¿Cuál es la naturaleza crítica actual de la relación entre el aprendizaje y el desarrollo, como centro del cambio real en el orden de las cosas?
La relación entre el aprendizaje y el desarrollo es crítica porque es a través del aprendizaje que las personas adquieren habilidades y conocimientos que les permiten desarrollarse y crecer como individuos. El aprendizaje continuo y la capacidad de adaptarse a nuevas situaciones son fundamentales para el desarrollo personal y profesional, así como para la innovación y el progreso en la sociedad en general. Además, el aprendizaje en la era digital ha cambiado la forma en que las personas aprenden y acceden a información, lo que ha llevado a nuevos desafíos y oportunidades en la educación y el desarrollo.
Estamos en un error al querer transformar la educación preparando a la comunidad para prosperar en la estructura tradicional, no en la nueva plataforma socio-tecno-educativa de la era.
Sí, es posible que estemos en un error al seguir preparando a la comunidad para la estructura tradicional en lugar de adaptarnos a la nueva plataforma socio-tecno-educativa de la era digital. La educación debe ser flexible y evolucionar con el tiempo para que pueda brindar las habilidades y conocimientos relevantes que las personas necesitan para tener éxito en el mundo actual y en el futuro. Esto incluye no solo un enfoque en la tecnología, sino también en habilidades como la resolución de problemas, la creatividad, la colaboración y la comunicación efectiva. La educación debe ser un proceso continuo de aprendizaje y desarrollo que se ajuste a las necesidades y demandas cambiantes de la sociedad.
Las plataformas estructurales actuales son incapaces de enfrentar eficazmente las crisis evolutivas de la era, y mucho menos son capaces de crear soluciones universales que atiendan las necesidades particulares de las personas.
Es cierto que muchas de las plataformas estructurales actuales pueden no ser adecuadas para abordar las complejas crisis evolutivas de la era. Estas plataformas a menudo son inflexibles y rígidas, lo que las hace incapaces de responder rápidamente a los cambios y de adaptarse a las necesidades específicas de las personas. Además, a menudo están diseñadas con un enfoque global en lugar de un enfoque individual, lo que significa que no tienen en cuenta las diferencias culturales, sociales y económicas que existen entre las personas y las comunidades. Es importante que se desarrollen plataformas más flexibles y adaptables que permitan abordar las crisis evolutivas de manera más eficaz y atender las necesidades particulares de las personas.
¿Qué tipos de plataformas más flexibles y adaptables que permitan abordar las crisis evolutivas de manera más eficaz y atender las necesidades particulares de las personas?
Algunos tipos de plataformas más flexibles y adaptables incluyen:
Plataformas de aprendizaje personalizado: que permiten a los individuos aprender a su propio ritmo y elegir el contenido que mejor se adapte a sus necesidades e intereses.
Plataformas colaborativas: que permiten a los usuarios trabajar juntos en tiempo real y compartir información y conocimiento de manera eficiente.
Plataformas tecnológicas: que utilizan la inteligencia artificial y la tecnología para personalizar y mejorar la experiencia de aprendizaje.
Plataformas de aprendizaje en línea: que permiten a los usuarios acceder a cursos y programas educativos en línea desde cualquier lugar y en cualquier momento.
Plataformas de aprendizaje gamificadas: que utilizan la gamificación para hacer que el aprendizaje sea más divertido y atractivo para los usuarios.
Estos son solo algunos ejemplos de las plataformas más flexibles y adaptables que pueden ayudar a abordar las crisis evolutivas de manera más efectiva y atender las necesidades particulares de las personas.
Seguimos construyendo una serie de redes que operan como un aula tradicional: totalmente desconectadas. Se aferran a la creencia de que la Internet es un distractor que amenaza con bajar los resultados de las pruebas de aprovechamiento académico (locales, estatales o internacionales)
Es cierto que algunas personas y instituciones todavía tienen la percepción de que la Internet es un distractor que puede afectar negativamente el rendimiento académico. Sin embargo, esta percepción es cada vez más cuestionada y se está demostrando que la integración adecuada de la tecnología y la Internet en el aula puede mejorar el aprendizaje y el rendimiento académico. En lugar de ver la Internet como un distractor, es importante verla como una herramienta valiosa que puede ayudar a personalizar el aprendizaje y mejorar la colaboración y el intercambio de conocimiento. Es importante que se fomente un enfoque positivo hacia la tecnología y la Internet en el aula y se desarrollen estrategias efectivas para integrarlas de manera adecuada en el proceso de enseñanza-aprendizaje.
Muchos docentes creen que la inteligencia artificial (chatGPT, por ejemplo), condiciona el aprendizaje, quitan cualquier atisbo de creatividad e incluso sirve solo plagiar los contenidos que llevamos a término.
Es comprensible que algunos docentes tengan preocupaciones sobre el impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje y la creatividad. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la inteligencia artificial no tiene que ser vista como una amenaza, sino como una herramienta que puede complementar y mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Por ejemplo, la inteligencia artificial puede ayudar a personalizar el aprendizaje y a proporcionar una retroalimentación en tiempo real a los estudiantes, lo que puede mejorar su comprensión y retención del material.
Sin embargo, es importante utilizar la inteligencia artificial de manera responsable y ética, y asegurarse de que los estudiantes comprendan la importancia de la creatividad y la originalidad en su trabajo. La tecnología debe ser vista como un complemento y no como un sustituto del trabajo humano, y es importante que los docentes guíen a los estudiantes en el uso responsable y ético de la tecnología.
En resumen, la inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa en el aula, siempre y cuando se utilice de manera responsable y ética y se fomente la creatividad y la originalidad en el aprendizaje.
Las redes se utilizan más para el acceso a la información y la comunicación (TIC), que para fomentar una nueva cultura académica basada en el desarrollo del aprendizaje y conocimiento (TAC), y en el empoderamiento y la participación (TEP). Muchos educadores no han sido entrenados para sacarle partida pedagógica a la infraestructura adquirida. De modo que terminan haciendo lo mismo que se hacía antes sin tecnología.
Es cierto que muchas veces se utilizan las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) más como un acceso a la información y la comunicación, que como una herramienta para fomentar una nueva cultura académica basada en el desarrollo del aprendizaje y conocimiento, y en el empoderamiento y la participación. Esto se debe en parte a la falta de capacitación y entrenamiento para los educadores en el uso pedagógico de la tecnología, lo que hace que muchos terminen haciendo lo mismo que se hacía antes sin tecnología.
Sin embargo, es importante destacar que la tecnología puede ser una herramienta valiosa en el aula, siempre y cuando se utilice de manera efectiva y estratégica. La formación continua y el aprendizaje permanente para los educadores son esenciales para aprovechar al máximo la tecnología en el aula y transformar la cultura académica.
Además, es fundamental que se fomente un enfoque centrado en el aprendizaje y la participación, y no solo en la adquisición de conocimientos. Esto implica promover una cultura de aprendizaje autónomo y colaborativo, que permita a los estudiantes desarrollar habilidades críticas, emocionales y digitales, y ser protagonistas de su propio proceso de aprendizaje.
En resumen, la tecnología puede ser una herramienta valiosa en el aula, siempre y cuando se utilice de manera estratégica y se fomente una cultura de aprendizaje autónomo y colaborativo. La formación continua y el aprendizaje permanente para los educadores son esenciales para aprovechar al máximo la tecnología en el aula.
-¿Qué necesitamos más, los mismos líderes de siempre o personas con nuevos liderajes?
Se necesitan líderes innovadores que tengan habilidades y mentalidades para adaptarse a los cambios y crear soluciones eficaces en un entorno en constante evolución.
¿Será conveniente que los dirigentes de la antigua estructura debieran ser los líderes de las nuevas plataformas?
No necesariamente, ya que los líderes de la antigua estructura pueden estar acostumbrados a metodologías y enfoques obsoletos que pueden ser ineficaces en las nuevas plataformas. Es importante que los líderes tengan la capacidad de adaptarse y aprender, y estén dispuestos a adoptar nuevas formas de liderazgo y solucionar problemas.
¿Surgirán las mejores decisiones a cargo de la jerarquía burocrática tradicional, o a cargo de estructuras horizontales que buscan el bien colectivo?
No necesariamente, la jerarquía burocrática tradicional puede ser eficaz en algunas situaciones, pero en otras, estructuras horizontales más colaborativas y participativas pueden ser más adecuadas para tomar decisiones que buscan el bien colectivo. La clave es encontrar la estructura adecuada para cada situación y utilizar un enfoque flexible que permita ajustarse a las necesidades cambiantes.
¿De qué maneras la Inteligencia artificial ayudará a los nuevos líderes en la transformación de la sociedad, la educación, la economía…?
La Inteligencia Artificial puede ayudar a los nuevos líderes en la transformación de la sociedad, la educación y la economía de varias maneras:
Análisis de datos: La IA puede ayudar a procesar y analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias, y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones.
Automatización de tareas repetitivas: La IA puede ayudar a automatizar tareas repetitivas y liberar tiempo para que los líderes se centren en tareas más importantes y estratégicas.
Personalización de la educación: La IA puede ayudar a personalizar la educación y mejorar la experiencia del estudiante, proporcionando un aprendizaje adaptado a sus necesidades y ritmo individuales.
Mejora de la eficiencia: La IA puede ayudar a mejorar la eficiencia y reducir costos en la economía, facilitando la automatización de procesos y la optimización de recursos.
Predicción de tendencias: La IA puede ayudar a predecir tendencias y riesgos, permitiendo a los líderes tomar decisiones informadas y proactivas.
En resumen, la IA puede ser una herramienta valiosa para los nuevos líderes en la transformación de la sociedad, la educación y la economía. Sin embargo, es importante utilizarla con sensibilidad y ética, y asegurarse de que se utilice para mejorar la vida de las personas y no para socavarla.
Las tomas de decisiones estarán basadas en capacidades tecno-pedagógicas y cadenas de valor que forman parte del organismo emergente. Si no se practican las nuevas capacidades (mejor orientación, analítica de datos, procesos ágiles, pensamiento adaptativo innovador, meta-reflexión, pensamiento de diseño, pensamiento lateral o divergente), simplemente se estará actuando en medio de la irrelevancia cultural de otras épocas.
Correcto, la inteligencia artificial y las capacidades tecno-pedagógicas pueden ayudar a los nuevos líderes a tomar decisiones basadas en datos y análisis más precisos, a ser más eficientes y a tener una visión más amplia y flexible. Sin embargo, es importante destacar que estas herramientas son solo un complemento y no deben ser vistas como la solución mágica, los nuevos líderes también deben tener habilidades interpersonales, emocionales y éticas sólidas para liderar de manera efectiva.
Los nuevos organismos emergentes se enfocan más allá de las actividades estructuradas para abordar nuevos caminos hacia el aprendizaje en el trabajo. Las cadenas de valor se generan a través de la participación activa en las experiencias orientadas a los resultados, a través de oportunidades de práctica, de la construcción de redes personales robustas, flexibles y de apoyo, o por medio de espacios para la reflexión crítica que ganen puntos de vista y produzcan mejoras que garanticen el éxito personalizado.
En resumen, la educación y la formación de líderes en la era de la inteligencia artificial se enfocará en habilidades y capacidades flexibles, adaptativas y orientadas a resultados, que permitan abordar los desafíos y crisis evolutivas de manera eficaz y atender las necesidades individuales y colectivas de la sociedad. Esto requerirá de un enfoque más participativo, basado en la práctica, la construcción de redes y la reflexión crítica.
¿Cómo esta la intelectualidad académica siendo reemplazada por el ingenio y la originalidad de las ideas?.
La intelectualidad académica no se está reemplazando por el ingenio y la originalidad de las ideas, sino que está evolucionando para incluirlas. La formación académica sigue siendo importante, pero se está complementando con habilidades como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la creatividad y la capacidad de trabajar en equipo. Estos valores permiten un enfoque más integral y holístico en la formación y el desarrollo profesional.
La especialización está siendo sustituida por la transversalidad.
En efecto, la tendencia actual en la educación y en el mundo laboral es hacia una formación más generalista y hacia la capacidad de trabajar en equipos interdisciplinarios, resolver problemas complejos y aplicar conocimientos a situaciones concretas. La transversalidad fomenta el desarrollo de habilidades como la creatividad, la adaptabilidad y la empatía, que son más valoradas en un mundo cambiante y globalizado. La intelectualidad académica sigue siendo importante, pero es cada vez más complementada con habilidades más prácticas y aplicables a la vida real.
En otras palabras, la intelectualidad académica está evolucionando hacia un enfoque más práctico y orientado a resultados, que valora la capacidad de aplicar conocimientos y habilidades a situaciones reales, en lugar de simplemente acumular información y conocimientos específicos. Esto requiere una combinación de conocimiento técnico, habilidades de resolución de problemas y capacidades para trabajar con otros y comprender las perspectivas de diferentes personas y disciplinas.
La Inteligencia artificial y la tecnología digital permite a los estudiantes para facilitar no sólo el acceso a la información en cualquier momento y en cualquier lugar, sino que también les permite aplicar ese conocimiento para un ajuste inmediato en el mundo real.
Además, permite la personalización del aprendizaje, la colaboración en tiempo real con estudiantes y profesores de todo el mundo, y la automatización de tareas repetitivas, permitiendo más tiempo para la reflexión y la creatividad. La IA también puede proporcionar retroalimentación y análisis de desempeño en tiempo real, ayudando a los estudiantes a mejorar sus habilidades y lograr metas académicas.
El interés en estudiar esta carrera está disminuyendo, así como el acceso a este tipo de educación, mientras que hay una creciente demanda de tiempo completo profesionales calificados en la creación de redes. Según la firma de investigación global International Data Corporation (IDC), existe una brecha de habilidades cada vez mayor en los países de América Latina.
en el área de tecnologías de la información y la comunicación (TIC). Para llenar esta brecha, es importante fomentar la educación y el aprendizaje en el área de TIC para atraer a más estudiantes y profesionales hacia esta carrera y mejorar la capacitación en TIC. Esto permitirá a los países de América Latina aprovechar al máximo las oportunidades que brinda la tecnología para impulsar su economía y desarrollo social.
La adopción de la tecnología por sí sola no es suficiente sin tener personas cualificadas para desarrollar, implementar y mantener.
Es correcto, la adopción de la tecnología no es suficiente si no hay personas capacitadas y con habilidades técnicas para trabajar con ella. Es importante tener un equilibrio entre la implementación de la tecnología y la formación de profesionales capacitados para su uso efectivo.
Si nos atenemos al futuro debemos “orientarnos” por lo informal, lo formal esta tan depauperado que los primeros movimiento fuertes desaparecerá…
La educación formal tradicional está evolucionando hacia un enfoque más flexible y personalizado que incluye aprendizaje en el trabajo y experiencias prácticas. La educación no formar necesariamente tiene un papel importante en esta tendencia, ya que permite un aprendizaje continuo y adaptativo a los cambios en el mercado laboral y tecnológico. La combinación de aprendizaje formal y no formal es importante para obtener habilidades y conocimientos relevantes y actualizados para el futuro.
Eso sucede con el aprendizaje…Este aprendizaje informal se basa en las redes personales de aprendizaje que son generalmente en paradero desconocido y sin apoyo en las estrategias de aprendizaje organizacional. Podríamos pensar en estas diferencias entre la forma de actuar de aprendizaje formal e informal como una especie de distribución desigual del futuro, en la que esta última parece ser la forma en que las cosas se encaminan: pero no todo el mundo está allí todavía.
En otras palabras, el aprendizaje informal está ganando importancia en comparación con el aprendizaje formal y las personas están adoptando un enfoque más flexible y personalizado en su desarrollo profesional y educación. Sin embargo, todavía existe una brecha entre aquellos que tienen acceso a estas oportunidades y aquellos que no. Es importante apoyar tanto el aprendizaje formal como el informal para garantizar que todas las personas tengan la oportunidad de desarrollar sus habilidades y conocimientos de manera equitativa.
Para impulsar el cambio de capacidades, componentes sociales no pueden ser una idea de último momento o un opcional “actividad posterior a la capacitación.” El aprendizaje informal es grande, pero no lo suficiente.
Por lo tanto, es importante que se integre tanto el aprendizaje formal como el informal en la estrategia de aprendizaje organizacional para asegurar una transferencia efectiva de conocimiento y habilidades. La combinación de ambos enfoques puede mejorar la eficacia y la eficiencia del aprendizaje, y aumentar la capacidad de la organización para innovar y competir en un entorno cambiante.
Nuestros sistemas de aprendizaje deben tener la capacidad de presentar vías de aprendizaje sin costura que se integran los recursos de aprendizaje de múltiples fuentes con las actividades sociales, entrenamiento y refuerzo. Todas estas actividades hay que controlar y administrar desde un solo lugar – incluso los sociales.
Los sistemas de aprendizaje deben ser flexibles y adaptarse a las necesidades individuales y a las situaciones cambiantes en el lugar de trabajo. Deben ser fáciles de usar y acceder y estar disponibles en todas partes y en todo momento. La combinación de aprendizaje formal e informal y la integración de diferentes recursos y actividades es esencial para un aprendizaje efectivo y eficiente.
¿Pero qué es un ecosistema de aprendizaje y rendimiento?
Un ecosistema de aprendizaje y rendimiento es un entorno que combina tecnología, recursos de aprendizaje, entrenamiento y práctica, con un enfoque en resultados y desempeño. Incluye una variedad de componentes, desde aprendizaje formal y no formal, hasta redes sociales de aprendizaje, y permite la integración y el seguimiento de actividades de aprendizaje a lo largo del tiempo. El objetivo es mejorar la eficacia y la eficiencia en el aprendizaje y el rendimiento laboral.
¿La creciente complejidad del mundo en que vivimos y trabajamos, junto con la explosión en la cantidad de conocimiento que necesitamos para tener éxito, nos obliga a ser más sofisticados en cómo aprendemos.?
Sí, es cierto. La complejidad y la velocidad del cambio en el mundo exigen un enfoque más sofisticado en el aprendizaje y la adquisición de conocimientos, donde se integran diferentes fuentes de información y se fomentan actividades sociales y colaborativas en el proceso de aprendizaje. Esto permite una mejor retención y aplicación del conocimiento en situaciones reales.
¿Debemos estar mejor preparados para aprender en la demanda, con una interrupción mínima para nuestro flujo de trabajo y la productividad?.
Sí, es necesario tener una forma eficiente de aprender en la demanda para mantenerse al día con los cambios y requerimientos del mundo moderno, sin interrumpir el flujo de trabajo y la productividad. Esto puede ser logrado a través de la tecnología y la implementación de un ecosistema de aprendizaje y rendimiento eficiente.
¿Cómo puede ayudarnos La inteligencia artificial para aprender y trabajar sobre demanda?
La inteligencia artificial puede ayudarnos a aprender y trabajar sobre demanda al ofrecer recomendaciones personalizadas de contenido de aprendizaje, monitorear el progreso y adaptarse a las necesidades individuales, automatizar la evaluación y retroalimentación, proporcionar un acceso más rápido y fácil a la información relevante y optimizar la experiencia de aprendizaje en tiempo real.
¿Puede un ecosistema de aprendizaje y rendimiento bien apoyado realza la eficacia individual y organizacional mediante la conexión de las personas y apoyándolos con una amplia gama de contenidos, procesos, herramientas y tecnologías para impulsar el rendimiento?.
Sí, un ecosistema de aprendizaje y rendimiento bien diseñado y apoyado puede mejorar la eficacia tanto individual como organizacional al proporcionar una amplia gama de recursos y herramientas para apoyar el aprendizaje y el desempeño. Esto incluye acceso a contenidos relevantes, apoyo en procesos de aprendizaje, herramientas tecnológicas para mejorar la eficiencia y la productividad, y una comunidad en línea para conectarse con otros profesionales y compartir conocimientos y experiencias.
Naturalmente se requieren nuevas estructuras y las relaciones entre el aprendizaje en las instituciones educativas, en el lugar de trabajo, en casa, en lugares sociales, en movimiento, etc El aprendizaje ubícuo / u-learning / como un concepto potencial, puede ser visto como una ‘nueva generación’ desde maneras de aprender -learning
Sí, un ecosistema de aprendizaje y rendimiento bien desarrollado puede conectar y complementar el aprendizaje en diferentes contextos y situaciones, creando un flujo continuo de aprendizaje que se ajusta a las necesidades individuales y de la organización. El aprendizaje ubícuo o «u-learning» es un enfoque que permite a las personas aprender de manera flexible, en el momento y en el lugar que les sea más conveniente, aprovechando tecnologías como el móvil y la inteligencia artificial. Esto puede mejorar la eficacia y eficiencia del aprendizaje y rendimiento individual y organizacional.
¿De que maneras el u-learning nos ayudará en nuestro aprendizaje actual?
El u-learning (aprendizaje ubícuo) nos ayuda en nuestro aprendizaje actual al permitirnos acceder a los recursos de aprendizaje en cualquier momento y en cualquier lugar, utilizando una amplia variedad de dispositivos y tecnologías. Esto significa que podemos aprovechar momentos de ocio o tiempo libre para seguir aprendiendo, sin tener que interrumpir nuestro flujo de trabajo o compromisos personales. Además, el u-learning también nos permite aprender a nuestro propio ritmo y seleccionar los contenidos que mejor se adapten a nuestras necesidades individuales, lo que puede mejorar nuestra eficacia y motivación.
¿El u-learning sustituirá el aprendizaje formal de universidades y escuelas?
No necesariamente. El u-learning complementa el aprendizaje formal en universidades y escuelas, permitiendo una formación más flexible y personalizada. Sin embargo, es probable que algunos aspectos del aprendizaje formal en universidades y escuelas evolucionen a medida que la tecnología y las prácticas de aprendizaje en línea continúen desarrollándose. Es importante que el aprendizaje formal y el u-learning trabajen juntos para brindar a los estudiantes una experiencia de aprendizaje completa y equilibrada.
¿El u-learning como elemento clave en la formación continuada, tendrá el reconocimiento social que se merece?
Es difícil predecir si el u-learning recibirá el reconocimiento social que se merece en el futuro. Sin embargo, la popularidad y el uso creciente de la tecnología móvil y la conectividad en línea están impulsando una mayor aceptación del aprendizaje ubicuo. Al mismo tiempo, las organizaciones y las instituciones educativas están reconociendo la importancia de proporcionar oportunidades de aprendizaje flexible y en el momento adecuado para sus empleados y estudiantes. Por lo tanto, es probable que el u-learning gane reconocimiento en el futuro, aunque esto depende de la evolución de la tecnología y de la sociedad en general.
¿Cómo favorecerá el u-learning junto con la Inteligencia artificial el desarrollo de una educación abierta, inclusiva y ubicua y dejarán a trans una de uniformizada y prescriptiva?
El uso de la inteligencia artificial y el u-learning pueden favorecer la educación abierta, inclusiva y ubicua al permitir un acceso más amplio y personalizado a los recursos de aprendizaje, y ajustarse a los ritmos y estilos de aprendizaje individuales. Esto podría resultar en una formación más variada y adaptada a las necesidades y habilidades únicas de los estudiantes, lo que podría reducir la uniformización y la prescriptividad en la educación.
La “generación” de interfaces adaptables basadas en los contextos educativos, la localidad de usuario variados cuando se consideran los dispositivos móviles, inteligencia artificial etc, y la versatilidad de si la aplicaciones en la nube se pueden utilizar como aplicaciones independientes para apoyar el aprendizaje personal, o como parte de una orquestación de colaboración entornos educativos.
Esta evolución hacia una educación adaptable y personalizada, apoyada por tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y la nube, permite a los estudiantes aprender de manera más efectiva y en su propio ritmo, y a los educadores proporcionar una experiencia de aprendizaje más enriquecedora y relevante para cada individuo. Esto puede llevar a una educación más inclusiva, abierta y accesible para todos, alejándose de un enfoque uniforme y prescriptivo.
¿La inteligencia artificial favorecerá la utilización de la Educación Inclusiva en sociedades llamadas del tercer mundo?
Sí, la inteligencia artificial puede ser un factor importante en el fomento de la educación inclusiva en sociedades llamadas del tercer mundo. Puede ayudar en la personalización de la educación para estudiantes con necesidades especiales, en la mejora de la eficiencia de la evaluación y en la identificación temprana de problemas de aprendizaje. Además, la tecnología puede permitir la expansión del acceso a recursos educativos en zonas remotas y mejorar la colaboración y el intercambio de información entre docentes y estudiantes. Sin embargo, también es importante tener en cuenta las barreras económicas y de infraestructura que pueden impedir el acceso a tecnologías de IA en algunas sociedades del tercer mundo.
¿La inteligencia artificial favorecerá la búsqueda de la Excelencia personalizada?
Sí, se espera que la inteligencia artificial (IA) contribuya a la búsqueda de la excelencia personalizada. La IA puede analizar grandes cantidades de datos sobre un individuo, incluidas sus preferencias, habilidades y estilos de aprendizaje, y utilizar esta información para proporcionar recomendaciones personalizadas y un enfoque adaptativo en la educación y el desarrollo profesional. Esto permitirá a las personas aprender en su propio ritmo y en función de sus necesidades individuales, lo que podría mejorar su eficacia y rendimiento.
La interoperabilidad entre la Inteligencia Artificial (IA) y el metaverso se refiere a la capacidad de diferentes sistemas IA y plataformas de metaverso para trabajar juntos de manera efectiva y sin problemas técnicos. Esto es importante para aprovechar al máximo el potencial de ambas tecnologías y para permitir a los usuarios acceder a una amplia variedad de contenido y servicios.
La IA puede usarse para mejorar la experiencia del usuario en el metaverso al proporcionar una mayor personalización y adaptabilidad. Por ejemplo, se pueden usar algoritmos de aprendizaje automático para adaptar el contenido y los desafíos en función de las habilidades y preferencias de cada usuario, o se pueden utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural para mejorar la interacción entre los usuarios y los avatares en el metaverso.
Por otro lado, el metaverso puede proporcionar un ambiente para la formación y el aprendizaje de la IA al permitir a los desarrolladores y los investigadores probar y entrenar modelos de IA en un entorno virtual que se asemeja al mundo real. Además, el metaverso puede proporcionar una plataforma para la investigación en IA, permitiendo a los científicos investigar nuevos algoritmos y técnicas en un entorno controlado.
En resumen, la interoperabilidad entre la IA y el metaverso permite mejorar la experiencia del usuario, aumentar la eficiencia y mejorar la investigación en ambas tecnologías.
Existen varios problemas que pueden surgir cuando la Inteligencia Artificial (IA) es de pago. Algunos de ellos son los siguientes:
Accesibilidad: El precio puede ser un obstáculo para aquellas personas o organizaciones con recursos limitados, lo que puede dificultar el acceso a las herramientas y servicios de IA. Esto puede conducir a una brecha digital entre aquellos que tienen acceso a la IA y aquellos que no lo tienen, y puede limitar el alcance y el impacto de la tecnología.
Innovación: El enfoque en el lucro puede desalentar la innovación y el desarrollo de nuevos algoritmos y aplicaciones de IA, ya que las empresas pueden estar más interesadas en maximizar sus ingresos a corto plazo en lugar de invertir en investigación y desarrollo.
Diversidad: Si solo un pequeño grupo de empresas y organizaciones tienen acceso a las herramientas y servicios de IA, esto puede limitar la diversidad de perspectivas y enfoques en el desarrollo y uso de la tecnología.
Transparencia: Las empresas pueden tener poco incentivo para compartir información sobre cómo funcionan sus algoritmos y modelos de IA, lo que puede dificultar la comprensión y la regulación de la tecnología.
Responsabilidad: Si las empresas están más interesadas en maximizar sus ingresos a corto plazo, esto puede dificultar que asuman la responsabilidad de garantizar que sus productos y servicios de IA sean éticos y no causen daños a los individuos o la sociedad.
Exclusión: Puede generar una exclusión social, económica y tecnológica a aquellas personas que no pueden acceder a estos servicios, generando una brecha en el acceso a la información y el conocimiento.
En conclusión, el hecho de que la IA sea de pago puede tener consecuencias negativas para la accesibilidad, la innovación, la diversidad, la transparencia, la responsabilidad y la inclusión. Es importante considerar estos problemas al desarrollar y utilizar la tecnología, y buscar maneras de garantizar que la IA sea accesible para todos y se use de manera ética y responsable.
Para lograr un cambio real en la educación, es necesario un cambio cultural y de valores, no solo la introducción de nuevas tecnologías. El aprendizaje debe ser visto como un proceso continuo y colaborativo en lugar de un evento puntual. Es necesario fomentar la creatividad y la pensamiento crítico en lugar de enseñar solo el contenido. Es importante involucrar a los estudiantes en el proceso de tomar decisiones y en la creación de contenido, y no solo como receptores pasivos de información.
La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a transformar la educación de varias maneras. Por ejemplo, se puede utilizar para personalizar el aprendizaje para cada estudiante, adaptando el contenido y el ritmo de aprendizaje para adaptarse a sus necesidades individuales. También se puede utilizar para automatizar tareas administrativas, como la evaluación del rendimiento y el seguimiento del progreso, lo que permite a los maestros dedicar más tiempo a la interacción directa con los estudiantes.
Sin embargo, la implementación de la IA en la educación también plantea desafíos y preocupaciones, como la privacidad de los datos de los estudiantes y la posibilidad de reemplazar a los maestros humanos con tecnología. Es importante abordar estos desafíos a medida que se desarrollan y utilizan nuevas tecnologías educativas basadas en IA.
Transformación e innovación educativas
La transformación y la innovación educativas son procesos continuos que buscan mejorar la calidad de la educación y hacerla más accesible para todos. Esto puede incluir la implementación de nuevas tecnologías, el desarrollo de nuevos enfoques pedagógicos y la creación de programas y políticas que promuevan la igualdad educativa.
La innovación educativa puede incluir la incorporación de la tecnología en el aula, como el uso de plataformas en línea y aplicaciones móviles para mejorar el aprendizaje personalizado. También puede incluir la implementación de enfoques pedagógicos más flexibles y adaptativos, como el aprendizaje basado en proyectos y el aprendizaje basado en la investigación.
La transformación educativa puede incluir la creación de programas y políticas que promuevan la igualdad educativa, como la inversión en educación en comunidades marginadas y la promoción de la diversidad y la inclusión en el aula. También puede incluir cambios en la estructura de la educación, como la implementación de sistemas de educación a distancia y la creación de escuelas abiertas y no tradicionales.
En resumen, la transformación e innovación educativa buscan mejorar la educación y hacerla más accesible, relevante y efectiva, mediante la implementación de nuevas tecnologías, metodologías, programas y políticas educativas.
La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de tener una gran influencia en un cambio de paradigma en la educación, ya que puede ayudar a mejorar la personalización del aprendizaje, la eficiencia y la efectividad de la educación. Algunas formas en las que la IA podría influir en la educación incluyen:
Personalización del aprendizaje: las tecnologías de IA, como los sistemas de recomendación, pueden ayudar a los estudiantes a encontrar contenido y recursos relevantes para sus necesidades y niveles de habilidad individuales, lo que mejora la personalización del aprendizaje.
Análisis de datos: los sistemas de IA pueden recolectar y analizar grandes cantidades de datos sobre el rendimiento de los estudiantes y el uso de los recursos educativos, lo que permite a los educadores identificar patrones y tendencias en el aprendizaje y adaptar su enseñanza en consecuencia.
Automatización de tareas: algunas tareas educativas, como la evaluación de los estudiantes y la retroalimentación, pueden ser automatizadas mediante el uso de IA, lo que permite a los educadores dedicar más tiempo a la interacción personal con los estudiantes.
Aprendizaje automático: IA también puede ser utilizada para mejorar el aprendizaje automático y la adaptación automática de los sistemas educativos, lo que permite a los estudiantes aprender de manera más eficiente y efectiva.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA no es una solución mágica para todos los problemas educativos. Es importante tener en cuenta la ética y la privacidad en el uso de IA en educación. Es necesario también una planificación y una evaluación adecuadas para determinar cómo mejorar la educación mediante el uso de IA.
¿Qué tipo de relación tiene la Inteligecncia y el metaverso en una educación centrada en el estudiante?
La inteligencia artificial (IA) y el metaverso (un espacio virtual interactivo generado por ordenador) pueden tener una relación importante en una educación centrada en el estudiante. Algunas formas en las que estos dos conceptos podrían interactuar incluyen:
Personalización del aprendizaje: los sistemas de IA pueden utilizarse para analizar el rendimiento y las necesidades individuales de los estudiantes y adaptar el contenido y la estrategia de enseñanza en consecuencia. El metaverso también puede proporcionar un entorno de aprendizaje personalizado, permitiendo a los estudiantes explorar y experimentar con el contenido de una manera que sea significativa para ellos.
Aprendizaje colaborativo: el metaverso puede proporcionar un entorno de aprendizaje colaborativo en el que los estudiantes pueden interactuar entre sí y con el contenido de una manera que sea más natural y significativa. Los sistemas de IA pueden utilizarse para analizar las interacciones entre los estudiantes y proporcionar retroalimentación y orientación para mejorar el aprendizaje colaborativo.
Experiencias de aprendizaje inmersivas: el metaverso puede proporcionar un entorno de aprendizaje inmersivo en el que los estudiantes pueden experimentar con el contenido de una manera más tangible y significativa. Los sistemas de IA pueden utilizarse para adaptar el contenido y el entorno de aprendizaje en función del rendimiento y las necesidades individuales de los estudiantes.
Evaluación automatizada: Los sistemas de IA pueden utilizarse para evaluar automáticamente el rendimiento de los estudiantes y proporcionar retroalimentación en tiempo real en el metaverso, lo que permite a los educadores adaptar su enseñanza en consecuencia.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que el uso de IA y el metaverso en la educación requiere una planificación adecuada y una evaluación continua para asegurar que estas tecnologías están mejorando el aprendizaje y no distrayendo a los estudiantes. Es importante también considerar la ética y la privacidad en el uso de IA y el metaverso en educación.
¿Cómo la Inteligencia artificial puede conseguir el cambio de roles entre docentes y estudiantes?
La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a conseguir un cambio de roles entre docentes y estudiantes de varias maneras:
Personalización del aprendizaje: los sistemas de IA pueden utilizarse para analizar el rendimiento y las necesidades individuales de los estudiantes y adaptar el contenido y la estrategia de enseñanza en consecuencia. Esto permite a los estudiantes trabajar a su propio ritmo y en su nivel de habilidad, lo que les da más control sobre su aprendizaje.
