Juan Domingo Farnós

Si siempre hemos entendido que los currículos que nos dan hechos prescriptivos y obligatorios, principalmente, deberíamos construirlos entre todos permanentemente siendo siempre abiertos, inclusivos y ubicuos , se comprende que estamos hablando de una “nueva educación formal”, no la que viene del siglo pasado.

Lo hemos entendido siempre basado en el CONOCIMIENTO:

_Hechos, información y habilidades adquiridas a través de la experiencia o la educación; La comprensión teórica o práctica de una asignatura.

Ahora lo podemos cambiar de manera que se base en la INTELIGENCIA.

_La capacidad de adquirir y aplicar conocimientos y habilidades.

Con el conocimiento, los estudiantes son enseñados y evaluados sobre hechos, cifras, contenido e ideas, la enseñanza se impone sobre el aprendizaje en un 8 sobre 10 aproximadamente.

Sin embargo, en un currículo basado en la inteligencia, la responsabilidad está que los estudiantes se preparen (APRENDAN) para pensar de manera crítica, creativa e inquisitiva sobre la información que adquieren y si encima lo hacen de manera AUTÓNOMA Y BAJO SU RESPONABILIDAD, aun mucho mejor.

Un movimiento hacia un currículo basado en inteligencia tiene sentido en un mundo donde la IA puede realizar un número creciente de tareas repetitivas y de baja categoría, así como procesar y proporcionarnos una cantidad abrumadora de datos. La capacidad de retener y acceder a la información se vuelve cada vez más redundante.

Los sistemas de IA han surgido, y cada día más, en el desempeño de muchas tareas, principalmente aquellas que requieren agilidad, precisión o rapidez pero no pueden configurarse en tareas con mejoramiento del aprendizaje. La necesidad de mejorar el aprendizaje no puede sustituirse por el aprendizaje profundo, que consiste, en base a la utilización de redes neuronales, en conseguir predicciones de comportamiento.

Es un tipo de aprendizaje automático que no sustituye al deseo de aprender. El ser humano hace sin esfuerzo el aprendizaje propiciado por su curiosidad. Este instinto del conocimiento fruto de años de evolución humana supone la complejidad de la mente humana. El deseo de aprender y la búsqueda de soluciones novedosas para optimizar el ahorro neuronal son características de la psicología humana.

Cualquier tarea que implique una situación de aprendizaje cualitativamente diferente necesita de un cerebro humano. Ningún proceso de IA puede cualitativamente sustituir las ansias por aprender y la capacidad de estar orientada a aprender. Podemos pensar en neurodidáctica aplicada pero no podemos sustituir el ingenio natural que supone la voluntad de querer aprender

Como resultado, debemos observar cómo nos educamos a nosotros mismos para contribuir en una economía rica en inteligencia artificial. inteligencia emocional, creatividad y habilidades de pensamiento crítico.

La Dra. Rose Luckin, profesora de diseño centrado en el alumno en la UCL, argumenta que los planes de estudio basados ​​en el conocimiento que se enseñan en las escuelas hoy en día son poco profundos y obsoletos.

Juan Domingo Farnos “investigador educativo y tecnólogo “los sistemas educativos son los peores antisistemas ya que lo que hacen es que los aprendices nunca lleguen ni a ser creativos ni críticos y siempre dispuestos a aceptar lo que les mande la jerarquía correspondiente”

Si seguimos con un conocimiento basado en la AI, las máquinas de inteligencia artificial en el lugar de trabajo nos superarán, nos sacarán del juego y eventualmente nos harán casi redundantes.

La alternativa, dice ella, es enseñar a reflexionar sobre el conocimiento a través de un proceso que denomina “meta-conocimiento”. En lugar de, por ejemplo, preguntar cómo las plantas convierten la luz en comida a través de la fotosíntesis, se debe enseñar a los estudiantes a preguntarnos cómo lo sabemos y por qué es importante, algo que las máquinas tienen menos probabilidades de hacer.

La comprensión y habilidades en investigación sistémica, la acción y la interacción pueden destinar los resultados del aprendizaje a través de su compromiso con el punto de vista y perspectivas de los demás, donde los aprendices puedan desarrollar apreciación crítica de la práctica de los sistemas y los sistemas de aprendizaje social, a partir de sus propias experiencias de cambio.

En el principio, nos centramos más en las oportunidades y los problemas inherentes a dar la vuelta al aula o el contenido, y menos en el diseño del ECOSISTEMA DE APRENDIZAJE, nos dimos cuenta de que necesitábamos un aprendizaje más creativo y flexible.

