de refundación educativa y social.La nueva forma de aprendizaje se compone de los siguientes cinco principios:

  1. El trabajo es el aprendizaje y el aprendizaje es estar trabajando.
  2. Proporcionar maneras de estar conectado en un entorno «social» abierto y colaborativo de aprendizaje.
  3. «Liderazgo» significa ‘compartir en todo momento’, ‘estar compartiendo innovación’ y ‘provocando disrupción’.
  4. La innovación es parte del trabajo diario de todos.
  5. Se debe crear una nueva cultura de aprendizaje para toda la vida (en la que cada usuario-aprendiz es dueño de su carrera y su desarrollo personal).

La investigación ha derivado en un trabajo continuado y permanente que seguramente no acabará nunca porque se va revitalizando con los diferentes acontecimientos que van sucediendo en la sociedad y en el aprendizaje: E-learning-inclsuivo, Educación Disruptiva (learning is the work), pero todo englobado en los APRENDIZAJES ABIERTOS, INCLUSIVOS Y UBÍCUOS, que a lo mejor van a cambiar de nombre, ¿por qué no? pero lo garantizado es el trabajo, en eso no habrá cambios, eso seguro.

El uso de la tecnología no garantiza los enfoques de colaboración y constructivista del aprendizaje — esto depende de cómo la tecnología se usa .. diseño del curso.
Es importante asegurarse de que no perdamos los valores de la conversación y la comunidad en los enfoques tecnicistas.
Apoyo a los estudiantes no es sólo de siempre “hecho para” el estudiante, el apoyo se produce y consume al mismo tiempo — el alumno debe participar activamente, al igual que el profesor / tutor.

Las funciones clave de apoyo al estudiante son los siguientes:
respuesta,..
La capacidad de respuesta, en relación con tres elementos esenciales y relacionados entre sí: la identidad, la interacción y el tiempo / duración.
.”Por lo tanto, pre-planear materiales de los cursos o programas de ordenador, que no pueden responder a esta premisa, no puede ofrecer apoyo y por tanto ya es un error en el sistema, no, de los alumnos! Thorpe.

Por eso, como escribíamos ayer….Con el trabajo algorítmico que preconizamos debemos tener siempre presente, tanto en las ideas, el desarrollo propio de andamiaje-algorítmico, 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.

Con la creación de nuevos escenarios de aprendizaje queremos trazar un nueva manera de abordar el diseño y la dirección de los ambientes de aprendizaje, e investigar como podemos comprender los procesos de aprendizaje en sus ambientes.

Nuestro mundo impulsado por la tecnología está de nuevo en el precipicio de cambio. Para el año 2020, desde la forma en que vamos a estudiar el mundo, gestionar nuestros negocios, aprender en todos los lugares (ubicuidad)y las personas seguras y activas se alterará para siempre. Los dispositivos conectados llegarán a ser inteligentes, capaces tanto de digitalizar el idioma e incluso entenderlo. El impacto de este cambio será transformacional. Imagínese humanos y máquinas que se comunican con el mismo lenguaje natural que tiene a individuos y sociedades vinculadas durante siglos. En 2020, los límites entre la forma en que observamos e interactuamos con el mundo físico y virtual se desvanecerá.

En los entornos, esta nueva capacidad permitirá conocer y ayudar a un dueño de la tienda a identificar las necesidades personalizadas del cliente, a cualquier persona con quien quiere aprender, donde y cuando… La inteligencia integrada en la tienda minorista reconocerá cuando el cliente necesita ayuda, si se trata de información para tomar una decisión de compra, recomendaciones adaptadas a las preferencias del individuo o de la ayuda de un empleado de la tienda, el aprendizaje mismos dentro del propio trabajo (learning is the work) decidirá por si mismo lo que es necesario en cada momento sin importar la titulación, es más, las titulaciones tienen también el tiempo caducado, ahora permanecen por la inercia del dinero que provocan….

“Tenemos que ser capaces de obtener los datos inmediatamente y de manera (ubícua, no importa ni el momento, ni el lugar…) y hacer un análisis de forma dinámica ya que los datos se están moviendo de nuevo, a a partir de nuestra localización y/o registro…(base algorítmica)

Necesitamos para ello desarrollar un acompañamiento con de servicios colaterales automatizados, los cuales puedan retroalimentarse también de manera automatizada, lo cual hará que nos podamos dedicar a otras tareas lo que ampliará y mejorará nuestro radio de aprendizaje, trabajo, ….

Debemos mantenernos continuamente en estado de Beta y preguntándonos:

¿Quién?

¿Qué?

¿Dónde? ¿Cuándo?

¿Por qué?

¿Cómo?

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.

Entrando en el mundo automatizado de datos y algoritmos pienso en los procesos de formación o aprendizaje en la solución de aprendizaje profundo, normalmente con modelos centralizados.

En esas arquitecturas, una serie de nodos centrales recopilan y seleccionan conjuntos de datos que se utilizan para capacitar a los modelos que se implementan en diferentes nodos de una red. Incluso en escenarios distribuidos como el aprendizaje de refuerzo de agentes múltiples que puede incluir decenas de miles de nodos ejecutando un modelo, los modelos de aprendizaje dependen de un puñado de nodos centralizados.

Con ello los DOCENTES y los ALUMNOS DE MEDIADOS DE ESTE SIGLO XXI primero entraran en un aprendizaje centralizado conceptualmente simple de implementar, pero increíblemente difícil de escalar.

Asistir selectivamente a un problema o una tarea novedosa; el análisis de uno mismo, de problemas y situaciones; a la realización, ejecución y evaluación de un plan; se llega a todo el camino hasta que la solución del problema. Cada paso es un enlace integral de la cadena de estrategia; y cada paso supone la elección estratégica por parte del solucionador de problemas….

El pensamiento crítico significa analizar y evaluar la información de manera independiente de los demás. Al pensar críticamente se puede aprender mejor. Ayuda a entender las ideas en el tema y recordar.

¿Cómo se ve el éxito? El objetivo general de la ayuda al aprendizaje suele ser muy amplio. Objetivos como “mejorar las habilidades de comunicación” o de habilidades, “proporcionar formación a los nuevos gestores”, si los aprendices son los responsables de su formación, será a ellos, naturalmente, aunque los acompañantes del mismo, los docentes (facilitadores), deberán modificar sus mentalidades pero también su preparación, que de momento no sólo son amplias, ni ofrecen garantía de lo que significaría aprender para lograr objetivos (personalizados, obviamente).

A veces “éxito” es simplemente disfrutar de tiempo dedicado al aprendizaje. Esto también es importante para que la identificación lo sepa.

¿Cuáles son las consecuencias del fracaso? Saber qué pasaría si los estudiantes no dominan la habilidad o información ayuda a entender el ID de la urgencia de la sesión de ejercicios y el nivel de competencia necesario.