Autoevaluación y autoenseñanza: los sistemas de IA pueden proporcionar retroalimentación automatizada y recursos para que los estudiantes puedan evaluar su propio rendimiento y aprender de manera autónoma. Esto puede ayudar a los estudiantes a desarrollar habilidades de pensamiento crítico y a tomar la iniciativa en su propio aprendizaje.
Aprendizaje colaborativo: los sistemas de IA pueden ayudar a los estudiantes a colaborar entre sí y con el docente, lo que permite un aprendizaje más activo y participativo. Los estudiantes pueden trabajar juntos en proyectos y proporcionar retroalimentación mutua, lo que les ayuda a desarrollar habilidades de comunicación y trabajo en equipo.
Evaluación automatizada: los sistemas de IA pueden utilizarse para evaluar automáticamente el rendimiento de los estudiantes y proporcionar retroalimentación en tiempo real, lo que permite a los docentes adaptar su enseñanza en consecuencia. Esto puede ayudar a los estudiantes a recibir una retroalimentación más precisa y oportuna, lo que les ayuda a mejorar su rendimiento.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que el uso de IA en la educación requiere una planificación adecuada y una evaluación continua para asegurar que esta tecnología está mejorando el aprendizaje y no distrayendo a los estudiantes. Es importante también considerar la ética y la privacidad en el uso de IA en educación. Además, es importante que el docente esté capacitado y tenga las habilidades necesarias para usar estas herramientas para poder aprovecharlas al máximo.
¿Cómo podemos relacionar la educación con el trabajo con la intervención de la Inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) puede relacionar la educación con el trabajo de varias maneras:
Personalización de la formación: los sistemas de IA pueden utilizarse para analizar las necesidades y habilidades de los trabajadores y adaptar la formación en consecuencia. Esto permite a los trabajadores recibir una formación más relevante y eficaz, lo que les ayuda a desarrollar las habilidades necesarias para su trabajo.
Identificación de oportunidades de empleo: los sistemas de IA pueden utilizarse para analizar las habilidades y experiencia de los trabajadores y sugerir oportunidades de empleo adecuadas. Esto puede ayudar a los trabajadores a encontrar empleos que se adapten a sus habilidades y objetivos profesionales.
Automatización de tareas: los sistemas de IA pueden utilizarse para automatizar tareas repetitivas y tediosas, lo que permite a los trabajadores dedicar más tiempo a tareas de mayor valor añadido y mejorar su rendimiento en el trabajo.
Mejora de la toma de decisiones: los sistemas de IA pueden utilizarse para analizar datos y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones en el trabajo. Esto puede ayudar a los trabajadores a tomar decisiones más informadas y eficaces en su trabajo.
Aprendizaje continuo: los sistemas de IA pueden utilizarse para proporcionar recursos y retroalimentación automatizada para el aprendizaje continuo de los trabajadores, lo que les ayuda a mantenerse actualizados con las habilidades necesarias para su trabajo.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA no puede reemplazar completamente al trabajador humano, sino que puede ayudar a mejorar su rendimiento. Además, es importante considerar la ética y la privacidad en el uso de IA en el lugar de trabajo. Es importante también considerar que el uso de IA en el trabajo requiere una planificación adecuada y una evaluación continua para asegurar que esta tecnología está mejorando el trabajo y no distrayendo a los trabajadores.
¿De qué maneras la Inteligencia artificial va a transformar la universidad y la empresa?
La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de transformar la universidad y la empresa de varias maneras:
Personalización de la educación: los sistemas de IA pueden utilizarse para analizar las necesidades y habilidades individuales de los estudiantes y adaptar el contenido del curso en consecuencia. Esto permite a los estudiantes recibir una educación más relevante y eficaz, lo que les ayuda a aprender de manera más eficiente.
Identificación de oportunidades de empleo: los sistemas de IA pueden utilizarse para analizar las habilidades y experiencia de los estudiantes y sugerir oportunidades de empleo adecuadas. Esto puede ayudar a los estudiantes a encontrar empleos que se adapten a sus habilidades y objetivos profesionales.
Automatización de tareas: los sistemas de IA pueden utilizarse para automatizar tareas repetitivas y tediosas, lo que permite a los profesores y empleados dedicar más tiempo a tareas de mayor valor añadido y mejorar su rendimiento en el trabajo.
Mejora de la toma de decisiones: los sistemas de IA pueden utilizarse para analizar datos y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones en la universidad y la empresa. Esto puede ayudar a los profesores, administradores y empleados a tomar decisiones más informadas y eficaces.
Aprendizaje continuo: los sistemas de IA pueden utilizarse para proporcionar recursos y retroalimentación automatizada para el aprendizaje continuo de los estudiantes y empleados, lo que les ayuda a mantenerse actualizados con las habilidades necesarias para su trabajo.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA no puede reemplazar completamente al profesor o al empleado humano, sino que puede ayudar a mejorar su rendimiento. Además, es importante considerar la ética y la privacidad en el uso de IA en la universidad y la empresa. Es importante también considerar que el uso de IA en la universidad y la empresa requiere una planificación adecuada y una evaluación continua para asegurar que esta tecnología está mejorando el trabajo y no distrayendo a los estudiantes y empleados.
¿De qué maneras la Inteligencia artificial va a conseguir que se pase de la jerarquía a la redarquía tanto en la gobernanza de las organizaciones como en el aprendizaje y el trabajo?
La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a pasar de la jerarquía a la redarquía en varias maneras:
Mejora de la toma de decisiones: los sistemas de IA pueden utilizarse para analizar datos y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones en las organizaciones, lo que permite a los miembros de la organización tomar decisiones más informadas y colaborativas.
Automatización de tareas: los sistemas de IA pueden utilizarse para automatizar tareas repetitivas y tediosas, lo que permite a los miembros de la organización dedicar más tiempo a tareas de mayor valor añadido y mejorar su rendimiento en el trabajo.
Fomento de la colaboración: los sistemas de IA pueden utilizarse para facilitar la comunicación y la colaboración entre los miembros de la organización, lo que permite a los miembros de la organización trabajar de manera más eficiente y efectiva.
Aprendizaje continuo: los sistemas de IA pueden utilizarse para proporcionar recursos y retroalimentación automatizada para el aprendizaje continuo de los miembros de la organización, lo que les ayuda a mantenerse actualizados con las habilidades necesarias para su trabajo.
Identificación de oportunidades de mejora: los sistemas de IA pueden utilizarse para analizar los datos de la organización y detectar patrones y tendencias, lo que permite a los miembros de la organización identificar oportunidades de mejora y tomar medidas para mejorar su rendimiento.
En términos de aprendizaje y trabajo, la IA puede ayudar a pasar de un enfoque basado en la transmisión del conocimiento a un enfoque centrado en el aprendizaje y el desarrollo personal. Los sistemas de IA pueden utilizarse para analizar las necesidades y habilidades individuales de los estudiantes y adaptar el contenido del curso en consecuencia, lo que permite a los estudiantes aprender de manera más eficiente y personalizada. En el trabajo, la IA puede ayudar a los empleados a desarrollar sus habilidades y mejorar su rendimiento a través de recursos de aprendizaje automatizados y retroalimentación.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA no puede reemplazar completamente al liderazgo humano y la colaboración, sino que puede ayudar a mejorar el rendimiento de estos aspectos…
¿De que maneras la Inteligencia artificial favorecerá la inclusión en la vida social, educativa, laboral y tecnológica de la Sociedad del Siglo XXI?
La Inteligencia Artificial puede tener un impacto significativo en la inclusión en la sociedad del siglo XXI al proporcionar acceso a información y recursos a personas con discapacidades o barreras geográficas, permitiendo una mayor personalización de la educación y el trabajo para adaptarse a las necesidades individuales, y mejorando la eficiencia y la precisión de los servicios públicos para reducir las disparidades sociales. Además, la IA puede ayudar a identificar y abordar las desigualdades existentes, como la discriminación en el lugar de trabajo o la falta de acceso a servicios básicos en áreas desfavorecidas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la implementación de la IA debe ser ética y responsable para evitar exacerbación de las desigualdades existentes.
¿Que habilidades críticas necesitamos con la Inteligencia artificial dentro de una Educación disruptiva?
Con la incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación, se espera que se desarrollen habilidades críticas en los estudiantes, entre las cuales se pueden mencionar:
Pensamiento crítico: La capacidad de analizar, evaluar y sintetizar información para tomar decisiones informadas.
Resolución de problemas: La habilidad para identificar problemas, buscar y evaluar información, y proponer soluciones.
Trabajo en equipo: La capacidad de colaborar y comunicarse efectivamente con otros miembros del equipo para alcanzar metas comunes.
Aprendizaje continuo: La disposición a aprender continuamente a medida que cambian las habilidades y el conocimiento necesarios para el éxito en un mundo en constante evolución.
Habilidades digitales: La capacidad de utilizar las herramientas digitales para realizar tareas, aprender y comunicarse.
Empatía y liderazgo: La habilidad de ponerse en el lugar de los demás, comprender sus perspectivas y tomar decisiones que promuevan el bienestar de todos.
Creatividad e innovación: La capacidad de pensar fuera de lo convencional, generar ideas nuevas y aplicarlas para resolver problemas.
En una educación disruptiva, estas habilidades críticas son esenciales para poder aprovechar al máximo las oportunidades y enfrentar los desafíos de un mundo cada vez más digital y automatizado.
La inteligencia artificial (IA) está cambiando el mundo del trabajo y, con él, la gestión en empresas e instituciones.
Los sistemas de IA pueden aliviar a los ejecutivos de las actividades rutinarias y darles tiempo para la gestión de personal, la planificación estratégica y la gestión del cambio en la era de la IA. Sin embargo, la automatización de las tareas de gestión apoyada por IA plantea cuestiones de protección de datos y legislación laboral, así como cuestiones organizativas y, por lo tanto, puede inquietar a los empleados. Las personas siempre deben ser el centro de atención, es más, deben ser el origen de las cosas que queremos que sucedan.
Lo que se necesita es una cultura de gestión basada en la participación, la apertura y la transparencia.
Los sistemas de inteligencia artificial pueden liberar a los gerentes de tareas estandarizadas y recurrentes y automatizar procesos como la creación de listas de turnos, la asignación de tareas o el control de presupuesto. Con la ayuda de métodos de aprendizaje automático, pueden evaluar grandes cantidades de datos operativos o cifras clave en poco tiempo y así apoyarlos en la evaluación y las decisiones estratégicas. Además, los sistemas de IA también pueden ayudar a los gerentes en su deber de cuidado, por ejemplo, advirtiendo sobre el estrés por agotamiento.
“La inteligencia artificial puede hacer una contribución importante al liderazgo cooperativo centrado en el ser humano. Al aliviar la carga de las tareas operativas, los sistemas de asistencia y automatización crean espacio para una buena gestión del personal, la innovación y la previsión estratégica. Los ejecutivos pueden concentrarse en sus fortalezas humanas y en los aspectos esenciales del liderazgo moderno: resolución creativa de problemas, motivación y entrenamiento de los empleados, y comunicación abierta y apreciativa con los empleados”.
Lo que los gerentes deben tener en cuenta al dividir el trabajo con sistemas de IA
Al mismo tiempo, el uso de sistemas de IA en las empresas pone en marcha cambios y presenta a los empleados desafíos organizacionales y laborales de gran alcance, por ejemplo, sobre qué base los sistemas de IA pueden emitir instrucciones. Dar forma a este cambio junto con los empleados se está convirtiendo en una tarea clave para los gerentes.
Un riesgo de usar IA, por ejemplo, es perder de vista a las personas detrás de los datos debido a las cifras y estadísticas clave que utiliza el sistema de IA, advierten los expertos en el libro blanco. “Los sistemas de IA pueden asumir tareas de gestión que antes eran responsabilidad exclusiva de los humanos. Por ejemplo, pueden ayudar a los gerentes a crear planes de estudios individuales para la capacitación adicional de los empleados. Para hacer esto, la IA tendrá que trabajar con datos personales sensibles.
El temor de que los cálculos de un programa de computadora puedan influir en la política de personal, las oportunidades de capacitación adicional o las oportunidades profesionales puede ser psicológicamente estresante y desmotivador para los empleado, por lo tanto, es importante que los gerentes cumplan con su deber de cuidado prestando atención a la protección de la salud, haciendo transparente el uso del sistema de IA, cuestionando críticamente las recomendaciones de IA e involucrando a los empleados en el diseño de los nuevos procesos.
En particular, cuando los sistemas de IA procesen datos personales o relacionados con el desempeño de los empleados, se debe garantizar la protección de los datos y los derechos personales de las personas. De esta manera, los datos de aprendizaje de la formación continua pueden promover el avance profesional de los empleados. Sin embargo, los ejecutivos también podrían hacer un mal uso de los datos para monitorear y monitorear el desempeño, para ello será necesario certificar los sistemas de IA en la gestión según su potencial de riesgo y utilizar únicamente sistemas certificados para evitar el mal uso. En base a qué datos los sistemas de IA asumen las tareas de gestión deben determinarse en estrecha consulta con los empleados y sus grupos de interés.
Los líderes exitosos han reconocido la importancia de la IA y utilizan la tecnología para tareas operativas, pero también para convertirse en mejores líderes. Con IA, pueden impulsar el crecimiento y establecer las prioridades correctas. Esto les da la libertad de motivar e inspirar a las personas.
La IA está cambiando el liderazgo. Para lidiar con éxito con la inteligencia artificial, los gerentes deben adquirir nuevas habilidades y desarrollar aún más la cultura de gestión.
La IA hace que el liderazgo sea aún más humano y ayuda a los responsables de la toma de decisiones a centrarse en lo que es importante: los empleados y las prioridades estratégicas. Por lo tanto, las habilidades operativas pasarán a un segundo plano en el futuro. Por otro lado, las cualidades de liderazgo son cada vez más importantes: inspiración, empatía, apertura, respeto y creatividad. Al mismo tiempo, el coraje para enfocar, priorizar y lidiar con la complejidad y la incertidumbre se vuelve central.
En una comparación internacional, los ejecutivos europeos esperan que la implementación de la IA tome más tiempo. Sienten menos urgencia por la IA que los líderes de otros lugares. Sin embargo, el 41 % de los ejecutivos están convencidos de que la IA se puede utilizar para obtener conocimientos e información que les ayudarán a tomar decisiones comerciales importantes.
La inteligencia artificial es un motor de crecimiento, claramente las empresas de alto crecimiento utilizan la IA con más del doble de frecuencia que las empresas de crecimiento lento.
Los ejecutivos de empresas de alto crecimiento quieren utilizar más la IA para la toma de decisiones y para la orientación estratégica de su organización.
¿Qué cualidades de liderazgo serán más importantes a medida que se extienda la IA?
Los ejecutivos deben aprender a manejar la IA y utilizar la tecnología por sí mismos:
—¿Cómo puede la IA aliviarme en la vida cotidiana?
—¿Qué impacto tiene la IA en la estrategia corporativa?
—¿Y qué cambios culturales están asociados con el uso de la IA?
Para responder a estas preguntas, los directivos necesitan formación y perfeccionamiento actualizados y, sobre todo, valentía, apertura y curiosidad ante el cambio digital.
Muchas empresas han reconocido a la inteligencia artificial como un importante motor de crecimiento, pero el debate en la sociedad en su conjunto sobre el uso de la tecnología y sus efectos aún está en pañales. Ya es hora de desarrollar una visión común para nuestro futuro con IA y crear el marco para tratar con la tecnología.
AI Business School se ha fijado el objetivo de capacitar a los ejecutivos para liderar con confianza en la era de la inteligencia artificial. La serie de clases magistrales en línea los ayudará a aprender cómo diseñar su estrategia de IA, aplicar IA en sus empresas, fomentar una cultura de IA e implementar la administración de IA.
Podemos formar a los líderes en aspectos que sin duda serán aspectos críticos para ellos:
Tecnología: obtendrán una descripción general de los conceptos básicos de la IA y las tecnologías detrás de ellos.
Estrategia: aprenden cómo se utiliza la IA a partir de ejemplos prácticos de empresas industriales líderes.
Cultura: los ejecutivos de Microsoft de una amplia gama de áreas usan sus propios ejemplos para explicar cómo experimentaron y ayudaron a dar forma al cambio cultural.
IA responsable: recibirán pautas para ayudar a establecer principios y un modelo de gobierno en sus organizaciones, así como recursos, mejores prácticas y herramientas.
Estudio que confirma los datos comentados:
Cifras clave del estudio
Las empresas de alto crecimiento confían por encima del promedio en la IA:
El 40,6% de las empresas de alto crecimiento están implementando activamente la IA.
El 18,5 % de las empresas de crecimiento más lento están implementando activamente la IA.
Las empresas de crecimiento lento dudan en invertir en IA:
El 93,2% de las empresas de alto crecimiento tienen la intención de invertir en IA de decisión en 1-3 años.
El 64% de las empresas de crecimiento más lento tienen la intención de invertir en IA para la toma de decisiones en 3-5 años.
El 52,5 % de las empresas de alto crecimiento esperan utilizar más IA para mejorar la toma de decisiones el próximo año, en comparación con el 33,2 % de las empresas de menor crecimiento.
Los gerentes suizos son más reacios a usar IA:
En una comparación internacional, los ejecutivos suizos ven el crecimiento de manera menos positiva, lo que afecta su evaluación del potencial de la IA. En general, los ejecutivos suizos esperan que la implementación de la IA tome más tiempo, no sienten la misma urgencia que los ejecutivos de otros países. También son más críticos con la IA como herramienta para la toma de decisiones.
Los analistas e investigadores han estudiado el impacto de la inteligencia artificial (IA) en las industrias y las economías, pero pocos se han centrado en cómo la IA afectará el liderazgo. Esto nos brinda una nueva oportunidad de explorar esta área con más detalle, abordando el apetito de los líderes que desean aprender más sobre el impacto que la IA puede tener en sus funciones.
Sabemos que sin el liderazgo adecuado, las empresas pueden tambalearse y fracasar. Estudiar la relación entre la IA y el liderazgo podría revelar información vital para ayudar a las empresas a progresar en su camino hacia la IA.
La investigación vio a 800 líderes en siete países europeos (Francia, Alemania, Italia, Países Bajos, Rusia, Suiza, Reino Unido) y los Estados Unidos compartir cómo planean personalmente usar IA y sus pensamientos sobre cómo cambia el liderazgo exitoso a medida que las empresas usan más IA. .
Los hallazgos clave se presentan a continuación, y nuestro presidente de EMEA, Michel van der Bel , también ha escrito sobre sus propios conocimientos personales extraídos de la investigación, desde su perspectiva como líder. También nos encantaría continuar la conversación con usted y escuchar sus perspectivas sobre @MSEurope .
La inteligencia artificial está en auge. También en RRHH. ¿Las computadoras serían mejores líderes? Sobre la humanidad como una importante cualidad de liderazgo.
¿Se ha vuelto a preguntar su equipo hoy si condujo a casa ayer porque es la primera persona que vuelve a la oficina por la mañana?
¿Una vez por hora caminas por el pasillo hasta la máquina de café y levantas automáticamente los auriculares cada vez que suena el teléfono? Si sus empleados a veces lo observan así, encuentran que su comportamiento es casi espeluznante: ¿nuestro jefe sigue siendo una persona o una máquina de actuar?, se preguntan algunos de ellos.
El comportamiento inteligente se ha considerado durante mucho tiempo un atributo exclusivamente humano. Pero a medida que la informática y las redes de TI progresan exponencialmente, la inteligencia artificial (IA) se destaca cada vez más como la tecnología transformadora de nuestra época. A partir de la industria 4.0, la inteligencia humana y artificial pueden competir por puestos de trabajo. Pero colaborarán y se complementarán cada vez más.
¿Qué tipo de liderazgo se necesitará para que eso suceda?
Cualquier debate en torno a la IA requiere una reevaluación del liderazgo mismo. Sin una transformación aquí, la IA nunca funcionará por completo: los problemas y dilemas de los negocios no se pueden resolver solo con algoritmos. Las respuestas se encuentran en otra parte, en una transformación de liderazgo inteligente a sabio. Porque los líderes sabios no solo crean y capturan valor económico vital, sino que también construyen organizaciones más sostenibles y legítimas.
Más que razonables, son responsables y cumplen con su deber fiduciario de lealtad y cuidado con la organización y su valor sostenible/a largo plazo. Valor que la IA puede mejorar, erosionar o destruir, dependiendo de cuán sabiamente se dirija.
En esencia, la toma de decisiones inteligente consiste en ampliar el marco contextual y brindar una perspectiva más holística. Significa ser capaz de comprender y resolver contradicciones, paradojas, tensiones. Los líderes sabios adoptan una ‘perspectiva múltiple’ y tienen la madurez emocional y la generosidad del alma para inspirar y movilizar a otros. La IA puede ayudar a los líderes a materializar la visión de una organización, pero sin sabiduría, puede poner en peligro un futuro más humano.
La IA (y el aprendizaje automático) involucran computadoras que procesan grandes cantidades de datos para encontrar patrones y hacer predicciones. El aprendizaje profundo permite el modelado predictivo a través de una ‘red neuronal’ artificial, modelando libremente la forma en que las neuronas se conectan en el cerebro.
Es compatible con 3 necesidades comerciales clave:
Automatización de procesos de negocio, utilizando tecnologías robóticas
Obtener información a través del análisis de datos y predicciones mejoradas, más precisas y rentables, basadas en algoritmos que detectan patrones en grandes volúmenes de datos e interpretan su significado
Comprometerse con clientes y empleados con chatbots de procesamiento de lenguaje natural, agentes inteligentes y aprendizaje automático.
Liderazgo sabio e IA: nueva inteligencia, nuevo liderazgo
El comportamiento inteligente se ha considerado durante mucho tiempo un atributo exclusivamente humano. Pero a medida que la informática y las redes de TI progresan exponencialmente, la inteligencia artificial (IA) se destaca cada vez más como la tecnología transformadora de nuestra época. A partir de la industria 4.0, la inteligencia humana y artificial pueden competir por puestos de trabajo. Pero colaborarán y se complementarán cada vez más.
¿Qué tipo de liderazgo se necesitará para que eso suceda? Aquí está nuestro resumen.
Nueva inteligencia, nuevo liderazgo
La nueva inteligencia requiere un nuevo liderazgo
Cualquier debate en torno a la IA requiere una reevaluación del liderazgo mismo. Sin una transformación aquí, la IA nunca funcionará por completo: los problemas y dilemas de los negocios no se pueden resolver solo con algoritmos. Las respuestas se encuentran en otra parte, en una transformación de liderazgo inteligente a sabio. Porque los líderes sabios no solo crean y capturan valor económico vital, sino que también construyen organizaciones más sostenibles y legítimas. Más que razonables, son responsables y cumplen con su deber fiduciario de lealtad y cuidado con la organización y su valor sostenible/a largo plazo. Valor que la IA puede mejorar, erosionar o destruir, dependiendo de cuán sabiamente se dirija.
En esencia, la toma de decisiones inteligente consiste en ampliar el marco contextual y brindar una perspectiva más holística. Significa ser capaz de comprender y resolver contradicciones, paradojas, tensiones. Los líderes sabios adoptan una ‘perspectiva múltiple’ y tienen la madurez emocional y la generosidad del alma para inspirar y movilizar a otros. La IA puede ayudar a los líderes a materializar la visión de una organización, pero sin sabiduría, puede poner en peligro un futuro más humano.
Aprovechar el poder predictivo de la IA requerirá un juicio inteligente
Cualquier alto ejecutivo conoce la importancia de predecir el próximo cambio de mercado o gran producto, dando sentido a múltiples factores. La IA ya está superando a los humanos al elevarse por encima del ruido, al capturar patrones y señales. Su poder predictivo preciso está trabajando con, y mejorando, el juicio humano. Pero aprovechar la IA significa transformar las actividades operativas clave y colaborar más allá de los límites corporativos internos para formar un ecosistema de conexiones y prácticas (digitales) comunes. Además, las predicciones deben conducir a acciones estratégicamente válidas, con análisis de datos integrados como una capacidad organizativa central, utilizada para detectar puntos débiles, diseñar soluciones y permitir decisiones.
Los negocios consisten en imaginar lo inimaginable, innovar soluciones, inspirar y movilizar a las personas. Dar forma a una situación futura, en lugar de solo predecir resultados particulares. Los líderes sabios combinarán la inteligencia humana y la artificial, desplegando la IA como una herramienta muy eficaz. Los líderes sabios usan su creatividad donde pueden marcar la diferencia, al establecer una nueva solución en la que pueden influir.
La IA está llegando mucho más allá de la industria 4.0 (donde la imaginación popular tiende a situarla). Ha estado transformando los servicios financieros durante años, informando las decisiones de inversión. En sanidad, el aprendizaje automático puede analizar escáneres cerebrales al ingreso hospitalario, filtrando los casos más urgentes, por ejemplo. La tecnología digital, y especialmente el poder predictivo de la IA, también pueden ayudar a las organizaciones a reducir su huella de contaminación.
La IA es vulnerable a algunos defectos muy humanos
Si el aprendizaje automático está diseñado para emular el cerebro humano, entonces también es falible, sujeto a sesgos. Tiende a descartar la posibilidad de un cambio significativo, operando dentro del mundo definido por los datos utilizados para calibrarlo en primer lugar. Por ejemplo, alguien de un barrio desfavorecido solicita una hipoteca. Su solicitud se rechazó en función de un sesgo de datos del sistema. Por lo tanto, la IA, y en particular el aprendizaje automático, deben ser ordenados, monitoreados y administrados por líderes sabios y responsables, con la integridad de los datos salvaguardada, las entradas de datos correctas («Basura dentro-basura fuera») y algoritmos verificables y adaptables.
La IA es una caja negra, se debe generar confianza
Los sistemas mecánicos aprenden del procesamiento de datos. Cada capa de red neuronal profunda reconoce progresivamente características más complejas, que se capturan en algoritmos. Sin embargo, esta acumulación de complejidad oscurece el proceso de decisión. En la encuesta ‘CEO Pulse’ de PwC de 2017, el 76% de los encuestados mencionaron la falta de transparencia (y la posibilidad de sesgos) como un impedimento para su adopción en su empresa. El 73% planteó la necesidad de gobernanza y reglas para controlar la IA. Además, el «alma» de cualquier IA o sistema de aprendizaje automático sigue siendo la mente humana que lo diseñó o lo administra.
La IA necesita objetivos explícitos y apropiados: los algoritmos hacen lo que se les dice. Y si pueden identificar patrones demasiado sutiles para la detección humana, generar información precisa y permitir decisiones mejores y más informadas, no explican por qué ofrecen recomendaciones particulares. La predicción tampoco equivale a un consejo, esto supone una cierta dimensión de «valor socioético». Entonces, en el futuro previsible, la IA puede ser inteligente, pero aún necesita humanos para establecer los objetivos correctos y participar en una interpretación creativa. La inteligencia humana sola y, por asociación, la inteligencia artificial, no equivalen a la sabiduría.
Los pioneros pueden obtener beneficios significativos de la IA, también en una de las áreas comerciales más críticas en esta era basada en datos: la seguridad. El gobierno (detectando posibles ciberataques, en sistemas de control de tráfico, drones militares), los bancos (detectando comportamientos sospechosos) o el comercio minorista (detección de robos) se beneficiarán. Y el análisis de big data correlacionado con las tecnologías digitales centrales son técnicas poderosas de IA: agentes virtuales, generación y procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de imágenes, toma de decisiones, automatización de procesos robóticos, robótica y reconocimiento de voz. Sin embargo, la IA sigue una curva en S de movimiento lento. Solo el 10% de las empresas han tratado de difundirlo en sus organizaciones.
Es poco probable que las máquinas reemplacen a los humanos en el corto plazo
En el futuro previsible, la IA y el aprendizaje automático pueden alterar radicalmente la forma en que se realiza el trabajo, complementando y aumentando las capacidades humanas.
Los sistemas cognitivos pueden realizar tareas específicas, volviéndose más inteligentes por minuto a través de circuitos de retroalimentación. Pero trabajos enteros quedan fuera de su alcance. Si la automatización y la subcontratación cambiarán el panorama laboral, los humanos ‘actualizados’ y habilitados para IA seguirán estando a cargo. Mercedes-Benz es un ejemplo: los brazos ‘cobot’ (robots inteligentes, conscientes del contexto), guiados por trabajadores humanos, manipulan piezas pesadas en una extensión del cuerpo del trabajador.
En este sentido, la IA puede generar la necesidad de nuevos roles y talentos, lo que permite una colaboración beneficiosa con las máquinas inteligentes. La productividad puede crecer gracias a los procesos de digitalización que abarcan el análisis de datos, la IA, la robótica y la automatización. La creatividad humana aún supera el poder de las computadoras, especialmente porque el razonamiento simbólico abstracto no puede (todavía) producir significado por sí solo.
Tal vez las computadoras neuromórficas (que imitan aspectos importantes de los cerebros biológicos al ser energéticamente eficientes, resistentes y capaces de aprender, en palabras de la Comisión Europea) puedan realizar tal hazaña en un futuro lejano.
Pero los líderes deben tomar decisiones hoy que afectarán el entorno inmediato más global y, con suerte, proporcionarán un retorno de la inversión. Un liderazgo sabio reconocerá las enormes oportunidades y la destreza del aprendizaje informático, iluminado por los conocimientos de la neurociencia, al tiempo que enfatiza la creatividad humana. No intentar competir con las computadoras, sino desarrollar nuestras cualidades humanas: creatividad, discernimiento, equidad de juicio, colaboración social y una visión holística del futuro.
La debilidad humana es nuestra máxima fortaleza.
La toma de decisiones emocional y sesgada del cerebro humano ha llevado a una ventaja: la instalación de principios morales y éticos que trascienden el pensamiento calculador y utilitario.
Solo podemos esperar que la sabiduría gerencial pueda abordar los desafíos actuales y crear un futuro más «consciente» e impulsado por un propósito, algo que las máquinas no pueden ni deben hacer por sí mismas. Un futuro significativo requiere que el liderazgo corporativo asuma la responsabilidad, un fenómeno socioeconómico que solo una mente consciente puede realizar. Uno que no está ubicado en el cerebro, sino que es un contrato social entre humanos que tiene como objetivo progresar de una manera comercialmente efectiva mientras tiene en mente un propósito (social) claro, más amplio e inspirador.
La nueva generación de líderes sabios:
Adopte y cultive la colaboración entre la inteligencia humana y la artificial: transformando las operaciones, los mercados, las industrias y la fuerza laboral con nuevas habilidades.
Visualice un futuro más significativo: muestre a las partes interesadas de la organización cómo puede ser, y oriente y permita a su organización alcanzar ese objetivo
Como resultado, inculcar un progreso rentable al mismo tiempo que hace de la sociedad un mejor lugar para vivir: manteniendo su deber fiduciario con la organización, sus accionistas y partes interesadas, y la comunidad en general.
Facetas del líder inteligente en IA
La futura ‘empresa cognitiva’ será muy diferente a todo lo que conocemos hoy. Sin embargo, los datos son solo un montón de números que no tienen sentido sin contexto. Por lo tanto, los líderes expertos en IA deben facilitar la innovación, adoptando la colaboración entre humanos e IA, transformando las operaciones, los mercados, las industrias y la fuerza laboral con nuevas habilidades. Un líder inteligente en IA combinará los siguientes rasgos:
Movilizador: Inspirar a las personas hacia un futuro imaginado
Constructor social: defender la interacción humana
Humanista: Valorando la creatividad de las personas
Mediador: unir humanos e IA en una búsqueda común
Navigator: construyendo puentes en el ecosistema de IA
Explorer: uso de IA para agudizar la ventaja competitiva
Sense maker: énfasis en la claridad en el diseño y los procesos de IA
Arquitecto: analizando, diagnosticando, diseñando
Guardian: salvaguardar la integridad del diseño y mantenimiento de la IA
Los líderes sabios de IA, como los líderes sabios en general, pueden imaginar un futuro más significativo, mostrar a las partes interesadas de la organización cómo puede ser y guiar y permitir que su organización persiga ese objetivo. De esta manera, inculcarán un progreso rentable, haciendo de la sociedad un «mejor» lugar para vivir, todo ello mientras cumplen con el deber fiduciario de su organización, sus partes interesadas y la comunidad.
¿Son las computadoras los mejores administradores y líderes?
¿Ha pensado alguna vez en reemplazar su rol de liderazgo con un robot humanoide?
No deseche la idea como una quimera, pero demos más vueltas a la idea: tal vez el robot humanoide sea incluso mejor que usted: no tiene citas privadas, pasatiempos, familia que llame y entregue listas de compras y ninguna. ya sea «caprichos». No necesita café ni pausas para fumar, ni cantina, solo unas pocas horas de suministro eléctrico por la noche para calcular la distribución óptima de tareas en el equipo día tras día y mucho más. Cuando se trata del robot jefe, los empleados esperan una cara siempre amigable, una «memoria perfecta», evaluaciones objetivas y promociones justas sin el «factor de la nariz». y mucho más. No suena tan mal.
Pero ahora imaginemos cómo reaccionarían los dos ejecutivos que son tan competitivos (el humano y el artificial) en la siguiente situación: En un equipo de ventas de 10, Max tiene la peor evaluación de logro y desempeño de todos. Dado que el pronóstico del mercado promete menos pedidos para el próximo año, parece sensato reducir el tamaño del equipo. Tanto nuestro robot jefe como nuestro ejecutivo de carne y hueso con exceso de trabajo llegan rápidamente a la misma conclusión: ¡Max tiene que irse! Sin embargo, uno de ellos piensa unos pasos más allá. ¿Qué significará esta decisión para el ambiente en el equipo, cuando el popular y siempre útil Max es despedido? ¿Quién cierra el trato actual con un cliente estratégicamente importante? ¿Y cómo le irá a Max?
A diferencia de la inteligencia artificial, idealmente la persona detrás del gerente también asume la responsabilidad personal de su decisión. Su empatía humana y su creatividad le permiten pensar en direcciones que no parecen lógicas a primera vista. En última instancia, sin embargo, es precisamente esta capacidad la que hace posible encontrar nuevas respuestas a los problemas.