La creación o el desarrollo de entornos organizativos adecuados y las condiciones para apoyar el uso generalizado, sostenible y efectiva de la Información y las Comunicaciones (TIC) en la enseñanza y el aprendizaje ha demostrado ser un reto y muy difícil, por una parte de orquestar y por otra de sostener.

Se trata de un proceso complejo y de múltiples facetas de los cambios que requiere la toma de decisiones integrada y coherente y la acción por parte de individuos y grupos en todos los niveles de nuestras instituciones.

Todo se complica aún más si pretendemos crear escenarios de aprendizaje no predecibles, es decir, abiertos, y si son masivos, las proporciones de complejidad irán aumentando ya que el “control” deja de estar en manos de la “organización” para pasar a formar parte de la ecología de los aprendices…

Los aprendices-profesionales de una amplia gama de dominios a través de actividades como debates y blogs en línea, se trabajan las ideas introducidas en lo que pretenden aprender en sus propias circunstancias y desarrollar su propia comunidad mediante la aplicación de investigaciones sistémicas relacionadas. En este proceso, se desafían a sí mismos, los demás y los autores como los diseñadores de proceso críticos de aprendizaje. Reflexionamos sobre lo que se aprendió por quién y cómo y con qué fines, así mismo con quien podemos colaborar.

Los aprendices, dentro de la educación formal de manera sistematizada, y en la informal, de manera generalizada… pueden beneficiarse de la orientación de los algoritmos que apuntan al aprendiz hacia los sistemas de tutoría en línea, por ejemplo, que están demostrando tan eficaz como tutores humanos.

La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e 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 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). 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 aprendizaje PERSONALIZADO tiene suficiente mejoría en el aprendizaje del aprendiz para justificar los costos de un sistema de aprendizaje más complejo?

-¿Cómo podemos aprovechar algoritmos de aprendizaje automático “big data” y otros.. para la construcción de sistemas de aprendizaje personalizadas más eficientes y rentables?

                  -¿Cómo pueden las ideas y resultados de la investigación de las ciencias cognitivas, utilizarlos para mejorar la eficacia de los sistemas de aprendizaje personalizados?.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Podemos seguir y seguir, pero acabaremos haciéndonos preguntas, como siempre:….

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

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

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

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

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

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

                       —¿Estamos listos para el Aprendizaje Móvil?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

transmedialiteracyproject

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

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

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

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

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

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

Por supuesto, por ello tenemos lo que Saez Vacas llama TECNOLOGÍA DE LA INTELIGENCIA, que podemos entender como aquellas creaciones técnicas que no van dirigidas a producir cosas, sino a permitir que el cerebro humano se organice y funcione de manera distinta, es decir… no solo el SOFTWARE es un elemento básico dentro de la sociedad, si no por encima de ello está nuestra capacidad y mentalidad cognitiva de aceptar que estamos en una época cuya idiosincrasia hace que las tecnologías formen parte de nosotros, es más, que las consideremos en nosotros…

Las tecnologías somos nosotros……Juan Domingo Farnós

NMC , un grupo de académicos de la Universidad Abierta ha preparado un análisis profundo y reflexivo de lo que viene en la pedagogía. 36 El informe está disponible aquí , y aunque su atención se centra en la enseñanza post-secundaria y aprendizaje, hay mucho aquí que es muy aplicable a aquellos de nosotros tratando de estar más informados acerca de las tendencias que vienen en los grados K-12 pedagogía.

Los autores prestan deferencia a los informes Horizon del NMC, pero explican que tienen un objetivo diferente:

Reconocemos la inspiración de los Informes Horizon del NMC, así como otros informes mirando al futuro de la educación. Las exploraraciones así cómo las innovaciones en la tecnología pueden influir en la educación, examinamos cómo las innovaciones en la pedagogía puedes ser promulgada en una época de tecnología personal y en red.

En un breve comentario sobre el informe, un blogger educativo que se identifica sólo como “Derek” :órdenes de este informe viene de innovaciones por la inmediatez:

  1. Investigación personal de aprendizaje– Aprendizaje a través de la investigación colaborativa y activa investigación
  2. Seamless aprendizaje– Conexión de aprendizaje a través de la configuración, tecnologías y actividades
  3. MOOCs– Massive cursos en línea abiertos
  4. Evaluación para el aprendizaje– evaluación que apoya el proceso de aprendizaje a través de información de diagnóstico
  5. Nueva pedagogía para los libros electrónicos– Métodos innovadores de enseñanza y aprendizaje con la próxima generación de libros electrónicos
  6. Llevaron Publisher cursos cortos– Editores productores comerciales de cursos de corta duración para el ocio y el desarrollo profesional
  7. Insignias para acreditar el aprendizaje– marco abierto para obtener el reconocimiento de las habilidades y logros Aquí podríamos añadir los Badges, como  un elemento refrendado por una SOCIEDD TRANSPARENTE Y CONFIABLE (@JUANDOMING)
  8. El renacimiento de la edición universitaria– Nuevas formas de publicación académica abierta
  9. Análisis de Aprendizaje– basada en datos de análisis de las actividades de aprendizaje y entornos
  10. Rizomática aprendizaje– Conocimiento construido por comunidades que se autoregeneran en ambientes abiertos.

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El futuro del aprendizaje se encuentra en una tesitura centrada en el estudiante, web 2.0 facultada, en red conectivismo . Esta es la nueva cultura del aprendizaje , y se lo debemos a nuestro propio aprendizaje permanente y para nuestros para que nuestros aprendices puedan desarrollar su formación de manera inductiva.

Tenga en cuenta que en casi la totalidad de estos seis, la tecnología es esencial, en particular el poder de la Internet. Aprendizaje por indagación personal y tarjetas de identificación (Certificaciones y Reconocimiento Social, pero por encima de todo la Evaluación como un proceso de aprendizaje, no como una espada de DAMOCLES ,…Y EN EL APRENDIZAJE EN LÍNEA (e-learning), aún más.-

A continuación les comparto algunas citas clave del documento, con comentarios, para sacar este tema unificador:

Acerca de e-libros de texto:

Libros dinámicos también puede habilitar una forma más social del estudio, con un grupo de estudiantes que trabajan juntos en la lectura, anotación y comparación de uno o más textos sobre el mismo tema.Cada estudiante puede ver el texto en su lector de libros electrónicos, así como las anotaciones y comentarios sobre el texto que se está creando por los otros estudiantes …. La actividad requiere que todos los estudiantes trabajen para comparar y discutir sus lecturas y explicar los conceptos entre sí.

Una extensión lógica de este intercambio masivo de los comentarios es que los estudiantes escribir adiciones a los libros de texto, ofreciendo sus propias interpretaciones, explicaciones y ejemplos, que luego se publican junto a las páginas del libro. Los editores de libros habrían de establecer un sistema sencillo de edición y recompensa por tales “extensiones de libros.

Las nuevas oportunidades que se ponen a disposición de la transformación del texto en un vehículo flexible para la investigación, la interacción, la colaboración y la creación, es, creo, muy interesante y viene muy rápido. Si hay una cosa que las escuelas empiezan a invertir, es la expansión en estos nuevos formatos, formatos hipermediaa lo que deberían añadir una intercomunicación “bibliotecaria” con otros centrso que compartan sus mismos intereses, con lo cuál el número y la calidad de estos libros se multiplicaría de manera exponencial, a coste cero y a los que la tecnología MÓVIL aún sería de mejor ayuda, ya que su ubicuidad nos permitiría estar en contínua actualización, usabilidad y accesibilidad…

Lamentablemente, el informe ofrece sólo unos pocos enlaces y recursos, dos de los cuales son sólo nuevos proveedores de estas herramientas de desarrollo, libros dinámicos yAprendizaje Thuze .

Acerca de las certificacines y Reconocimiento Social..

Cualquier persona que utilice el Internet pasa por un proceso de aprendizaje sobre los contenidos, herramientas y personas que se encuentran. Este aprendizaje incidental puede convertirse en un proceso más estructurado, como es el caso cuando alguien trabaja a través de una serie de recursos educativos abiertos (materiales didácticos disponibles gratuitamente en la Web). ‘Las certificaciones, ofrecen una forma de acreditar este aprendizaje que tiene lugar fuera de las instituciones educativas formales.

Pero lo más importante es buscar las maneras de hacerlo en el Aprendizaje Informal y es más, en el APRENDIZAJE-TRABAJO, ya que es la única manera de asegurarnos la educación continuada, accesible-tanto de manera espacio-temporal, como por su economía y además representa más del 70% de lo que aprendemos cada día (Juan Domingo Farnós) )

Más acerca de las identificaciones se encuentra disponible en el Mozilla “Insignias Open” del sitio . Como padre de dos chicos obsesionados con Minecraft, también estaba interesado en ver que este es un elemento cada vez mayor de ese universo, como se ha demostrado aquí.