Por lo tanto, ayuda a los ID de averiguar qué herramientas e instrumentos de trabajo pueden funcionar en una situación particular. Si la consecuencia de un fallo catastrófico es-un piloto sin saber cómo aterrizar el avión si el sistema automático a prueba de entonces se necesita entrenamiento para asegurar que la gente no lo hizo. Si la consecuencia de la falla es menor, está incorrectamente fuera del camino.

Pensemos en un escenario de Internet de las cosas con cientos de miles de dispositivos que recopilan datos y ejecutan un modelo de aprendizaje de refuerzo. Si cada agente necesita recopilar los datos, enviarlos a un servidor central e interactuar con ellos para optimizar su política de aprendizaje, la complejidad de la arquitectura aumenta linealmente con el número de agentes, con lo que las dificultades, tanto de aprendizaje como de APRENDER A APRENDER será cada vez más complejo y a demás dificultará el cambio de roles.

Además, en muchos escenarios distribuidos, nos gustaría que los agentes aprendan y optimicen sus políticas en tiempo real, lo que es casi imposible de lograr con modelos centralizados. Investigadores de la inteligencia artificial (IA), publicaron un documento en el que presentaron un método para lo que denominaron “Aprendizaje de refuerzo distribuido entre actores críticos”. algo así como un aprendizaje descentralizado ya que se dirige a las topologías que no solo se distribuyen sino que carecen de coordinadores centrales.

El principio de aprendizaje de similitud de tareas

Los escenarios de aprendizaje de refuerzo multi-agente son, en términos prácticos, es una de las arquitecturas de aprendizaje profundo más complejas para implementar. La teoría de juegos, la programación distribuida y el aprendizaje no supervisado (LO QUE NOSOTROS HEMOS INVESTIGADO Y TRABAJADO DENTRO DE LOS NO LUGARES ( https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/los-no-lugares-e…/ de Juan Domingo Farnos) chocan en los escenarios para crear un entorno increíblemente desafiante para los científicos y desarrolladores de datos.

Seran cientos de miles de nodos que pueden aprender varias tareas. En una topología centralizada típica, la complejidad de la arquitectura está dictada por dos factores inconexos: la cantidad de nodos y el número de tareas. A medida que se agregan más nodos a la red, la comunicación con el coordinador centralizado se vuelve más compleja. Como los agentes necesitan aprender nuevas tareas, el coordinador central se ve obligado a coordinar las políticas de aprendizaje a través de un número arbitrario de nodos en la red.

Podriamos llamar a este conocimiento el Principio de aprendizaje de similitud de tareas y puede conducir a modelos de optimización potentes en escenarios , con lo que asi, si que podemos DOCENTES Y ALUMNOS potenciar habilidades propias del siglo XXI y por tanto, por una parte entrar en dinamicas de aprendizaje FLEXIBLES, ABIERTAS, INCLUSIVAS y por otro entrar de lleno en lo que denominamos EDUCACIÓN DISRUPTICA, que nos que nos ayudara a construir esta nueva CULTURA que necesitamos para crear otros valores, escalables evidentemente y enriquecidos con las TIC, y por otra, llegar a todas las propuestas que queremos llevar a puerto.

El principio de aprendizaje de similitud de tareas básicamente significa que, si un agente de RL aprende una política de tareas específica, otros agentes en la red que realizan tareas similares pueden aprovechar esa política, por lo que antes necesitamos establecer otro PARADIGMA abierto a otros PARADIGMAS, que nos lo permitan, aprovechando esa idea, de estructura conectada en RED en el que hay rutas entre nodos que realizan tareas similares.

En ese NUEVO ESCENARIO, cada agente aprende de los datos recopilados y procesados realizaran su propia tarea (APR3ENDIZAJE AUTONOMO) … https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/trrabajadores-de…/ Juan Domingo Farnos

Luego intercambia los parámetros aprendidos con solo sus vecinos más cercanos, de modo que todos los agentes se beneficien de los procesos de aprendizaje de sus vecinos.

Entendemos pues que est DISEÑO DE ARQUITECTURA dispone de ANDAMIAJES COMPLETAMENTE DESCENTRALIZADOS reemplazando a un coordinador central con un gráfico conectado en el que los agentes aprenden de forma independiente y luego comparten algunos parámetros intermedios con sus vecinos 8EDUCACION PERSONALIZADA/SOCIALIZADORA dentro de un ambiente INCLUSIVO y por tanto con un VALOR AÑADIDO que entra de lleno en la comunidad.

Al comunicarse entre sí, los agentes cercanos tienden hacia el consenso. A medida que la información se difunde a través de la red, cada agente se beneficia del proceso de aprendizaje de cada uno de los otros agentes. Dado que los agentes solo pueden comunicarse con sus vecinos, la complejidad computacional y la sobrecarga de comunicación por agente aumentan linealmente con el número de vecinos en lugar del número total de agentes.

Los modelos de aprendizaje descentralizadosserán clave para implementar escenarios de aprendizaje reforzado a gran escala y la preimera premisa donde ubicar las nuevas HABILIDADES DEL SIGLO XXI y tambie´n la ayuda necesaria en el CAMBIO DE ROLES entre DOCENTES Y ALUMNOS, como nunca antes había sido posible.El surgimiento de tecnologías como blockchains y ledgers distribuidos, están contribuyendo a acercar el aprendizaje descentralizado y no controlado profundo a la realidad.

Entonces si estaremos dentro de una ecología del conocimiento , como un complejo, conocimiento intensivo del paisaje que emerge de la conexión de abajo hacia arriba Como sistemas adaptativos complejos, tiene una ecología de conocimiento propiedades emergentes, incluye entidades autogestionadas y puede evolucionar en formas que no podemos esperar o predecir.

Estas Ecologías del conocimiento desdibujan las fronteras del aprendizaje que se produce de manera ascendente y emergente, en lugar de aprendizaje que funciones dentro de un contexto estructurado, de un marco global, en forma de comando y de control.

Vamos a :

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

2. analizar la situación,

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

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

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

6. reflexionar sobre y evaluar el proceso,

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

En general, utilizando la teoría de la actividad como un marco para el análisis de la actividad en ambientes de aprendizaje complejo tiene una limitación importante. El aprendizaje como una actividad compleja no puede ser capturada por un sistema global de la actividad (o incluso una red de sistemas de actividad) útil orientada a la consecución de un objetivo de la actividad. El aprendizaje es multifacético y dinámico, y las actividades en un ambiente de aprendizaje son borrosas, variadas, lo que hace muy difícil obtener una imagen completa de los sistemas de actividad bajo observación, que abarca, en términos de teoría de la actividad, un conjunto en evolución de los sujetos, objetos, mediación de artefactos, acciones, reglas, normas y división del trabajo. La solución a este problema es entender la actividad de aprendizaje desde la perspectiva del aprendiz.