Inteligencia artificial en recursos humanos: aprovechar las características humanas
Así que todavía hay esperanza para Max, su manager le pide una entrevista. Max reúne todo su coraje y explica su difícil situación familiar actual, que le está costando mucho tiempo y energía. Nuestro gerente puede entender esto demasiado bien por su propia experiencia en el pasado. Juntos, los dos consideran qué alternativas hay a la renuncia y deciden crearle un puesto de medio tiempo en ventas internas. Aquí, después de unas pocas semanas, Max vuelve a mostrar un gran rendimiento.
Para muchas tareas, la inteligencia artificial en realidad ya es más adecuada que un ser humano y puede reemplazarla fácilmente. Sin embargo, de acuerdo con el estado actual de la ciencia, se excluyen al menos dos puntos, que quedan claros en nuestro ejemplo:
Creatividad: a diferencia de las máquinas, los humanos nunca siguen todas las reglas. Intenta cosas nuevas. Él comete errores. Él inventa cosas. Hasta ahora, el ímpetu para la innovación real ha venido de la gente. Por supuesto, la implementación puede ser respaldada por inteligencia artificial o ser posible en primer lugar. Sin embargo, la idea que hay detrás es algo típicamente humano.
Empatía: Como seres humanos, podemos sentirnos conmovidos y empatizar con los sentimientos y perspectivas de otras personas. La alegría, el dolor o la tristeza de otra persona desencadena algo en nosotros que puede influir en nuestras acciones incluso más que los pensamientos racionales.
Como gerente, ¿se parece a la máquina humana descrita al principio? Entonces no pasará mucho tiempo antes de que un robot más eficiente pueda hacerse cargo de sus tareas. Pero hay un truco muy sencillo para contrarrestar esto. ¡Diferénciate de la inteligencia artificial! Tienes una ventaja inicial, así que aprovéchala: explota tus cualidades humanas de empatía y creatividad en tu liderazgo. Seguro que tus empleados te lo agradecerán.
La discusión sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) a menudo gira en torno a la optimización de procesos o el reconocimiento de patrones en grandes cantidades de datos. Si bien el cálculo monetario del aumento de la eficiencia es inherente a la optimización de los procesos, la segunda área de aplicación muy discutida aborda un problema muy humano: aunque nuestro cerebro es, con mucho, la computadora más eficiente, ni la velocidad de procesamiento ni la capacidad de almacenamiento pueden actualmente. ser ampliado. Pero en un mundo en el que se prevé que la cantidad anual de datos digitales generados aumente de 45 zettabytes en 2019 a 175 zettabytes en 2025, es probable que los humanos lleguemos al límite muy pronto (IDC, 2020). Como recordatorio, un zettabyte equivale a 1.000.000.000.000. 000 megabytes: si no recuerdo mal, mi primer reproductor de MP3 tenía una capacidad de almacenamiento de 64 megabytes. En el futuro, nuestro cerebro tendrá que procesar, clasificar y priorizar aún más información digital que en la actualidad, tanto en el ámbito privado (redes sociales) como en el trabajo (correo electrónico).
A diferencia de mi reproductor de MP3, que en ese momento era lo último en tecnología, los «dispositivos inteligentes» y los «servicios inteligentes» de nuestro tiempo nos brindan todo tipo de información en tiempo real. Como resultado, los teléfonos inteligentes y similares compiten con nuestra atención en el mundo real. Preste atención a la frecuencia con la que un mensaje de WhatsApp interrumpe una conversación, incluso si la otra persona no lo lee de inmediato, sino que solo aparece la notificación en la pantalla. Nos guste o no, todas las notificaciones son recibidas por nuestro cerebro, procesadas y así nos roban la concentración para lo esencial.
Cualquiera que pensara que la idea de Elon Musk de la interfaz cerebro-computadora «Neuralink» para expandir el procesamiento de información era solo un movimiento de marketing o simplemente una distopía de IA, Una mirada a las estadísticas de uso de su propio teléfono inteligente sin duda al menos lo hará reflexionar. Porque en el futuro previsible, surgirá la pregunta de cómo nosotros a) como humanos podemos procesar la gran cantidad de información entrante, b) cómo podemos mantenernos mentalmente saludables a pesar de toda la sobrecarga de información y c) cómo podemos contrarrestar los algoritmos de IA si ellos Por ejemplo, proporcionarnos información falsa que no se puede distinguir de la realidad.
Managers: el centro de datos de cada empresa
Es cierto que el título de esta sección es técnicamente discutible. Pero, ¿alguna vez ha considerado seriamente lo que hace un líder en el día a día? Principalmente, él o ella resuelve problemas novedosos mal definidos, el tipo de problemas en los que se desconoce el punto de partida, el estado objetivo o incluso las acciones para alcanzar el estado objetivo. Hablando científicamente, un gerente resuelve tales problemas por medio de «resolución de problemas no programada». Esto significa que no existe un procedimiento conocido para el problema y que el gerente debe elaborar dicho procedimiento de forma independiente.
¿Y cómo desarrolla un gerente un enfoque tan nuevo? Correcto, él o ella obtiene tanta información como sea necesario, describir mejor el problema y desarrollar un método para resolverlo. La mayoría de las veces, por supuesto, un gerente no solo se ocupa de uno de esos problemas por semana, sino de varios por día en diversos grados de granularidad. Y eso nos devuelve a la gestión como centro de cómputo de la empresa, porque paralelamente a la complejidad de los problemas derivados de la digitalización, la globalización, etc., el abanico de información también es cada vez mayor. En última instancia, los gerentes transfieren los hallazgos del proceso de solución o incluso el procedimiento mismo al proceso y/oa la estructura organizacional. De esta manera, los problemas mal definidos se transforman en problemas bien definidos, que a su vez pueden resolverse de manera repetitiva y rutinaria. pero en diferente granularidad varios por día. Y eso nos devuelve a la gestión como centro de cómputo de la empresa, porque paralelamente a la complejidad de los problemas derivados de la digitalización, la globalización, etc., el abanico de información también es cada vez mayor.
En última instancia, los gerentes transfieren los hallazgos del proceso de solución o incluso el procedimiento mismo al proceso y/oa la estructura organizacional. De esta manera, los problemas mal definidos se transforman en problemas bien definidos, que a su vez pueden resolverse de manera repetitiva y rutinaria.
Puntos débiles ejecutivos en el procesamiento de la información y el papel futuro de la inteligencia artificial
La evaluación de tres entrevistas de grupos focales con nuestros socios en el ecosistema CC muestra que los ejecutivos se sienten abrumados por la variedad de información disponible en Internet y las redes sociales, incluidos LinkedIn y Co en un contexto profesional. Según los gerentes, cada vez es más difícil clasificar la relevancia de la información y verificar la objetividad de la información. Estos desafíos están estrechamente relacionados con datos mal estructurados: dado que los gerentes a menudo tienen que resolver problemas que aún no existen, la información de los análisis u otros medios generalmente solo puede abordar el problema en cuestión de manera superficial. Para proporcionar a los gerentes información mejor estructurada, las organizaciones no solo carecen de las herramientas adecuadas, sino también en estrategias para relevar la gestión.
Aquí es donde se hace evidente el verdadero dilema en la era de la información: si las organizaciones no comprenden la creciente avalancha de información a la que se enfrentará su gestión en el futuro, existe el riesgo de que disminuya la calidad de la toma de decisiones, con consecuencias negativas para toda la organización. empresa. Porque si el nivel directivo no puede generar conocimiento de calidad sobre nuevos problemas, los procedimientos y procesos derivados de ellos no aportarán ningún valor añadido a largo plazo a la empresa. Por lo tanto, la sobrecarga de información combinada con las limitaciones cognitivas naturales de los ejecutivos podría poner en peligro el éxito a largo plazo de las empresas.
Según los participantes, las ventajas de utilizar herramientas basadas en IA para las tareas de gestión radican en la rapidez con la que se pueden preparar las decisiones y en la exclusión de la emotividad durante el procesamiento de la información. Curiosamente, sin embargo, los ejecutivos quieren que los resultados de una herramienta basada en IA sigan siendo validados por un ser humano. También preferirían usar herramientas de IA para tareas repetitivas y preferirían expertos humanos para tareas más complejas si están disponibles.
En general, los gerentes perciben el componente humano faltante como una pérdida. Además, las herramientas de IA podrían tener dificultades para lidiar con situaciones irracionales y podrían usarse de manera abusiva contra los usuarios. Las situaciones irracionales son eventos. que un sistema de IA no puede interpretar, p. B. porque no ha sido entrenado para reconocer estas situaciones. Aunque los traductores en línea son cada vez mejores, debido a la complejidad del lenguaje humano, siempre hay casos en los que una IA no puede ofrecer una traducción comprensible, por ejemplo, porque el texto de origen contiene un error que no representa un problema para un humano lo haría. Por supuesto, estas brechas en la configuración no son intencionales, pero a menudo ocurren por la simple razón de que las personas saben mucho, pero solo pueden poner en palabras una fracción de lo que saben. Este fenómeno se llama la paradoja de Polanyi.
No podemos traducir la parte inconsciente de nuestro conocimiento en requisitos para un sistema de IA, lo que crea situaciones irracionales para el sistema de IA.
El mal uso de un sistema de IA para los ejecutivos podría ser,
— Por ejemplo, que se introduzca deliberadamente información falsa en ciertos medios, que a su vez es analizada por el sistema de IA y, por lo tanto, encuentra su camino en la toma de decisiones de gestión.
—Otra barrera central para el uso de herramientas de IA por parte de los gerentes es la confianza en los sistemas, y la precisión de las recomendaciones hechas por los sistemas tendría que ser muy alta. Sin embargo, según los socios de CC, una de las mayores barreras es la calidad de los datos, que generalmente no es suficiente para ofrecer herramientas de IA de alta calidad. que a su vez son analizados por el sistema de IA y así encuentran su camino en el proceso de toma de decisiones de la gerencia.
Liderazgo en la era de la inteligencia artificial
Ciertamente, no es aconsejable implantar de inmediato una interfaz cerebro-computadora al estilo de Neuralink en todos los ejecutivos. Sin embargo, los ejecutivos ya se sienten abrumados por la gran cantidad de información y no ven que este aspecto en sus organizaciones se tenga suficientemente en cuenta, como lo han demostrado los resultados de las entrevistas de los grupos focales. Una empresa solo tiene éxito si se pueden tomar decisiones bien fundadas. Se espera que los gerentes en particular encuentren respuestas significativas a nuevos problemas todos los días. Sin embargo, una buena calidad en la toma de decisiones requiere el análisis de una gran cantidad de información. Especialmente en vista de la creciente cantidad de datos digitales, las herramientas basadas en IA deben estar disponibles para los gerentes, para que sigan tomando buenas decisiones en cuanto a la viabilidad futura de la empresa. Un buen ejemplo de un sistema de IA transparente y fácil de entender para el apoyo a la toma de decisiones es «Sentifi Intelligence», : Sentifi apoya a los inversores en el procesamiento de información y, en última instancia, en la toma de decisiones al proporcionar noticias, publicaciones de blog o tweets de, p. B. gestores de cartera o activistas analiza y evalúa su opinión sobre determinadas empresas.
Estas opiniones se comunican con ciertos eventos, tales como B. adquisiciones planificadas de empresas, de modo que, por ejemplo, un administrador de inversiones reciba una imagen completa de la empresa además de las cifras financieras. Las opiniones se agrupan en una recomendación para la empresa respectiva, pero el tomador de decisiones siempre puede ver cómo se compone la recomendación, quién le dio forma y qué eventos influyeron significativamente en las opiniones.
El mero impacto de las decisiones tomadas por los ejecutivos en las empresas justifica un examen estratégico de la cuestión de cómo se puede apoyar mejor a los gerentes en sus tareas. En la era de la sobrecarga de información, es importante que los gerentes mantengan una visión general, de lo contrario, la existencia sostenible de muchas empresas está en peligro. Por lo tanto, es particularmente importante que los gerentes puedan entender cómo funcionan los sistemas de IA de apoyo; de lo contrario, corren el riesgo de manipulación y abuso. Pues Shakespeare preguntó con razón: «¿Qué es el cuerpo si falta la cabeza?
Al mismo tiempo, el uso de sistemas inteligentes en la empresa pone en marcha cambios y presenta a los empleados desafíos organizacionales y laborales de gran alcance. Por ejemplo, no está claro si la inteligencia artificial puede emitir instrucciones y sobre qué base. Dar forma a este cambio junto con los empleados se está convirtiendo en una tarea clave para los gerentes.
En una nueva gestión del conocimiento como profesionales de la capacitación, pasamos gran parte del tiempo hablando sobre cómo las personas aprenden y cómo ayudar a las personas a aprender y cómo usar ese aprendizaje para ayudar a las organizaciones a mejorar.
En una nueva gestión del conocimiento como profesionales de la capacitación, pasamos gran parte del tiempo hablando sobre cómo las personas aprenden y cómo ayudar a las personas a aprender y cómo usar ese aprendizaje para ayudar a las organizaciones a mejorar.
Como profesionales de la capacitación, es esencial entender cómo aprenden las personas para poder diseñar y ofrecer programas de capacitación efectivos. La gestión del conocimiento implica identificar, capturar, organizar y compartir el conocimiento en una organización para mejorar la toma de decisiones, la innovación y la resolución de problemas.
Para ayudar a las personas a aprender, es importante utilizar una variedad de métodos de capacitación, como capacitación en línea, capacitación en persona, capacitación en el trabajo y capacitación autodirigida. También es importante tener en cuenta las necesidades individuales de los estudiantes, como sus estilos de aprendizaje y su nivel de experiencia, y adaptar el programa de capacitación en consecuencia.
Además, la gestión del conocimiento puede ayudar a las organizaciones a mejorar su eficiencia y eficacia mediante la identificación y documentación de las mejores prácticas y el conocimiento crítico en áreas clave. Esto puede incluir la creación de bases de datos de conocimientos, la realización de análisis de brechas de conocimiento y la implementación de programas de mentoría y tutoría.
En resumen, la gestión del conocimiento y la capacitación efectiva son esenciales para mejorar la productividad y el éxito de una organización. Como profesionales de la capacitación, es nuestro trabajo entender cómo las personas aprenden y utilizar ese conocimiento para ayudar a las organizaciones a mejorar y crecer.
¿De qué maneras la gestión del conocimiento puede ayudar a las organizaciones a mejorar su eficiencia y eficacia mediante la identificación y documentación de las mejores prácticas y el conocimiento crítico en áreas clave?
La gestión del conocimiento puede ayudar a las organizaciones a mejorar su eficiencia y eficacia mediante la identificación y documentación de las mejores prácticas y el conocimiento crítico en áreas clave de varias maneras:
Identificación de mejores prácticas: La gestión del conocimiento puede ayudar a las organizaciones a identificar las mejores prácticas en su industria y documentar cómo se están utilizando para lograr resultados exitosos. Esto puede permitir que la organización adopte y adapte esas prácticas para mejorar su propio rendimiento y eficacia.
Creación de bases de datos de conocimiento: La gestión del conocimiento también puede ayudar a las organizaciones a crear bases de datos de conocimiento que recopilen información y conocimientos relevantes para la organización. Estas bases de datos pueden ser utilizadas por los empleados de la organización para buscar información y conocimiento crítico cuando lo necesiten, lo que puede ahorrar tiempo y mejorar la eficiencia.
Análisis de brechas de conocimiento: La gestión del conocimiento también puede ayudar a las organizaciones a identificar las brechas de conocimiento en su personal y documentarlas. Esto puede permitir que la organización brinde capacitación y recursos para cerrar esas brechas, mejorando la eficacia y la eficiencia de la organización.
Implementación de programas de mentoría y tutoría: La gestión del conocimiento también puede ayudar a las organizaciones a implementar programas de mentoría y tutoría para ayudar a los empleados a adquirir habilidades y conocimientos críticos de los miembros más experimentados del personal. Esto puede mejorar la eficacia y la eficiencia al acelerar el aprendizaje de los empleados y reducir el tiempo que se necesita para que adquieran habilidades y conocimientos necesarios.
La inteligencia artificial (IA) puede ser utilizada para una variedad de programas de gestión del conocimiento en una organización. Algunos de los programas que se pueden utilizar incluyen:
Motor de búsqueda de conocimiento: Las organizaciones pueden utilizar IA para crear un motor de búsqueda de conocimiento que pueda buscar y recuperar información relevante de la base de datos de conocimiento de la organización. El motor de búsqueda puede utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender la consulta del usuario y proporcionar resultados relevantes.
Chatbots: Las organizaciones pueden utilizar chatbots impulsados por IA para responder preguntas comunes de los empleados o clientes. Los chatbots pueden ser entrenados para comprender y responder preguntas específicas y pueden ser integrados con la base de datos de conocimiento de la organización para proporcionar respuestas precisas y rápidas.
Análisis de datos: La IA también se puede utilizar para analizar grandes cantidades de datos y extraer información valiosa de ellos. Esto puede ayudar a las organizaciones a identificar patrones y tendencias en el conocimiento y la información, lo que puede conducir a una mejor toma de decisiones y una mayor eficiencia.
Asistentes virtuales: Las organizaciones pueden utilizar asistentes virtuales impulsados por IA para proporcionar orientación y recursos personalizados a los empleados. Estos asistentes virtuales pueden ser entrenados para comprender las necesidades y preferencias individuales de los empleados y pueden proporcionar recomendaciones y recursos de aprendizaje personalizados.
Análisis de sentimientos: La IA también se puede utilizar para analizar el sentimiento de los empleados y clientes en las redes sociales y otros canales de comunicación. Esto puede ayudar a las organizaciones a comprender mejor las necesidades y deseos de los empleados y clientes y a adaptar sus programas de gestión del conocimiento y servicios en consecuencia.
¿Cómo trabaja la gestión del conocimiento Juan Domingo Farnós que lo diferencie de lo visto del Siglo XX?
Juan Domingo Farnós es un experto en el campo de la gestión del conocimiento y ha desarrollado una teoría que se diferencia de lo visto en el siglo XX en varios aspectos. Su enfoque de la gestión del conocimiento se basa en la idea de que el conocimiento se encuentra en constante evolución y que las organizaciones deben ser capaces de adaptarse y responder a estos cambios de manera ágil.
A continuación se presentan algunas de las características distintivas del enfoque de la gestión del conocimiento de Juan Domingo Farnós:
Enfoque centrado en las personas: Farnós cree que la gestión del conocimiento debe centrarse en las personas y no solo en la tecnología. Según él, la tecnología es solo una herramienta para facilitar el intercambio de conocimiento y que es importante reconocer que son las personas quienes crean y utilizan el conocimiento.
Participación activa de los empleados: Farnós defiende la idea de que la gestión del conocimiento debe involucrar activamente a los empleados en todo el proceso. Esto significa que los empleados deben ser responsables de la creación, captura, almacenamiento y uso del conocimiento.
Uso de tecnología avanzada: Si bien Farnós cree que la gestión del conocimiento no se trata solo de tecnología, también reconoce la importancia de utilizar tecnología avanzada para facilitar el intercambio de conocimiento y mejorar la colaboración. La tecnología puede ser utilizada para mejorar la accesibilidad, la capacidad de búsqueda y la distribución del conocimiento en toda la organización.
Fomento de la innovación: Farnós cree que la gestión del conocimiento debe fomentar la innovación y la creatividad. Las organizaciones deben ser capaces de experimentar y probar nuevas ideas y procesos para mejorar continuamente y adaptarse a los cambios en el entorno empresarial.
Enfoque en la creación de valor: Farnós defiende que la gestión del conocimiento debe estar orientada a la creación de valor para la organización y sus clientes. Esto significa que la gestión del conocimiento debe estar alineada con los objetivos estratégicos de la organización y centrarse en crear valor para el cliente.
La gestión del conocimiento de Juan Domingo Farnós busca adaptar las prácticas de gestión del conocimiento a los desafíos del siglo XXI. El siglo XXI se caracteriza por el aumento exponencial de la cantidad de información disponible, la creciente complejidad de los problemas empresariales y la necesidad de innovación y creatividad para mantenerse competitivo. El enfoque de Farnós reconoce estos desafíos y se centra en la creación, captura, almacenamiento y uso del conocimiento de manera que sea más eficiente, efectiva y ágil.
A continuación se presentan algunas de las formas en que la gestión del conocimiento de Farnós se adapta a los desafíos del siglo XXI y difiere de las prácticas de gestión del conocimiento del siglo XX:
Enfoque en la gestión del conocimiento en tiempo real: La gestión del conocimiento de Farnós se centra en la creación, captura, almacenamiento y uso del conocimiento en tiempo real. Esto permite a las organizaciones responder de manera más ágil a los cambios en el entorno empresarial y a las necesidades de los clientes.
Enfoque en la gestión del conocimiento social: Farnós reconoce la importancia del conocimiento social, que se refiere al conocimiento que se crea y se comparte a través de la interacción social y la colaboración. Su enfoque busca fomentar la colaboración y la participación activa de los empleados en el proceso de gestión del conocimiento.
Uso de tecnología avanzada: Farnós reconoce la importancia de la tecnología en la gestión del conocimiento, y su enfoque se basa en el uso de tecnología avanzada para facilitar el intercambio de conocimiento y mejorar la colaboración en toda la organización.
Enfoque en la innovación y la creatividad: La gestión del conocimiento de Farnós se centra en fomentar la innovación y la creatividad en toda la organización. Se alienta a los empleados a experimentar y probar nuevas ideas y procesos para mejorar continuamente y adaptarse a los cambios en el entorno empresarial.
Enfoque en la creación de valor: Farnós defiende que la gestión del conocimiento debe estar orientada a la creación de valor para la organización y sus clientes. Su enfoque se centra en crear valor para el cliente a través del uso eficiente y efectivo del conocimiento.
La gestión del conocimiento de Farnós se adapta a los desafíos del siglo XXI mediante su enfoque en la gestión del conocimiento en tiempo real, la gestión del conocimiento social, el uso de tecnología avanzada, el fomento de la innovación y la creatividad, y el enfoque en la creación de valor para la organización y sus clientes. Estos aspectos diferencian su enfoque de la gestión del conocimiento del siglo XX y permiten a las organizaciones adaptarse y responder de manera más eficiente y efectiva a los desafíos actuales.
Para Farnós, tanto e-learning como la gestión del conocimiento se alimentan de la misma raíz: el aprendizaje, ¿Cómo se desarrolla tal acontecimiento?
Para Juan Domingo Farnós, tanto el e-learning como la gestión del conocimiento tienen sus raíces en el aprendizaje, ya que ambos se centran en la creación, captura, almacenamiento y uso del conocimiento para mejorar el rendimiento y la productividad de una organización.
En términos generales, el aprendizaje es un proceso que implica adquirir conocimientos, habilidades, actitudes y valores a través de la experiencia, la reflexión y la interacción con el entorno y con otras personas. En el contexto del e-learning y la gestión del conocimiento, el aprendizaje puede tener lugar de muchas formas diferentes, incluyendo:
Aprendizaje formal: El aprendizaje formal se refiere a la adquisición de conocimientos y habilidades a través de un programa estructurado y diseñado específicamente para la educación o la capacitación. El e-learning a menudo se enfoca en el aprendizaje formal, ofreciendo cursos y materiales educativos en línea que los estudiantes pueden completar a su propio ritmo.
Aprendizaje informal: El aprendizaje informal se refiere al aprendizaje que ocurre de manera natural a través de la interacción con el entorno y con otras personas. La gestión del conocimiento puede fomentar el aprendizaje informal al crear una cultura de colaboración y compartir conocimientos entre los empleados.
Aprendizaje social: El aprendizaje social se refiere a la adquisición de conocimientos y habilidades a través de la interacción con otros individuos. Tanto el e-learning como la gestión del conocimiento pueden fomentar el aprendizaje social al permitir a los empleados interactuar y colaborar con sus compañeros y mentores.
Para Farnós La Gestión del Conocimiento es caótica, corriente (pero estructuralmente débil) , ¿Cómo la organiza para que des de esta divergencia pueda entroncar con los aprendices?
Para Juan Domingo Farnós, la gestión del conocimiento es caótica porque el conocimiento en sí mismo es caótico y está en constante cambio. El conocimiento es una entidad dinámica que se mueve y cambia constantemente, y puede ser difícil de capturar, organizar y gestionar de manera efectiva. Además, la gestión del conocimiento puede ser complicada porque implica coordinar a las personas, procesos y tecnologías para que trabajen juntos de manera eficaz.
Para organizar la gestión del conocimiento y hacer que se conecte con los aprendices, Farnós sugiere una serie de prácticas y enfoques, como:
Crear una cultura de aprendizaje: La gestión del conocimiento se puede organizar al fomentar una cultura de aprendizaje en la organización. Esto implica crear un entorno donde los empleados se sientan motivados a compartir conocimientos, colaborar y aprender unos de otros.
Identificar el conocimiento crítico: Es importante identificar qué conocimientos son los más importantes para la organización y para los aprendices. Esto puede ayudar a enfocar los esfuerzos de la gestión del conocimiento en áreas clave y a asegurar que los aprendices estén recibiendo el conocimiento más relevante para su trabajo.
Utilizar tecnología y herramientas adecuadas: La gestión del conocimiento puede ser más eficaz cuando se utilizan herramientas y tecnologías adecuadas para recopilar, almacenar y compartir conocimientos. Esto puede incluir herramientas de colaboración, plataformas de e-learning y sistemas de gestión de contenidos.
Promover el aprendizaje continuo: La gestión del conocimiento debe ser un proceso continuo y evolutivo, y no algo que se haga una sola vez y se dé por terminado. Por lo tanto, es importante promover el aprendizaje continuo y fomentar la retroalimentación y la mejora constante.
Elearning debe alimentar en el medio ambiente, Y LA GESTIÓN DEL CONOCIMEINTO, proporcionar mecanismos fácilIDADES para organizar la información de la manera que el 80% de las personas PUEDAN FORMARSE SIN MENOR PROBLEMA(no la actual del 20% que están en el amor con los blogs, wikis y todas las cosas nuevas)
Es cierto que la educación en línea (e-learning) y la gestión del conocimiento pueden tener un impacto en el medio ambiente si se utilizan tecnologías y herramientas que no sean sostenibles. Por lo tanto, es importante que las organizaciones y las personas involucradas en la educación en línea y la gestión del conocimiento se comprometan a utilizar tecnologías y herramientas que sean sostenibles y que minimicen su impacto ambiental.
Respecto a la gestión del conocimiento, es cierto que puede haber cierta resistencia por parte de algunas personas para adoptar nuevas tecnologías y herramientas. Sin embargo, es importante entender que la gestión del conocimiento no se trata solo de adoptar tecnologías nuevas y modernas, sino de encontrar los mecanismos y herramientas adecuados para organizar y compartir información de manera efectiva.
Es importante considerar que cada persona tiene un estilo de aprendizaje diferente, y que las herramientas y tecnologías utilizadas para la gestión del conocimiento deben ser accesibles para la mayoría de las personas. Esto puede incluir tecnologías sencillas y fáciles de usar, como plataformas de e-learning intuitivas y herramientas de colaboración en línea.
En resumen, es importante que la educación en línea y la gestión del conocimiento se realicen de manera sostenible y utilizando tecnologías accesibles para la mayoría de las personas. Al hacerlo, se puede garantizar que la educación y el aprendizaje sean efectivos y sostenibles a largo plazo.
Pero «aprender» a menudo se parece a hacer, y hablar con otros sobre lo que estamos haciendo. Con frecuencia, esta es la forma en que aprendemos y cómo ayudamos a otros a aprender. Podemos ver qué narrar, cómo y cuándo. ¿La línea de fondo? Para mejorar el aprendizaje en el lugar de trabajo y la gestión del conocimiento, debemos dejar de decir: «Dime lo que haces» y comenzar a preguntar: «¿Por favor, muéstrame cómo lo hiciste?»
Si Nick Milton nos dice:
Hay cuatro elementos principales y dos elementos adicionales más, que se indican a continuación:
1. Conectando personas, a través de Comunidades y Redes.
2. Aprender de la experiencia.
3. Creación de “buenas prácticas o prácticas punteras o sobresalientes”
4. Mejor acceso a documentación
5. Retención de conocimiento
6. Innovacion cualitativa
La Gestión el Conocimiento a menudo podemos encargarnos de ayudar a las organizaciones a encontrar, seleccionar, organizar, difundir y transferir la información importante, el conocimiento y la experiencia para las actividades necesarias: tales como la resolución de problemas, el aprendizaje dinámico, la planificación estratégica y la toma de decisiones, con lo que el proceso por el que la experiencia y el conocimiento son de hecho parte de la memoria de la organización – y que reside dentro de la organización de una manera estructurada o no estructurada – son capturados, catalogado, conservados y difundidos.
El conocimiento es un activo y un recurso primario de cualquier organización para obtener y mantener una ventaja competitiva. La esencia de la firma en la economía de hoy es su capacidad para crear, transferir, ensamblar, integrar, proteger y explotar los activos de conocimiento. Activos como buscar conocimiento sustentan las competencias de síntesis que apuntalan ofertas de productos y servicios de universidades , empresas…
“Tanto e-learning como la gestión del conocimiento se alimentan de la misma raíz: el aprendizaje, una mejor capacidad para realizar tareas de trabajo, capacidad para tomar decisiones eficaces, y un impacto positivo en el mundo que nos rodea. La diferencia entre la Gestión del Conocimiento y y e-learning es una función del tiempo..
La gestión del conocimiento es dinámico. Elearning es más estático.
Como medio, e-learning permite el intercambio de conocimientos que ha sido probado, investigado y organizado.
Por ejemplo, un diseñador instruccional se apoya en expertos en la materia para proporcionar una comprensión o mejores prácticas o el conocimiento de un determinado campo.
La información utilizada para crear un curso e-learning ha sido probado y normalmente es generalmente aceptado por los profesionales del campo. Como tal, el aprendizaje se retrasa (pero probado), el conocimiento organizado.
. La gestión del conocimiento, sin embargo, es mucho más vivo.
A través de la Gestión del Conocimiento,el entendimiento tácito puede ser comunicado, los problemas pueden resolverse de forma conjunta, y las conexiones se forman fortuito. La Gestión del Conocimiento es caótica, corriente (pero estructuralmente débil) en cuanto alconocimiento.
Por desgracia, la Gestión del Conocimiento es abrumadora para muchos porque a veces carece de la estructura de un curso organizado. … e-learning, es esencialmente una especie de una arquitectura.
Muchas personas que los blogs y los wikis primera aproximación como ambientes de aprendizaje están confundidos por la falta de estructura … y pronto “abandonar” a raíz de la información abrumadora (que participan en la actividad de alta ecologías del conocimiento requiere una mentalidad de sentencia en suspenso por la información de entrada (es decir, cuidado de no sobre-evaluación de cada elemento de información como un fin) – y se centra más bien en la síntesis y el patrón de búsqueda de todo el dominio).
. Los cursos Elearning habían quedado obsoletos, mientras que los entornos de Gestión del Conocimiento se mantiene continuamente frescos y reflexivos, de la actividad actual.
De alguna manera, los puntos fuertes de los dos campos tienen que ser reunidos.
La GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO tendremos que incorporarlo a e-learning, y eso lo haremos con E-LEARNING-INCLJUSIVO YA QUE SU VESANTE INCLUSIVA Y UBICUO NOS LO PERMITE CON MEJORES RESULTADOS.
Elearning debe alimentar en el medio ambiente, Y LA GESTIÓN DEL CONOCIMEINTO, proporcionar mecanismos fácilIDADES para organizar la información de la manera que el 80% de las personas PUEDAN FORMARSE SIN MENOR PROBLEMA(no la actual del 20% que están en el amor con los blogs, wikis y todas las cosas nuevas)
Tanto la GESTIÓN Y e-LEARNING-iNCLUSIVO PUEDEN Y DEBEN IR A LA PAR” (elearning-inclusivo de Juan Domingo Farnos)
Si entramos de lleno en la relación KM-LEARNING-KNOWLEDGE ECONOMY….
Se necesita más investigación para informar a los responsables políticos de la educaciónacerca de cómo desarrollar las habilidades adecuadas para una economía del conocimiento, en lugar de asumir los altos niveles de educación de manera aislada, como sucede de manera convencional por sí sola, como se define actualmente.
Los canales de comunicación por una parte, también porque la investigación sigue realizándose como hace décadas y décadas y realmente no se contrastan por pares, ya que si se hace con “sus colegas, amigos….” realmente no tienen claridad de contraste y son escasamente creiíbles.
Ahora sabemos que los “stocks de conocimiento” se reducen en valor mucho más rápidamente en relación con un mundo emergente de “flujos de conocimiento” – que el conocimiento ya no necesita poseer, sino que hemos de ser capaces de llegar a su acceso.
El aprendizaje continuo es el combustible de la innovación basada en dichos flujos, y en contra de tales competidores, todos “legado”, las empresas y sus aprendizajes no digitalizados la tasa de cambio en el exterior es superior a la tasa de cambio en el interior.
En el paradigma de KM, la gestión del conocimiento es tan importante y ha ascendido a factor necesario para la supervivencia y el mantenimiento de la capacidad competitiva de la organización, así como una mayor productividad y flexibilidad (Martensson, M., 2000) y la aplicación exitosa del conocimiento ayuda a las organizaciones a ofrecer creativa Productos y Servicios (Gupta et al, 2000). Las organizaciones tienen que aprovechar sus conocimientos para seguir siendo competitivos y llegar a ser innovadores y para ello deben tener una buena capacidad para retener, desarrollar, organizar y utilizar sus competencias.
El conocimiento de la organización tiene un carácter social. Así que el conocimiento se puede interpretar desde un punto de vista diferente, como un recurso que se encuentra en las mentes de los aprendices…. Este conocimiento personal reside en la mente de una persona individual En la era de la información, donde los trabajadores del conocimiento están bien compensados, el conocimiento personal representa una gran parte del valor personal de un individuo a la sociedad. Por todo ello vamos a tratar la Gestión de la búsqueda del conocimiento personal como una parte positiva en el paradigma KM.
Hay un deseo de desarrollar una distribución más eficaz de conocimientos y una cultura de colaboración en la mayoría de las organizaciones, pero poco reconocimiento de lo que esto significa en términos de desarrollo personal y la superación de las barreras para el cambio.