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A menudo se refieren a un fallo sistémico como una descripción de un contexto donde aparentemente poco se puede hacer o como sinónimo de que todos tenemos “la culpa y/o nadie la tiene” y que esta instaurada en todos los cimientos de la sociedad, realmente yo también lo veo así, pero nada es inamovible, contrariamente a lo que otros creen.

Pensar sistémicamente o de manera integral, en comparación con la sistemática, parece lejos de la “corriente principal” en la mayoría de las sociedades occidentales, pero algunos no pensamos de manera sistemática ya que lo que hacemos es personalizar y socializar las cosas, con lo que la joerarquización de los sistemas no los contemplamos para nada, uno de los males sin duda que la educación para muchos se haya sistematizado en sus problemas.

Obviamente el conocimient osiempre será importante y eso lo certifica el mismo . Carl Hendrick, Director de Investigación de Wellington College,

El argumento de Hendrick es que, en su mayor parte, las escuelas ya combinan con éxito el conocimiento de la enseñanza junto con las habilidades basadas en la inteligencia. Él sugiere que las escuelas no simplemente extraen datos para que los estudiantes los memoricen, sin darles las herramientas de pensamiento crítico para usar lo que están aprendiendo, vaya lo que denominamos ENSEÑANZA-APRENDIZAJE, pero claro, todos sabemos que eso no sucede en la práctica.

Vamos a :

1. Maximizar las posibilidades de aprendizaje de los estudiantes

2. Ayudar a los estudiantes a expresarse y reflejarse en el aprendizaje

3. Evitar la transmisión o reforzar las lecciones que se ejecutan directamente en contra de sus objetivos

4. Medir y documentar lo que los estudiantes están aprendiendo

5. Demostrar sus contribuciones a los objetivos educativos de las instituciones en las que estna aprendiendo

Al vincular los objetivos de aprendizaje claros y objetivos a las experiencias específicas de los estudiantes, y luego la Evaluación de los procesos y de los resultados, los programas pueden identificar dónde están alcanzando sus objetivos y en los que no lo son. Ellos pueden aprender de las prácticas de trabajo que hacen, está y mejorar los que no lo son.

Los programas pueden por lo tanto incedir y poner especial atención en las situaciones de los estudiantes que no están aprendiendo, o peor, lo están aprendiendo , eso si, siempre de manera personalizada. Por último, los programas pueden documentar tanto sus procesos y resultados.

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Los criterios que se emplearan serán:

1. Fiel a los valores de asuntos estudiantiles
2. Fiel a los valores de la participación ciudadana
3. Informado por un entendimiento de cómo los aprendices aprenden y se desarrollan
4. Realista de los recursos disponibles
5. Flexible
6. Contribuir a los objetivos generales de un programa
7. Dinámicos y mutables (retroalimentación y retroalimentación por algoritmos para personalizar, nunca para sacar patrones (según nuestras investigaciones)
8. Apoyo de las asociaciones de programas
9. Serán continuamente evaluados y mejorados

Los próximos pasos correspondientes a este proyecto nos lleva a:

1) Completar la “falta” pieza – compilar las herramientas y los programas de recursos que pueden utilizar para facilitar el proceso a medida que avanzan a través de las ideas expuestas en su síntesis.
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2) Solicitar la opinión de aquellos en el campo (P2P, expertos, docentes…) compartiendo el material con diferentes colegas involucrados con este trabajo y pedirles su opinión y sugerencias para posibles mejoras.

3) Pilotar las ideas
Con el tiempo seguro que se podrán mejorar las herramientas para orquestar un mejor proceso de aprendizaje tanto para nosotros de manera personalizada como para los demás

¿Cómo podemos ayudar a los estudiantes a aprender más? Todo ello hace que se active el proceso (mediado las TIC, INTERNET, INTELIGENCIA ARTIFICIAL…) como los aprendices son dueños de su propio aprendizaje? (CAMBIO DE ROLES) Debemos mentalizarnos de acompañar a nuestros aprendices, solo eso, para que aprendan según sus particularidades (PERSONALIZACIÓN Y SOCIAL LERNING) mediante la diferenciación de su aprendizaje en base a la información que ha recopilado a partir de la evaluación formativa diaria. (ANÁLISIS, DIAGNOSIS Y PROGNOSIS) Esta interacción que presenta el poder de la evaluación formativa en las aulas INCLUSIVAS y las estrategias de evaluación que puede utilizar para motivar a los estudiantes y promover el éxito.

Pero la inteligencia no es solo entendimiento o razonamiento conceptual, sino también conciencia de sí mismo. Es decir, tener una comprensión del proceso mental que estás haciendo en cada momento. Tener y tomar conciencia facilita la compresión diferencial de una realidad. Los procesos de IA no pueden calibrar la necesidad de cambiar por el mero hecho de comprender lo que se está pensando.