Schunk (1991, ) destaca cinco preguntas definitivas para distinguir cada teoría de aprendizaje de los demás:

1. ¿cómo se produce el aprendizaje?

2. ¿Qué factores influyen el aprendizaje?

3- ¿cómo ocurre la transferencia?

¿Qué objetivos específicos alimentan el objetivo o la solución general? Los objetivos de aprendizaje, a partir de la síntesis de objetivos más pequeños, más centrados, pueden trazar un camino desde el nivel actual de habilidad o conocimiento al nivel deseado por los aprendices/alumnos/docentes.

No todos los objetivos de aprendizaje son útiles de la misma manera o destinados a la misma audiencia. En 2006, Will Thalheimer, presidente de Work-Learning Research, publicó una “Nueva Taxonomía para Objetivos de Aprendizaje”, que delinea cuatro tipos de objetivos de aprendizaje, cada uno con una función específica. Estos son:

1-Objetivo de enfoque: guiar la atención de los alumnos hacia los aspectos más importantes del material de aprendizaje

2-Objetivo de rendimiento: Proporcionar a los alumnos una comprensión rápida de las competencias cubiertas en el material de aprendizaje

3-Objetivo de diseño instruccional: guiar el diseño y desarrollo de aprendizaje e instrucción

4-Objetivo de evaluación educativa: Guía para la evaluación de la instrucción

Yo añadiría (Juan Domingo Farnós):

5-Reconocer y demostrar que lo que hacen es aprender, tanto en los procesos como en los resultados (rendimiento), de manera competencial.

Los primeros dos están enfocados en el estudiante; generalmente se presentan a los estudiantes al comienzo de un curso de instrucción. Ellos distinguen entre lo que los estudiantes deben prestar atención (enfocarse en) y lo que realmente necesitan hacer con el nuevo conocimiento o habilidad (rendimiento). Están buscando identificaciones y otros en el diseño, desarrollo y evaluación del eLearning.

Es costumbre decirles a los estudiantes cuál es el enfoque y el rendimiento; a menudo, eLearning se abre con una pantalla que enumera los objetivos. Dirksen señala que solo proviene de la única o la mejor manera de lograrlo, y sugiere presentarlo con un desafío o una misión. Thalheimer señala una investigación que considera que las “preguntas previas” son al menos tan poderosas como los objetivos de aprendizaje al dirigir la atención de los alumnos hacia el material más importante.

El desafío será e promover el aprendizaje sin sacrificar el rendimiento a corto plazo. En equipos bien dirigidos-, un clima de apertura podría hacer más fácil para comunicar y tratar los errores en comparación con los equipos con las malas relaciones con los líderes o punitivos. Los buenos equipos, de acuerdo con esta interpretación,, aportarán más valor añadido…

Las personas que tendrán y tienen las ideas diferentes a las anteriores sociedades deberán convertirse en líderes de equipos que fomenten la discusión abierta, el ensayo y error, y la búsqueda de nuevas posibilidades en los pequeños grupos que influyen directamente. La otra tarea que tendrán será trabajar duro para construir organizaciones que conducen a extraordinarias posiciones de trabajo en equipo y el aprendizaje en toda su extensión.

Normalmente y esto lo pueden ver en los estudios del profesor de LA UNIVERSIDAD DE HARVARD ( Amy Edmondson ), aquellos equipos que trabajan más de manera redárquica y comunicativa, siempre tienen más errores a corto plazo, pero a medio y largo plazo, el rendimiento se multiplica de manera exponencial.

(“brechas”). Las lagunas pueden ocurrir debido a falta de conocimiento o habilidades; estos son fácilmente llenados por materiales de instrucción. Pero la instrucción por sí sola no puede llenar las lagunas en la motivación, las brechas creadas por el hábito o los factores ambientales, o las que resultan de una mala comunicación.

Ahora los aprendices pueden tener acceso gratuito al contenido de múltiples fuentes a través de Internet. Pueden elegir alternativas, incluyendo interpretaciones, áreas de interés, e incluso fuentes de la acreditación. Tienen herramientas, tales como teléfonos móviles y cámaras de vídeo, para recopilar ejemplos y datos numéricos se pueden editar, almacenar y utilizar en el trabajo del estudiante. Por lo tanto, la estricta gestión de un plan de estudios preparado sobre la base de un contenido limitado elegido por el personal de entrenamiento se vuelve menos significativa. Por tanto, el énfasis se traslada a la decisión de lo que es importante o relevante, tanto en el material para las necesidades del estudiante o un estudiante individual.

Es probable que los estudiantes en una “clase” tendrán múltiples necesidades diferentes.(aprendizaje personalizado) En el marco de los objetivos de aprendizaje, los enfoques más flexibles para la selección del contenido, entrega, evaluación y otros factores comienzan a emerger. Algo igualmente importante es el desarrollo de los estudiantes que toman la responsabilidad de su propio aprendizaje, a ser abordado como una habilidad para enseñar y aprender.

Este enfoque se opone a la capacitación del personal para dar la espalda a la selección y transmisión de información en grandes bloques o partes (como es el caso en una exposición de un profesor de una hora) para guiar a los estudiantes y estudiantes para encontrar, analizar, evaluar y aplicar la información que es relevante para un tema específico.

La “relevancia” se convierte en negociable entre la formación del personal y los estudiantes. De hecho, el papel del intercambio de capacitación del personal en este contexto sea más que de una facilitación del personal, que tiene menos control sobre dónde y cómo tiene lugar el aprendizaje y que a menudo debe iniciar las negociaciones sobre cómo exactamente el contenido.

El Aprendizaje digital puede dejar una “huella” en la forma de contribuciones permanentes de los estudiantes en la discusión en línea y electrónica con PORTFOLIOS de trabajo con la recogida, almacenamiento y evaluación de las actividades de multimedia en línea «alumno o estudiante. ‘s de revisión por pares involucra a los estudiantes en el examen de su trabajo conjunto, proporcionando información valiosa que se puede utilizar para documentar la revisión y promover una mejor comprensión de los temas. (LA EVALUACIÓN ES RESPONSABILIDAD DE LOS APRENDICES y deja de ser solo un aprendizaje más a ser EL MISMO APRENDIZAJE.

Las analíticas de aprendizaje se desarrolla para que este estudiante monitoreo aprendizaje más fácil y escalable, como lo demuestran sus actividades digitales. Esta retroalimentación analítica provistos a los aprendices puede continuar durante todo el curso y dar lugar a un diagnóstico temprano que permita a los estudiantes a enfocarse en sus debilidades en algunas áreas , siendo la evaluación formativa y formadora, la verdadera evaluación. (LOS PROCESOS HAN SUPERADO LOS OBJETIVOS).