El enorme crecimiento de las herramientas de medios sociales y redes sociales / profesionales en los últimos años ha creado nuevas oportunidades y nuevos desafíos para las personas y organizaciones que desean abrazar este mundo dinámico de la interacción social y los flujos de conocimiento fluido. Sin embargo, no es ámpliamente reconocido que la colaboración y el intercambio de conocimientos son las habilidades y prácticas que rara vez son enseñadas. Es algo que podemos aprender en el trabajo en una impredecible moda. Algunas personas son naturales en él. Otros luchan para entenderlo.
Este curso de un día proporciona una introducción práctica y detallada a los medios sociales y redes sociales / profesionales que permitirán a los delegados a tener una mayor comprensión de su contexto para el uso y despliegue dentro de su organización y para el desarrollo personal y profesional.
El conocimiento y la participación se encuentran dentro de las prácticas de la comunidad de práctica, en lugar de algo que existe “allá afuera” en los libros. …..en la pura teoría…
En este modelo de aprendizaje, la situación puede ir cambiando, contrariamente a la que proponemos nosotros en la Educación Disruptiva, donde la responsabilidad es del aprendiz y el sistema pasa a ser un agente subsidiario.
“Los motivos centrales en los que las formas de enseñanza que difieren de la escolarización están condenados [en el argumento / Política / discurso educativo convencional] son que el cambio de la persona no es el motivo central de la empresa en la que tiene lugar el aprendizaje […]. El 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 “.
Esta distinción fue hecha por primera vez por Hudson (1967) , en términos de estilos de pensamiento en lugar de las formas de conocimiento: el conocimiento convergente lleva a tener una serie de hechos o principios en un solo tema: los problemas tienen respuestas “equivocadas” “derecha” e. Hudson cree que los alumnos convergentes tienden a ser más altamente valorado en la escuela, porque la mayoría de los enfoques de evaluación se centran en habilidades convergentes. Los ejemplos incluyen las matemáticas aplicadas, la ingeniería, y algunos aspectos de los idiomas. Se encuentra en el cuadrante entre Abstract Conceptualización y Experimentación Activa.
El Conocimiento divergente, por otro lado, es (muy amplia) más sobre la creatividad – se trata de la generación de una serie de relatos de la experiencia, como en la literatura o la historia o el arte. Juicio sobre la calidad de los conocimientos y habilidades divergentes es mucho más difícil, porque se trata de áreas privadas. Se genera entre la experiencia concreta y la observación reflexiva.
La economía del conocimiento es una “economía del compartir” (Styhre, 2002) y el intercambio de conocimientos es importante este componente.. El intercambio de conocimientos es cada vez más un tema de gran interés para KM, para los Académicos y profesionales. La capacidad de una organización para aprovechar el conocimiento es altamente dependiente de sus personas que comparten conocimientos. En el paradigma de conocimiento KM para compartir a nivel individual es un paso fundamental hacia la creación de conocimiento organizacional y un mejor proceso de intercambio de conocimientos.
Está claro que las prácticas de gestión del conocimiento nos encontramos con choque entre el conocimiento organizacional y personal. Dos cuestiones éticas potenciales son los bancos de datos abrumadores de información y conocimiento que nunca se convierten tambien en riesgos de la recogida de datos, lo cual solo podremos solucionar en parte de manera automatizada por medio del BIG DATA.
El conocimiento personal está protegida por derechos de privacidad, y es reclamado en ocasiones por las personas.. SIN EMBARGO, el conocimiento personal puede ser comprado y vendido asi como cedido por diferentes licencias como el 5R Y EL CREATIVE COMMONS Las organizaciones se enfrentan a un conocimiento muy diferente bajo la teoría de la paradoja de la privacidad.
La paradoja radica en el derecho de un individuo para conservar su conocimiento personal Los derechos a la intimidad ¿Le proteger al individuo de ser blanco a los servicios requeridos para proporcionar su utilización definitiva que elimina el empleo del individuo. El individuo podría proporcionar tal servicio para utilizar la condición de que él / ella le da permiso.
Una de las ventajas competitivas que definen una organización tiene es el conocimiento y cómo se capta ese conocimiento, almacena…, e hicieron recuperable para los demás.
Estamos en tiempos de conocimiento-aprendizaje 3.0 y se refiere al aprendizaje que se produce a través del intercambio desde que se enseña o cuando el producto de aprendizaje se define por los expertos. En un mundo de aprendizaje 3.0, el enfoque principal ya no en el alumno individual es, sino más bien hacia la comunidad y de las personas que te rodean.
En nuestra economía del conocimiento existente, fija, activos tangibles ya no son una fuente de ventaja competitiva sostenible. En cambio, el conocimiento, como recurso intangible, ofrece una ventaja competitiva, ya que se encuentra dentro de las personas en una organización y no se replica fácilmente.
En la nueva economía de esta nueva sociedad que vivimos ya,no es importante lo que sabes, sino lo que haces y lo que eres capaz de desaprender, que será valorado de manera continuada, por ti y por los demás…
Los términos intangibles, activos intangibles, activos de conocimiento y capital intelectual son utilizados por diferentes grupos para describir básicamente lo mismo. Los contadores generalmente usan el término intangibles, mientras que los economistas suelen preferir los activos de conocimiento.
Realmente ni la cultura de la colaboración siempre es “productiva”, ni siquiera necesaria, es más según como puede producir auténticos problemas, pero a veces necesitamos conocer “nuestros propios mecanismos de desarrollo” para que no solo eso no se produzca, sino que dándole la vuelta nuestros posicionamientos personalizados y socializadores, aporten un valor tan importante que el aprovechamiento que tengan los demás sea muy superior incluso al que esperábamos.
Si me permiten personalizar, sucedería con mi trabajo, es un ejemplo muy claro. Si tan ingente trabajo, que visualizarse en la red ya se ha conseguido, pero se necesita publicar, no por mi que como es obvio, lo hago, si no por otras personas que a sabiendas que lo utilizan, como decía ayer en los cinco continentes, deben publicitarlo en la misma red, diciendo que lo hacen…
Para que todo esto suceda de manera correcta, como se dice en el Harvard Bussines Review (https://hbr.org/2016/01/collaborative-overload), Los trabajadores del conocimiento (y esto incluye liderazgo) dentro de las organizaciones que abarcan estos contextos y deben poder contribuir productivamente a procesos de negocio, formativos… complejos y proyectos de equipo utilizando herramientas digitales y sociales con habilidades con las que puedan desarrollar relaciones y participar eficazmente en las redes de conocimiento para avanzar en su desarrollo de habilidades y aprendizaje continuo y para avanzar en el capital de conocimiento de la organización más amplia.
Como dice Morgan: “Durante las últimas décadas hemos pasado mucho tiempo hablando de los trabajadores del conocimiento y el trabajo del conocimiento. Sin embargo el conocimiento de hoy no es más que una mercancía y que la persona más inteligente en la habitación todo lo que necesita es acceso a un teléfono inteligente” , por tanto es aquí donde la colaboración y la cooperación alcanzan su máximo grado.
Con esta colaboración llega a construcción del conocimiento pero no se genera en “aula” o “encerrado” en un escenario concreto, refiriendonos a cualquier otra organización. La construcción se va abriendo paso en el camino de la propia construcción del conocimiento, en circunstancias físicas, espaciales, temporales y medioambientales diversas que van generando conocimientos diferentes” (Paco Prieto)
La finalidad y profundidad sostenida de interacciones o relaciones de colaboración de equipo y comunidad trae clases específicas de valor, el aprendizaje y los resultados. Para lograr ese tipo de valor y resultados requiere comprensión de liderazgo y apoyo para la correcta infraestructura, herramientas, dirección y gobierno.
La cultura organizacional y la práctica también pueden habilitar la colaboración de una buena red (cooperación realmente) donde los trabajadores del conocimiento y liderazgo pueden pasar de una una red menos formal o sostenidas interacciones buscando los recursos de la red para resolver rápidamente problemas, compartir ideas, buscar conocimientos o hacer conexiones para uso futuro.
Los lideres también necesitan entender las nuevas estructuras sociales de colaboración que incluyen comunidades y crowdsourcing. He visto crowdsourcing interno utilizado con eficacia para obtener propuestas de liderazgo en la organización de nuevas oportunidades de negocio contra un conjunto de objetivos estratégicos-
Con todo ello la base del aspectro necesario en la sociedad ha aumentado, por tanto las estructuras usuales des de hace siglos, ya no solo son insuficientes, sino totalmente innecesarios. Ahora la batalla se desarrolla fuera de lo que conocemos por organizaciones formales, eso solo queda como un mero residuo y es por eso mismo que debemos construir maneras nuevas de entenderlo, primero, y después camino para llevarlo a cabo en sus nuevos posicionamientos.
Por eso mismo necesitamos y mucho de la ECONOMIA DEL CONOCIMIENTO, la cual de alguna manera nos ayuda en estos procesos.
En la nueva economía de esta nueva sociedad que vivimos ya,no es importante lo que sabes, sino lo que haces y lo que eres capaz desaprender, que será valorado de manera continuada, por ti y por los demás… El futuro del trabajo es personalizado, complejo e intangible, por tanto, el de los aprendizajes, también!…
“El verdadero genio de las organizaciones es la economía informal, a menudo inspirada en formas espontáneas que las personas reales resolver problemas reales de manera que los procesos formales no puede anticiparse. Cuando estás compitiendo en el conocimiento, el nombre del juego es la improvisación, no la normalización memoria . “ de John Seeley Brown
En este entorno, el sentido de decisiones y el intercambio de conocimientos se convertirán en las habilidades críticas. Esto será en nuestros equipos, comunidades y redes. ¿Cuáles son los desafíos y oportunidades para la formación de profesionales y de desarrollo en un entorno de este tipo? en eso estamos…
En este ambiente de incertidumbre perenne , ambiguo, y volátil, las oportunidades serán lo importante, no lo que estés haciendo y aprendiendo en un momento concreto. Los nuevos líderes deben gestionar estas “tendencias”, estas intenciones y redirigir en cada momento aprendizajes y trabajos en la dirección adecuada…
Ahora sabemos que los “stocks de conocimiento” se reducen en valor mucho más rápidamente en relación con un mundo emergente de “flujos de conocimiento” – que el conocimiento ya no necesita poseer, sino que hemos de ser capaces de llegar a su acceso.
El aprendizaje continuo es el combustible de la innovación basada en dichos flujos, y en contra de tales competidores, todos “legado”, las empresas y sus aprendizajes no digitalizados la tasa de cambio en el exterior es superior a la tasa de cambio en el interior.
En el paradigma de KM, la gestión del conocimiento es tan importante y ha ascendido a factor necesario para la supervivencia y el mantenimiento de la capacidad competitiva de la organización, así como una mayor productividad y flexibilidad (Martensson, M., 2000)y la aplicación exitosa del conocimiento ayuda a las organizaciones a ofrecer creativa Productos y Servicios (Gupta et al, 2000). Las organizaciones tienen que aprovechar sus conocimientos para seguir siendo competitivos y llegar a ser innovadores y para ello deben tener una buena capacidad para retener, desarrollar, organizar y utilizar sus competencias.
El conocimiento de la organización tiene un carácter social. Así que el conocimiento se puede interpretar desde un punto de vista diferente, como un recurso que se encuentra en las mentes de los aprendices…. Este conocimiento personal reside en la mente de una persona individual En la era de la información, donde los trabajadores del conocimiento están bien compensados, el conocimiento personal representa una gran parte del valor personal de un individuo a la sociedad. Por todo ello vamos a tratar la Gestión de la búsqueda del conocimiento personal como una parte positiva en el paradigma KM.
Una forma de trabajar que tiene en cuenta los tiempos líquidos en que vivimos, totalmente opuesta a la denominada gestión del tiempo, que surgió cuando los tiempos eran mucho más sólidos que ahora. Una forma de trabajar que tiene que ver con la gestión de la atención, y con un concepto que va más allá de la simple productividad personal: lo que en OPTIMA LAB denominan efectividad personal. y ahí vamos a estar todos.
“Necesitamos gente ahora que puede desarrollar estrategias para gestionar el conocimiento; y la necesidad de esta habilidad sólo va a crecer y crecer exponencialmente, en los próximos años”. Bob Libbey
Los empresarios generalmente hablan de capital intelectual, aunque el término más intangible está ganando terreno. La premisa para pensar en los intangibles como activos es que el conocimiento, las relaciones y las ideas son más importantes para el éxito hoy que los activos físicos.
Los intangibles son factores no físicos que contribuyen o se usan para producir bienes o proporcionar servicios, o que se espera que generen beneficios productivos futuros para las personas o empresas que controlan el uso de esos factores
Una empresa aumenta y utiliza sus activos intangibles al crear, compartir y aprovechar el conocimiento para crear valor económico y mejorar el desempeño organizacional.
En este entorno, el sentido de decisiones y el intercambio de conocimientos se convertirán en las habilidades críticas. Esto será en nuestros equipos, comunidades y redes. ¿Cuáles son los desafíos y oportunidades para la formación de profesionales y de desarrollo en un entorno de este tipo? en eso estamos…
Si Saskia Sassen había planteado la posibilidad de deconstruir:
-la mundialización desde el punto de vista de los emplazamientos estratégicos en los que se materializan los procesos mundiales y los vínculos que los unen: las zonas francas industriales, los centros bancarios transnacionales y, en un nivel mucho más complejo, las ciudades globales. Se asistía a en esa década a la generación de una geografía específica de la mundialización.
Sassen recordaba que no se trataba de un acontecimiento planetario que abarque el mundo entero. Se tomaba conciencia de que la geografía había cambiado: ahora se trataba de una geografía cambiante, transformada a lo largo de los últimos siglos y los últimos decenios. En la época más reciente, esa geografía cambiante había incluido el espacio electrónico.
Castells presenta las diferentes modificaciones económico-sociales que se han dado en la sociedad norteamericana como consecuencia de la denominada revolución tecnológica, que transformaba las dimensiones esenciales de la vida humana en dos variables fundamentales, la del tiempo y a del espacio. La obra se centra en la emergencia de un nuevo modelo de organización socio-técnica (el modo de desarrollo informacional), así como en la reestructuración del capitalismo como matriz fundamental de la organización económica en la sociedad occidental. Por medio de la innovación
Tanto técnica como de concepciones sociales se consigue la adaptación a una nuevas necesidades del capitalismo, un sistema aun sumamente vivo y activo, pero que necesitaba de una transformación importante después de los problemas que acabaron con el modelo de desarrollo anterior basado en la producción industrial en masa.
Castells analiza la existencia de un conjunto de cambios articulados históricamente que implican al capitalismo como sistema social, al informacionalismo –entendido como el modo de desarrollo en el que la información reemplaza a la mano de obra como factor determinante– como modelo de desarrollo y a las tecnologías de la información como potentes instrumentos de trabajo. (I-POLIS Susana Fielquelievicht)
Con todo ello i entramos en procesos socializadores, económicos, educativos, tecnológicos… que se postulan como escenarios dentro de los ecosistemas que se están conformando en nueva cultura que queremos escribir:
-¿De qué manera diseñaríamos las redes de colaboración emergentes?
-¿Cómo moveríamos y retroalimentaríamos el conocimiento dentro de las organizaciones actuales, o empresas, o universidades?
-¿Como se moverían dentro de otro ecosistema con otros valores?
Por ejemplo:
En la nueva economía de esta nueva sociedad que vivimos ya,no es importante lo que sabes, sino lo que haces y lo que eres capaz desaprender, que será valorado de manera continuada, por ti y por los demás… El futuro del trabajo es personalizado, complejo e intangible, por tanto, el de los aprendizajes, también!…
Verna Alle (The Future of Knowledge) da la luz al proponer algunas reflexiones sobre los «intangible assets», o en español, activos intangibles: aquella suma de capitales invisibles que hacen que una persona u organización optimice sus redes, conocimientos y experiencias dentro de la sociedad contemporánea.
Aquí algunas ideas interesantes al respecto:
«The terms intangibles, intangible assets, knowledge assets, andintellectual capital are all used by different groups to describe basically the same thing. Accountants generally use the term intangibles, whereas economists typically prefer knowledge assets. Business people generally speak of intellectual capital, although the simpler term intangible is gaining ground. The premise for thinking of intangibles as assets is that knowledge, relationships, and ideas are more important for success today than are physical assets.
Intangibles are nonphysical factors that contribute to or are used in producing goods or providing services, or that are expected to generate future productive benefits for the individuals or firms that control the use of those factors
A company increases and utilizes its intangible assets by creating, sharing, and leveraging knowledge to create economic value and enhance organizational performance»
Asi:
a) En este entorno, el sentido de decisiones y el intercambio de conocimientos se convertirán en las habilidades críticas. Esto será en nuestros equipos, comunidades y redes. ¿Cuáles son los desafíos y oportunidades para la formación de profesionales y de desarrollo en un entorno de este tipo? en eso estamos…
b) En este ambiente de incertidumbre perenne , ambiguo, y volátil, las oportunidades serán lo importante, no lo que estés haciendo y aprendiendo en un momento concreto. Los nuevos líderes deben gestionar estas “tendencias”, estas intenciones y redirigir en cada momento aprendizajes y trabajos en la dirección adecuada…
c) En este entorno, el sentido de decisiones y el intercambio de conocimientos se convertirán en las habilidades críticas. Esto será en nuestros equipos, comunidades y redes. ¿Cuáles son los desafíos y oportunidades para la formación de profesionales y de desarrollo en un entorno de este tipo? en eso estamos…
Hay otras acciones para tomar:
-Conectarse es “cómo” aprender a la tarea actual. Mostrar y contar sólo funciona si se puede poner en práctica. La curva del olvido es empinada cuando no hay práctica.
-Que sea un trabajo de todos para compartir lo que han aprendido. ¿Has notado lo fácil que es encontrar “cómo hacer” videos y explicaciones en la Web? Eso es porque alguien se ha tomado el tiempo para publicarlos. Todo el mundo en la organización debería hacer esto, si se trata de un texto corto, una foto, un mensaje, un artículo, una presentación con las notas, o un vídeo en toda regla.
-“Crear espacio para hablar de las cosas y captar lo que se transmite . Obtengamos estas conversaciones al aire libre donde se puedan compartir. Proporcionar tiempo y el espacio para la reflexión y la lectura. Hay más conocimiento fuera de cualquier organización que dentro. (La escuela y la universidad pierden la esencia de toda la vida, ahora el conocimiento está en todas partes y eso “es mucho más grande que cuatro paredes”…(Juan Domingo Farnós)
-“Romper las barreras. Establecer la transparencia como el modo por defecto, por lo que cualquiera puede saber lo que otros están haciendo. Desbloquear los cuellos de botella de comunicación, al igual que los supervisores que controlan el flujo de información. Si los supervisores no pueden manejar un entorno abierto, de deshacerse de ellos , ya que constituyen un obstáculo para el aprendizaje organizacional y ahora es de misión crítica”. …(Juan Domingo Farnós)
La psicología social nos indica que esta confrontación de ideas, de pensamientos y de visualización de las mismas, nos lleva a un aprendizaje con mayor potencialidad, por parte de todos
Bajo este enfoque, la colaboración acusatorio se basa en las interacciones sociales de confrontación, el intercambio, el intercambio y la negociación, que provocan en la persona interrogada y estimulan el aprendizaje aún más en el contexto de la consecución de un actividad colectiva.
Debe haber desacuerdo entre la vista (conflicto) y que este desacuerdo se supera para alcanzar una nueva respuesta que será común. En este caso, ninguno de los puntos de vista se debe imponer o quitar. Todos ellos deben ser utilizados para resolver el problema. Durante este enfrentamiento, un primer desequilibrio interindividual aparece en el grupo, ya que cada persona en el grupo debe hacer frente a puntos de vista contradictorios. Ella se da cuenta de su propio pensamiento de la de los demás.
Ella se da cuenta de que su posición no es necesariamente la única. Esta descentración cognitiva provoca desequilibrio en su segunda naturaleza intra-individual: ella se ve obligada a reconsiderar su vez, sus propias actuaciones y las de los demás para reconstruir nuevos conocimientos. Esto se llama progreso cognitivo si la resolución del conflicto generado por este doble desequilibrio le ha permitido adquirir o desarrollar nuevas habilidades cognitivas y sociales.
Por lo tanto, esta teoría ayuda a explicar, en parte, los efectos de la colaboración de confrontación en la construcción del conocimiento individual. En parte debido a este enfoque de colaboración no se basa únicamente en la comparación de puntos de vista divergentes., sino también en otros tipos de transacciones, como la adaptación mutua, la negociación o la deliberación.
Por otra parte, la teoría del conflicto socio-cognitivo y la perspectiva transaccional de la acción tienden a unirse para decir que la cooperación adversarial fomenta el aprendizaje a nivel de grupo. El grupo integrado como una experiencia colectiva que le permite alcanzar un objetivo: resolver una situación problemática. Este experimento requiere el grupo para definir los términos y funcionamiento de la colaboración y la adopción de un método de resolución de problemas, tales como la práctica de la investigación. Ella también lleva a probar los resultados de este enfoque y de evaluarlos. Tal enfoque es en esencia formativo.
De hecho, en el grupo podemos realizar evaluaciones provisionales, para poner en práctica las actividades de control de procesos a realizar para construir una producción colectiva. También podemos establecer un retorno de la experiencia, para extraer elementos de satisfacción colectiva, sino también las exigencias y limitaciones.
Por lo tanto, estos dos referentes epistemológicos juntos apoyan la idea de que las interacciones sociales de los conflictos, la negociación y la deliberación – en otras palabras, las transacciones entre los miembros de un grupo para resolver situaciones problemáticas común y solidaria de modo – juego un papel clave en la construcción individual y colectiva del conocimiento.Se está construyendo en esta posición común que hemos apoyado un punto de vista teórico y el modelo el modelo de estructura tridimensional de la presencia en el e-learning, es decir, el actual socio-cognitiva (presencia socio-emocional y la presencia docente .
La presencia sociocognitiva da resultados de e-learning, que creemos que existe entre los alumnos cuando éste, a pesar de son de manera localizada transacciones, se unen para resolver una situación problemática, trabajando juntos de forma remota a través de herramientas de comunicación web síncrono o asíncrono verbal-. Esta agrupación puede ser espontáneo o inducido por el facilitador del elearning. Las transacciones entre el grupo los alumnos se manifiestan en actividades conjuntas y forma común durante el reconocimiento- práctica.
Esta práctica de investigación implica cuatro etapas distintas (Dewey, 1938):
La definición del problema…
(1), la determinación de una hipótesis para resolver el problema
(2), pruebas de esta hipótesis
(3), el hallazgo
(4). Por lo tanto, la práctica de investigación se basa en una situación “permanente”, es decir, confuso, inesperado o inusual. Comienza con una definición de trabajo de la situación problemática.
Se trata de observar y analizar la situación, para extraer y definir el problema. También es de comprender el carácter específico o para resaltar las causas de este problema. La segunda etapa de la práctica encuesta es hacer suposiciones acción para resolver el problema. Entonces, mediante la comparación de estos supuestos, el objetivo es determinar cuál de ellas puede lograr la solución más satisfactoria al problema, teniendo en cuenta la situación en la que está incrustado. El tercer paso es la comprobación de la hipótesis. Esto es poner esta hipótesis a la prueba de campo y ver si ofrece una solución para resolver con eficacia la situación del problema. El cuarto y último paso es la conclusión. Su objetivo es evaluar el impacto de la experiencia o de los resultados obtenidos al realizar un análisis crítico sobre las tres etapas anteriores de la investigación.
Independiente la pedagogía utilizada en la instrucción en línea tiene un gran impacto en el aprendizaje, pero la tecnología utilizada tiene mucho menos.
Sin embargo, el contenido se considera más atractivo y se ve como un elemento clave del diseño pedagógico para facilitar la interacción, donde el estudiante interactúa con el contenido del curso, profesores y compañeros.
Curiosamente, entre estos, interacción estudiante-estudiante y el aprendizaje colaborativo es más fuertemente asociado con performance· académico
El canal más común para la interacción con los compañeros, los foros de discusión asincrónica, y éstos se ven como más beneficiosos cuando la interacción se ve más estructurada, moderada .
Otro importante elemento es que los alumnos han individualizado la retroalimentación – mucho de ello puede provenir de la interacción descrita. A pesar de los esfuerzos para proporcionar información a través de cuestionarios de auto-corrección, hay mucho margen de mejora aquí, como el valor real es abordar los procesos de pensamiento del estudiante y cuestionario de explicaciones (si se usa) sólo parcialmente . ·
En este ambiente de incertidumbre perenne , ambiguo, y volátil, las oportunidades serán lo importante, no lo que estés haciendo y aprendiendo en un momento concreto. Los nuevos líderes deben gestionar estas “tendencias”, estas intenciones y redirigir en cada momento aprendizajes y trabajos en la dirección adecuada…
Hay otras acciones para tomar:
-Conectarse es “cómo” aprender a la tarea actual. Mostrar y contar sólo funciona si se puede poner en práctica. La curva del olvido es empinada cuando no hay práctica.
-Que sea un trabajo de todos para compartir lo que han aprendido. ¿Has notado lo fácil que es encontrar “cómo hacer” videos y explicaciones en la Web? Eso es porque alguien se ha tomado el tiempo para publicarlos. Todo el mundo en la organización debería hacer esto, si se trata de un texto corto, una foto, un mensaje, un artículo, una presentación con las notas, o un vídeo en toda regla.
-“Crear espacio para hablar de las cosas y captar lo que se transmite . Obtengamos estas conversaciones al aire libre donde se puedan compartir. Proporcionar tiempo y el espacio para la reflexión y la lectura. Hay más conocimiento fuera de cualquier organización que dentro. (La escuela y la universidad pierden la esencia de toda la vida, ahora el conocimiento está en todas partes y eso “es mucho más grande que cuatro paredes”…(Juan Domingo Farnós)
En todo caso, será un camino intenso y emocionante cambiar lo que está sucediendo hasta ahora, …será emocionante liderar nuevas formas de convivencia….será apasionante crear otra sociedad con otra manera de vivir,….será genial entender que no podemos seguir viviendo con procesos estancos y uniformizadores…será vital transformar la empresa y la universidad en una sola cosa…:
–“Crear espacio para hablar de las cosas y captar lo que se transmite . Obtengamos estas conversaciones al aire libre donde se puedan compartir. Proporcionemos tiempo y el espacio para la reflexión y la lectura. Hay más conocimiento fuera de cualquier organización que dentro. (La escuela y la universidad pierden la esencia de toda la vida, ahora el conocimiento está en todas partes y eso “es mucho más grande que cuatro paredes” (Juan Domingo Farnós)
-“Romper las barreras. Establecer la transparencia como el modo por defecto, por lo que cualquiera puede saber lo que otros están haciendo. Desbloquear los cuellos de botella de comunicación, al igual que los supervisores que controlan el flujo de información. Si los supervisores no pueden manejar un entorno abierto, de deshacerse de ellos , ya que constituyen un obstáculo para el aprendizaje organizacional y ahora es de misión crítica”. …(Juan Domingo Farnós)
Coincidimos plenamente con un puñado de autores, obviamente más divergentes y disruptivos que innovadores en que … una sociedad compleja requiere de planteamientos complejos, ya no hablamos de soluciones, lo cual sería muy pretencioso….
-El mundo natural se compone de sistemas complejos y por tanto tiene sentido que las mejores estrategias para una población son las que toman en cuenta esta complejidad.
-Esta es una limitación de los modelos de organización jerárquicos. Ellos no pueden hacer frente a los niveles a gran escala de complejidad..
-Las jerarquías amplifican la escala de comportamiento de un individuo pero no aumenta su complejidad, en todo caso, la limita y la disminuye.
Para aumentar la complejidad en una sociedad y que ésta le permita encontrar diferentes caminos, para diversas situaciones, necesitaremos una transversalidad, una lateraralidad, una REDARQUÍA, que permita establecer planteamiento complejos abiertos, ya que si los jerarquizamos, los cerramos y delimitamos, con lo que ya no sirven para la sociedad. Necesitamos salir de las jerarquías oficialistas, necesitamos redes sociales fuertes, pero no en el sentido dogmático y uniforme, si no en redes transparentes y confiables entre sus componentes.
Aunque algunas relaciones sociales como las de Serge Moscovici (1969) . Se le conoce más como “sistema de valores, ideas y prácticas con una doble función: en primer lugar, establecer un orden que permita a las personas a orientarse en su mundo material y social y para dominarlo, y en segundo lugar para que la comunicación tenga lugar entre los miembros de una comunidad, proporcionándoles un código para el intercambio social y un código para nombrar y clasificar sin ambigüedades los diversos aspectos de su mundo y de su historia individual y de grupo ”
Sergé se basa en dos planteamiento a la vez, uno es el CIENTÍFICO, que a través de los planteamientos empíricos conocidos, nos lleva a la creación de conocimiento científico…
El universo consensual de la representación social, en el que el público lego elabora y difunde las formas de conocimiento que llegado a constituir el contenido de sentido común, el aspecto más PERSONALIZADO Y REDÁRQUICO.
El pensamiento analítico es la disección sistemática de un problema complejo en sus elementos. El pensamiento analítico está íntimamente relacionado con el pensamiento crítico.Podemos hacer una clara distinción entre los problemas mayores y menores entre los síntomas y causas, entre hechos y opiniones.
Analizar (o pensamiento analítico) es descomponer sistemáticamente un problema complejo en sus elementos.
Es decir:
-diversas cuestiones pertinentes y compartir problemas para distinguir un problema
-recopilar la información necesaria sobre los antecedentes y causas
-conexiones entre los datos que ha recogido
-determinar la importancia relativa de los elementos
-detectar las causas
-proponer las soluciones apropiadas
Alguien que puede pensar de forma analítica y se dice que tiene gran capacidad de análisis, eso suele pasar en todas las disciplinas, en la educación, obviamente, casi nunca.
El Pensamiento analítico estará íntimamente relacionado con el pensamiento crítico , haciendo preguntas como estas, podemos entender la dirección que lleva:…
-¿Qué significa eso?
-¿Por qué es así?
-¿Cómo funciona eso?
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. El pensamiento crítico se puede aprender.
El pensamiento crítico se puede definir de diferentes maneras:
-Reconocer la parcialidad y subjetividad
-Distinguir entre las cuestiones principales y secundarios
-Distinguir entre información relevante e irrelevante
-Encontrar criterios razonables en la evaluación de la información
-Ver las evidencias o contraejemplos buscar en una afirmación
-Considerar la posibilidad de puntos de vista alternativos
-Disponerse a cambiar de opinión sobre la base de pruebas y argumentos
Hoy, los medios de comunicación critican a los políticos pero no a los poderes financieros, no al poder mediático, al super-poder mediático, entonces, en realidad el poder hoy, el verdadero poder, es más oculto que nunca, más discreto que nunca y, por consiguiente, se beneficia más que nunca del silencio, de la indiferencia de la sociedad.
Con la implosión de la sociedad de la información hacia puras subculturas en las redes, se comienzan a lograr nuevas rutas para el flujo de ideas, de memes que hacen metástasis para replicarse por todo el planeta a través de nodos, puertos y protocolos.
Lentamente se abre así un plano horizonte donde empiezan a irrumpir diferentes formas y manifestaciones que representan a los diversos grupos sociales, subculturas atentas, alertas y conscientes de la importancia de su participación en los nuevos ordenes geopolíticos. Colectivos que intentan a través de los medios de comunicación electrónicos moldear y preparar el terreno no precisamente para el comercio electrónico, sino para el intercambio de valores culturales.
¡¡No tendremos futuro sin la red!!. Esta ahí, es el punto máximo de nuestros actuales medios de comunicación en la tan anunciada era de la información. Muchos pretenden parcelarla, apropiarse de espacios, mantener todo derecho de propiedad solo por el interés de fomentar lo mismo: compras, estilos de vida, monocultura..la red se inicio como mecanismo para proteger la información y mantener la comunicación en el evento de una guerra nuclear, luego quedó al servicio de investigaciones científicas, posteriormente a espionaje informático y ahora, en le presente todo esto se imbrica tridimensionalmente dentro de “malls“ comerciales virtuales
Para hacer frente a este problema, las estrategias de gestión de los CONOCIMIENTOS necesitan ser desarrollados para permitir que una organización pueda capturar, almacenar y recuperar el conocimiento.
El conocimiento es un recurso que puede afectar la efectividad de una organizacion, negocio, y la gestión de ese conocimiento es crucial para las organizaciones que buscan diferenciarse de sus competidores.
Hay aproximadamente cinco actividades de gestión del conocimiento que la mayoría de las organizaciones deben estar preocupadas. Estos incluyen la creación, almacenamiento, distribución, integración y despliegue de conocimiento. El primer componente de la gestión del conocimiento, la creación de conocimiento, se produce en un entorno organizacional a través de un proceso de conversión comúnmente conocida como la “teoría dinámica de la creación de conocimiento organizacional.” En este proceso, el conocimiento organizacional se crea a través de un diálogo continuo entre el conocimiento tácito y explícito a través de cuatro patrones de interacciones, la socialización, la combinación, la internalización y externalización.
Realmente ni la cultura de la colaboración siempre es “productiva”, ni siquiera necesaria, es más según como puede producir auténticos problemas, pero a veces necesitamos conocer “nuestros propios mecanismos de desarrollo” para que no solo eso no se produzca, sino que dándole la vuelta nuestros posicionamientos personalizados y socializadores, aporten un valor tan importante que el aprovechamiento que tengan los demás sea muy superior incluso al que esperábamos.
Para que todo esto suceda de manera correcta, como se dice en el Harvard Bussines Review(https://hbr.org/2016/01/collaborative-overload), Los trabajadores del conocimiento (y esto incluye liderazgo) dentro de las organizaciones que abarcan estos contextos y deben poder contribuir productivamente a procesos de negocio, formativos… complejos y proyectos de equipo utilizando herramientas digitales y sociales con habilidades con las que puedan desarrollar relaciones y participar eficazmente en las redes de conocimiento para avanzar en su desarrollo de habilidades y aprendizaje continuo y para avanzar en el capital de conocimiento de la organización más amplia.