Este conocimiento del yo personal, auto reflexión de sus propios pensamiento supone una diferenciación fuerte a una visión analítica del pensamiento. Pensar no es solo conocer sino tener sabiduría para saber que lo que conoces no sirve en este momento. Los conceptos de conciencia, yo, ego o autorregulación de conducta por la sabiduría supone una característica de la complejidad humana.

Yo siempre digo y si la gente lo sabe, por ejemplo los universitarios o también las familias en las edades más bajas ¿por qué no hacen nada para que eso no suceda?

Es cierto que HENDRICK que dice que esto no puede tirar hacia delante porque el aprendizaje se hace de manera individualizada, realmente tiene razón, se suele hacer así y si se lleva a acabo de manera cooperativa, no se hace de manera creativa, ni tan solo inclusiva.

Si algo debemos hacer con la AI es reemplazar las tareas de investigación lentas, nos permitiremos ser más creativos, más innovadores y mucho más productivos, si lo usamos correctamente, es decir, trabajar con internet a la manera de la Educación Disruptiva:

La REALIDAD DE INTERNET en la investigación científica hace que las formas clásicas de investigación salten por los aires:

Forma clásica:

1 Paso 1 formulación del problema.

2 Paso 2. Identificar factores importantes.

3 Paso 3. Recopilación de la información.

4 Paso 4. Probar la hipótesis.

5 Paso 5. Trabajar con la hipótesis.

6 Paso 6. Reconsiderar la teoría.

7 Paso 7. Formular nuevas preguntas.

8 Paso 8. Crear una conclusión para el tema

Y nos encontremos con transacciones de las interacciones sociales que hacen que aparezcan confrontaciones de puntos de vista, la adaptación mutua, negociación y deliberación que reflejan una colaboración remota entre los estudiantes en un espacio de comunicación digital. Esta presencia socio-cognitiva ayuda a promover el desarrollo de una comunidad de aprendizaje en línea. (investigación en los “no lugares” de Marc Auge)

Para ayudar a concretar el perfil de usuario y contexto de utilización proponemos trabajar sobre las siguientes cuestiones:

1. El problema: Plantear el motivo que nos lleva a propuesta nuestro entorno de formación, en forma de necesidades formativas o propuesta de mejora

2. Contexto en el que se utilizar el entorno:

a. Es un contexto de enseñanza formal reglada, informal; formación permanente; no formal, informal,..

b. Cuál es la función principal del entorno: distribuir cursos de formación, recursos, novedades, poner en contacto a un determinado colectivo,…

c. En un contexto de enseñanza a distancia, semipresencial , presencial

d. Cuál es la cobertura geográfica -local, universal- esperada

e. En qué modelo de enseñanza-aprendizaje potencia el entorno?

f. Cómo afectará la introducción de las TIC en ese contexto: aspectos organizativos, personales, didácticos, tecnológicos,…

3. Usuarios: Una de las tareas más importantes es definir lo mejor posible el perfil o perfiles de usuario al que nos dirigimos. Lo que diferencia a un creador de materiales amateur de un profesional es que el primero piensa en su material el segundo en los destinatarios:

a. Edad. Nuestro entorno va dirigido a niños, jóvenes, adultos? Existen diferencias en el nivel de madurez de los usuarios potenciales?

b. Perfil de usuario: profesionales, padres, alumnos

c. Intereses. Qué buscarán en nuestro entorno: formación, recursos, compartir ideas, publicar material,…

d. Conocimientos previos

e. Habilidades cognitivas, grado de motricidad,… de los usuarios de nuestro entorno

Para cambiar el equilibrio en el aprendizaje de modo que los alumnos sean descubridores y responsables, activos de los conocimientos disponibles más allá de la órbita restringida anteriormente de intervención del profesor y los libros de texto…, los Alumnos se convierten en actores del conocimiento, por lo menos tanto como son los receptores de los conocimientos (prosumidores) Esto requiere un esfuerzo suplementario por parte de la sociedad en investigación en m-learning, e-learning en pedagogía y en tecnología…

Reconocer las diferencias entre los alumnos y usarlos como un recurso productivo. Los alumnos son más capaces de aprovechar los recursos de sus identidades y aplicar sus experiencias para el ambiente de aprendizaje, para observar e informar de una manera que se articula con sus propias perspectivas y representa el conocimiento en el timbre de su propia voz, lo que llamamos, INCLUSIVIDAD, una especie de suma entre la BRECHA DIGITAL y buscar la EXCELENCIA personales de cada uno, para mejorar como individuos y a su vez, hacer una sociedad mejor. Esto requiere una inversión que promueve a gran escala, a largo plazo, , las pruebas en condiciones de laboratorio y el desarrollo de métodos de eficacia comprobada en el que todos los alumnos pueden ser contratados para cumplir con sus aspiraciones y realizar su potencial. Para ampliar la gama y la combinación de modos de representación en la que los estudiantes puedan expresar sus conocimientos en el texto o imagen, audio o vídeo, conjunto de datos o programa de software. 