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 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.

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?.

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.

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.

Confundir la aplicación de los algoritmos en el aprendizaje personalizado (personalized learning), algunos lo llaman educación personalizada, aunque realmente está muy lejos uno de la otra, como realizar clases particulares, tal como hacen algunas escuelas de Nueva York, “utiliza el análisis de aprendizaje para desarrollar en las matemáticas personalizadas programas de aprendizaje.

La Escuela con algoritmos de aprendizaje realiza 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”

Obviamente nosotros nunca nos hemos referido a ello, vamos mucho más lejos y ante no solo la avalancha de datos que nos llegan, ya que de lo que hablamos, primero, es de otro paradigma, con lo que las “formas actuales” de aprendizaje en nada se parecen a las que proponemos nosotros englobadas dentro de paraguas de la sociedad, contrariamente a lo que sucede ahora en la que la educación permanece como “una parte aislada” dentro de ella.

También estamos lejos del aprendizaje indiviadual, tal como manifestamos en nuestro debate con Stephen Downes en Caracas y que ya mucha gente conoce, en eque lo personalizado se “enfrentó” a la individual, dando muestras de las ingentes diferencias y es verdad, los algoritmos en aspectos individualizados en la educación actual, nos conduciría seguramente a un “aislamiento” de los mismos, frente a la sociedad, pero evidentemente nosotros no hablamos de eso, sino de os 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 recepción 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 hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nosotros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos 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.

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.

“Vamos ya a aprender dirante toda nuestra vida y en cualquier momento, el qué, cuándo, cómo y dónde (eligiendo con quién), ya han dejado de ser, una obligación para pasar a seer algo usual en nuestra vida, las TIC, Internet, la Inteligencia Artificial, “han dinamitado” todo ese planteamiento que no sabíamos ni podíamos superar, ahora el estaticismo de aprender de manera controlada, uniforme, el “ocupar un espacio y un tiempo”, han dejado ya de existir, por lo cuál, vivimos aprendiendo, aprendemos en cada momento de nuestra vida, por eso, cualquier planteamiento que hagamos en este impás, debe acomodrse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello” (Juan Domingo Farnos)

Uno de sus propósitos es ayudar a entender la información crítica en el análisis, diseño y evaluación de un análisis de aprendizaje / emprendimiento social (al fin y al cabo es lo que hace MOODLE, es un puro algoritmo, que si lo analizamos por completo y hasta el final nos lleva a sacar cada aspecto de nosotros).

Aprendemos con los procesos de aprendizaje de los demás mediante el análisis de ruta de aprendizaje personal y social. Al mismo tiempo, el mecanismo de aprendizaje tecno-social personalizado nos permite que el aprendiz aprenda de acuerdo a su situación y objetivos.

De aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMOa modo de aplicación (diseñado ya lo tengo, faltaría más…)el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES, proceso que sería constantemente revisado automáticamente.

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.

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 .

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.

“Si abordamos adecuadamente la gestión del cambio, hay que cruzar casi todas las líneas rojas que existen hoy, sino lo hacemos, a lo mejor no vamos a tener una oportunidad como ésta”

Naturalmente si en la educación no hablamos de INCLUSIVIDAD Y POR TANTO DE EXCELENCIA PERSONALIZADA, NO SERIVIRÍA DE NADA ESTE PLANTEAMIENTO… (La sociedad aprende de ella misma de Juan Domingo Farnós)

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 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…

También nos humaniza el trabajo colaborativo, en confianza y responsabilidad … Esos valores aún es una vergüenza para la humanidad que sean materia pendiente

Todo ello lo basaremos en los recursos intelectuales- conceptos, investigaciones, etc -de la ciencia cognitiva, la psicología del aprendizaje de los estudiantes, el desarrollo del currículum, la tecnología educativa, el diseño del proceso de comercialización de las ideas y la ingeniería de software

Aprendemos con los procesos de aprendizaje de los demás mediante el análisis de ruta de aprendizaje personal y social. Al mismo tiempo, el mecanismo de aprendizaje tecno-social personalizado nos permite que el aprendiz aprenda de acuerdo a su situación y objetivos.

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, quien 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.

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)..

El ALGORITMO faciloitará la recepción 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 hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología..

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 recepción 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 hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología..

Si partimos de la idea de que la REALIDAD es múltiple, podemos entender por qué aprender en la diversidad no tiene porque llevarnos a un punto común-….esta premisa es fundamental para entender el pensamiento crítico en los aprendizajes y sin la cuál sería imposible llevar a cabo aprendizajes basados en la diversidad-INCLUSIVIDAD (EXCELENCIA)…

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 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.

  • 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-libro). Por ejemplo, cuando estoy terminado de ver un video en YouTube o una película en digitalvy 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 dilema central que hemos tratado de resolver es: ¿Cómo podemos desarrollar una innovadora experiencia basada en un complejo principio estructural, rizomática, y al mismo tiempo mantenemos intuitivamente navegable y fácil de usar?

Podemos ver si hay elementos anteriores o relacionados en la web:

Durable — un recurso que los usuarios pueden volver una y otra vez en busca de más experiencia y conocimientos. Queremos un diseño distintivo a apoyar la facilidad de uso y durabilidad.

Persuasiva — porciones de diversas posibilidades de interacción y funcionalidades para atraer a los usuarios en el proceso, . La idea es activar y “persuadir” a los usuarios para navegar alrededor, descubrir, abrir las capas ocultas, y se sienten inspirados a cavar más profundo y se pierden en un sentido positivo entre las muchas capas que se ofrecen.

Visuales — imágenes funcionan como entradas o puntos de partida a capas cada vez más profundas de información. Los usuarios siempre deben ser capaces de tener una experiencia gratificante sólo de imágenes navegando.

Centrado en el usuario — el sitio ofrece múltiples maneras en el contenido, y los usuarios crear sus propios “caminos” En última instancia, nos gustaría a los usuarios a tomar conciencia de que no hay tal cosa como un singular hecho concreto sino por el contrario, muchas variaciones sobre lo que pretendemos hacer (disrupción)

Conectado -contenidos que conectan con material relacionado en toda la web se basa en las relaciones asociativas, y la web nos permite hacer estas asociaciones reales-

Un principio básico es hacer hincapié en que los aprendices tienen diferentes opiniones acerca de lo que están aprendiendo y dilucidando .Por tanto la navegabilidad, la accesibilidad y la usabilidad…serán siempre elementos básicos para nuestros planteamientos disruptivos en la intervención asíncrona y sincrona de nuestras actuaciones en el learning is the work….