Peter Drucker acuñó el término «trabajador del conocimiento», de nuevo en 1959 como una manera de describir los trabajadores que participaron en la resolución de problemas no rutinarios. Creo que esta es una de las razones por qué las organizaciones-han creído que la formación tiene que ver con los trabajadores del conocimiento «transferencia de conocimiento» – verter conocimiento en la cabeza de la gente, lo que «creemos» que hacemos ahora, pero nada mas lejos de la realidad.
Lo que hacemos verdaderamente es «enviar, transmitir» informaciones y en todo caso los que nos escuchan lo pueden o no convertir en conocimientos y a continuacion en aprendizajes..
El concepto de «trabajador del aprendizaje«, el término acuñado por Jacob Morgan , autor de «El futuro del trabajo: se trata de individuos de aprendizaje continuo que aprenden para sí mismos y se mantienen al tanto de los avances en su campo de trabajo no sólo a través de meta de auto-estudio en sus redes profesionales y canales sociales demás sino que necesitan nuevas ideas para asegurarse de que siguen creciendo.
Dice Morgan: «Durante las últimas décadas hemos pasado mucho tiempo hablando de los trabajadores del conocimiento y el trabajo del conocimiento. Sin embargo el conocimiento de hoy no es más que una mercancía y que la persona más inteligente en la habitación todo lo que necesita es acceso a un teléfono inteligente. Esto es especialmente cierto si tenemos en cuenta que más «asistentes inteligentes» como el Amazon Eco , Siri, Cortana, y IBM Watson ‘s entrar en nuestras vidas profesionales y personales.
Así que si el conocimiento es un bien entonces ¿cuál es la próxima evolución de los tipos de trabajadores que necesitamos para ver (y verá?) La respuesta es «trabajadores del aprendizaje». Es decir, las personas que son capaces de aprender cosas nuevas y aplicar los aprendizajes a diversos escenarios y entornos. En esencia ser capaz de «aprender a aprender». Esto es mucho más valioso y crucial que «saber» nada y en el futuro el valor y la importancia del conocimiento sólo seguirá disminuyendo. Veremos un nuevo tipo de externalización, pero no va a ser sobre el envío de trabajos al extranjero, será sobre el envío de trabajos a los seres humanos y los robots / automatización (un tema voy a explorar mucho más aquí en el futuro)…
Por «aprender a aprender«, no me refiero a «aprender a estudiar» en cursos formales. etc – aunque eso esparte de ella,
El aprendizaje autónomopresenta multitud de condiciones deseables. En primer lugar, los estudiantes comienzan a formar parte –de inmediato– de una relación interactiva con todos los tipos de información. Esto aumenta la accesibilidad a los resultados de la investigación científica, así como a los programas de enseñanza académica almacenados en los medios de comunicación.
Los alumnos tienen que hacerse cargo de las responsabilidades de su propio aprendizaje. Y que debe estar activo con el fin de ser capaz de aprender. Como ninguna persona o institución externa interfiere, este aprendizaje podría llamarseautónoma. Nosotros no estamos acostumbrados a ello. Y es una manera muy exigente y ambicioso de aprendizaje, es lo que ahora denominamos DISRUPTIVOS (William Richardson, David Warlick, Juan Domingo Farnós, Roger Schank, Claudio Naranjo…)
El entorno de aprendizaje digital permite «abrir» las situaciones de aprendizaje y el aprendizaje basado en las interacciones activas. Aprender así, a través de la investigación y el descubrimiento, constituye un paradigma fundamental para las nuevas maneras de acceso al conocimiento. Por otra parte, las diferentes formas de teleconferencias (herramientas de la web 2.0) permiten la edición de un tipo de discurso que no es sólo académico –algo que se descuida en la educación a distancia tradicional– sino que también da cabida a mensajes de colaboración y de trabajo en grupo.
El nuevo mundo de aprendizaje se basa en una nueva forma de pensar:
Intercambio de información en lugar de escondimiento.
Colaboración en lugar de instrucción.
Proacción en lugar de reacción.
·El rasgo que principalmente definió Juan sobre el “Knowmad” ha sido el de “construir conocimiento”. Es una persona que “vive” en un proceso de aprendizaje, que lo modifica, lo evoluciona, lo comparte, se adapta a diferentes contextos… en definitiva, tiene las competencias (o las adquiere) para asumir retos nuevos en contextos diferentes.
La construcción del conocimiento no se genera en “aula” o “encerrado” en un escenario concreto. La construcción se va abriendo paso en el camino de la propia construcción del conocimiento, en circunstancias físicas, espaciales, temporales y medioambientales diversas que van generando conocimientos diferentes» (Paco Prieto)
El knowmad lidera no sólo la construcción de determinados conocimientos, sino la forma de cómo accede a ellos forma parte del itinerario para alcanzar nuevos conocimientos. Por lo tanto, (representado a través de una cuerda), el knowmad está en condiciones de saltar al vacío sin miedo a equivocarse. En este liderazgo, el Knowmad no participa de manera solitaria. Está relacionado, conectado generando estructuras de apendizaje y de compartición de conocimiento colectivas.
La tecnología nos permite apoyar los procesos de aprendizaje en las empresas en el ámbito laboral. Hoy en día es más importante que nunca para estar al día.
El aprendizaje permanente es una parte integral de nuestras vidas. No hace mucho tiempo, las organizaciones de formación no hicieron otra cosa que entregar el contenido de formación. En estos días, una de las tareas más importantes es la de facilitar el aprendizaje en el lugar de trabajo. Probablemente, la mayor diferencia entre los dos modelos es el hecho de que las organizaciones de formación modernas necesitan proporcionar plataformas y opciones (no sólo soluciones); tienen que asegurarse de que los empleados, –aprendientes– sean capaces de interactuar entre sí, de que sean capaces de colaborar y compartir su conocimiento.
La Unión Europea ha definido el aprendizaje permanente de una manera muy amplia para incluir todos los tipos de aprendizaje en todas las edades:
Se trata de adquirir y actualizar todo tipo de habilidades, intereses, conocimientos y cualificaciones de los años pre-escolares hasta después de la jubilación. Promueve el desarrollo de conocimientos y competencias que permitan a todos los ciudadanos a adaptarse a la sociedad del conocimiento y participar activamente en todas las esferas de la vida social y económica, teniendo un mayor control de su futuro.
Se trata de la valoración de todas las formas de aprendizaje, tales como: el aprendizaje formal, como una carrera seguida en la universidad, el aprendizaje no formal, tales como las competencias profesionales adquiridas en el lugar de trabajo y el aprendizaje informal, como el aprendizaje intergeneracional, por ejemplo, donde los padres aprenden a utilizar las TIC a través de sus hijos, aprender junto con los amigos (pares) ( http://europa.eu.int/comm/education/policies/lll/life/what_islll_en.html )
Desde el punto de vista del alumno, por lo tanto, Lifelong como aprendizaje, es un compromiso continuo en la adquisición y aplicación de conocimientos y habilidades en el contexto de los auténticos problemas, auto-dirigidos. Varios temas críticos surgen de esta aparentemente simple declaración…:
El aprendizaje en el lugar de trabajo es fundamentalmente diferente del aprendizaje en el aula. Estamos pasando del «aprendizaje cerrado», al LEARNING AND WORK; de ahí, al SOCIAL LEARNING y llegaremos, sin duda, al LEARNING IS THE WORK.
Conectarse es cómo realizar la «tarea» actual. Mostrar y contar sólo funciona si se puede poner en práctica. La curva del olvido es acusada cuando no hay práctica.
También significa…
.Cómo construir un hábito de aprendizaje continuo y mantener los ojos y los oídos abiertos y aprender constantemente de todo lo que te rodea . Cómo extraer lo aprendido en tu trabajo experimenta Esto, después de todo, es la manera de aprender más de cómo hacer nuestro trabajo – como hacemos nuestro trabajo .Ccómo mantenernos al día con lo que está sucediendo en nuestra institucion – no sólo por ir a una conferencia anual o leer algunas revistas actuales que más o menos dicen lo que que está sucediendo ahora, no lo que está pasando al lado – el lugar para encontrar que en es navegando por la red social, en sus redes sociales profesionales… .Reconocer cómo el aprendizaje fortuito – el aprendizaje accidental, imprevisto que ocupa todos los días, como consecuencia de lo demás.
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… Esta evidencia es convincente, pero lo que está claro es que el estado de la investigación en este campo todavía tiene que encontrar maneras efectivas y eficientes de muestra (por ejemplo, a través de productos de trabajo del alumno, tener la suficiente capacidad de encontrar caminos alternativos a las posibles respuestas con otras preguntas..
Uno de los aspectos a mejorar es la relación entre investigación y docencia y es necesario analizar el impacto y el potencial de la transformación en diferentes conjuntos de variables, incluyendo las habilidades cognitivas del estudiante, el compromiso con el material, la motivación para participar en el aprendizaje, el desarrollo social, la pedagogía de la enseñanza, entre otros, a falta de coherencia en la definición de estas variables o en la investigación a través de las instituciones.
Hoy es fundamental analizar nuevas perspectivas para pensar el aprendizaje a la luz del acceso abierto y distribuido al conocimiento. La idea es sumergirnos en sus luces y sombras, la línea es difusa y las tecnologías son invisibles y naturales, para que su verdadera ayuda sea adecuada a las necesidades personalizadas y personales de las personas… A muchos años de que el Massachusett Institute of Technology (MIT) (MOOCs) anunciara su proyecto de ‘abrir’ sus cursos, sin costes ni matrículas es importante analizar qué ha pasado y qué no ha ocurrido desde entonces hasta la fecha, tanto en el mundo de la educación como en otros planetas cercanos.
Las tecnologías de hoy y más las de mañana son las que nos ayudan y nos permitirán dejar de lado estandarizaciones que ya nadie quiere, patrones que lo único que significa es cargar los sistemas con gastos de dinero tirados y que hacen que todo lo que tocan sea insostenible, cuando lo que la sociedad quiere es lo contrario, sostenibilidad, dinamismo y por tanto, inclusión-oportunidades para cada uno de nosotros según nuestras propias ex encías-que permita a través de unas diferencias, nunca hasta ahora ni entendidas ni llevadas a cabo, que aportarán un valor añadido imprescindible no sólo para crecer, sino también para vivir.
La mal llamada vida escolar, como un elemento más, deberá entrar en estas propuestas y por tanto entender que el término aprendizaje, pero especialmente el de educación, ya son otra cosa y significan más excelencia personalizada, compartir, convivir, aprender durante la vida, learning is work, etc pero ya no más control, poder, títulos, segregación, escuelas, universidades, exámenes etc Esto ya pasó y solo pueden ser recuerdos de otras épocas, ahora toca vivir estos nuevos tiempos…
Las estructuras burocráticas convencionales ya no pueden competir con el aprendizaje en red. Su escalabilidad se ha estancado por las limitaciones físicas, económicas, geográficas, políticas, temporales y socio-culturales. Las carreras emergentes del milenio se aprenden mejor en las redes cognitivas que en las aulas encapsuladas. Pero nuestros gobernantes no lo quieren aceptar y deciden sostener el sistema a como dé lugar.
Una estructura en vías del colapso que encarece sus servicios y los convierte en inaccesibles al público en general. Por eso es que sigo pensando en los modelos mentales del pasado para volver a las raíces de la enseñanza programada, en vez de atreverse a experimentar el aprendizaje rizomático. Esta sociedad ya no necesita maestros que transmiten contenidos ni repiten procedimientos mecánicos. Necesita entrenadores cognitivos que fomentan el pensamiento de orden superior para superar sus propias limitaciones….
Podemos utilzar la interfaces de manera rizomática y ubícua, de tal menta que implicamos a los aprendices-usuarios, para que sean ellos mismos los que busquen su aprendizaje, lo rastreen, lo retroalimenten y eso lo puedan hacer de manera ubicua, lo que les proporciones menores costos económicos, menos problemas de movilidad y en definitiva, organizarse ellos sus maneras de aprender y su utilización directa e instantánea en su trabajo.
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.
Hay aspectos que tenemos muy claros, o al menos eso creemos, aunque no siempre tenemos claro sus por qués…
La educación debe preparar a los estudiantes para que participen activa y constructivamente en una sociedad global.
La formación potenciada por la tecnología tiene la capacidad de involucrar a los estudiantes profundamente en su trabajo, conectar con incontables recursos, y les permite colaborar a través del tiempo y el espacio.
Las escuelas deben proporcionar una equilibrio en el estudiante, de manera personalizada (inclusiva)y personalizar la experiencia para todos los estudiantes-un principio fundamental de la ruptura de la escuela marco de mejora .. Estamos viendo que es vital ya no solo parea tener en cuenta como llegar a nuestra Excelencia Personalizada, si no para encontrar la ayuda necesaria para conseguirlo, bien a nivel de memorias externas y de retroalimentacion personal o de Inteligencia artificial-.
Necesitamos un software escalable pero también readaptable a cada situación, por lo que las programaciones deben estar preparadas (abiertas) para que en cualquier momento nos puedan ser útiiles, ya no tanto por su calidad estandar (que lo deben cumplir) si no bajo la posibilidad de modificarse y continuar siendo de calidad.
La estrategia a utilizar con el PKM es crear un mapa mental de la información que gestionamos de modo que se convierte en nuestro conocimiento personalizado y personal. Nuestros discos duros de ordenador pueden servir como un sustituto -? un lugar para crear o una representación? -…obviamente nos pueden servir de soporte, de ayuda:
a-Este primer paso en la estrategiacon el PKM exige determinar y utilizar la aplicación de un sistemas de clasificación de personal, la indexación y los principios de presentación.
b-En consecuencia, con la utilización de nuestro PKM conseguirmos nuestras “mejores fuentes”con las cuales mejorarán nuestros resultados en la adquisición de conocimientos, resultados más relevantes con menos ruido, aumentando el valor de la información.
c-El filtrado de información a través de criterios que consideramos de antemano (por ejemplo, cuando la creación de filtros de correo electrónico) o selectivamente tirando un poco de información, mientras que el control de lo que nos empujó a nosotros ,son las tácticas para el manejo de información no solicitada y la tasa de flujo de información.
Con todo ello establecemos como puntos de referencia para este desarrollo:
1-De lo tácito a tácito, a través de la socialización:
2-La socialización es el proceso de compartir el conocimiento tácito no a través del lenguaje, sino a través de la observación, imitación y la práctica. El modo de socialización comienza con la construcción de un “Lugar” o “contexto” de la interacción social. (Social learning).
3-De tácito a explícito, a través de la externalización: La externalización es un proceso de articular el conocimiento tácito en conceptos explícitos realizado generalmente sobre la base de metáforas, analogías, conceptos, hipótesis…
4-Desde explícito a explícito a través de la combinación: combinación es el proceso de sistematizar conceptos en un sistema de conocimiento, y se integra diferentes cuerpos de conocimiento explícito. Una vez que el conocimiento se captura, se es decir, se convierte en información explícita el conocimiento que se puede almacenar y visitada. Durante el proceso de combinación, la reconfiguración de la existente conocimiento explícito a través de la clasificación, la adición, la reorganización y combinando puede conducir a nuevos conocimientos.
Diversamente figurado como “trabajo del conocimiento” o “trabajo distribuido,” las actividades profesionales contemporáneos se caracterizan a menudo por “trabajo de coordinación, politextual en diversas disciplinas que empalman las actividades de trabajo en conjuntos divergentes” ( Spinuzzi, 2007 )
Los profesionales requieren experiencia vertical para su posición, sino también la experiencia horizontal que caracteriza por “aprendizaje a través de las fronteras, incluidas las organizaciones, actividades, disciplinas, campos, los oficios…
En los próximos años, quizás menos de los que podemos pensar cada uno de nosotros, entraremos de lleno en un “bucle” en el que la educación y el trabajo serán la misma cosa (learning is work), y estaremos de lleno en una socio-economía que por su cambio radical de paradigmas, podremos coincidir en que es una auténtica “disrupción”, otra época que poca cosa tendrá que ver con las anteriores y ello será debido a la “influencia de las tecnologías convergentes” que no solo se actualizarán y mejorarán su potencialidad en cada momento, si no que las crearemos a medida que las necesitemos para realizar nuestra vida cotidiana.
Nuestros aprendizaje, lugares de trabajo… están cambiando de las jerarquías a las redes, de las taxonomías ordenadas de arriba a abajo, a las folcsonomías, por comunidades de intereses más caóticas e intuitivas.
Los hipervínculos han subvertido la jerarquía y la han llevado hacia la Redarquía…
Procuro pensar no solo en la educación como un escenario aislado, si no como un componente de una obra de teatro, un apartado que necesita de los diferentes tramoyistas, artistas, ayudantes…para funcionar.
Por eso no quiero buscar solo un cambio de roles en procesos de aprendizaje diferentes a los de ahora, porque realmente no lo son, es decir, no son una forma diferente de aprender, no, eso va más lejos, se trata de aprender trabajando y trabajar aprendiendo constantemente…
En las últimas dos décadas, los sistemas educativos, con el generoso apoyo financiero y moral de las fundaciones y todos los niveles de gobierno, han hecho grandes inversiones en tecnología informática y en la creación de “cable” las escuelas. El objetivo es doble: proporcionar a los aprendices los conocimientos informáticos necesarios para prosperar en un mundo de alta tecnología y les dan acceso a herramientas e información que mejorará su aprendizaje en asignaturas como las matemáticas y la historia.
Sin embargo, en los últimos años un número de eruditos han puesto en duda las grandes sumas que se dedica a la tecnología educativa. Rara vez sutileza con la necesidad de que los niños aprendan a usar las computadoras, pero encuentran pocas pruebas de que lleva la tecnología de hacer más disponible para el logro del estudiante superior en materias básicas. Como profesor de la Universidad de Stanford Larry Cuban escribe , “No ha habido avances (medida por el aumento de rendimiento académico de, suburbanas o rurales en los urbanos) en la última década que se pueden atribuir con seguridad a un mayor acceso a las computadoras. . . . El vínculo entre las mejoras de calificación de la prueba-y la disponibilidad de equipo y su uso es aún más controvertida “.
Si bien es importante examinar la relación entre la tecnología y el aprendizaje, que se debate a menudo se transforma en un “ojo por ojo del duelo estudios y anécdotas. El problema con la elaboración de la cuestión meramente como una cuestión de si la tecnología impulsa resultados de las pruebas es que no aborda la interacción entre la tecnología y los valores aprendidos en la escuela. En resumen, tenemos que preguntarnos qué tipo de aprendizaje tiende a llevarse a cabo con el ordenador y el tipo se queda fuera.
Hay una gran diferencia cualitativa entre el aprendizaje de algo, que sólo requiere la información y el aprendizaje de algo, lo que requiere que el alumno entrará en una relación rica y compleja con el tema en cuestión. Para los más pequeños sobre todo, esa relación es tan físico como lo es mental. Rousseau señaló hace mucho tiempo que el primer maestro y el más importante del niño es sus manos. Cada vez que entro a través de una tienda con mis hijos y se cansan de decir, “No toques eso!” Me acuerdo de la sabiduría de Rousseau.
¿Qué “Era de la Información” valores nos tientan a olvidar es que toda la información que brota a través de nuestras redes electrónicas es abstracta, es decir, es que todas las declaraciones, uno o varios pasos simbólicos eliminado de cualquier objeto concreto o una experiencia personal.
Resumen de información de alguna manera debe conectarse a las experiencias concretas de un niño si ha de ser significativa. Si hay poca experiencia personal, concreta con la que conectarse, las abstracciones ser inerte bits de datos, es improbable que movilizar el interés genuino o para generar la comprensión de los objetos y las ideas que representan. Por otra parte, la construcción de significados de nuevas experiencias y las ideas que surgen de ellos, requiere la contemplación tranquila.
Al bombear la información a los niños a una velocidad fenomenal, el equipo de corto circuitos que procesan. Como sociales Theodore Roszak dice el crítico de El culto a la información, “Un exceso de información que efectivamente se puede desplazar a las ideas, dejando la mente (las mentes jóvenes, especialmente) distraído por estéril, desconectada hechos, perdido entre los montones sin forma de datos.”
Este diluvio de los vertederos de informe de datos causada finales de los años la crítica social de Marshall McLuhan a la conclusión de que las escuelas tendrían que ser “reconocida como la defensa civil en contra de lluvia medios de comunicación.” McLuhan entiende que el consumo y manipulación de la información simbólica, abstracta, no es un sustituto adecuado para participación concreta, de primera mano con los objetos, personas, la naturaleza y la comunidad, ya que ignora el niño necesita educación primaria-para darle sentido a la experiencia.
Por supuesto, los ordenadores pueden simular la experiencia. Sin embargo, uno de los subproductos de estas simulaciones es la sustitución de los valores inherentes a la experiencia real con un conjunto diferente de valores abstractos que son compatibles con la ideología tecnológica. Por ejemplo, “Oregon Trail”, un juego de computadora que ayuda a los niños simulan la exploración de la frontera americana, enseña a los estudiantes que el éxito de los pioneros en el cruce de las Grandes Llanuras dependía más decisiva en la gestión de sus recursos. Este es el mensaje implícito en la estructura del juego, que pide a los estudiantes, con el fin de sobrevivir, para hacer una serie de decisiones racionales, calculado en base a mediciones precisas de sus recursos. En otras palabras, los pioneros fueron buenos contadores buena.
Pero esto se pierde por completo el significado más profundo de esta gran migración de América, que no reside en las capacidades de cómputo de los pioneros, pero en su determinación, el coraje, el ingenio, y la fe, ya que venció a condiciones extremas y sus errores de cálculo casi constante. Debido a que el ordenador no puede el tráfico en estas cualidades profundamente humanas, las almas resistentes de los pioneros están ausentes de la simulación.
Aquí nos encontramos con la ambigüedad de la tecnología: su propensión a promover ciertas cualidades dejando de lado otros. McLuhan llamó a este proceso de amplificación y la amputación. Él utilizó el micrófono como un ejemplo. El micrófono liter.ally puede amplificar la voz de uno, pero al hacerlo se reduce la necesidad del hablante para ejercer su poder propio pulmón. Por lo tanto sus capacidades internas pueden atrofiarse.
Este fenómeno es especialmente preocupante en los aprendices , que están en el proceso de desarrollo de todo tipo de capacidades internas. Abundan los ejemplos de la tecnología de eludir el proceso de desarrollo: el estudiante que utiliza un corrector ortográfico en lugar de aprender a deletrear, el estudiante que utilice una calculadora en lugar de aprender de la gente agrega-young sacrificar el crecimiento interno de alimentación externa.
Muchos aprendices altamente cualificados (casi exclusivamente los hombres jóvenes) encontrar oportunidades para trabajar en equipo y software de diseño en prestigiosas universidades y empresas. Pero estos trabajos representan un porcentaje minúsculo de las ocupaciones en esta nación.
En la reconstitución de aprendizaje como la adquisición de información, el equipo también cambia nuestros valores. El ordenador incorpora un sistema de valores particular, un mundo del pensamiento tecnológico primera vez por Francis Bacon y René Descartes hace 400 años, que dirige nuestra atención hacia fuera, hacia afirmar el control sobre nuestro entorno (que es esencialmente lo que las tecnologías no se extienden a nuestro alcance para el control de a distancia). A medida que ha ido llegado a dominar el pensamiento occidental, esta ideología ha entrado en nuestras instituciones educativas.
Su creciente dominio es testigo en el lenguaje que abunda en la educación: habla de empoderamiento, el control de los estudiantes de los estándares de aprendizaje, herramientas de evaluación, y la productividad. Casi ha desaparecido de la conversación son los interiores se refiere a la sabiduría, la verdad, el carácter, la imaginación, la creatividad y el sentido de que una vez formados los valores fundamentales de la educación.
Los resultados han sustituido a ideas como el criterio de aprendizaje mientras que las pruebas estandarizadas van a ser sustituídas por otras de personalizadas/socializadoras
En la “nueva educación global” (cuya sinergia con las N.T. llegó para quedarse de modo irreversible), aparece la apremiante necesidad de reevaluar el actual currículo tradicional estandarizado, el cual se caracteriza por la presencia de contenidos académicos fijos, aislados, secuenciales y descontextualizados basado en clases expositivas (con herramientas poco interactivas), el apuntismo y una conducta sumisa del estudiante, aunado a un “encriptamiento”, por parte del docente, en su forma de enseñar y de evaluar.
En esta reevaluación curricular se tendrá que asumir como válida, la inconveniencia de definir un currículo comprehensivo, a la luz de una Sociedad de Aprendizaje donde la información le llega al alumno por variadas vías y muy especialmente por la Internet, obligando a un cambio en el rol del docente desde una “autoridad que distribuye conocimientos” hacia un sujeto que crea e instrumenta ambientes de aprendizaje estimulantes y motivadores, donde se implica a los alumnos en actividades apropiadas en aras de poder construir su propia compresión del material a estudiar, participando paralelamente en el trabajo con los alumnos como compañeros en el proceso de aprendizaje; todo ello en el seno de una institución educativa más flexible, que sea igualmente negadora de la instrucción memorística.
En lo inmediato referenciaremos someramente algunos de estos Ambientes Distribuidos de Aprendizaje, dedicándole posteriormente capitulo aparte a la Multimedia e Internet: Educación Virtual: entendida como un sistema de educación “construido” sobre una estructura cultural computacional, sustentada en el manejo de las tecnologías de información, de comunicación, de redes electrónicas y de amplias interfaces, desarrollado en ambientes multimediales y conexión a Internet, con la particularidad que el estudiante puede acceder a contenidos en línea de acuerdo con sus necesidades específicas de tiempo y espacio:
a–Aulas Virtuales: es un espacio inmaterial (ciberespacio) que permite la interacción a distancia entre los miembros de la comunidad educativa,, por medio de sus computadoras conectadas a una red y a donde también pueden “asistir” verbal y visualmente a través de la videoconferencia.
b–Aprendizaje Apoyado por Ordenador: se asume como un sistema inteligente de enseñanza, ya que se aplican técnicas provenientes del campo de la Inteligencia Artificial y donde la labor tutorial de la aplicación simula la actuación del docente, con elevadas posibilidades de interacción por parte del alumno.
c–Aprendizaje en Línea: mediante los cursos ofrecidos a través de la Web de Internet y compartiendo similares principios pedagógicos a los utilizados en otros ambientes de aprendizaje, se procura el logro de determinados objetivos educativos, en aras de facilitar el aprendizaje. Para que esta modalidad de aprendizaje tenga valor académico, ha de estructurarse con calidad, rigor e integridad en los contenidos, al igual que debe garantizar la participación interactiva del alumno con el profesor y con el resto del alumnado.
d–e-learning: es conceptualmente similar al anterior, y solo lo hemos diferenciado por considerarlo que se identifica más como un método de enseñanza que emplea las N.T. para transmitir y compartir conocimiento, en complemento de otras formas de estudio. Su trascendente aporte consiste en la posibilidad de conectarse en tiempo real con el profesor (tutor), de compartir una clase con otros alumnos a través del chat o de la videoconferencia, y de utilizar la rapidez del correo electrónico para variadas acciones concomitantes.
e–Inteligencia Artificial:
1- está referido a la 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.
2-estos sistemas inteligentes exhiben características asociadas a la inteligencia humana: entender lenguajes naturales, aprender, razonar, etc; se convierte entonces en una máquina que resuelve problemas formalizados en símbolos y a través de símbolos y redes semánticas se representa el conocimiento.
3-sistemas Tutoriales Inteligentes: surgen del campo de la Inteligencia Artificial, aplicando técnicas de este campo para construir sistemas que sean capaces de guiar al alumno a través de los contenidos de un curso o asignatura, emulando lo que haría un profesor real; teniendo la posibilidad de modificar constantemente el modelo de enseñanza inicial con base en el desempeño y evolución cognitiva del estudiante.
4-sistema Multimedia
ab-La multimedia surge de la convergencia de las telecomunicaciones, la informática y los medios audiovisuales; tríada que utilizada en conjunto con el computador se convierte en una extensión del aprendizaje.
ac-Los sistemas Multimedia permiten el acceso, utilización y manipulación de la información digitalizada procedente de distintos medios de comunicación tales como: texto, imágenes, sonido y realidad virtual; en torno a una misma plataforma tecnológica, de modo interactivo en cualquier momento y lugar, desde el salón de clase tradicional hasta en los modelos semipresenciales y a distancia de aprendizaje. En la práctica permiten modelar sistemas de enseñanza similares al modelo natural de aprendizaje, para lo cual se requiere de la definición e instrumentación de un programa educativo bien fundamentado e integrado al currículo.
qd-En la Tecnología Multimedia la información se presenta en forma no secuencial (no existe un orden único preestablecido de acceso), lo cual permite a los alumnos que puedan contrastar, de manera sencilla, los contenidos de la información y las relaciones entre ellos; facilitando la enseñanza personalizada (se adapta a la velocidad de aprendizaje del educando), donde el alumno decide el ritmo de su aprendizaje en un ambiente mucho más interactivo, a la par que el docente puede crear actividades integrales en procura de ampliar las posibilidades de aprendizaje.
Desde un enfoque macro sobre el potencial de las aplicaciones multimediales, se destaca lo relativo en cuanto a la posibilidad de propiciar, mediante las simulaciones y los juegos educativos, entornos de aprendizaje más completos que aquellos que se pueden alcanzar con los medios tradicionales, al igual que su utilización como herramienta para la ejercitación, experimentación y observación de fenómenos científicos.
Las grandes bondades de estos sistemas multimedia pueden revertirse y generar efectos contradictorios cuando, por ejemplo, se confunde el diseño y desarrollo de multimedia con diseño y desarrollo instruccional, dando origen a “programas educativos” que lucen bien y bonitos pero no enseñan nada o poco. Según esta observación queda establecido que muchainstrucción sin multimedia puede ser más efectiva que mucha multimedia sin un sólido diseño instruccional.
Otra gran desventaja que puede presentarse cuando se estructura un sistema multimedia en ausencia de un buen diseño instruccional, en que generalmente se convierte en la reproducción de las prácticas educativas tradicionales, configurando innecesarios e inoperantes contenidos, similares a la “clase magistral” y al libro al texto, sin alcanzar las bondades de la realidad.
Por ahí va nuestra principal aportación a la Sociedad y a la Educación, una formación ubicua en una Sociedad que quiere aprender de sus propias fuentes y de su propia gente, los USUARIOS.
¿Qué papel juega el elarning en la Educación Disruptiva ?
En la educación disruptiva, el aprendizaje en línea (e-learning) juega un papel importante. Los autores de «Educación Disruptiva: Una visión crítica de la educación» argumentan que el e-learning permite una mayor flexibilidad en el aprendizaje, ya que los estudiantes pueden acceder a los materiales y recursos educativos en cualquier momento y lugar. Además, el e-learning permite una mayor personalización del aprendizaje, ya que los estudiantes pueden avanzar a su propio ritmo y seleccionar los materiales y recursos que mejor se adapten a sus necesidades y intereses.
El e-learning también permite una mayor interacción y colaboración entre los estudiantes, ya que estos pueden interactuar en línea mediante foros, chats y otras herramientas. Esto puede ser especialmente valioso en entornos de aprendizaje a distancia.
Además, el uso de tecnologías digitales en la educación, permite la posibilidad de crear experiencias de aprendizaje más ricas y enriquecedoras para los estudiantes, a través de la incorporación de elementos multimedia y recursos interactivos.
En resumen, la educación disruptiva ve en el aprendizaje en línea una forma de romper con las limitaciones del sistema educativo tradicional y ofrecer una educación más personalizada y adaptada a las necesidades de los estudiantes.
La educación disruptiva y la inteligencia artificial pueden aportar muchas cosas interesantes en el campo del e-learning. La educación disruptiva se enfoca en romper con los modelos tradicionales de enseñanza y aprendizaje y en buscar nuevas formas de hacer las cosas. Por su parte, la inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas informáticos que pueden aprender y realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana.
En el contexto del e-learning, la IA puede utilizarse para personalizar el aprendizaje, adaptando el contenido y las actividades a las necesidades y preferencias individuales de cada estudiante. Por ejemplo, un sistema de IA podría monitorear el progreso de un estudiante y ajustar el ritmo y la dificultad del material según su nivel de dominio. La IA también podría utilizarse para identificar áreas en las que el estudiante necesita más apoyo y ofrecer recomendaciones de recursos adicionales.
Además, la IA también puede ser utilizada para mejorar la interacción y la colaboración en línea. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden ayudar a los estudiantes a encontrar compañeros de estudio que tengan intereses y habilidades similares, o pueden proporcionar herramientas de traducción para estudiantes que hablan diferentes idiomas. También se pueden utilizar sistemas de IA para analizar los datos de interacción y colaboración de los estudiantes y proporcionar información valiosa sobre cómo mejorar la experiencia de aprendizaje.
En definitiva, la educación disruptiva y la inteligencia artificial pueden trabajar juntas para crear experiencias de e-learning más personalizadas, interactivas y efectivas, y mejorar el proceso de enseñanza y aprendizaje en línea.
La Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta innovadora que podría ayudar a mejorar la educación disruptiva. Esto permitiría a los estudiantes consultar grandes cantidades de datos para formar sus propias conclusiones. Esta tecnología también podría mejorar la comunicación entre los estudiantes y los profesores, lo que resultaría en una mejora significativa de la calidad de la educación.
Además, la Inteligencia Artificial ayudaría a mejorar la educación disruptiva al proporcionar a los estudiantes información precisa y respuestas a sus preguntas. Esto podría ayudar a los estudiantes a ahorrar tiempo y energía al buscar respuestas a sus preguntas. Esto también significaría que los estudiantes tendrían acceso a recursos académicos de alta calidad con un simple comando de voz.
Finalmente, la incorporación de Inteligencia Artificial a la educación disruptiva ayudaría a mejorar el aprendizaje personalizado. Esto permitiría a los estudiantes trabajar con contenidos adaptados a sus niveles individuales. Esto significaría que los estudiantes no tendrían que abrumarse con contenidos que son demasiado difíciles o fáciles para ellos. La Inteligencia Artificial también ayudaría a los profesores a personalizar los planes de estudio para cada estudiante. Esto resultaría en un mejor aprendizaje y una mayor satisfacción de parte de los alumnos.
Nuestro cerebro sigue siendo la máquina más compleja que existe, ya que no se limita a obedecer algoritmos, sino que responde a conexiones sinápticas mucho más complejas. Estos impulsos son transmitidos a las células mediante neurotransmisores y son procesados por el cerebro para enviar instrucciones al cuerpo y la mente.