Como estoy hablando de la alineación con nuestra forma de pensar, trabajar y aprender, esas son las tres áreas principales donde me siento somos capaces de reconocer lo que se conoce acerca de la cognición, individualmente y en conjunto.Buscamos con ello la forma en que usamos la tecnología para facilitar la productividad de maneras enfocadas específicamente en ayudar a la gente a aprender. Seguimos refiriéndonos del panorama general de aprendizaje – la resolución de problemas, el diseño, la investigación, la innovación, evaluación.etc – la caída en la categoría de las cosas que no sabemos la respuesta cuando empezamos .

Seguramente muchos de los escenarios se utilizan ya, pero pocos con estas características ya nombradas, pero también:

-Escenarios de hardware del aprendiz (sólo en raras ocasiones materializadas)

-Escenarios con la utilización de tabletas

-Escenarios móviles para la evaluación o la realización de prácticas y trabajo de campo

-Escenarios con gama ampliada de tipos de preguntas

-Escenarios visualizados (monitoreados)

-Escenarios, incluyendo la construcción y el intercambio de grupos de preguntas

-Escenarios de autoevaluación

-Escenarios de respuesta en la propia aula

Hay una tendencia hacia las pruebas y engrosamiento orientada a la competencia, un mayor interés en la evaluación formativa, pero luego otras hacia las pruebas de masas con grupos muy grandes de aprendices y preguntas de elección múltiple, principalmente debido a que es más fácil y más rápido el análisis.

Dentro de este análisis empezamos con la forma en que pensamos. Con demasiada frecuencia no ponemos la información en el mundo cuando podemos, sin embargo, sabemos que todo nuestro pensamiento no está en nuestra cabeza. Así que podemos preguntar:

-¿Estamos utilizando procesos de rendimiento cuando realizamos la evaluación?

-¿Estamos tomando la responsabilidad del desarrollo de los recursos?

-¿Existe certeza de la arquitectura de la información de los recursos  centrados en el aprendiz, en el usuario?

La siguiente área está trabajando, y aquí la revelación es que los mejores resultados provienen de personas que trabajan juntas. FRICCION CREATIVA, cuando se hace en consonancia con la forma en que trabajamos juntos mejor, es donde las mejores soluciones y las mejores nuevas ideas se vienen:

-¿Se comunican las personas?

-¿Están colaborando con la gente?

-¿Tenemos en cuenta  una cultura de aprendizaje?

Por último, con el aprendizaje, ya que la zona más familiar para L & D, tenemos que analizar si estamos aplicando lo que se conoce acerca de hacer el trabajo de aprendizaje.El principio paradójico de que un nuevo orden -la información que constituye su base- es provocado por el caos, constituye un punto de vista que ha sido ignorado en teorías de gestión previas”En definitiva se tratará siempre de un aprendizaje dinámico… Los métodos tradicionales de aprendizaje basado en computadora (CBL) dependen típicamente de transmisión unidireccional de información. Estos métodos son considerados extensiones del aprendizaje en el aula y así vistos como restrictivos. En consecuencia, los resultados de tales iniciativas CBL, en el mejor de los casos se han mezclado.

Este aprendizaje dinámico y a la vez híbrido, sería el planteamiento base, tanto contextual, como conceptual, de las líneas instructivas, de procesos e interactivas, que pretendemos dar a este nuevo pensamiento de diseño, que queremos que sea otra forma de educación, tanto por las vías más formales y “formalizadoras”-es decir, a partir de estandares aceptados como los Scorm-, como en una formación más informal y disruptiva basada más en aprendizajes invisibles y naturales, propios de la misma sociedad.

Según Tony Bates, esto sucede por: (referido al aprendizaje híbrido)

¿Por qué sucede esto?