Las propias trayectorias de aprendizaje futuro ayudándonos a revisar a los multi-miembros de las comunidades, reconocer los múltiples niveles de la escala con la que se identifican y generalmente proporcionándoles una forma potencial de considerar lo que perciben más allá de las comunidades y prácticas con las que más identifican a partir de su propia experiencia.

Además, en muchos escenarios distribuidos, nos gustaría que los agentes aprendan y optimicen sus políticas en tiempo real, lo que es casi imposible de lograr con modelos centralizados. Investigadores de la inteligencia artificial (IA), publicaron un documento en el que presentaron un método para lo que denominaron “Aprendizaje de refuerzo distribuido entre actores críticos”. algo así como un aprendizaje descentralizado ya que se dirige a las topologías que no solo se distribuyen sino que carecen de coordinadores centrales.

La propuesta de Lévy se aleja de la inteligencia artificial. La suya es una perspectiva completamente distinta: para él no se trata de crear máquinas inteligentes o más inteligentes que los humanos, sino de hacer a los humanos más inteligentes. Cada nivel de complejidad implica un tipo de conocimiento emergente nuevo y más poderoso, en el que todos los procesos cognitivos están aumentados. El último paso, es decir, aquel hacia el cual tendemos, sería el conocimiento algorítmico.

Y esa propuesta es la que hacemos nosotros (JUAN DOMINGO FARNOS https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos…/

INCLUSO DENTRO DE UN PROCESO transversal y multidisciplinar, para lograr nos lo eso, sino una autonomía en los aprendizajes y una personalizacion, como nunca hasta ahora se jha producido (POR TANTO TOTALMENTE ORIGINAL, apoyada en todo lo que les escribo, más las distintas potencialidades que tenemos de aprendizaje que tenemos las personas en nuestro cerebro y que les visualizo.

No podemos confundir la aplicación de los algoritmos en el aprendizaje personalizado (personalized learning), algunos lo llaman educación personalizada, aunque realmente está muy lejos uno de la otra, como realizar clases particulares, tal como hacen algunas escuelas de Nueva York, “utiliza el análisis de aprendizaje para desarrollar en las matemáticas personalizadas programas de aprendizaje. La Escuela con algoritmos de aprendizaje realiza 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 recepción 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 hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nosotros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos 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.

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.

Si partimos de la idea de que la REALIDAD es múltiple, podemos entender por qué aprender en la diversidad no tiene porque llevarnos a un punto común-….esta premisa es fundamental para entender el pensamiento crítico en los aprendizajes y sin la cuál sería imposible llevar a cabo aprendizajes basados en la diversidad-INCLUSIVIDAD (EXCELENCIA)…

…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. (leer más…)

“Vamos ya a aprender durante toda nuestra vida y en cualquier momento, el qué, cuándo, cómo y dónde (eligiendo con quién), ya han dejado de ser, una obligación para pasar a seer algo usual en nuestra vida, las TIC, Internet, la Inteligencia Artificial, “han dinamitado” todo ese plantemaineto que no sabíamos ni podíamos superar, ahora el estaticismo de aprender de manera controlada, unifrorme, el “ocupar un espacio y un tiempo”, han dejado ya de existir, por lo cuál, vivimos aprendiendo, aprendemos en cada momento de nuestra vida, por eso, cualquier planteamiento que hagamos en este impás, debe acomodarse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello”.

Este es nuestro campo de trabajo de los ALGORITMOS CON EL PERSONALIZED LEARNING https://juandomingofarnos.wordpress.com/tag/algoritmos/

El beneficio más evidente de estas innovaciones es la creación de una ecología de aprendizaje que comparte recursos de grandes depósitos de contenidos en los objetos de aprendizaje que se comparten de forma individual, ampliamente, y de forma más económica.

Esto permitirá que la “máquina” en realidad adapte sus interfaces de usuario, el contenido de aprendizaje y la experiencia en sí misma, y presentar información de una manera que se adapte a las preferencias de los humanos….eso sin duda nos lleva a la VERDADERA SOCIEDAD INTELIGENTE.

Todo ello ocasionará un Aprendizaje integrado — aprendizaje en red que estará integrado en cada dispositivo, cada herramienta, cada recurso físico de LAS PERSONAS, no hay necesidad de una formación específica, la información más reciente estará disponible sólo en el tiempo, de fuentes auténticas COMPUTACIÓN UBÍCUA E I-BICUA, a juzgar por el valioso análisis de la red, siempre con el contexto y que las personas prestemos nuestra ayuda.

Por tanto debemos elegir entre dos posturas que condicionarán el futuro de la Sociedad, ya que la Educación es una de las principales piedras angulares en que gravita cualquier hábitat.

Una, sería seguir buscando mejoras, modificaciones, regeneraciones…a los Sistemas Educativos de amplio aspectro que venimos realizando las últimas generaciones-que sería seguir con una Educación eminentemente formal, estandarizada, homogeneizadora…basada en Curriculos prescriptivos e igualadores… y enfocada a dar resultados que generen titulaciones previstas para que luego deriven en la sociedad en los trabajos clásicos de siempre…..

Los algoritmos están ocultos detrás de una interfaz de usuario para que los usuarios pueden no saber lo que está sucediendo bajo el capó. Los usuarios pueden creer que se está utilizando una nueva capacidad o algoritmo que se acerca más a la inteligencia artificial. Sin embargo, serían los mismos usuarios estar emocionado si supieran que están comprando una versión muy temprana e inmadura de otra herramienta para crear un árbol de decisión?

Sería como si utilizaremos una ETIQUETA, un hashtag y a continuación todo el aprendizaje estuviese como montado en nata, es decir, que estuviese ya todo cocinado previamente y los algoritmos solo pudiesen conducirnos por el camino trazado y hasta el destino que habíamos predecido…

. Pensando en una partida de ROL como he jugado el juego, me di cuenta de que una estrategia de la elección de un espacio con una gran cantidad de opciones en los próximos dos o tres movimientos, así como el próximo movimiento, por lo general le ganaría a moverse al espacio donde existía la mayor cantidad de opciones para sólo el siguiente movimiento….con lo cual lo que prima es la diversidad y el trabajo creativo, no puede ser de otra manera, pero con un componente científico DE LÓGICA MATEMÁTICA y por tanto calculable con un algoritmo, pero abierto, por supuesto:….

. El programa identifica todos los espacios posibles que podría trasladarse, o lo que es lo mismo, los diferentes tipos de aprendizajes según los contextos, objetos de aprendizaje, escenarios…

. Realmente esto si que es meta-aprendizaje, el aprendizaje real de esta nueva sociedad, un mar de opciones, caóticas muchas veces, que hemos de resolver para llegar a identificar las ideas que tenemos y que en un principio llegaron a nuestro cerebro como informaciones-imputs y que queremos desarrollar, para algo concreto, no necesariamente material, si eso es APRENDIZAJE, O EFICENCIA O… pues bienvenido sea…

.Mientras que mucha gente cree que detrás de estos planteamientos existe mucha “inteligencia” bien sea por el posicionamiento teórico o por la realización práctica-híbrida entre personas y algoritmos-, la realidad es que no es así.