Las computadoras no se enamoran, ni se enojan o ríen y, aunque las películas Sci-Fi han popularizado la idea de que ya existe una inteligencia artificial capaz de sentir y razonar al igual que los humanos, la realidad es que aún falta mucho para alcanzar esa tecnología.
La buena noticia es que los avances de la inteligencia artificial han sido notables en otros aspectos, sobre todo en el desarrollo de tecnología aplicada a sectores tan importantes como la educación.
Poco a poco, la inteligencia artificial se ha convertido en el mejor aliado de los docentes y alumnos en sus clases, así como de las instituciones para optimizar sus procesos pedagógicos y administrativos. Actualmente, los sistemas artificiales se enfocan más en impulsar la calidad del aprendizaje en varios aspectos cómo:
Generar registros y perfiles de estudiantes para dar una educación personalizada.
Automatizar procesos repetitivos que requieren poca intervención humana.
Generar nuevas dinámicas de interacción entre los humanos y las TIC.
Planificar y diseñar nuevas estrategias y competencias digitales a partir de análisis inteligentes.
Existen varias herramientas que combinan la Inteligencia Artificial, la educación disruptiva y el e-learning. Estas incluyen evaluar y abordar las habilidades y debilidades de los estudiantes
—, promover una utilización equitativa e inclusiva de la IA en la educación
— calendarizar anuncios y eventos para su distribución masiva entre los estudiantes
— programar chatbots de gestión y atención a los alumnos
— pilotar ideas para mejorar las herramientas de aprendizaje
¿Cuáles son los puntos de similitud de los diferentes aprendizajes en ambientes presenciales y virtuales cuáles las diferencias?;
En términos generales, los aprendizajes en ambientes presenciales y virtuales tienen algunas similitudes y algunas diferencias.
Similitudes:
Ambos tipos de aprendizaje requieren motivación y dedicación por parte del estudiante.
Ambos tipos de aprendizaje pueden involucrar la participación activa del estudiante, como hacer preguntas, trabajar en proyectos, y participar en discusiones.
Ambos tipos de aprendizaje pueden involucrar la utilización de materiales educativos, como libros, videos, y recursos en línea.
Diferencias:
El ambiente físico: El aprendizaje en ambientes presenciales tiene lugar en un espacio físico, como una sala de clases o laboratorio, mientras que el aprendizaje en ambientes virtuales tiene lugar en línea, a través de internet.
La interacción social: El aprendizaje en ambientes presenciales tiene lugar en un entorno social, donde los estudiantes pueden interactuar cara a cara con sus compañeros y profesores, mientras que el aprendizaje en ambientes virtuales tiene lugar en un entorno más aislado, donde la interacción social se da principalmente a través de medios digitales.
La flexibilidad: El aprendizaje en ambientes virtuales es generalmente más flexible que el aprendizaje en ambientes presenciales, ya que los estudiantes pueden acceder a los materiales y recursos educativos en cualquier momento y lugar, y pueden avanzar a su propio ritmo.
La personalización: El aprendizaje en ambientes virtuales es más fácil de personalizar para adaptarse a las necesidades y preferencias individuales de cada estudiante.
El aprendizaje en ambientes presenciales y virtuales comparten algunas similitudes, pero también presentan diferencias significativas en términos de ambiente, interacción social, flexibilidad y personalización.
¿Cuáles son los recursos más adecuados para potenciar el aprendizaje virtual?
Existen varios recursos que pueden ser utilizados para potenciar el aprendizaje virtual:
Plataformas de aprendizaje en línea: hay varias plataformas de aprendizaje en línea, como Blackboard, Moodle, Canvas, entre otros, que permiten a los profesores crear cursos en línea y proporcionar contenido educativo, asignaciones, exámenes y otros recursos a los estudiantes.
Herramientas de colaboración en línea: las herramientas de colaboración en línea, como Google Docs, Zoom, Teams, entre otros, permiten a los estudiantes trabajar juntos en proyectos y discutir ideas en tiempo real.
Recursos multimedia: los recursos multimedia, como videos, audio, imágenes y animaciones, pueden ser utilizados para hacer que el contenido sea más atractivo y fácil de entender para los estudiantes.
Juegos educativos: los juegos educativos y las actividades interactivas pueden ser una forma efectiva de involucrar a los estudiantes y ayudarles a aprender de manera más lúdica.
Recursos de autoevaluación: los recursos de autoevaluación, como cuestionarios y exámenes en línea, permiten a los estudiantes evaluar su propio progreso y recibir retroalimentación inmediata.
Tutoría en línea: pueden ser proporcionadas por profesores o tutores virtuales para ayudar a los estudiantes a entender los conceptos y resolver dudas.
La educación disruptiva y la inteligencia artificial pueden contribuir a mejorar las habilidades necesarias para aprender con e-learning de varias maneras:
Personalización del aprendizaje: la inteligencia artificial puede analizar los datos de los estudiantes, como su progreso y desempeño, para adaptar el aprendizaje a sus necesidades individuales. Esto puede mejorar la eficacia del aprendizaje al permitir que los estudiantes se centren en los conceptos y habilidades que necesitan desarrollar, en lugar de perder tiempo en temas que ya dominan.
Aprendizaje adaptativo: la inteligencia artificial también puede adaptar el ritmo y el nivel de dificultad del material a las necesidades y preferencias individuales de los estudiantes. Esto puede mejorar la eficacia del aprendizaje al mantener a los estudiantes comprometidos y motivados al proporcionarles material desafiante pero alcanzable.
Retroalimentación inmediata: la inteligencia artificial también puede proporcionar retroalimentación inmediata a los estudiantes, lo que puede mejorar la eficacia del aprendizaje al permitir que los estudiantes corrijan sus errores y se adapten a su desempeño antes de seguir adelante.
Acceso a recursos y herramientas: la educación disruptiva y la inteligencia artificial también pueden mejorar el acceso de los estudiantes a recursos y herramientas de aprendizaje. Por ejemplo, los estudiantes pueden tener acceso a materiales de aprendizaje en línea, herramientas de colaboración en línea, y plataformas de comunicación en línea para mejorar su aprendizaje.
En resumen, la educación disruptiva y la inteligencia artificial pueden mejorar las habilidades necesarias para aprender con e-learning al personalizar el aprendizaje, adaptar el ritmo y nivel de dificultad del material, proporcionar retroalimentación inmediata, y mejorar el acceso a recursos y herramientas de aprendizaje.
Es importante también tener en cuenta que es importante ofrecer una variedad de recursos y herramientas para que los estudiantes puedan aprender de diferentes maneras y adaptarse mejor al ambiente virtual.
¿El aprendizaje a la carta tiene que ser apoyado porque el cambio es inevitable debido a una cobertura completa y la obsolescencia es inevitable; (aprendizaje personalizado)
El aprendizaje a la carta, también conocido como aprendizaje personalizado o personal, se refiere a un enfoque educativo en el cual se adapta el contenido y los métodos de enseñanza a las necesidades y preferencias individuales de cada estudiante. Esto se puede lograr mediante el uso de tecnologías de aprendizaje personalizadas, como sistemas de recomendación y adaptación automática del contenido.
En este sentido, hay algunas razones por las que el aprendizaje a la carta podría ser apoyado. Por un lado, el cambio es inevitable debido a la necesidad de adaptarse a las nuevas demandas de la sociedad y de las tecnologías. El aprendizaje personalizado puede ayudar a asegurar que los estudiantes estén preparados para estos cambios, ya que se adapta a sus necesidades y preferencias individuales.
Por otro lado, la obsolescencia es inevitable. Los estudiantes necesitan estar preparados para enfrentar los desafíos y oportunidades de un mundo en constante cambio, y el aprendizaje personalizado puede ayudarles a desarrollar habilidades y conocimientos que sean relevantes y útiles en el futuro.
En conclusión, el aprendizaje personalizado puede ser una forma efectiva de adaptarse a los cambios y a las nuevas demandas de la sociedad, y de ayudar a los estudiantes a estar preparados para enfrentar los desafíos y oportunidades del futuro. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el aprendizaje personalizado no es una solución mágica y requiere de una planificación y una implementación adecuadas para poder ser efectivo.
¿Las habilidades y procesos que apoyan el aprendizaje como un hábito de por vida, el cuál debe desarrollarse y adaptarse?..
Existen varias habilidades y procesos que apoyan el aprendizaje como un hábito de por vida:
Curiosidad: el desarrollo de una actitud curiosa y la disposición a aprender nuevos conceptos y habilidades es esencial para el aprendizaje a lo largo de la vida.
Autorregulación: la capacidad de planificar, monitorear y evaluar el propio aprendizaje es esencial para el aprendizaje a lo largo de la vida.
Pensamiento crítico: la capacidad de analizar, evaluar y sintetizar información es esencial para el aprendizaje a lo largo de la vida.
Resiliencia: la capacidad de enfrentar y superar los obstáculos y las dificultades es esencial para el aprendizaje a lo largo de la vida.
Habilidades digitales: la capacidad de utilizar las tecnologías digitales para aprender y colaborar es cada vez más importante en un mundo cada vez más digital.
Redes de apoyo: tener una red de personas con las cuales pueda compartir y discutir nuevos conocimientos y habilidades es esencial para el aprendizaje a lo largo de la vida.
Flexibilidad: La capacidad de adaptarse a los cambios y a las nuevas situaciones es fundamental para el aprendizaje a lo largo de la vida.
El desarrollo y la adaptación de estas habilidades y procesos son esenciales para convertir el aprendizaje en un hábito de por vida. Esto puede lograrse a través de una variedad de estrategias, como la educación formal, la autoformación, la formación continua y la colaboración con otros.
¿Cómo aplicar la IA a los entornos de eLearning?
El aprendizaje organizacional utilizando la IA no significa solo que las máquinas aprendan de forma autónoma. O humanos enseñando a máquinas. O máquinas que enseñan a los humanos. Son los tres. Las organizaciones que permiten que los humanos y las máquinas aprendan continuamente unos de otros con los tres métodos tienen cinco veces más probabilidades de obtener beneficios financieros significativos que las organizaciones que aprenden con un solo método.
Las empresas reconocen cada vez más el potencial de la IA. De hecho, según la Encuesta CIO de Gartner de 2019, el 37% de las empresas habían implementado algún tipo de IA, lo que representa un enorme aumento del 270% en los últimos cuatro años. Además, ese mismo reporte estima que para el 2021, el 80% de las tecnologías emergentes tendrán sus bases en la IA.
Ofrecer contenido adecuado a la persona adecuada en el momento adecuado: Aprendizaje personalizado
La personalización ya no es un deseo de los colaboradores modernos; es una expectativa. Quieren contenido que incluya algún tipo de enfoque personalizado.
Las plataformas de eLearning que aprovechan la Inteligencia Artificial pueden adaptar el contenido en función del conocimiento existente de cada alumno en lugar de proporcionar un enfoque único para todos.
El aprendizaje personalizado o adaptativo es un enfoque basado en datos, que consiste en realizar un seguimiento continuo del rendimiento de cada alumno, utilizar algoritmos de aprendizaje automático para predecir resultados y modificar el material para reflejar el conocimiento de ese alumno en particular. Por lo tanto, si el perfil de aprendizaje de un empleado menciona la competencia en comunicación, la plataforma eLearning no asignará módulos relacionados con ese conjunto de habilidades para reducir el tiempo de capacitación. Y si un alumno está intentando dominar un nuevo módulo, el sistema seguirá alterando el material y los niveles de dificultad en función de su progreso, hasta que haya comprendido el concepto. Preparar una ruta de aprendizaje personalizada para cada alumno con temas relevantes no solo mejora la eficiencia del tiempo, sino que también aumenta sus niveles de motivación.
La IA hace que seguir los procesos de aprendizaje de cada empleado sea más fácil y más preciso. Para entender un tema en profundidad, y apropiarse de forma permanente del conocimiento, el colaborador necesita varias perspectivas de lo que está estudiando, sobre todo en temas complejos.
En ingeniería mecánica, para diseñar un motor de combustión interna, un estudiante necesita entender cómo funciona el motor, las partes de las que se compone y cómo interactúan entre sí. Para tener un entendimiento profundo, necesita ver varios modelos y analizar cómo en cada caso sistemas que se articulan diferente, pero siguen los mismos principios, cumplen con la misma función.
Este proceso no es lineal, y no es igual para cada estudiante. Puede que a un estudiante le resulte más rápido ver y desarmar un motor para entenderlo, mientras que a otro le resulte más fácil ver un plano, y otra lo entienda leyendo una descripción detallada de cómo funciona. La mayoría de los estudiantes necesitan varias formas de acercarse al motor para comprenderlo de forma amplia.
En el estudio de otras materias funciona igual: no es suficiente con un solo método para apropiarse por completo de un conocimiento, y los distintos métodos que se utilicen, la forma en la que se utilicen y el grado en que el estudiante necesite apoyarse en cada uno, cambia de una persona a otra.
Con el enfoque de formación tradicional hay una ruta de aprendizaje definida, y el instructor/creador del curso define el mismo orden de los contenidos para todos los estudiantes por igual; son genéricos, y no están pensados en relación a los intereses particulares de cada colaborador.
Bajo el enfoque de formación autogestionada esto no sucede, porque es el mismo estudiante quien define la trayectoria de su aprendizaje, pero es un formato que requiere de tiempo de investigación, y de ciertas habilidades que no todos los empleados dominan con tanta fluidez como para poder practicarlo con la eficiencia que los entornos de trabajo más ágiles exigen.
Si la incorporación de plataformas de eLearning es un primer paso hacia la creación de sistemas de desarrollo empresarial más efectivos, la incorporación de la IA es el segundo: a través del análisis de datos de la actividad de los empleados en las plataformas de aprendizaje, esta tecnología se usa para modificar los contenidos y sugiere caminos de aprendizaje diferenciados, basados en los gustos, preferencias, y el comportamiento previo de cada usuario.
El resultado es un enfoque de enseñanza dinámico, flexible, personalizado y efectivo, que se adapta como un organismo vivo a las necesidades de cada empleado, y lo asiste en el proceso de ser el director de su aprendizaje.
Mejor toma de decisiones: Analíticas avanzadas
Cuando se trata de evaluar el conocimiento de sus colaboradores, los instructores o líderes tienen limitaciones obvias: toman mucho tiempo y los resultados realmente no ofrecen información detallada.
Sin embargo, con la ayuda de un sistema basado en Inteligencia Artificial, se puede analizar rápidamente enormes cantidades de datos, así como identificar patrones y tendencias.
Específicamente, el análisis de contenido se refiere a plataformas de eLearning que aprovechan la IA (específicamente el aprendizaje automático) para optimizar los módulos de aprendizaje. De esta forma, se analiza el contenido de un curso para obtener el máximo efecto y optimizarlo para satisfacer las necesidades de los alumnos. Esto permite a los líderes corporativos no solo crear y administrar su contenido eLearning, sino también obtener información importante sobre el progreso y la comprensión del alumno a través de un poderoso análisis de datos.
Los instructores o líderes organizacionales reciben información sobre el desempeño, las fortalezas, las áreas más problemáticas e incluso los problemas relacionados con la asistencia de cada estudiante. Esto facilita la toma decisiones y la posibilidad de optimizar y tomar acción pertiente antes de que el colaborador no tenga motivación para continuar y simplemente abandone el curso.
Usar la Inteligencia Artificial para crear cursos eLearning más rápido
Para los expertos de la materia y los profesionales de diseño instruccional, la creación de cursos es uno de los factores del e-learning que consumen más tiempo. Las plataformas de eLearning que utilizan inteligencia artificial, pueden ayudar a extraer información valiosa y convertirla en contenido inteligente para el aprendizaje digital.
Por ejemplo, utilizando funcionalidades como la traducción automática.
Tradicionalmente, los cursos de eLearning también pueden ser difíciles de traducir, lo que conlleva sus propias limitaciones de audiencia. Esas barreras del idioma, junto con la gran cantidad de contenido que se necesita crear, hacen que sea difícil, y que requiera mucho tiempo, crear un excelente contenido para múltiples idiomas.
Pero con la IA, ahora es posible desarrollar contenido multi-lenguaje para empresas globales que se enfrentan al desafío de crear contenidos útiles para sucursales de varios países, o para la cada vez más común situación de empresas que trabajan con equipos remotos que hablan diversos idiomas.
A pesar de que los empleados tengan un muy buen nivel de inglés, un plan de estudios con contenidos adaptados a su idioma forma parte del proceso de personalización, y facilita la apropiación de los conocimientos y su aplicación.
En promedio, utilizando una herramienta de autoría que utiliza la inteligencia artificial, las empresas pueden reducir el tiempo de traducción de un plan de contenidos de meses a solo días, lo que dinamiza mucho el proceso de preparación para proyectos que necesitan de conocimientos específicos.
Apoyo a cada usuario a lo largo del camino: Chatbots y tutores virtuales
A través de la Inteligencia Artificial se pueden realizar evaluaciones y procesar las consultas de los colaboradores/estudiantes y responder a ellas en tiempo real, de forma que aceleran y personalizan el proceso de aprendizaje.
Un ejemplo podría ser un chatbot que «decide» qué pregunta hacerle a un alumno basándose en las respuestas anteriores del alumno, por ejemplo, agregando preguntas en áreas donde el alumno ha tenido más respuestas incorrectas o saltando a un nivel superior cuando el alumno consistentemente ingresa las respuestas correctas. Otro uso común es responder preguntas simples: el algoritmo de IA puede recibir información básica que, por ejemplo, un nuevo colaborador pueden necesitar. Puede presentarse como un chatbot inteligente que analiza y responde a los mensajes de texto conversacionales y las preguntas de esos empleados.
De manera similar a los chatbots, los asistentes virtuales pueden ayudar tanto a los estudiantes como a los instructores al responder preguntas que de otro modo podrían haber ido director al instructor, o al ayudar a los estudiantes a navegar por el material del curso de una forma más amigable.
Además, a través de la Inteligencia Artificial las plataformas de eLearning utilizan los chatbots pueden ayudar a los estudiantes a descubrir recursos relevantes según su perfil y temas de interés sugiriendo varios activos de aprendizaje, eliminando el tiempo y el esfuerzo que llevaría realizar esta tarea manualmente.
El futuro del eLearning
En los últimos 4 años, el uso de esta tecnología en la industria de capacitación y desarrollo aumentó un 47,5%, y se espera que la inversión en inteligencia artificial alcance los 190.610 millones de dólares en 2025.
En un futuro, podemos esperar que muchos procesos que hoy en día recaen sobre personas estén a cargo de inteligencias artificiales, pero no es para alarmarse: esto solo quiere decir que las personas estarán cada vez mejor capacitadas, y que podrán hacerse cargo de tareas más complejas.
Al aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial, las organizaciones modernas podemos ofrecer un aprendizaje personalizado a escala para ahorrar tiempo tanto a los instructores como a los empleados, lo que nos permitirá concentrarnos en tareas más críticas. Y gracias a los beneficios que discutimos anteriormente, como el aprendizaje adaptativo, las analíticas avanzadas y optimización de la productividad en el proceso de creación, los empleados estarán más comprometidos y más interesados en el aprendizaje, lo que se traduce en mejores resultados y una mayor productividad.
La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a personalizar el aprendizaje en línea mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático que se ajustan automáticamente a las necesidades individuales de cada estudiante. Esto se conoce como educación disruptiva, ya que la IA permite romper con los modelos tradicionales de enseñanza y adaptarse a las necesidades individuales de cada estudiante. Algunos ejemplos de cómo la IA puede ayudar en la educación en línea incluyen:
Sistemas de recomendación de contenido: los algoritmos de recomendación pueden analizar el rendimiento y el historial de aprendizaje de cada estudiante para recomendar contenido que se adapte a su nivel y necesidades específicas.
Evaluación automática: la IA puede ayudar a evaluar automáticamente las respuestas de los estudiantes a preguntas de prueba o tareas, lo que permite a los profesores dedicar menos tiempo a la corrección y más tiempo a la enseñanza.
Asistentes de aprendizaje personalizados: los asistentes de IA pueden ayudar a los estudiantes a organizar su tiempo, seguir su progreso y proporcionar consejos y recursos adicionales para ayudarles a aprender más eficazmente.
Sí, los sistemas inteligentes de ayuda al aprendizaje cognitivo pueden proporcionar resultados abiertos y flexibles que se adaptan a las necesidades individuales de los usuarios. Esto se logra mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático que analizan el rendimiento y el historial de aprendizaje de cada estudiante, y se adaptan automáticamente para proporcionar contenido y metodologías de enseñanza personalizadas.
Además, los sistemas inteligentes pueden interactuar en tiempo real con los estudiantes, lo que les permite hacer preguntas, recibir respuestas y obtener información adicional sobre el tema que están estudiando. Esto permite una mayor interacción y colaboración entre el sistema y el estudiante, lo que puede ayudar a mejorar la comprensión y la retención del material.
En cuanto a los planteamientos procedimentales, estos sistemas utilizan técnicas de IA para adaptar el contenido y la metodología de enseñanza a las necesidades y habilidades individuales de cada estudiante, lo que puede ayudar a mejorar su comprensión y retención del material. Además, los sistemas inteligentes pueden evaluar automáticamente el rendimiento de los estudiantes en tareas y pruebas, y proporcionar retroalimentación instantánea, lo que permite a los estudiantes identificar sus debilidades y fortalecer sus habilidades. En resumen, los sistemas inteligentes de aprendizaje cognitivo ofrecen un aprendizaje personalizado, adaptativo y en tiempo real, que se ajustan a las necesidades de los usuarios.
Lo anterior basado en la inclusión de las técnicas de inteligencia artificial a través de los sistemas de aprendizaje inteligentes. En este caso el sistema de aprendizaje inteligente queda inmerso como parte del objeto de aprendizaje. Y una de sus clasificaciones implica aprendizaje personalizado. El dominio de aplicación que se ha elegido es el de programación estructurada. Este trabajo es motivado por el avance vertiginoso de las nuevas tecnologías y su inclusión en distintas aplicaciones con el fin de potenciar los desarrollos.
Una de las principales ventajas del e-learning es la facilidad de acceso. La formación puede llegar a más personas, puesto que desaparecen las barreras espacio-temporales.
La Educación a Distancia (ED) se define como la distribución de educación que no obliga a los estudiantes a estar físicamente presentes en el mismo lugar donde se encuentra el instructor. En un nivel básico, la ED se realiza cuando los estudiantes y maestros están separados por la distancia física y la tecnología (voz, video, datos e impresiones) a menudo en combinación con clases cara a cara, es utilizada como puente para reducir esta barrera .
En la actualidad se utilizan una gran variedad de medios electrónicos para enviar o recibir los materiales de apoyo teniendo como objetivo la ED. Es de ahí donde nace la e-learning. Este término se refiere a la utilización de nuevas tecnologías de la información y la comunicación con un propósito de aprendizaje. Una de estas tecnologías es internet, pero también se pueden incluir el concepto de multimedia y los simuladores. Podríamos decir que el e-learning es la modalidad de educación a distancia donde tanto el profesor como el alumno hacen uso de medios electrónicos para llevar a cabo el proceso de enseñanza-aprendizaje.
Desde la irrupción de internet en nuestras vidas, las posibilidades de acceso a la formación académica se ha incrementando en la medida en que la red nos va permitiendo acceder a más personas y ofrecer ambientes de aprendizaje más complejos y elaborados. Una de las principales ventajas del e-learning es la facilidad de acceso. La formación académica puede llegar a más personas, puesto que desaparecen las barreras espacio-temporales.
En los últimos años el uso de las de plataformas de e-learning o LMS (Learning Management System) en las Universidades e Instituciones educativas se ha incrementado, se han propuesto diseñar cursos a distancia con tecnologías educativas propias, cada institución cuenta con materiales en línea de diversas disciplinas, así como materiales en línea de la misma disciplina en un mismo departamento académico. Estos nuevos medios están siendo utilizados para expresar conocimiento, presentar información y guiar actividades de aprendizaje en los materiales.
El uso de tecnologías inteligentes y la conciencia de la soberanía de los datos han aumentado ligeramente en los últimos doce meses. Los proveedores de la nube fuera de Europa tienen actualmente una ventaja en el mercado: proporcionan alrededor del 28 por ciento de los servicios de TI basados en la nube utilizados por empresas y autoridades en Alemania, Austria y Suiza. En contraste, solo un buen 23 por ciento se compra a proveedores europeos.
Casi el 45 por ciento de los participantes del estudio que usan servicios en la nube de proveedores no europeos quieren aumentar sus capacidades con proveedores europeos en los próximos años. Justifican el cambio principalmente con el cumplimiento de la protección de datos y el deseo de aumentar la soberanía de los datos. La sensibilidad a la soberanía de los datos también ha aumentado ligeramente en relación con los sistemas inteligentes: este año, más participantes en el estudio están a favor de limitar el funcionamiento de los sistemas inteligentes a nubes europeas o propiedad de empresas.
El análisis de datos inteligente abre grandes oportunidades para las empresas y las autoridades: en base a este conocimiento, pueden optimizar procesos, descubrir nuevas oportunidades de venta y mejorar su equilibrio ambiental, por ejemplo, al reducir el consumo de energía y el desperdicio en la producción. Incluso las soluciones pequeñas e inteligentes pueden generar valor añadido».
Al igual que el año pasado, los CIO están priorizando las áreas de aplicación de las tecnologías inteligentes. En la parte superior se encuentran escenarios de aplicación simples, como la automatización del trabajo manual. Al parecer, los usuarios las valoran más positivamente que soluciones complejas como los sistemas de recomendación o la predicción del comportamiento de máquinas, clientes o mercados. Al igual que el año anterior, los CIO consideran que el uso de tecnologías inteligentes en su empresa tiene menos éxito que sus colegas de negocios. Dado que su euforia ha disminuido un poco, sus evaluaciones están más juntas hoy.
“Esperanzas similares y, sobre todo, realistas del lado del negocio y de TI con respecto a las posibilidades y límites de los sistemas inteligentes facilitan la cooperación constructiva. Así es como se pueden crear buenas soluciones para ofrecer valor añadido a los aprendices, empleados y clientes de cualquier organización”
Las tecnologías digitales están cambiando la forma en que aprendemos: la digitalización está creando realidades virtuales y aumentadas que se han vuelto indispensables en la industria de la educación. Los desarrollos como la inteligencia artificial, los grandes datos y el análisis de aprendizaje dan vida al aprendizaje personalizado y lúdico. Las aulas se están convirtiendo en espacios de aprendizaje interactivo equipados con nuevas tecnologías educativas, como pizarras interactivas y dispositivos móviles inteligentes.
Ya sean profesores virtuales, sistemas de tutoría, compañeros autónomos de IA o chatbots, las aplicaciones para la IA son diversas y mejoran constantemente. Con el aprendizaje automático, una IA puede entrenarse regularmente y, por lo tanto, volverse cada vez más inteligente. Esto es posible gracias a la creciente cantidad de datos y las opciones de análisis asociadas. La IA puede incluso desarrollar habilidades ‘humanas’: esto se aplica, p. B. para chatbots que tienen reconocimiento de voz y, por lo tanto, pueden hacer preguntas sobre la tarea. Incluso si no reemplazan al maestro por el momento, al menos pueden relevarlo.
El incremento en la riqueza de los contenidos representa sin duda un cambio en el contexto educativo, pero no deja de ser un cambio menor si no es acompañado de trasformaciones más profundas en la forma de organizar los contenidos educativos, en el modo de acceder a ellos y en su uso en el proceso de enseñanza aprendizaje.
Los sistemas de aprendizaje inteligentes (SAI) están integrados por cuatro componentes:
el módulo experto,
el modelo de estudiante,
la interfaz,
el usuario. A continuación damos una breve descripción. Para mayor información consultar Laureano-Cruces, et al. (2000).
El módulo experto: es el lugar donde se encuentra acumulado el conocimiento que el sistema intenta enseñar al estudiante. La implementación de este componente esta íntimamente ligada al módulo tutor. Debido a que el tutor enseñará el dominio haciendo énfasis en la organización del módulo experto. De aquí que interese que este módulo esté organizado de forma pedagógica.
El modelo de estudiante: es una base de datos que contiene información del estudiante que permite desarrollar las siguientes funciones:
adaptación del sistema con base en la competencia que tenga el estudiante de un determinado material (objeto de la enseñanza),
2) hacer un reporte del material cubierto de acuerdo al currículo,
3) seleccionar el nivel adecuado de intervención y explicación,
4) facilitar la retroalimentación del estudiante.
El módulo tutor: tiene la responsabilidad de decidir que acciones tomar para enseñar o corregir un determinado dominio basándose en la información del currículo (sección 4) y de los objetivos que el planificador tiene; con respecto a uno o varios temas específicos a enseñar. Es él quien selecciona los problemas a mostrar al estudiante, analiza las respuestas, presenta la solución de ciertos problemas o decide mostrar algunos ejemplos. Gestiona el material didáctico y se encarga de seleccionar el material más adecuado en función de las situaciones reportadas. Estas situaciones son principalmente determinadas por las demandas del planificador y del comportamiento del alumno percibido a través de la interfaz.
La interfaz: puede ser considerada como un entorno de simulación en el sentido de que es el lugar donde tienen representación las salidas y entradas del sistema. Su responsabilidad básica es la comunicación entre el sistema y el estudiante, aunque al ser el medio de salida de las acciones del SAI, también tiene una responsabilidad didáctica.
El Modelo de Objetos de Aprendizaje (OA) ofrecen una nueva forma de organizar de los contenidos en una jerarquía composicional de granularidad que van desde los objetos multimedia, pasando por los objetos informativos y los objetos de aprendizaje, hasta conglomerados de contenido educativo más complejos como secciones, unidades, cursos, programas de estudios, etc. Ofrece una manera de construir contenidos educativos, por composición a partir de piezas de elementos en los niveles inferiores.
Así mismo una forma buscar objetos de contenidos, localizarlos, recuperarlos e integrarlos a través de una colección de especificaciones y estándares para su catalogación, requisición, exportación, transportación e importación. Finalmente ofrece la oportunidad de construir, para cada estudiante y cada momento, una selección personalizada de contenido educativo que le brinde un contexto optimo para su aprendizaje. Que son los objetos de Aprendizaje, podemos iniciar con el concepto según el grupo de trabajo mexicano dentro de la Corporación Universitaria para el Desarrollo de Internet 2, generó la siguiente definición operativa.
Un objeto de aprendizaje es una entidad informativa digital desarrollada para la generación de conocimiento, habilidades y actitudes requeridas en el desempeño de una tarea, que tiene sentido en función de las necesidades del sujeto que lo usa y que representa y se corresponde con una realidad concreta susceptible de ser intervenida.
Así mismo se definieron como propiedades deseables de los objetos las siguientes:
· Subjetividad. Los objetos son polivalentes, pues la significación de sus potencialidades recae en los sujetos que los usan.
· Realidad. El objeto de aprendizaje es un puente con una realidad concreta.
· Historicidad. La pertinencia histórica de los objetos tiene que ver con su construcción y distribución en función de las condiciones reales de acceso y uso de los educandos a los que se pretende atender.
· Complejidad. Los objetos aunque tienen una delimitación que los convierte en unidades materiales, están ligados en múltiples formas con otros objetos posibles. · Comunicabilidad. Los objetos de aprendizaje contienen información, y su capacidad de representación supone la integración de múltiples lenguajes.
· Integralidad. Tener unidades que al ser accesadas individualmente tengan ya una estructura y que nos lleven a un objetivo de aprendizaje específico.
· Unidad coherente. Objetos como pequeñas unidades de aprendizaje cuyos elementos tienen relación íntima con el objetivo que persiguen. · Unidades auto contenibles y versátiles. Cada objeto puede ser tomado independientemente y que tenga elasticidad.
· Reusabilidad. Cada objeto puede ser usado en diferentes contextos y para diferentes objetivos.
· Escalabilidad. Los objetos pueden ser agrupados en una larga colección de contenidos para conformar la estructura de un curso.
· Debe ser clasificable. Cada objeto debe contar con ciertos elementos que permitan clasificarlo en un metadatos (descriptores), que tenga las propiedades de que puede ser encontrado fácilmente. · Relevante. Que responda a una necesidad, que sea pertinente y que contenga una agenda de utilización.
El diseño educativo basado en objetos de aprendizaje ha tenido un impulso creciente en los últimos años y se ha colocado como una de las principales tendencias en el campo de la educación mediada por tecnologías de la información y de la comunicación.
Este diseño se refiere a la consideración del “currículo”, definido en términos del proyecto global en el que está incluida la actividad concreta. Y en el caso de temas específicos se refiere a lo que todo docente debe conocer sobre su material de enseñanza para propiciar su adquisición.
Así el diseño didáctico se concibe como un cuerpo de conocimientos que se ocupa de:
1) la comprensión, el mejoramiento y la aplicación de métodos de enseñanza, 2) la combinación óptima de métodos, y 3) los contextos o situaciones en los que se espera que dichos métodos de enseñanza produzcan mejores resultados.
Al resultado de un diseño didáctico se le conoce como modelo y es éste la representación final de un conjunto integrado por componentes estratégicos que nos permitirá
1-secuenciar el material
2. utilizar grafos conceptuales,
3. utilizar ejemplos,
4. la incorporación de la práctica en un determinado momento,
5 . el uso de estrategias para motivar a los estudiantes. Otro aspecto importante de este modelo didáctico es que debe mostrar los diferentes aspectos que entran en juego en la enseñanza, con el fin de alcanzar los objetivos deseados del mejor modo posible y bajo las condiciones anticipadas.
En esta sección, se asocia a cada concepto u habilidad el objetivo instrucional (OI). Este último representado por las habilidades y capacidades cognitivas que el tutor desea transmitir al alumno, estos pueden ser clasificados de acuerdo a la siguiente taxonomía (Bloom, 1956):
En el contexto del dominio que nos ocupa y de acuerdo a (Gutiérrez 1994), se utilizarán tres OI, aunque la comprensión es obligada para la aplicación. A continuación se definen y se relacionan con nuestro dominio.
Conocimiento: Este objetivo está relacionado con la adquisición memorística de conocimiento por parte del alumno.