Las razones para el traslado varían mucho, pero a menudo están conectadas:

  • el deseo de mejorar la calidad de la enseñanza en todas sus etapas,  en las grandes universidades de investigación,  existe relativamente poca interacción significativa o “profunda” entre el instructor y por lo menos la mayoría de los estudiantes..
  • como instructores utilizamos cada vez más los sistemas de gestión de aprendizaje para apoyar su enseñanza en el aula, hay una creciente conciencia entre los profesores y los estudiantes en aprender “algunas cosas” igual de bien o mejor en línea como en la clase, por lo que los instructores están más preparados para un movimiento más sistemático en aprendizaje híbrido…
  • la necesidad de una mayor flexibilidad, incluso para jóvenes, estudiantes a tiempo completo, que suelen tener empleos a tiempo parcial y por lo tanto a menudo tienen dificultades para hacer una clase cuando choca con su trabajo.

Os hago constar que puede ocurrir que en algunos proyectos sean coherentes y centrales y en otros no sean relevantes. Queda siempre a nuestro criterio. creativo.

Las nuevas formas de aprendizaje pretenderán nuevas estaciones de aprendizaje para crear un nuevo paradigma en el proceso de aprendizaje proporcionando acceso sin restricciones a grupos de aprendices en un ambiente de patio abierto, o si vamos más allá, diseñaremos la educación que esta sociedad quiere, ABIERTA, INCLUSIVA Y UBÍCUA…Leontiev aclara que para evitar confusiones semánticas, a este significado más específico, lo denomina sentido personal.

Sin embargo, en el sistema de relaciones sociales de la persona, en su actividad, ese sentido personal interactúa en forma compleja y flexible con el significado social, pues de otra manera, cesaría la comunicación y el entendimiento mutuos.

Aberdeen Group: analiza el papel que juega la tecnología en el proceso de creación de conocimiento y las formas en que el aprendizaje 3.0 conceptos pueden ayudar a acelerar la “espiral” de creación de conocimiento en la organización. Los aprendices lo intuyen sin saberlo, ya que no conocían nada diferente antes, algunos educadores saben lo sospechan , pero o creo que no hay nada que pueden hacer o no lo suficiente como para hacer algo al respecto.

Algunos educadores son incapaces de entender el hecho de que están jugando un juego que conocen todas las normas y lo están haciendo bien, pero ven que este juego nunca llega al final que en principio el mismo juego por sus normas, quiere:         

-¿Por qué seguimos jugando a un juego mal diseñado?         

-¿Por qué seguimos jugando con nuestros niños y jóvenes adultos al mismo juego ? Incluso aquellos que aprender a jugar bien, no sacan nada bueno del juego.

Si la escolarización es ya un juego, entonces:

-¿por qué no rediseñarlo para que sea un juego mejor?

En “todo es diseño del juego,” Elizabeth Sampat nos recuerda que sólo porque algo es un juego no significa que sea un buen juego; Podemos integrar todos los componentes brillantes, caros, sofisticados, que podamos pensar. La razón por qué la escolarización es un juego tan mal diseñado es que la experiencia final del jugador no es el objetivo principal de la educación moderna. Seguimos lanzando nuevas, caras, sofisticadas “herramientas pedagógicas” y teorías en el juego existente, haciendo caso omiso a los jugadores.

No es fácil aprender a aplicar los principios de gamification y métodos de aprendizaje basado en juegos con eficacia. Diseñar una clase como un juego bien diseñado, es muy difícil y desperdiciador de tiempo por parte del educador. Un juego bien diseñado es difícil y puede ser un desperdicio de tiempo por parte del aprendiz.

Demasiado a menudo, se utiliza la gamification como una curita (INNOVACION), un arreglo rápido aplicado sobre un juego mal diseñados. En lugar de intentar pegar un juego cutre, mitad-formado en la vida real, el verdadero desafío, que es difícil, el que traerá los mejores resultados, es fijarse en el mal diseño de juego que nos rodea. Encontrar las estructuras de recompensa y las reglas que ya están en su lugar y averiguar cómo hacerlas más eficaces, es la clave para hacer la vida mejor para todos….

Debemos tener claro, antes de iniciar con los procesos de aprendizaje (Educación) lo que es la educación y donde está ubicada, si entendemos esto, emplear la GAMIFICATION , con estrategias propias de los VIDEOJUEGOS, por ejemplo,…”.Un joven aprendiz que está jugando a este tipo de juegos lo que está haciendo es aprender a vivir en un mundo virtual y, nos guste más o menos, cada vez tenderemos más hacia estas relaciones virtuales en el trabajo y en la educación, y posiblemente también en la salud”, …muy parecido por otra parte, a la Teoría del Flujo que Miháil Csíkszentmihály lleva desarrollando desde 1975, nos habla de una serie de factores que crean situaciones óptimas y positivas en la ejecución de una actividad.