. El punto es que con algunas reglas simples, recurrentes podemos tener la oportunidad de crear estrategias diferentes y creativas que con la ayuda de la inteligencia artificial, nos llevara a aprendizajes, eficiencia, trabajo..de un alto nivel, nada a ver con las del siglo anterior y aquí, si se ven las diferencias, efectivamente. .

.Sin embargo, en estos momentos no ESTAMOS PENSANDO EN APRENDER Estoy comenzando a preguntarme si alguno lo suficientemente complejo y me refiero a algun algoritmo basado en normas es indistinguible para la inteligencia artificial o verdadero aprendizaje automático adaptativo, o el aprendizaje de hoy y del mañana

Nos centramos en los sistemas educativos inteligentes adaptativas, tales como Sistemas Tutoriales Inteligentes (ITS) y adaptativos

Sistemas Hipermedia (AHS). Una idea común detrás de los sistemas educativos de adaptación es que la información sobre cada aprendiz (personas) y su contexto actual, puede hacernos variar las propuestas a tener en cuenta.

Para poder establecer nuestras investigaciones en la actualidad deberemos remitirnos al apartado móvil y ubicuo.

Ahora la Sociedad debe decidir como quiere que sea la Educación, cómo quieren que la innovación que se vaya produciendo, se desarrolle, …si es que realmente desean que esté, en cierta manera enmarcada y aceptada por todos,… una Educación natural, por tanto eminentemente no formal, informal, que pueda o no llegar a la formal, pero por medio de mecanismos no dados, es decir, de ir siempre hacia resultados finalistas, consabidos, previstos…sino de planteamientos creativos, constructivos y sobre todo priorizando la conectividad entre personas y/u organizaciones y estableciendo mecanismos generadores de procedimientos abiertos, flexibles y autoregenerables, donde la retroalimentación producto del ENSAYO-ERROR, sea la base del funcionamiento normal de la sociedad y eso se consigue con la ayuda del Machine learning.

Un artículo de Brighton analiza el rol de los nuevos medios digitales, los “UBIMEDIA” que por sus características –multifacéticas, convergentes, colaborativas y cooperativas, móviles- tienen el potencial de empoderar a las personas y crear una mayor cultura participativa.

En este contexto las instituciones que tradicionalmente tenían la potestad de establecer aquello que está bien y lo que no lo está, hoy se ven amenazadas por nuevas reglas del juego.

Estos retos nos llevan a pensar en nuevos perfiles de profesionales.

Hacen falta perfiles híbridos digitales-analógicos que sean capaces de traducir conocimiento de una comunidad a otra y que puedan generar valor al momento de conectar conocimientos. Necesitamos de habilidades multiplicadas y desarrollo de actitudes creativas, las cuáles se presentan como elementos claves.

Es necesario a pensar en un aprendizaje mejorado, que no se limite a una disciplina o certificación, sino que sea permanente, distribuido y escalable, cuya trazabilidad esté en manos de la mayor parte de la población, cada uno con sus características…

Poder personalizar el proceso de aprendizaje a cada estudiante es vital para facilitar su progreso y conseguir que utilice todo su potencial. Es necesario adaptar la enseñanza a las necesidades de cada alumno para lograr atender sus dificultades y aprender a potenciar sus puntos más fuertes. Aquí interviene la trazabilidad educativa, un elemento importantísimo en este proceso.

De aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, a modo de aplicación (diseñado ya lo tengo, faltaría más…)el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANÁLISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES, proceso que sería constantemente revisado automáticamente. 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.

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, quien 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.

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)..

El ALGORITMO faciloitará la recepción 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 hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología..

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 recepción 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 hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología..

Si partimos de la idea de que la REALIDAD es múltiple, podemos entender por qué aprender en la diversidad no tiene porque llevarnos a un punto común-….esta premisa es fundamental para entender el pensamiento crítico en los aprendizajes y sin la cuál sería imposible llevar a cabo aprendizajes basados en la diversidad-INCLUSIVIDAD (EXCELENCIA)…

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 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.

  • 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-libro). 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 de las personas intervinientes en el proceso de aprendizaje ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO .

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

Podemos ver si hay elementos anteriores o relacionados en la web:

        Durable – un recurso que los usuarios pueden volver una y otra vez en busca de más experiencia y conocimientos. Queremos un diseño distintivo a apoyar la facilidad de uso y durabilidad.

        Persuasiva – porciones de diversas posibilidades de interacción y funcionalidades para atraer a los usuarios en el proceso, . La idea es activar y “persuadir” a los usuarios para navegar alrededor, descubrir, abrir las capas ocultas, y se sienten inspirados a cavar más profundo y se pierden en un sentido positivo entre las muchas capas que se ofrecen.

       Visuales – imágenes funcionan como entradas o puntos de partida a capas cada vez más profundas de información. Los usuarios siempre deben ser capaces de tener una experiencia gratificante sólo de imágenes navegando.

    Centrado en el usuario – el sitio ofrece múltiples maneras en el contenido, y los usuarios crear sus propios “caminos” En última instancia, nos gustaría a los usuarios a tomar conciencia de que no hay tal cosa como un singular hecho concreto sino por el contrario, muchas variaciones sobre lo que pretendemos hacer (disrupción)

Conectado -contenidos que conectan con material relacionado en toda la web se basa en las relaciones asociativas, y la web nos permite hacer estas asociaciones reales-

Un principio básico es hacer hincapié en que los aprendices tienen diferentes opiniones acerca de lo que están aprendiendo y dilucidando .Por tanto la navegabilidad, la accesibilidad y la usabilidad…serán siempre elementos básicos para nuestros planteamientos disruptivos en la intervención asíncrona y sincrona de nuestras actuaciones en el learning is the work….

Las propias trayectorias de aprendizaje futuro ayudándonos a revisar a los multi-miembros de las comunidades, reconocer los múltiples niveles de la escala con la que se identifican y generalmente proporcionándoles una forma potencial de considerar lo que perciben más allá de las comunidades y prácticas con las que más identifican a partir de su propia experiencia.

Además, en muchos escenarios distribuidos, nos gustaría que los agentes aprendan y optimicen sus políticas en tiempo real, lo que es casi imposible de lograr con modelos centralizados. Investigadores de la inteligencia artificial (IA), publicaron un documento en el que presentaron un método para lo que denominaron “Aprendizaje de refuerzo distribuido entre actores críticos”. algo así como un aprendizaje descentralizado ya que se dirige a las topologías que no solo se distribuyen sino que carecen de coordinadores centrales.