El alumno debe conocer los conceptos teóricos divididos en: definiciones de los diferentes tipos de abstracciones (procedurales y funcionales), tipo de datos, tipos de parámetros (referencia y valor), estructuras de control (secuencia, iteración (condicional, no condicional), selección (simple, múltiple)).
Aplicación: este objetivo está relacionado con la puesta en práctica de los conocimientos aprendidos anteriormente. De acuerdo a (Laureano et al. 2004), el alumno aplicará correctamente el procedimiento para ser capaz de: 1) Comprender el uso de las distintos tipos de abstracción que nos proporciona el paradigma de la programación estructurada. a. Paso de parámetros y sus tipos. b. Tipos de abstracción: funcional y procedural. 2) La clase de estructura de control, ad-hoc al sistema que se pretende modelar. 3) Acotar el uso de los distintos tipos de datos de acuerdo a las características del problema.
Análisis: servirá para enseñar al alumno a analizar estados de los distintos escenarios, analizar los distintos estados en función de razonamientos (Laureano-Cruces et al., 2004) que conlleven: Predicción: acción o efecto de anunciar lo sucederá a partir de información incompleta en un posible futuro.
Post-dicción: explicación de cómo se ha llegado a una situación actual concreta, equivale a una predicción retroactiva por ello es considerada como un tipo de razonamiento no deductivo también conocido como lógica abductiva.
Este tipo de razonamiento consta de dos fases: la 1ra consiste en un conjunto de explicaciones posibles y la 2da en la construcción de explicaciones y la selección de la mejor.
Interpretación cuantitativa: dada la descripción parcial de las particularidades de una situación y algunas observaciones de su comportamiento, inferir que otras particularidades existen y que más puede suceder.
Razonamiento causal: causa-efecto. Este tipo de razonamiento es una herramienta para dar crédito a una hipótesis que proviene de un comportamiento observado o postulado. Es útil para la generación de: explicaciones, interpretación de medidas, planificación de experimentos y obviamente aprendizaje.
El alumno analizará un determinado estado del escenario y deberá ser capaz de saber qué pasa con base en los valores de los distintos parámetros y sus relaciones, con los demás elementos.
Una vez que se han determinado los objetivos instruccionales, éstos se deben refinar en el plan instruccional en términos de las actividades que deben realizar tanto el profesor como el alumno.
Estas actividades las denominaremos estrategias instruccionales: se encargan de proponer al alumno ejercicios, de motivar al alumno, de hacer llegar al alumno las comunicaciones del sistema (mediante explicaciones, comentarios, una muestra gráfica, etc.), de dar una continuidad a la sesión instruccional. Lo anterior lo logramos a través de las intervenciones del sistema a través de la interfaz:
Diseño de los Objetos de Aprendizaje Para el diseño de los objetos de aprendizaje adoptaremos la metodología de trabajo propuesta por Muñoz (Muñoz-Artega, et al, 2008).
Metodología del Trabajo La metodología de trabajo está compuesta de cuatro fases de diseño de los OA, que se describen a continuación:
Análisis y Obtención” En esta fase se identifican los datos generales del Objeto de Aprendizaje, obtener composición del material didáctico para la construcción del OA. Va íntimamente ligada a los objetivos instruccionales, que a su vez están enlazados con el grafo conceptual.
“Diseño” En esta fase se identificarán cada uno de los componentes del OA, así como su interrelación, con los elementos de la estructura general del OA. Cabe mencionar que esta fase es una de las más importantes, ya que en ésta se especifica la parte pedagógica del OA.
Dentro de esta fase está el análisis y el diseño de sistema de aprendizaje inteligente (SAI), lo cual consta de la identificación del objetivo, la instrucción personalizada, el contenido, las actividades y la evaluación a través de escenarios y tipos de errores.
Generación de los Metadatos
Para generar el metadato es necesario describir al OA con el fin de facilitar la gestión de catalogación, búsqueda y recuperación. Para generar este metadato nos apoyaremos el estándar SCORM de diseño de OA. El metadato de SCORM se basa en el estándar IEEE1484–12–12–1–2002L de TSC * Learning Object Meta-Data (LOM), especifica las características generales del metadato de un OA.
“Desarrollo” En esta fase se realiza el armado, empaquetado y almacenamiento del OA en el repositorio. Para armar el OA es necesario integrar cada uno de los componentes en una plantilla en XML que contenga la información general del OA. El empaquetado es necesario generarlos con el estándar SCOR, con el fin de de tener la facilidad de crear y editar el metadato. Es necesario almacenar el OA en un repositorio de OA. Fase IV “Integración del OA a un Sistema de Administración” Para poder gestionar los OA en forma eficiente es necesario, contar con un Sistema de Administración que apoye la integración de todas las actividades como: cursos en línea, Chats, ejercicios, exámenes, etc., con la finalidad que nos proporcione un ambiente colaborativo.
HEMOS PRETENDIDO utilizar de forma conjunta las técnicas de inteligencia artificial, con el uso de las nuevas tecnologías, con el fin de crear sistemas que aporten al usuario además de los conocimientos en un determinado dominio, la capacidad de contar con estrategias auto-regulatorias de aprendizaje. Lo anterior a través del modelo desarrollado para el tutor de didáctica general. El hecho de que los OAs cuenten con estándares de desarrollo y acceso, permitirá un mayor uso de éstos.
En E-LEARNING-INCLUSIVO y su sistema formativo planteamos, entre otras cosas, prioritariamente la investigación en el área de los sistemas de ayuda al aprendizaje de habilidades procedimentales.
Para realizarlo se enlazan dos áreas temáticas: interfaces avanzados y sistemas inteligentes.
Interfaces avanzadas y sistemas inteligentes son una parte importante de la relación entre la inteligencia artificial y el aprendizaje en línea. Algunos ejemplos de cómo se pueden utilizar estas tecnologías en la educación en línea incluyen:
Interfaces de conversación: los estudiantes pueden interactuar con un asistente de IA a través de una interfaz de conversación, lo que les permite hacer preguntas, recibir respuestas y obtener información adicional sobre el tema que están estudiando.
Sistemas de realidad virtual y aumentada: estas tecnologías pueden ayudar a los estudiantes a visualizar y interactuar con conceptos y objetos de una manera que no es posible en un entorno tradicional de clase.
Sistemas de tutoría inteligentes: estos sistemas utilizan técnicas de IA para adaptar el contenido y la metodología de enseñanza a las necesidades y habilidades individuales de cada estudiante, lo que puede ayudar a mejorar su comprensión y retención del material.
Sistemas de diagnóstico automático: estos sistemas utilizan IA para analizar el rendimiento de los estudiantes y detectar problemas o áreas de debilidad, lo que permite a los profesores proporcionar un apoyo y refuerzo más efectivo.
En resumen, interfaces avanzadas y sistemas inteligentes son una parte importante de la relación entre la IA y el elearning, ya que estas tecnologías pueden ayudar a mejorar la eficacia del aprendizaje personalizado y adaptarse a las necesidades individuales de cada estudiante.
Los resultados en sistemas inteligentes de ayuda al aprendizaje cognitivo, llevan a obtener resultados abiertos y flexibles que no solo pueden interactuar en todo momento sino que además pueden modificar sus planteamientos procedimentales, teniendo siempre presentes las necesidades de los usuarios.
Los sistemas de aprendizaje virtual y de simulación estarán orientados a adiestrar conductores de diversos tipos de vehículos en entornos de Realidad Virtual multimodal.
Es de destacar que ambos grupos tienen una relación previa de colaboración en este objetivo, obtenida en diferentes proyectos y planteamientos dentro del mismo E-LERNING-INCLUSIVO. y materializada en pruebas y publicaciones conjuntas.
Este proyecto único y con un objetivo común a los dos grupos: transformar un entorno de entrenamiento basado en RV en un entorno inteligente de aprendizaje de habilidades procedimentales, en el caso de nuestro demostrador, un simulador de conducción. Sin embargo, la investigación tiene dos perspectivas distintas y complementarias, una de investigación en herramientas informáticas para el aprendizaje cognitivo, otra de aplicación en entornos virtuales.
investiga dentro del área de ayuda al aprendizaje cognitivo y mantiene un estrecho contacto con las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías de realidad virtual. Para lograr estos objetivos utiliza las tecnologías y equipos disponibles en E-LEARNING-INCLUSIVO.. Esta investigación trata los problemas de adquisición, validación y diagnóstico del conocimiento en:
los sistemas de ayuda al aprendizaje integrados en entornos de realidad virtual y simuladores para adquisición de habilidades procedimentales, los mapas conceptuales aplicados a la formación colaborativa, las herramientas de autor para adquisición de conocimiento sobre dominios conceptuales y procedimentales.
¿Cuáles son los Objetivos e INVESTIGACIÓN en una evaluación inclusiva continuada y flexible en E-LEARNING-INCLUSIVO, lo que a su vez significará un aprendizaje?
Los objetivos de una evaluación inclusiva continuada y flexible en e-learning-inclusivo incluyen:
Identificar las necesidades y preferencias individuales de los estudiantes para adaptar el contenido y los métodos de enseñanza.
Evaluar el progreso y el rendimiento de los estudiantes en tiempo real y proporcionar retroalimentación inmediata.
Medir el impacto del e-learning-inclusivo en el aprendizaje y el rendimiento de los estudiantes.
Identificar las barreras y desafíos que pueden afectar el aprendizaje de los estudiantes y desarrollar estrategias para superarlos.
Adaptar los recursos y estrategias de aprendizaje en función de los resultados de la evaluación.
Promover la autoevaluación y la reflexión sobre el propio aprendizaje.
Establecer metas y objetivos de aprendizaje a largo plazo para guiar el proceso de evaluación.
La investigación en una evaluación inclusiva continuada y flexible en e-learning-inclusivo incluye:
Estudios de casos para evaluar la efectividad de diferentes estrategias y herramientas de e-learning-inclusivo.
Estudios de seguimiento para medir el impacto a largo plazo del e-learning-inclusivo en el aprendizaje y el rendimiento de los estudiantes.
Investigaciones basadas en datos para analizar los resultados de las evaluaciones y desarrollar recomendaciones para mejorar el e-learning-inclusivo.
Investigaciones cualitativas para entender cómo los estudiantes perciben y experimentan el e-learning-inclusivo.
En resumen, una evaluación inclusiva continuada y flexible en e-learning-inclusivo busca identificar las necesidades y preferencias individuales de los estudiantes, evaluar su progreso y rendimiento, y adaptar el aprendizaje en función de los resultados de la evaluación, todo esto, con el objetivo de mejorar el aprendizaje y el rendimiento de los estudiantes. La investigación en este ámbito, busca analizar los resultados de las evaluaciones y desarrollar recomendaciones para mejorar el e-learning-inclusivo.
¿Cuáles son los procesos en los que están basados el APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBÍCUO, el conocimiento/aprendizaje en el cual el estudiante con guía y acompañamiento del docente, apoyado por didácticas y recursos tecnológicos acordes a las necesidades y pertinentes a cada programa y nivel de formación?
El aprendizaje abierto, inclusivo y ubicuo se basa en los siguientes procesos:
Aprendizaje basado en proyectos: el aprendizaje se centra en la realización de proyectos prácticos y colaborativos que fomentan la creatividad y el pensamiento crítico.
Aprendizaje personalizado: el contenido y los métodos de enseñanza se adaptan a las necesidades y preferencias individuales de cada estudiante.
Aprendizaje ubícuo: el aprendizaje se integra en la vida cotidiana y se lleva a cabo en diferentes contextos y lugares, tanto en línea como fuera de línea.
Aprendizaje colaborativo: el aprendizaje se basa en la colaboración y el trabajo en equipo, tanto en línea como fuera de línea.
Uso de tecnologías educativas: se utilizan tecnologías educativas para proporcionar acceso a recursos educativos, fomentar la colaboración y la comunicación, y permitir una evaluación continua.
Evaluación formativa y sumativa: se utilizan diferentes técnicas de evaluación, tanto formativas como sumativas, para medir el progreso y el rendimiento de los estudiantes y proporcionar retroalimentación.
Guía y acompañamiento del docente: el docente actúa como guía y acompañante en el proceso de aprendizaje, proporcionando orientación, apoyo y retroalimentación a los estudiantes.
En resumen, el aprendizaje abierto, inclusivo y ubicuo se basa en un enfoque centrado en el estudiante, que proporciona un aprendizaje personalizado, colaborativo, y ubicuo, el cual se apoya en el uso de tecnologías educativas y una evaluación continua y flexible, todo esto bajo la guía y acompañamiento del docente.
¿Cómo se lleva a cabo el cambio de roles en la Educación disruptiva y elearning-inclusivo ya que creo que intercala elementos de tanto docentes como alumnos, muchas veces no tienen claro?
El cambio de roles en la educación disruptiva y e-learning inclusivo puede ser un proceso desafiante, ya que implica una mayor colaboración entre docentes y estudiantes y una mayor flexibilidad en la planificación y ejecución del aprendizaje. A continuación, se describen algunas estrategias para llevar a cabo este cambio de roles:
Comunicación y colaboración: es importante establecer una comunicación clara y colaboración entre docentes y estudiantes para establecer roles y responsabilidades claros y para asegurar que todos los participantes estén alineados en los objetivos del aprendizaje.
Formación y capacitación: es importante proporcionar a los docentes y estudiantes la formación y capacitación necesarias para desempeñar sus nuevos roles y utilizar las herramientas y tecnologías necesarias para el aprendizaje en línea.
Flexibilidad: es importante ser flexible y adaptar los roles y responsabilidades en función de las necesidades y preferencias individuales de los estudiantes.
Evaluación continua: es importante llevar a cabo una evaluación continua del proceso de cambio de roles y hacer ajustes en función de los resultados.
Estrategias de Aprendizaje: es importante ofrecer una variedad de estrategias de aprendizaje para que los estudiantes puedan aprender de diferentes maneras y adaptarse mejor al ambiente virtual.
Estrategias de retroalimentación: Es importante proporcionar una retroalimentación continua y transparente para que los estudiantes puedan evaluar su progreso y recibir orientación para mejorar.
En conclusión, el cambio de roles en la educación disruptiva y e-learning-inclusivo requiere una comunicación y colaboración efectivas, una formación y capacitación adecuadas, una mayor flexibilidad,…
¿En qué manera la redarquía en la Educación Disruptiva y elearning-inclusvo han substituido la jerarquía en los liderazgos y los aprendizajes?
En la educación disruptiva y e-learning inclusivo, la redarquía (red arquitectura) ha sustituido en gran medida la jerarquía en los liderazgos y los aprendizajes. La redarquía se refiere a una estructura organizativa en la que los miembros de una organización trabajan de manera colaborativa y autónoma, en lugar de estar sujetos a una jerarquía rígida.
En la educación disruptiva y e-learning inclusivo, esto se traduce en un cambio en los roles y responsabilidades de los líderes y docentes, que ya no son los únicos responsables de guiar el aprendizaje, sino que se convierten en facilitadores y guías que apoyan y fomentan el aprendizaje autónomo de los estudiantes.
Los estudiantes también juegan un papel más activo en su propio aprendizaje y en la toma de decisiones, lo que les permite desarrollar habilidades de pensamiento crítico y capacidad de resolución de problemas.
En términos de aprendizaje, la redarquía promueve un enfoque colaborativo y centrado en el estudiante, en lugar de un enfoque jerárquico y tradicional en el que el docente es el único que transmite el conocimiento.
En resumen, la redarquía en la educación disruptiva y e-learning inclusivo ha sustituido la jerarquía en los liderazgos y los aprendizajes, permitiendo un enfoque más colaborativo, centrado en el estudiante y autónomo, y permitiendo que tanto docentes como aprendices trabajen y aprendan en red.
La sostenibilidad como concepto, ¿de qué maneras entra a formar parte de las nuevas ecologías de los aprendizaje abierto, inclusivo y ubicuo?
La sostenibilidad es un concepto importante que se relaciona con las nuevas ecologías de aprendizaje abierto, inclusivo y ubicuo de varias maneras.
Aprendizaje abierto y accesible: El aprendizaje abierto es una forma sostenible de educación ya que permite el acceso a recursos educativos a personas de todas las edades, habilidades y contextos.
Aprendizaje personalizado: la personalización del aprendizaje es una forma sostenible de educación ya que permite a cada estudiante aprender a su propio ritmo y de acuerdo con sus necesidades y preferencias individuales.
Aprendizaje ubicuo: el aprendizaje ubicuo es una forma sostenible de educación ya que permite aprender en cualquier lugar y en cualquier momento, lo que significa que los estudiantes pueden adaptar su aprendizaje a sus horarios y contextos.
Aprendizaje colaborativo: el aprendizaje colaborativo es una forma sostenible de educación ya que permite a los estudiantes aprender juntos y compartir conocimientos y habilidades, lo que fomenta la cooperación y la solidaridad entre ellos.
Uso de tecnologías educativas: el uso de tecnologías educativas es una forma sostenible de educación ya que permite un acceso a recursos educativos y una colaboración más eficiente, lo que puede reducir
La sociedad disruptiva, con la ayuda de las TIC, AI, Internet, cibernética, neurociencia…¿Cómo engloba la educación dentro del trabajo y los fusiona?
La sociedad disruptiva está caracterizada por una gran cantidad de cambios y avances en tecnología, como las TIC, la inteligencia artificial, Internet, la cibernética y la neurociencia, entre otros. Estos avances tienen un gran impacto en la educación, ya que permiten fusionar el trabajo y la educación de varias maneras:
Aprendizaje continuo: las TIC y la conectividad global permiten un acceso constante a recursos educativos y oportunidades de formación, lo que permite a los individuos aprender continuamente y mantenerse actualizados en su campo de trabajo.
Aprendizaje en línea: la educación en línea y el aprendizaje a distancia se han vuelto más accesibles y populares gracias a las TIC, lo que permite a las personas aprender en cualquier lugar y en cualquier momento, independientemente de su lugar de trabajo.
Aprendizaje colaborativo: las TIC, como las redes sociales y las plataformas de colaboración en línea, permiten a los individuos trabajar y aprender juntos, independientemente de su ubicación geográfica.
Aprendizaje personalizado: las TIC, como la inteligencia artificial, permiten una personalización del aprendizaje, adaptando el contenido y los métodos de enseñanza a las necesidades y preferencias individuales de cada estudiante.
Aprendizaje ubicuo: las TIC, como el Internet de las cosas (Io
¿El aprendizaje con elearning-inclusivo de que maneras representa un cambio en la preparación, costo y validación de: materiales, contenidos, herramientas…que puedan servir para buscar la excelencia en los usuarios y en su aprendizaje?
El aprendizaje con e-learning inclusivo representa un cambio significativo en la preparación, costo y validación de materiales, contenidos y herramientas, ya que se enfoca en proporcionar un aprendizaje personalizado, colaborativo y ubicuo, y en garantizar la inclusión de todos los estudiantes, independientemente de sus habilidades y contextos. Algunas de las maneras en que esto se logra incluyen:
Preparación de contenidos: los contenidos se preparan de manera que sean accesibles para todos los estudiantes, independientemente de sus habilidades y contextos, utilizando estrategias de accesibilidad y personalización.
Costo: el aprendizaje con e-learning inclusivo puede ser más económico que el aprendizaje tradicional ya que no requiere costos de transporte y alojamiento, y a menudo puede ser accesible a través de plataformas gratuitas o con un costo reducido.
Validación de materiales: los materiales son validados mediante la evaluación continua y formativa de los estudiantes, para asegurar que estén adaptados a sus necesidades y que estén ayudando a alcanzar los objetivos de aprendizaje.
Herramientas: se utilizan herramientas tecnológicas para facilitar el aprendizaje colaborativo y personalizado, como plataformas de colaboración en línea, redes sociales, y sistemas de inteligencia artificial.
Excelencia: El aprendizaje con e-learning-inclusivo busca la excelencia en los usuarios, al proporcionar un aprendizaje adaptado a sus necesidades, permitir un acceso continuo y permitir el aprendizaje colaborativo y personalizado, lo que ayuda a los estudiantes a alcanzar su máximo potencial y a desarrollar habilidades para el mundo laboral y para su vida personal.
¿Cómo es el E-LEARNING-INCLUSIVO de Juan Domingo Farnós en el año 2005 y que se expandió por universidades, escuelas, institutos..especialmente en Latinoamerica y el Caribe)en cualquier lugar y a cualquier hora?
E-LEARNING-INCLUSIVO de Juan Domingo Farnós en el año 2005...:
El e-learning inclusivo se refiere a un enfoque de educación en línea que busca garantizar que todos los estudiantes, independientemente de sus habilidades y contextos, tengan acceso a recursos educativos y oportunidades de aprendizaje. Esto se logra mediante el uso de estrategias de accesibilidad y personalización, así como mediante la proporción de recursos y herramientas tecnológicas que permiten el aprendizaje colaborativo y ubicuo.
En la década del 2005 E-learning ya había comenzado a popularizarse en muchos países, especialmente en Latinoamérica y el Caribe, donde las instituciones educativas comenzaron a adoptar plataformas y herramientas de e-learning para ofrecer cursos y programas en línea. Esto permitió a las personas acceder a la educación en cualquier lugar y a cualquier hora, lo que significa que los estudiantes podían adaptar su aprendizaje a sus horarios y contextos.
En resumen, el e-learning inclusivo es un enfoque de educación en línea que busca garantizar el acceso de todos los estudiantes a recursos educativos y oportunidades de aprendizaje mediante el uso de estrategias de accesibilidad y personalización, y mediante la proporción de recursos y herramientas tecnológicas que permiten el aprendizaje colaborativo y ubicuo. En 2005 ya había comenzado a ser utilizado en países de Latinoamérica y el Caribe.
Existen varias maneras de desarrollar el e-learning personalizado dentro de la educación disruptiva, algunas de las cuales son:
Análisis de necesidades: es importante realizar un análisis de las necesidades de aprendizaje de los estudiantes antes de desarrollar el e-learning personalizado. Esto puede incluir encuestas y entrevistas con los estudiantes para conocer sus intereses, habilidades y desafíos.
Personalización de contenido: una vez que se conocen las necesidades de aprendizaje de los estudiantes, es posible personalizar el contenido del e-learning para adaptarse a las necesidades individuales de cada estudiante. Esto puede incluir la creación de contenido multimedia, como videos, presentaciones y juegos educativos, para mejorar la comprensión y la retención del conocimiento.
Evaluación continua: es importante realizar una evaluación continua y formativa del e-learning personalizado para asegurar que esté cumpliendo con las necesidades de aprendizaje de los estudiantes. Esto puede incluir cuestionarios, pruebas y tareas, así como retroalimentación y comentarios de los estudiantes.
Herramientas tecnológicas: se pueden utilizar herramientas tecnológicas para personalizar el e-learning, como sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, que pueden adaptar el contenido y los métodos de enseñanza a las necesidades y preferencias individuales de cada estudiante.
Aprendizaje colaborativo: el aprendizaje colaborativo puede ser una herramienta útil para desarrollar el e-learning personalizado, ya que permite a los estudiantes trabajar juntos y compartir conocimientos y habilidades, lo que fomenta la cooperación y la solidaridad.
El aprendizaje electrónico personalizado, ¿Cómo capacita a los alumnos y les ofrece control a través de las siguientes medidas que les permiten…?
El aprendizaje electrónico personalizado capacita a los estudiantes y les ofrece control mediante varias medidas, algunas de las cuales son:
Personalización de objetivos de aprendizaje: los estudiantes pueden establecer sus propios objetivos de aprendizaje y trabajar para alcanzarlos a su propio ritmo.
Control del ritmo de aprendizaje: los estudiantes tienen el control de cuándo y dónde aprenden, lo que les permite adaptar su aprendizaje a sus horarios y contextos.
Elección de contenido: los estudiantes tienen la libertad de elegir qué contenido desean aprender, lo que les permite centrarse en sus intereses y habilidades.
Evaluación continua: los estudiantes pueden evaluar su progreso a medida que avanzan en su aprendizaje, lo que les permite ajustar su enfoque y establecer metas adicionales.
Aprendizaje colaborativo: los estudiantes tienen la oportunidad de aprender de y con sus pares, lo que les permite desarrollar habilidades de colaboración y solidaridad.
Acceso a recursos tecnológicos: los estudiantes tienen acceso a recursos tecnológicos, como plataformas de e-learning, herramientas de colaboración en línea
¿Cómo los estudiantes pueden diseñar su propio camino de aprendizaje, en función de su competencia?
Los estudiantes pueden diseñar su propio camino de aprendizaje en función de su competencia mediante varias medidas, algunas de las cuales son:
Autoevaluación: los estudiantes pueden realizar una autoevaluación para determinar sus habilidades y conocimientos actuales y establecer objetivos de aprendizaje a partir de ahí.
Selección de contenido: los estudiantes pueden elegir el contenido que desean aprender, en función de sus intereses y habilidades, y adaptarlo a sus necesidades individuales.
Personalización de metodología: los estudiantes pueden personalizar la metodología de aprendizaje, seleccionando las técnicas y estrategias que mejor se adapten a su estilo de aprendizaje.
Aprendizaje colaborativo: los estudiantes pueden colaborar con sus pares y compartir recursos y conocimientos, lo que les permite aprender de manera más efectiva.
Acceso a recursos tecnológicos: los estudiantes pueden acceder a recursos tecnológicos como plataformas de e-learning, herramientas de colaboración en línea, y sistemas de inteligencia artificial, para personalizar su aprendizaje y mejorar su competencia.
¿Cómo se produce el ElENSAYO-ERROR-RETROALIMENTACION en una nueva manera de aprender abierta, inclusiva y ubicua, basada en la persona, en el aprendiz?
El ensayo-error-retroalimentación es un proceso clave en la nueva manera de aprender abierta, inclusiva y ubicua, basada en la persona, en el aprendiz. Este proceso se produce de la siguiente manera:
Ensayo: el estudiante se enfrenta a un desafío o tarea nueva y comienza a probar diferentes enfoques y estrategias para abordarlo.
Error: el estudiante experimenta errores y dificultades en el proceso, lo que le permite identificar sus debilidades y áreas de mejora.
Retroalimentación: el estudiante recibe retroalimentación de su progreso y desempeño, ya sea de un docente o de un compañero, lo que le permite ajustar su enfoque y estrategias en función de sus resultados.
Este proceso de ensayo-error-retroalimentación es especialmente importante en el aprendizaje abierto, inclusivo y ubicuo, ya que permite a los estudiantes aprender de manera autónoma y adaptarse a sus necesidades individuales. Además, al permitirles experimentar con diferentes enfoques y estrategias, les ayuda a desarrollar habilidades de pensamiento crítico y creatividad.
La formación, especialmente de manera online (e-learning), se lleva a cabo en todas las facetas mediante una combinación de estructura, proceso y sistema. A continuación, se detallan algunas de las maneras en las que se puede llevar a cabo la formación en línea:
Estructura: se establecen objetivos de aprendizaje claros y se dividen los contenidos en lecciones y módulos fáciles de seguir.
Proceso: se utilizan metodologías de aprendizaje activo, como el aprendizaje basado en proyectos, para fomentar el aprendizaje autónomo y la colaboración.
Sistema: se utilizan herramientas tecnológicas, como plataformas de e-learning, para proporcionar acceso al contenido, evaluaciones y retroalimentación, y para facilitar la comunicación y la colaboración entre estudiantes y docentes.
Evaluación continua: Se realiza un seguimiento y evaluación continua del progreso del estudiante, permitiendo adaptar el contenido y metodología de aprendizaje.
Accesibilidad: se proporciona contenido accesible para estudiantes con discapacidades, mediante el uso de recursos y herramientas de accesibilidad.
En resumen, la formación en línea se lleva a cabo mediante una combinación de estructura, proceso y sistema, utilizando metodologías de aprendizaje activo, herramientas tecnológicas y un enfoque en la accesibilidad. Esto permite un aprendizaje personalizado, colaborativo y continuo.
En definitiva y en general ¿Cómo aprenden las personas en ambientes virtuales?
En general, las personas aprenden en ambientes virtuales de varias maneras, algunas de las cuales incluyen:
Aprendizaje autónomo: las personas pueden aprender a su propio ritmo y en función de sus intereses y necesidades individuales.
Aprendizaje colaborativo: las personas pueden aprender de y con sus pares a través de la colaboración y el intercambio de conocimientos.
Aprendizaje mediante la experiencia: las personas pueden aprender a través de la experimentación y la resolución de problemas en situaciones virtuales.
Aprendizaje mediante la retroalimentación: las personas pueden recibir retroalimentación y comentarios sobre su desempeño para mejorar su aprendizaje.
Aprendizaje mediante la tecnología: las personas pueden utilizar herramientas tecnológicas como el aprendizaje automático, inteligencia artificial, videos, juegos educativos para mejorar la comprensión y retención del conocimiento.
En resumen, las personas aprenden en ambientes virtuales de manera autónoma, colaborativa, mediante la experiencia, la retroalimentación y la tecnología, lo que les permite adaptarse a sus necesidades individuales y desarrollar habilidades y conocimientos relevantes.
¿Qué papel juegan los Personal Learning Environment en los procesos de elearning y de Educación disruptiva?
Los Personal Learning Environments (PLEs) juegan un papel importante en los procesos de e-learning y de Educación disruptiva. Los PLEs son un conjunto de herramientas y recursos tecnológicos que los estudiantes pueden utilizar para personalizar su aprendizaje. Algunos de los beneficios de los PLEs son:
Personalización: los estudiantes pueden utilizar los PLEs para personalizar su aprendizaje y adaptarlo a sus necesidades individuales, intereses y habilidades.
Autonomía: los estudiantes tienen más control sobre su aprendizaje y pueden elegir qué contenido desean aprender y cómo desean aprenderlo.
Aprendizaje colaborativo: los PLEs permiten a los estudiantes colaborar y compartir conocimientos con sus pares, lo que les permite aprender de manera más efectiva.
Acceso a recursos: los PLEs proporcionan acceso a una variedad de recursos, incluyendo contenido multimedia, herramientas de colaboración en línea, y sistemas de inteligencia artificial.
Evaluación continua: los PLEs permiten a los estudiantes evaluar su progreso y recibir retroalimentación continua, lo que les permite ajustar su enfoque y establecer metas adicionales.
En resumen, los PLEs son una herramienta clave en la educación disruptiva ya que les permite a los estudiantes personalizar su aprendizaje, colaborar con sus pares, acceder a una variedad de recursos y evaluar su progreso continuamente.
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA=APRENDIZAJE=EVALUACIÓN ¿Qué diferencias y similitudes encontramos en estos apartados dentro de la Educación disruptiva y elearning-inclusivo?
En la Educación disruptiva y e-learning-inclusivo, la investigación científica, el aprendizaje y la evaluación están estrechamente relacionados. A continuación se describen algunas de las similitudes y diferencias entre estos apartados:
Similitudes:
Ambos procesos son continuos y se basan en un ciclo de mejora continua.
Tanto la investigación científica como el aprendizaje y la evaluación se basan en la recopilación y análisis de datos.
Todos estos procesos se centran en la mejora continua y en el desarrollo de habilidades y conocimientos relevantes para el estudiante.
Diferencias:
La investigación científica se enfoca en el desarrollo de nuevos conocimientos a través del estudio y experimentación, mientras que el aprendizaje se centra en la adquisición y aplicación de conocimientos existentes.
La evaluación se enfoca en medir el desempeño y el progreso del estudiante, mientras que la investigación científica y el aprendizaje están más enfocados en el desarrollo de habilidades y conocimientos.
La investigación científica y la evaluación se basan en la recopilación y análisis de datos cuantitativos, mientras que el aprendizaje se basa tanto en datos cuantitativos como cualitativos.
…
Cada vez más la inteligencia artificial se va a cercando más a los postulados que vamos trabajando con la Educación disruptiva y en este caso el aprendizaje electrónico dentro LO QUE NOS FACILITA EL TRABAJO, no solo de confección de contenidos, artículos, evidencias… sino también de conocimiento y reconocimiento por la sociedad lo que evidentemente aumentará su poder de aplicación.
juandon
Referencias
Benítez, R., Escudero, G., Kanaan, S., & Rodó, D. M. (2014). Inteligencia artificial avanzada. Editorial UOC.
Boden, M. A. (2017). Inteligencia artificial. Turner.
Padilla, R. D. M. (2019). La llegada de la inteligencia artificial a la educación. Revista de Investigación en Tecnologías de la Información: RITI, 7(14), 260-270.
Rouhiainen, L. (2018). Inteligencia artificial. Madrid: Alienta Editorial.
León Rodriguez, G. D. L. C., & Viña Brito, S. M. (2017). La inteligencia artificial en la educación superior. Oportunidades y Amenazas.
Líneas de investigación: transdisciplinariedad en la universidad del Siglo XXI
La transdisciplinariedad en la universidad del siglo XXI se refiere al enfoque colaborativo y holístico que combina conocimientos y metodologías de diferentes disciplinas para abordar problemas complejos en el mundo real. Esto puede incluir la integración de conocimientos científicos, sociales, económicos, culturales y ambientales, así como la colaboración entre académicos, profesionales y miembros de la comunidad. La transdisciplinariedad se considera esencial para abordar desafíos globales como el cambio climático, la salud pública y la sostenibilidad.
Estudiantes universitarios interdisciplinarios han caminado fuera del cuadro institucional
Los estudiantes universitarios interdisciplinarios a menudo buscan un enfoque más holístico y multidimensional para el aprendizaje y la investigación. Esto puede llevar a que los estudiantes se salgan del «cuadro institucional» tradicional, ya que pueden elegir combinar materias o programas de estudio que no estén estrictamente definidos por la institución. Por ejemplo, un estudiante de ciencias puede elegir combinar sus estudios con un programa de estudios en arte o humanidades para obtener una perspectiva más amplia y completa. Esto puede ser desafiante ya que los estudiantes interdisciplinarios pueden tener dificultades para encontrar programas de estudio y recursos que satisfagan sus necesidades y objetivos. Sin embargo, esta manera de aprendizaje también puede brindarles una ventaja valiosa al prepararlos para enfrentar problemas y desafíos del mundo real en una sociedad cada vez más compleja.
Por la necesidad de diálogo social activa, el aprendizaje entre las diferentes y perspectivas disciplinarias, las discusiones transdisciplinarias proporcionaran un foro para la reflexión sobre aspectos sociales y de investigación con diferentes perspectivas diferenciadas perspectivas, lo cuál hará que las decisiones sobre los enfoques y líneas de investigación queden siempre abiertas.