En estos entornos de actividad se pueden producir aprendizajes profundos y significativos, que sean además plenamente satisfactorios.

“Las características de estos procesos se resumen en:         

-Que sea una situación desafiante.         

-Que se focalice la atención en la tarea.         

-Que existan metas claras.         

-Que se produzca una retroalimentación sobre la tarea.         

-Que se produzca una pérdida de la sensación del tiempo (inmersión).         

-Que sea una experiencia autotélica, es decir, que hacemos porque vivirla es la principal meta”.

Para todo ello necesitamos de espacios, de tiempos, de escenarios … de debate, de intercambio, de propuestas… transdiscilinares y es nuestra responsabilidad y compromiso hacerlo ¿os unís?

La noción de Luckin del meta-conocimiento también entra en juego aquí. Alentar a los alumnos a imaginar situaciones en las que necesitarán una habilidad particular para ayudarlos a comprender por qué necesitan aprenderlo y por qué es importante.

Fomentar las habilidades que los estudiantes necesitarán en la fuerza laboral moderna, es una de las bases de cualquier aprendizaje tanto en el viejo como en el nuevo paradigma, tanto en la Educación prescriptiva como en la abierta (open) La capacidad de expresar emoción y empatía siempre ha sido importante, pero a medida que los trabajos se vuelven menos rutinarios, más analíticos, creativos y centrados en el equipo, se convertirá en algo primordial. Aquellos con fuertes habilidades interpersonales prosperarán.

Los diseñadores de experiencias de aprendizaje pueden considerar incluir actividades que hagan que los alumnos reflexionen sobre su progreso o sobre sus sentimientos y los de los demás, es por eso, entre otras cosas, que es tan importante que tanto los ANDAMIAJES como sus diseños de aprendizaje los realicen los aprendices mismos con el acompañamiento de los propios docentes (sistema, expertos)…

De esta manera obtendríamos:

a-Autoconciencia, una inteligencia intrapersonal que implica identificar y comprender nuestros propios sentimientos.

b-Empatía, una inteligencia interpersonal que implica comprender los sentimientos de los demás.

c-La sensibilidad hacia los demás, que es un paso adelante de la empatía, significa poder responder a los demás de manera apropiada.

d-Motivación intrínseca, que implica la capacidad de autoiniciarse y avanzar a través de la adversidad.

Por lo que veremos que lo que siempre hemos entendido por CURRÍCULO se transforma en una serie de actuaciones que no solo van a determinar nuestro futuro en cuanto a aprendizaje, sino también en nuestro trabajo (emprendimiento).

Hoy el conocimiento está en todas partes, en constante cambio, creciendo exponencialmente … Hoy el conocimiento es libre. Es como el aire, que es como agua. Se ha convertido en una mercancía … No hay ninguna ventaja competitiva hoy en saber más de la persona a tu lado. El mundo no le importa lo que sabes. Lo que el mundo le importa es lo que puede hacer con lo que sabe”(Will Richardson)

Mientras tanto, muchos otros dispositivos son cada vez más importantes en nuestras relaciones, : teléfonos móviles, televisores, sistemas de posicionamiento global, los reproductores digitales de música, asistentes personales digitales, cámaras de vídeo, cámaras y consolas de juego, por nombrar algunos. Estos dispositivos están en todas partes. Son cada vez más baratos. Son cada vez más pequeños y más portables.

Son cada vez más fáciles de conectar con los demás. Por eso los encontramos en muchos lugares en nuestras vidas y en muchas ocasiones allá donde vamos. .La presencia generalizada de estas máquinas es la forma más tangible y práctica en el que la informática se ha convertido en omnipresente. aprendizaje ubicuo es un nuevo paradigma educativo posible en parte por las potencialidades de los medios digitales. Hecho posible, significa que no hay relación directa determinista entre la tecnología y el cambio social. En efecto, las instituciones educativas en todos los niveles han demostrado ser muy eficaz en la adaptación de estos nuevos recursos a sus prácticas tradicionales y el contenido, y no al revés.

Las tecnologías digitales llegan casi de inmediato, las viejas prácticas pedagógicas de la enseñanza didáctica, la entrega de contenido para la ingestión de estudiantes y de pruebas para las respuestas correctas “sistema de gestión del aprendizaje”, son ya responsabilidad de los mismos aprendices Algo cambia, cuando esto sucede, pero lamentablemente, no es mucho.

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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 caraterísticas…

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.

Juandon