 La propuesta de Lévy se aleja de la inteligencia artificial. La suya es una perspectiva completamente distinta: para él no se trata de crear máquinas inteligentes o más inteligentes que los humanos, sino de hacer a los humanos más inteligentes. Cada nivel de complejidad implica un tipo de conocimiento emergente nuevo y más poderoso, en el que todos los procesos cognitivos están aumentados. El último paso, es decir, aquel hacia el cual tendemos, sería el conocimiento algorítmico.

Y esa propuesta es la que hacemos nosotros (JUAN DOMINGO FARNOS https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos…/

INCLUSO DENTRO DE UN PROCESO transversal y multidisciplinar, para lograr nos lo eso, sino una autonomía en los aprendizajes y una personalizacion, como nunca hasta ahora se jha producido (POR TANTO TOTALMENTE ORIGINAL, apoyada en todo lo que les escribo, más las distintas potencialidades que tenemos de aprendizaje que tenemos las personas en nuestro cerebro y que les visualizo.

No podemos confundir la aplicación de los algoritmos en el aprendizaje personalizado (personalized learning), algunos lo llaman educación personalizada, aunque realmente está muy lejos uno de la otra, como realizar clases particulares, tal como hacen algunas escuelas de Nueva York, “utiliza el análisis de aprendizaje para desarrollar en las matemáticas personalizadas programas de aprendizaje. La Escuela con algoritmos de aprendizaje realiza 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 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 transformará 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, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos 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.

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.

Si partimos de la idea de que la REALIDAD es múltiple, podemos entender por qué aprender en la diversidad no tiene porque llevarnos a un punto común-….esta premisa es fundamental para entender el pensamiento crítico en los aprendizajes y sin la cuál sería imposible llevar a cabo aprendizajes basados en la diversidad-INCLUSIVIDAD (EXCELENCIA)…

…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. (leer más…)

“Vamos ya a aprender durante toda nuestra vida y en cualquier momento, el qué, cuándo, cómo y dónde (eligiendo con quién), ya han dejado de ser, una obligación para pasar a seer algo usual en nuestra vida, las TIC, Internet, la Inteligencia Artificial, “han dinamitado” todo ese plantemaineto que no sabíamos ni podíamos superar, ahora el estaticismo de aprender de manera controlada, unifrorme, el “ocupar un espacio y un tiempo”, han dejado ya de existir, por lo cuál, vivimos aprendiendo, aprendemos en cada momento de nuestra vida, por eso, cualquier planteamiento que hagamos en este impás, debe acomodrse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello”.

Este es nuestro campo de trabajo de los ALGORITMOS CON EL PERSONALIZED LEARNING https://juandomingofarnos.wordpress.com/tag/algoritmos/

El beneficio más evidente de estas innovaciones es la creación de una ecología de aprendizaje que comparte recursos de grandes depósitos de contenidos en los objetos de aprendizaje que se comparten de forma individual, ampliamente, y de forma más económica.

Esto permitirá que la “máquina” en realidad adapte sus interfaces de usuario, el contenido de aprendizaje y la experiencia en sí misma, y presentar información de una manera que se adapte a las preferencias de los humanos….eso sin duda nos lleva a la VERDADERA SOCIEDAD INTELIGENTE.

Todo ello ocasionará un Aprendizaje integrado – aprendizaje en red que estará integrado en cada dispositivo, cada herramienta, cada recurso físico de LAS PERSONAS, no hay necesidad de una formación específica, la información más reciente estará disponible sólo en el tiempo, de fuentes auténticas COMPUTACIÓN UBÍCUA E I-BICUA, a juzgar por el valioso análisis de la red, siempre con el contexto y que las personas prestemos nuestra ayuda.

Por tanto debemos elegir entre dos posturas que condicionarán el futuro de la Sociedad, ya que la Educación es una de las principales piedras angulares en que gravita cualquier hábitat.

Una, sería seguir buscando mejoras, modificaciones, regeneraciones…a los Sistemas Educativos de amplio aspectro que venimos realizando las últimas generaciones-que sería seguir con una Educación eminentemente formal, estandarizada, homogeneizadora…basada en Curriculums prescriptivos e igualadores… y enfocada a dar resultados que generen titulaciones previstas para que luego deriven en la sociedad en los trabajos clásicos de siempre…..

Los algoritmos están ocultos detrás de una interfaz de usuario para que los usuarios pueden no saber lo que está sucediendo bajo el capó. Los usuarios pueden creer que se está utilizando una nueva capacidad o algoritmo que se acerca más a la inteligencia artificial. Sin embargo, serían los mismos usuarios estar emocionado si supieran que están comprando una versión muy temprana e inmadura de otra herramienta para crear un árbol de decisión?

Sería como si utilizaremos una ETIQUETA, un hashtag y a continuación todo el aprendizaje estuviese como montado en nata, es decir, que estuviese ya todo cocinado previamente y los algoritmos solo pudiesen conducirnos por el camino trazado y hasta el destino que habíamos predecido…

. Pensando en una partida de ROL como he jugado el juego, me di cuenta de que una estrategia de la elección de un espacio con una gran cantidad de opciones en los próximos dos o tres movimientos, así como el próximo movimiento, por lo general le ganaría a moverse al espacio donde existía la mayor cantidad de opciones para sólo el siguiente movimiento….con lo cual lo que prima es la diversidad y el trabajo creativo, no puede ser de otra manera, pero con un componente científico DE LÓGICA MATEMÁTICA y por tanto calculable con un algoritmo, pero abierto, por supuesto….

. El programa identifica todos los espacios posibles que podría trasladarse, o lo que es lo mismo, los diferentes tipos de aprendizajes según los contextos, objetos de aprendizaje, escenarios…

. Realmente esto si que es meta-aprendizaje, el aprendizaje real de esta nueva sociedad, un mar de opciones, caóticas muchas veces, que hemos de resolver para llegar a identificar las ideas que tenemos y que en un principio llegaron a nuestro cerebro como informaciones-imputs y que queremos desarrollar, para algo concreto, no necesariamente material, si eso es APRENDIZAJE, O EFICENCIA O… pues bienvenido sea…

.Mientras que mucha gente cree que detrás de estos planteamientos existe mucha “inteligencia” bien sea por el posicionamiento teórico o por la realización práctica-híbrida entre personas y algoritmos-, la realidad es que no es asií.

. El punto es que con algunas reglas simples, recurrentes podemos tener la oportunidad de crear estrategias diferentes y creativas que con la ayuda de la inteligencia artificial, nos llevara a aprendizajes, eficiencia, trabajo..de un alto nivel, nada a ver con las del siglo anterior y aquí, si se ven las diferencias, efectivamente. .

.Sin embargo, en estos momentos no ESTAMOS PENSANDO EN APRENDER Estoy comenzando a preguntarme si alguno lo suficientemente complejo y me refiero a algun algoritmo basado en normas es indistinguible para la inteligencia artificial o verdadero aprendizaje automático adaptativo, o el aprendizaje de hoy y del mañana

Nos centramos en los sistemas educativos inteligentes adaptativas, tales como Sistemas Tutoriales Inteligentes (ITS) y adaptativos

Sistemas Hipermedia (AHS). Una idea común detrás de los sistemas educativos de adaptación es que la información sobre cada aprendiz (personas) y su contexto actual, puede hacernos variar las propuestas a tener en cuenta.

Para poder establecer nuestras investigaciones en la actualidad deberemos remitirnos al apartado móvil y ubícuo.

Ahora la Sociedad debe decidir como quiere que sea la Educación, cómo quieren que la innovación que se vaya produciendo, se desarrolle, …si es que realmente desean que esté, en cierta manera enmarcada y aceptada por todos,… una Educación natural, por tanto eminentemente no formal, informal, que pueda o no llegar a la formal, pero por medio de mecanismos no dados, es decir, de ir siempre hacia resultados finalistas, consabidos, previstos…sino de planteamientos creativos, constructivos y sobretodo priorizando la conectividad entre personas y/u organizaciones y estableciendo mecanismos generadores de procedimientos abiertos, flexibles y autoregenerables, donde la retroalimentación producto del ENSAYO-ERROR, sea la base del funcionamiento normal de la sociedad y eso se consigue con la ayuda del Machine learning.

Un artículo de Brighton analiza el rol de los nuevos medios digitales, los“UBIMEDIA” que por sus características –multifacéticas, convergentes,colaborativas y cooperativas, móviles- tienen el potencial de empoderar a las personas y crear una mayor cultura participativa.En este contexto las instituciones que tradicionalmente tenían la potestad de establecer aquello que está bien y lo que no lo está, hoy se ven amenazadas por nuevas reglas del juego.

Estos retos nos llevan a pensar en nuevos perfiles de profesionales.

Hacen falta perfiles híbridos digitales-analógicos que sean capaces de traducir conocimiento de una comunidad a otra y que puedan generar valor al momento de conectar conocimientos. Necesitamos de habilidades multiplicadas y desarrollo de actitudes creativas, las cuáles se presentan como elementos claves.

Es necesario a pensar en un aprendizaje mejorado, que no se limite a una disciplina o certificación, sino que sea permanente, distribuido y escalable, cuya trazabilidad esté en manos de la mayor parte de la población, cada uno con sus características…

Poder personalizar el proceso de aprendizaje a cada estudiante es vital para facilitar su progreso y conseguir que utilice todo su potencial. Es necesario adaptar la enseñanza a las necesidades de cada alumno para lograr atender sus dificultades y aprender a potenciar sus puntos más fuertes. Aquí interviene la trazabilidad educativa, un elemento importantísimo en este proceso.

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.

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.

El beneficio más evidente de estas innovaciones es la creación de una ecología de aprendizaje que comparte recursos de grandes depósitos de contenidos en los objetos de aprendizaje que se comparten de forma individual, ampliamente, y de forma más económica.

Esto permitirá que la “máquina” en realidad adapte sus interfaces de usuario, el contenido de aprendizaje y la experiencia en sí misma, y presentar información de una manera que se adapte a las preferencias de los humanos….eso sin duda nos lleva a la VERDADERA SOCIEDAD INTELIGENTE.

Esto no solo permite llegar a un mejor AUTOAPRENDIZAJE, si no también una manera más de “emprendimiento” y “apropiación” de la red, como “espacio” claramente de aprendizaje personalizado y socializador.

Esta “vinculación” que se establece, es propia incluso del funcionamiento cerebral, como muy bien dice George Siemens y diría mi amigo argentina Alicia Banuelos (una maravillosa Física)…”la sinapsis neuronal provoca que las neuronas se vinculen, se relacionen unas con otras”.

El cerebro emite una especie de corriente de “relación” que con un poco de entrenamiento, que lo tengo y mucho, tengo que establecer relaciones entre todos e incluirlos, si es necesario en mis ideas para mejorarlas…

En una base de datos tradicional, el esquema de una tabla se aplica en tiempo de carga de datos. Si los datos que se están cargando no se ajusta al esquema, a continuación, se rechaza. Este diseño es a veces llamado esquema de escritura ya que los datos se comprueban con el esquema cuando se escribe en la base de datos y eso se puede extrapolar a lo que pretendemos que los alumnos aprendan del currículo preestablecido.

Normalmente por otra parte, no comprobamos los datos cuando se cargan ,cuando los comentamos, explicamos… sino más bien cuando se emite una consulta. Esto se conoce como esquema de lectura.
Hay ventajas y desventajas entre los dos enfoques. Esquema de lectura hace que tengamos una carga inicial muy rápida, ya que los datos no tienes que ser leídos, analizados y serializados en el disco en formato interno de la base de datos.

La operación de carga es sólo una copia de archivo o de movimiento, y es lo que hacemos con los aprendizajes mecánicos de lectura y escritura (totalmente nefastos) es mucho más flexible: : considerar la posibilidad de dos o más esquemas para los mismos datos subyacentes, dependiendo del análisis que se realiza y de la persona que tenga que hacerlo (personalización en los procesos de aprendizaje).

Este procedimiento nos lleva a procesos que en poco tiempo no solo harán que los procesos de aprendizaje se puedan autorregenerar por si mismos, que las personas podamos aprender de manera autónoma, sino que serán una revolución en la sociedad ya que pondrá en cuestión, las estructuras y cimientos organizativos de la sociedad, haciéndola más libre y con mayores posibilidades de mejora de manera continuada.

juandon

FUENTES:

http://ethnographymatters.net/…/small-data-people-in-a-big…/ Etnography Matters

Farnós, Juan Domingo : http://www.academia.edu/3224671/Paradigmas_educativos Paradigmas Educativos

http://blog.learnlets.com/… De Clark Quinn a Donald Clark.

Me suena tanto, mejor dicho, ES CALCADO….https://juandomingofarnos.wordpress.com/ (Etiqueta ‪#‎Algoritmos‬ de Juan Domingo Farnos. https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/nuevos-paradigma…/…..

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos-perso…/

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos-perso…/

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/aprendizaje-agil…/

….y muchos mas con esta etiqueta (#ALGORITMOS, en https://juandomingofarnos.wordpress.com Innovacion y Conocimiento de Juan Domingo Farnós Miró