Es cierto, el diálogo social activo y el aprendizaje entre diferentes perspectivas disciplinarias son fundamentales para la transdisciplinariedad. La discusión transdisciplinaria proporciona un foro para reflexionar sobre problemas y desafíos complejos desde diferentes perspectivas, lo que permite una comprensión más profunda y una toma de decisiones más informada. Esto se debe a que en la transdisciplinariedad, se trabaja con una visión amplia y se busca un equilibrio entre el conocimiento científico y el conocimiento local y tradicional, se promueve el diálogo entre disciplinas y se involucra a la comunidad y a los actores relevantes en la investigación y en la toma de decisiones. En este sentido, las discusiones transdisciplinarias pueden ayudar a identificar problemas y desafíos relevantes para la sociedad, así como a desarrollar soluciones y estrategias que sean sostenibles y justas.
En el contexto de la revolución de la educación abierta anunciada por la sociedad abierta, inclusiva y ubicua reflejado en la Educación Disruptiva de Juan Domingo Farnós, la Investigación y el Aprendizaje establecen la posibilidad de construir escenarios diversificados , contextualizados, personalizados, el learning y el trabajo, son fundamentos para una nueva manera de ver las cosas y de construir otra sociedad.
La educación abierta, inclusiva y ubicua, también conocida como educación disruptiva, ofrece un enfoque innovador para el aprendizaje y la investigación. Esta filosofía se basa en la idea de que la educación no debería ser limitada a un entorno institucional tradicional, sino que debería estar disponible para todos, en todas partes, en cualquier momento. Esto se logra mediante el uso de tecnologías digitales y la colaboración en línea para hacer que el conocimiento sea accesible a una audiencia global.
En este contexto, se promueve una educación personalizada y contextualizada, que se adapta a las necesidades y habilidades individuales de los estudiantes. Esto puede incluir la posibilidad de construir escenarios diversificados, en los que los estudiantes pueden aprender a través de la exploración y la experimentación en lugar de mediante la memorización de información.
Además, este enfoque también se enfoca en el aprendizaje a través del trabajo, donde los estudiantes pueden aplicar sus conocimientos y habilidades en proyectos reales y problemas del mundo real. Esto ayuda a preparar a los estudiantes para el mundo laboral y les brinda una comprensión más profunda de cómo funciona la sociedad y cómo pueden contribuir a mejorarla.
En resumen, la educación disruptiva promueve un enfoque innovador para el aprendizaje y la investigación, que se centra en la personalización, la contextualización y la colaboración, y que tiene como objetivo preparar a los estudiantes para un mundo cambiante y en constante evolución.
Los elementos más mutables dentro de cualquier sociedad no son los objetos, sino los sujetos, las personas, tanto a nivel individual como social y en esa dirección es en la que debemos trabajar. En una edad de super-conocimiento, desarrollaremos las habilidades críticas y pensando en que se basa el negocio, la evolución, la cooperación…, para mejorar sus prácticas y resultados, admitiendo el riesgo como algo básico.
Es cierto que los elementos más cambiantes en cualquier sociedad son las personas, tanto a nivel individual como social. Es importante trabajar en desarrollar las habilidades y competencias necesarias para adaptarse y prosperar en un mundo cambiante.
En una sociedad de superconocimiento, es esencial desarrollar habilidades críticas y pensamiento creativo para poder entender y utilizar eficazmente el gran volumen de información disponible. Esto es especialmente importante en el mundo empresarial, donde la capacidad de adaptarse y evolucionar es crucial para el éxito.
La cooperación y la colaboración también son fundamentales en un mundo cambiante, ya que permite a las personas y las organizaciones trabajar juntas para alcanzar metas comunes y solucionar problemas complejos. Además, es importante estar dispuestos a aceptar el riesgo como parte del proceso de aprendizaje y evolución, ya que esto ayuda a desarrollar la resiliencia y la capacidad de adaptarse a los cambios.
En resumen, en una sociedad de superconocimiento, es esencial desarrollar habilidades críticas, pensamiento creativo, cooperación y colaboración, y estar dispuestos a aceptar el riesgo, para poder adaptarse y prosperar en un mundo cambiante.
El aprendizaje Investigativo creará empresas verdaderamente distintivas que se construiran exclusivamente para encajar el conocimiento que contienen. Esto necesariamente crea una nueva función de liderazgos dando lugar a una escasa mezcla de habilidades especializadas. Todo este proceso lo diseñaremos para hacer cosas con la replicabilidad y el compromiso que se merecen, de manera creciente y constante con un aumento de la eficiencia, la escala y el acceso a mas elementos exteriores, que antes no podíamos.
El aprendizaje investigativo es un enfoque que combina la teoría y la práctica para ayudar a los estudiantes a desarrollar habilidades críticas y pensamiento creativo, y a aplicar esos conocimientos en situaciones del mundo real. Esto puede conducir a la creación de empresas verdaderamente distintivas que se basan en el conocimiento y la investigación.
Este enfoque también requiere una nueva forma de liderazgo, ya que los líderes deben ser capaces de adaptarse a un entorno cambiante y dinámico, y ser flexibles y creativos en su enfoque. Esto requiere una mezcla única de habilidades especializadas y habilidades blandas, como la capacidad de trabajar en equipo, la comunicación efectiva y la resolución de problemas.
En cuanto al diseño del proceso, es importante tener en cuenta la replicabilidad y el compromiso, para poder escalar y mejorar la eficiencia y el acceso a una variedad de recursos externos. Esto puede ayudar a mejorar el aprendizaje y la investigación, y a aumentar la capacidad de las empresas para adaptarse y prosperar en un mundo cambiante.
Ahora sabemos que los “stocks de conocimiento” se reducen en valor mucho más rápidamente en relación con un mundo emergente de “flujos de conocimiento” — que el conocimiento ya no necesita poseer, sino que hemos de ser capaces de llegar a su acceso. El aprendizaje continuo es el combustible de la innovación basada en dichos flujos, y en contra de tales competidores, todos “legado”, las empresas y sus aprendizajes no digitalizados la tasa de cambio en el exterior es superior a la tasa de cambio en el interior. Uno de los problemas principales de la Strong Artificial Intelligence y sobre todo en la Artificial General Intelligence es la falta de un modelo de aprendizaje, esta gráfica me dio ideas desde donde se puede partir. Sin duda pronto los ingenieros de AI tendrán que revisar esta nueva intersección de los dos campos. Ya que provee de un sistema dinámico complejo de aprendizaje.
Es cierto que en un mundo cambiante y en constante evolución, el conocimiento ya no se trata de tener acceso a un «stock» de conocimiento, sino de tener acceso a «flujos» de conocimiento. El aprendizaje continuo se ha convertido en esencial para poder adaptarse y prosperar en un entorno cambiante, ya que permite a las personas y las organizaciones estar al día con las últimas tendencias y desarrollos en sus campos de interés.
En cuanto a la inteligencia artificial, es cierto que uno de los desafíos principales es el desarrollo de un modelo de aprendizaje que permita a las máquinas aprender de manera autónoma y adaptarse a un entorno cambiante. El aprendizaje continuo y la innovación basada en flujos de conocimiento son conceptos clave para abordar este desafío, y se espera que los ingenieros de IA trabajen en esta intersección de campos para desarrollar sistemas de aprendizaje dinámicos y complejos.
No hay duda de que el modo de investigación de aprendizaje es uno de los enfoques más importantes que valida la investigación puesto de trabajo, de aprendizaje, de cada día… , en esta nueva sociedad, la de los APRENDICES. De hecho, la investigación la podemos apoyar a través de planes de investigación aplicada. Sin embargo, el proceso cualitativo de investigación no la vamos a considerar sistemática, aunque si, sistemica. Proponemos un enfoque más experimental sistemico y transparente (Educación Disruptiva ) para apoyar a los aprendices, docentes,…. con la lógica de un conjunto de herramientas de desarrollo profesional para ayudar a los andamios y enriquecerla. El nuevo pensamiento aplicado a un paradigma de investigación divergente, disruptivo e inclusivo, apoyado con las TIC… proponen un marco de actuación pedagógico personalizado, nunca generalizado ni estandarizado.
Es cierto que el enfoque de investigación de aprendizaje es una de las formas más valiosas de validar la investigación en el trabajo y en el aprendizaje diario. En esta nueva sociedad, donde el aprendizaje es esencial para adaptarse y prosperar, es importante apoyar la investigación a través de planes de investigación aplicada y procesos cualitativos de investigación sistemática.
La educación disruptiva es un enfoque que apoya a los aprendices, docentes y otros profesionales mediante la provisión de un conjunto de herramientas de desarrollo profesional para ayudar a mejorar y enriquecer el aprendizaje. Esto se logra mediante un enfoque experimental, sistémico y transparente, que se basa en un pensamiento divergente, disruptivo e inclusivo, apoyado con las TIC.
Además, propone un marco de actuación pedagógico personalizado, en lugar de generalizado o estandarizado, que permite a los estudiantes aprender de manera autónoma y adaptarse a sus necesidades individuales. En resumen, el enfoque de investigación de aprendizaje es esencial para mejorar y
Todo diseño de un entorno de aprendizaje conversacional” proporciona una nueva visión de la comprensión de la relación entre el pensamiento y el aprendizaje:
El diseño de un entorno de aprendizaje conversacional proporciona una nueva visión de la comprensión de la relación entre el pensamiento y el aprendizaje al permitir una interacción más natural y fluida entre el estudiante y el sistema de aprendizaje. Esto se logra mediante el uso de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural para crear una interfaz de usuario más intuitiva y fácil de usar, que se basa en la conversación.
Este enfoque también permite un mayor grado de personalización y adaptación del aprendizaje, ya que el sistema puede responder a las preguntas y necesidades individuales del estudiante y ofrecer información y recursos relevantes en consecuencia. Además, el diseño de un entorno de aprendizaje conversacional también puede ayudar a mejorar la comprensión y la retención del conocimiento, ya que el estudiante está más involucrado y comprometido con el proceso de aprendizaje.
Buscaremos la calidad de alumno-aprendizaje que emplea un proceso de andamiaje- pensamiento crítico y que podamos explicarlo en términos de que el alumno sea capaz de gestionar de manera sistémica, su propia provocación en forma de experiencias que se consideren auto-organizados. Desde este punto de vista pedagógico, el conocimiento se considera como algo relativo a través de reflexiones de tecnologías asistidas enfocadas, interpretadas y producidas por la persona en forma de conversaciones de aprendizaje internos significativos.
El enfoque de andamiaje-pensamiento crítico busca desarrollar en los estudiantes la capacidad de gestionar de manera sistémica su propia provocación en forma de experiencias auto-organizadas, es decir, que el estudiante sea capaz de reflexionar sobre su propio aprendizaje y tomar decisiones informadas sobre cómo continuar. Esto se logra mediante el uso de tecnologías asistidas que ayudan al estudiante a interpretar y producir su propio conocimiento, a través de conversaciones internas significativas.
La calidad de aprendizaje se considera como algo relativo, ya que cada persona tiene diferentes necesidades y estilos de aprendizaje. Esto significa que el conocimiento se construye y se interpreta de manera individual, a través de reflexiones personales y conversaciones internas significativas.
En resumen, el enfoque de andamiaje-pensamiento crítico busca desarrollar en los estudiantes la capacidad de gestionar de manera sistemática su propio aprendizaje, mediante el uso de tecnologías asistidas y reflexiones internas significativas, considerando que el conocimiento es algo relativo y construido individualmente.
Los sistemas de información y tecnología de comunicación de software (TIC) también ofrecen una potente gama de herramientas de aprendizaje reflexivo para apoyar el investigador y pueden ser a la vez comprendidos y evaluados para la eficacia contra los criterios de diseño pedagógico de un sistema de obtención de conocimientos…
Los sistemas de información y tecnologías de comunicación (TIC) proporcionan una amplia gama de herramientas para apoyar el aprendizaje reflexivo y la investigación. Estas herramientas incluyen plataformas de aprendizaje en línea, software de anotación y análisis de datos, herramientas de colaboración y comunicación, entre otras. Estas herramientas pueden ser utilizadas para apoyar el aprendizaje individual y colaborativo, y para facilitar la reflexión y la evaluación del progreso del aprendizaje.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la eficacia de estas herramientas dependerá de cómo se diseñen y utilicen en relación con los criterios pedagógicos específicos del sistema de obtención de conocimientos. Es importante evaluar y comprender cómo estas herramientas se integran en el diseño pedagógico y cómo contribuyen a mejorar el aprendizaje y la investigación.
Hay varias técnicas de gestión de proyectos de investigación de acción TIC que incluyen el uso genérico de internet en el aprendizaje. Algunas de estas técnicas incluyen:
Uso de redes sociales: las redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, etc. se pueden utilizar para conectar con otros investigadores y estudiantes, compartir información y recursos y discutir temas relacionados con el proyecto.
Uso de plataformas de e-learning: plataformas como Blackboard, Moodle, etc. se pueden utilizar para crear cursos en línea, compartir información y recursos, y llevar a cabo actividades de colaboración en línea.
Uso de herramientas de colaboración: herramientas como Google Docs, Trello, etc. se pueden utilizar para colaborar en tiempo real en documentos y proyectos, compartir información y recursos y llevar a cabo discusiones en línea.
Uso de videoconferencia: herramientas como Skype, Zoom, etc. se pueden utilizar para llevar a cabo reuniones en línea, discutir temas relacionados con el proyecto y compartir información y recursos.
Uso de análisis de datos: herramientas como Excel, R, Python, etc. se pueden utilizar para analizar los datos recogidos a través de encuestas, entrevistas, etc. para obtener una mejor comprensión de los resultados del proyecto.
Si queremos investigar de manera cuantitativa todo el escenario en el que nos encontramos se caracteriza lo haremos con flexibilidad implícita en los procesos, los cuales sugieren la creación y focalización de los procesos sistémico-estructurales de la investigación, en virtud de las problemáticas contextuales en las que se desarrolla el posible tema de investigación, cuantitativa
Si se desea investigar de manera cuantitativa el escenario en el que nos encontramos, es importante adoptar un enfoque flexible en los procesos de investigación. Esto significa que es necesario ser capaces de adaptarse y enfocarse en los procesos sistémico-estructurales de la investigación, en función de las problemáticas contextuales en las que se desarrolla el posible tema de investigación.
El uso de técnicas cuantitativas de investigación, como encuestas, análisis estadístico y experimentos controlados, es esencial para analizar los datos y obtener una comprensión precisa y objetiva de los fenómenos que se están investigando. Estas técnicas permiten recopilar datos numéricos y estadísticos, que luego se pueden analizar para identificar patrones y tendencias.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la investigación cuantitativa es solo una parte de la imagen completa, y es importante complementarla con la investigación cualitativa para obtener una comprensión más completa y detallada de los problemas y fenómenos que se están investigando.
También de manera cualitativa, lo cual hará que todo el proceso esté equilibrado y con la información suficiente para si es necesario buscar canales alternativos, tanto personalizados como con el Social learning. Hablamos de una investigación que no marca la teoría para un futuro aprendizaje, sino que INVESTIGACIÓN sea igual a APRENDIZAJE ,supervisado/no supervisado, asi como de la investigación realizada de manera “oficial” o a la manera que la sociedad de hoy entendería mepor, es decir, rigurosa, pero más apegada al “suelo” a los contextos, a los escenarios de aprendizaje presenciales, virtuales, internet…. pero la combinación de estos dos tipos de aprendizaje seria posible en los sistemas inmunológicos artificiales de manera ideal la defensa frente a los microorganismos está medida por las reacciones tempranas de la inmunidad innata y las respuestas tardías de la inmunidad adaptativa.
Combinar tanto la investigación cuantitativa como cualitativa es importante para obtener una comprensión completa y equilibrada de los problemas y fenómenos que se están investigando. La investigación cuantitativa proporciona datos numéricos y estadísticos que ayudan a identificar patrones y tendencias, mientras que la investigación cualitativa proporciona una comprensión detallada y profunda de las perspectivas y las experiencias individuales.
En cuanto a la relación entre la investigación y el aprendizaje, se puede decir que la investigación es una forma de aprendizaje supervisado, ya que se dirige a un objetivo específico y se basa en métodos y técnicas rigurosas. Sin embargo, el aprendizaje también puede ser no supervisado, a través de la exploración y el descubrimiento individual.
En relación a los sistemas inmunológicos artificiales, la idea es que estos sistemas puedan aprender de manera autónoma y adaptarse a diferentes escenarios de aprendizaje, incluyendo tanto los aprendizajes presenciales, virtuales, e-learning, internet, como los aprendizajes no supervisados. Esto se logra mediante la combinación de respuestas tempranas de la
Diferencias entre INVESTIGACIÓN Y APRENDIZAJE supervisado y no supervisado es que el no supervisado no se necesita tener conocimiento anticipado o relacionado con el problema a resolver mientras que en el supervisado se proporciona información adicional como las entradas y salidas del problema.
La diferencia principal entre investigación y aprendizaje supervisado y no supervisado es el grado de dirección y orientación que se proporciona al proceso.
En la investigación y el aprendizaje supervisado, se proporciona un objetivo específico y se utilizan métodos y técnicas rigurosas para alcanzarlo. El investigador o el estudiante tiene un conocimiento previo o relacionado con el problema a resolver y se le proporciona información adicional como las entradas y salidas del problema.
Por otro lado, en la investigación y el aprendizaje no supervisado, no se proporciona un objetivo específico ni se utilizan métodos y técnicas rigurosas. El investigador o el estudiante no necesita tener conocimiento previo o relacionado con el problema a resolver, sino que se les permite explorar y descubrir por sí mismos a través de la experimentación y la observación.
En resumen, la investigación y el aprendizaje supervisado son más estructurados y se enfocan en alcanzar un objetivo específico, mientras que la investigación y el aprendizaje no supervisado son más flexibles y se enfocan en la exploración y el descubrimiento.
El aprendiz establece prioridades en el momento de tomar unas decisiones y no otras. Conocer mejor cómo leen el contexto global esos estrategas y determinan el peso de cada condición en su proceso de decisión. Estudiar las competencias sociales de los aprendices para ajustarse al contexto de aula. Los aspectos vinculados por una parte a la identidad del sujeto, sus metas, finalidades, intereses, expectativas y por otra parte a las emociones, a la cognición cálida. Esa percepción influye en sus decisiones.
La investigación en cómo los estudiantes establecen prioridades y toman decisiones es importante para comprender mejor cómo se enfrentan a diferentes situaciones y contextos en el aula. Conocer cómo los estudiantes leen el contexto global y determinan el peso de cada condición en su proceso de decisión, puede ayudar a los docentes a proporcionar un ambiente de aprendizaje más adecuado y personalizado.
Además, estudiar las competencias sociales de los estudiantes, como su capacidad para ajustarse al contexto de aula, también es importante. La identidad del estudiante, sus metas, finalidades, intereses y expectativas, así como sus emociones y cognición, pueden influir en sus decisiones y en cómo se enfrentan a diferentes situaciones en el aula.
En resumen, la investigación en cómo los estudiantes establecen prioridades y toman decisiones puede ayudar a entender mejor cómo se enfrentan a diferentes situaciones en el aula y proporcionar un ambiente de aprendizaje más adecuado y personalizado, teniendo en cuenta las competencias sociales, la identidad, las metas, intereses y emociones del estudiante.
El estudiante según Juan Domingo Farnós, toma las decisiones personalizadas de su aprendizaje y el docente le facilita las condiciones de su aprendizaje
Según Juan Domingo Farnós, el estudiante es el protagonista de su propio aprendizaje y tiene la capacidad de tomar decisiones personalizadas sobre cómo aprender. El docente, por otro lado, tiene el papel de facilitador del aprendizaje, proporcionando las condiciones necesarias para que el estudiante pueda aprender de manera autónoma y personalizada.
El enfoque de Farnós se basa en la idea de la Educación Disruptiva, en la cual se promueve un aprendizaje personalizado, contextualizado y basado en la tecnología. El objetivo es que el estudiante sea capaz de aprender de manera continua y adaptarse a los cambios en el mundo laboral y social.
El rol del docente en esta perspectiva es proporcionar las herramientas y recursos necesarios para que el estudiante pueda aprender de manera autónoma, y también fomentar la colaboración y el diálogo entre los estudiantes para que puedan aprender juntos. El objetivo es fomentar un aprendizaje activo y significativo, y preparar a los estudiantes para enfrentar los desafíos del mundo actual.
La investigación que propone salirse de las normas tradicionales, busca ser transversal, divergente y disruptiva, con el objetivo de capturar la «voz» de los nuevos titulares del aprendizaje: los estudiantes y su futuro. Esto significa que se busca una investigación que sea inclusiva y que tenga en cuenta las perspectivas y necesidades de los estudiantes, en lugar de simplemente contrastar o apoyar las teorías y conclusiones de investigadores anteriores.
Además, se busca una investigación que se adapte a los cambios en el mundo laboral y social, y que prepare a los estudiantes para enfrentar los desafíos del mundo actual. Esto significa que se deben utilizar técnicas y herramientas innovadoras, y se deben considerar diferentes enfoques y perspectivas.
En resumen, la investigación que se propone busca ser innovadora y disruptiva, y tiene como objetivo principal capturar la «voz» de los estudiantes y su futuro, y adaptarse a los cambios en el mundo laboral y social para preparar a los estudiantes para enfrentar los desafíos del mundo actual.
Con esta investigación innovadora y disruptiva necesitamos tecnologías para el futuro: ¿Cuáles nos ayudarían más en los procesos de investigación educativos?
Hay varias tecnologías que podrían ser útiles en los procesos de investigación educativa. Algunas de las tecnologías más prometedoras incluyen:
Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AL): Estas tecnologías pueden ayudar a analizar grandes cantidades de datos y a identificar patrones y tendencias en el aprendizaje de los estudiantes.
Realidad virtual y aumentada: Estas tecnologías pueden proporcionar entornos de aprendizaje inmersivos y personalizados para los estudiantes, permitiendo una mayor interacción y una mayor comprensión de los conceptos.
Analítica de datos educativos: Estas tecnologías ayudan a recopilar, analizar y visualizar datos sobre el aprendizaje de los estudiantes, lo que permite a los investigadores entender mejor cómo los estudiantes aprenden y cómo se puede mejorar el aprendizaje.
Internet de las cosas (IoT) y sensores: Estas tecnologías permiten recopilar datos en tiempo real sobre el comportamiento y las interacciones de los estudiantes en el aula, lo que permite una mejor comprensión de cómo los estudiantes aprenden y cómo se pueden mejorar las prácticas pedagógicas.
Aprendizaje adaptativo: Estas tecnologías permiten personalizar el aprendizaje para cada estudiante, adaptando el contenido, el ritmo y la dificultad en función de su desempeño y progreso.
Estas tecnologías pueden ayudar a los investigadores a recopilar y analizar datos de manera más precisa, eficiente y efectiva, y a proporcionar entornos de aprendizaje personalizados y inmersivos para los estudiantes, lo que puede mejorar el aprendizaje. Sin embargo, es importante tener en cuenta que es importante seguir investigando y evaluando estas tecnologías para determinar su eficacia real en la mejora del aprendizaje.
Con el personalized learning, ¿Cómo legaremos al social learning en procesos de aprendizaje disruptivos?
El personalizado aprendizaje se enfoca en adaptar el contenido, el ritmo y la dificultad del aprendizaje para satisfacer las necesidades individuales de cada estudiante. El aprendizaje social, por otro lado, se enfoca en la colaboración y el aprendizaje compartido entre estudiantes.
Para lograr el aprendizaje social en procesos de aprendizaje disruptivos, es importante integrar tanto el aprendizaje personalizado como el aprendizaje social en el diseño del curso y en las estrategias pedagógicas. Algunas formas de hacerlo incluyen:
Utilizar herramientas de colaboración en línea como foros, chats, grupos de trabajo y videoconferencias para promover el aprendizaje colaborativo entre los estudiantes.
Crear proyectos colaborativos que impliquen a los estudiantes en la investigación y el diseño de soluciones para problemas reales.
Establecer objetivos de aprendizaje compartidos y crear oportunidades para la retroalimentación y el diálogo entre los estudiantes.
Utilizar tecnologías de aprendizaje adaptativo para personalizar el aprendizaje para cada estudiante y proporcionar recomendaciones de aprendizaje en tiempo real basadas en el desempeño y el progreso de cada estudiante.
Crear entornos de aprendizaje inmersivos y personalizados que promuevan la colaboración y el aprendizaje compartido entre los estudiantes.
Al combinar el aprendizaje personalizado con el aprendizaje social, es posible proporcionar un entorno de aprendizaje disruptivo que se adapte a las necesidades individuales de los estudiantes y promueva el aprendizaje colaborativo y compartido.
Nuestro procesos están basados en el APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBÍCUO (Juan Domingo Farnós) el conocimiento/aprendizaje se construye en el estudiante con guía y acompañamiento del docente, apoyado por didácticas y recursos tecnológicos acordes a las necesidades y pertinentes a cada programa y nivel de formación. E l estudiante contribuye al cumplimiento de sus objetivos de aprendizaje con aprendizaje autónomo e interacción con sus compañeros. Un proceso permanente en construcción como MODELO PEDAGÓGICO A través de un trabajo interdisciplinario garantiza su vigencia y permite la articulación tanto de los nuevos contenidos fijados en la malla curricular como de las necesidades que demanda la sociedad; en un proceso integrado y apoyado en didácticas, enfoques pedagógicos y recursos técnicos y tecnológicos.
En resumen, el modelo pedagógico basado en el aprendizaje abierto, inclusivo y ubicuo propuesto por Juan Domingo Farnós se enfoca en la construcción del conocimiento en el estudiante mediante un proceso guiado y acompañado por el docente, utilizando didácticas y recursos tecnológicos adecuados y relevantes para cada programa y nivel de formación. El estudiante también juega un papel activo en el aprendizaje, contribuyendo al cumplimiento de sus objetivos de aprendizaje mediante el aprendizaje autónomo y la interacción con sus compañeros. Este modelo pedagógico también se basa en un enfoque interdisciplinario para garantizar su vigencia y permitir la articulación de contenidos curriculares y necesidades de la sociedad, apoyado en didácticas, enfoques pedagógicos y recursos técnicos y tecnológicos.
La REALIDAD DE INTERNET en la investigación científica hace que las formas clásicas de investigación salten por los aires y los aprendizajes se establezcan según las nuevas necesidades de los estudiantes.
La disponibilidad de una gran cantidad de información en línea a través de internet ha cambiado la forma en que se realiza la investigación científica. Los investigadores ya no tienen que depender de las bibliotecas físicas para acceder a los recursos de investigación, sino que pueden acceder a una gran cantidad de información en línea a través de bases de datos, revistas científicas en línea y otras fuentes de información. Esto ha permitido una mayor rapidez y eficiencia en la recopilación de datos y ha abierto nuevas posibilidades para la investigación colaborativa y la investigación a distancia.
Por otro lado, el acceso a la información en línea también ha cambiado la forma en que los estudiantes aprenden y acceden a la información. Los estudiantes ya no tienen que depender de los libros de texto y las clases magistrales para obtener información, sino que pueden acceder a una gran cantidad de recursos en línea para apoyar su aprendizaje. Esto ha dado lugar a un cambio hacia un enfoque de aprendizaje más personalizado y autodirigido, donde los estudiantes pueden aprender a su propio ritmo y elegir los recursos que mejor se adapten a sus necesidades de aprendizaje.
¿Cómo la inteligencia artificial puede concretar el perfil de usuario y contexto de utilización en nuevos procesos de aprendizaje?
La inteligencia artificial puede ayudar a concretar el perfil de usuario y contexto de utilización en nuevos procesos de aprendizaje de varias maneras:
Análisis de datos: La inteligencia artificial puede analizar grandes cantidades de datos sobre los usuarios, como su historial de aprendizaje, interacciones con el sistema y preferencias, para generar un perfil detallado del usuario.
Adaptación al contexto: La inteligencia artificial puede utilizar el perfil del usuario y datos sobre el contexto, como la ubicación, el tiempo y el dispositivo utilizado, para adaptar el contenido y la metodología de aprendizaje a las necesidades específicas del usuario.
Personalización: La inteligencia artificial puede utilizar los datos del perfil del usuario y el contexto para personalizar el contenido y la metodología de aprendizaje, ofreciendo recursos y actividades que se adapten mejor a las necesidades y preferencias del usuario.
Recomendaciones: La inteligencia artificial puede utilizar los datos del perfil del usuario y el contexto para recomendar contenido y recursos adicionales que puedan ser relevantes y útiles para el usuario.
Seguimiento y evaluación: La inteligencia artificial puede utilizar los datos del perfil del usuario y el contexto para seguir el
La inteligencia artificial puede ser utilizada para personalizar el aprendizaje para cada usuario, adaptándose a su perfil y contexto de uso. Por ejemplo, el sistema de aprendizaje puede utilizar el análisis de datos para identificar el nivel de habilidades y conocimientos de cada usuario, y proporcionar contenido y actividades de aprendizaje personalizadas para ayudarles a alcanzar sus objetivos de aprendizaje. También puede utilizar el análisis de datos para identificar patrones en el rendimiento de los usuarios y proporcionar retroalimentación y recomendaciones para mejorar su aprendizaje.
E-learning Inclusivo (Juan Domingo Farnós) pretende crear y diseñar escenarios de aprendizaje con nuevas Tecnologías Educativas, dentro y fuera de la Escuela, haciendo una Educación inclusiva, por tanto personalizada al usuario y a su vez colaborativa, ya que este es el único medio de innovar y progresar hoy y mañana, “conectados en red”.
Sí, la educación inclusiva y personalizada con el uso de tecnologías educativas es un enfoque importante en el mundo actual. E-learning Inclusivo busca proporcionar una educación accesible y adaptable a las necesidades individuales de cada estudiante, mientras se promueve la colaboración y la conectividad en red para fomentar la innovación y el progreso. Esto puede ser logrado mediante el uso de herramientas tecnológicas como el aprendizaje automático, el análisis de datos y la inteligencia artificial para personalizar y adaptar el contenido y las actividades de aprendizaje para cada estudiante. Además, también se pueden utilizar herramientas de comunicación y colaboración en línea para fomentar la interacción y el trabajo en equipo entre los estudiantes.
Características más novedosas y que constituyen el esqueleto de E-LEARNING-INCLUSIVO, el cual lo hace moldeable y potente a la vez en esta sociedad de hoy y del mañana, donde las transformaciones ya no son temporales sino que se imponen a ritmo de clic.
Algunas de las características más novedosas del e-learning inclusivo son:
La personalización del aprendizaje, adaptándose a las necesidades individuales de cada estudiante.
La colaboración y el trabajo en equipo, fomentando la interacción y el aprendizaje social.
El uso de tecnologías educativas avanzadas, como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, la realidad virtual y aumentada, entre otras.
La inclusión de diferentes contextos y escenarios de aprendizaje, tanto dentro como fuera de la escuela.
La flexibilidad y accesibilidad, permitiendo el aprendizaje en cualquier momento y lugar.
La evaluación continua y formativa, permitiendo un seguimiento y una adaptación constante del proceso de aprendizaje.
La incorporación de metodologías activas y participativas, fomentando la creatividad y el pensamiento crítico.
E-learning Inclusivo y la Educación Disruptiva preparan una nueva forma de vivir y de aprender
…ya que buscan adaptarse a las necesidades individuales del aprendiz y a los cambios constantes en el entorno educativo y tecnológico. Se enfocan en la personalización del aprendizaje y en la colaboración entre estudiantes y docentes. A través del uso de las TIC y la inteligencia artificial, se busca crear un aprendizaje más eficiente y accesible para todos. Además, esta metodología promueve un aprendizaje activo y reflexivo, lo que ayuda a los estudiantes a desarrollar habilidades críticas y pensamiento independiente. En resumen, E-learning Inclusivo y la Educación Disruptiva son enfoques innovadores que buscan mejorar la calidad de la educación y preparar a los estudiantes para enfrentar los desafíos del mundo actual y futuro.
Avanzamos hacia espacios de aprendizaje permanente, interconectados, permeables, modulares
y personalizados, donde el aprendizaje se basa en la reflexión y la colaboración, y donde el uso de las TIC es un elemento clave para facilitar esta nueva forma de aprender. La inteligencia artificial también juega un papel importante en estos procesos, ya que puede ayudar a personalizar el aprendizaje y a adaptarlo a las necesidades y preferencias individuales de los estudiantes, así como también puede ser utilizada para evaluar y medir el progreso del aprendizaje. En resumen, la educación disruptiva y el e-learning inclusivo son enfoques innovadores que buscan adaptarse a las necesidades y demandas de la sociedad actual y futura y utilizan las TIC como herramienta clave para lograrlo.
¿Cómo actúa el aprendizaje informal es el aprendizaje que resulta de actividades de la vida diaria relacionadas con el trabajo, la familia o el ocio en el Siglo XXI dentro del nuevo paradigma que estamos construyendo?
El aprendizaje informal se ha vuelto cada vez más importante en el Siglo XXI, ya que la tecnología y el acceso a la información son cada vez más prevalentes en nuestra vida diaria. El aprendizaje informal se refiere a la adquisición de conocimientos y habilidades a través de actividades cotidianas, como el trabajo, la familia o el ocio, en lugar de a través de programas de educación formal. Esto puede incluir el aprendizaje a través de la experiencia, la observación, la lectura, el intercambio de ideas con otros, y el uso de medios digitales, como videos educativos, blogs y foros. En el nuevo paradigma educativo, el aprendizaje informal se considera como un complemento valioso del aprendizaje formal, ya que ayuda a los estudiantes a aplicar sus conocimientos y habilidades en contextos reales y les permite desarrollar habilidades críticas y de pensamiento.
El aprendizaje informal en el siglo XXI se ve impulsado y amplificado por estas tecnologías emergentes. El acceso a la información y la capacidad de conectarse con otros individuos y recursos educativos se ha vuelto más fácil y accesible a través de internet y dispositivos móviles. Esto permite que el aprendizaje informal sea más personalizado y adaptado a las necesidades individuales del estudiante. Además, las tecnologías como la inteligencia artificial y el análisis de datos pueden utilizarse para evaluar y mejorar el rendimiento del estudiante y adaptar el aprendizaje en consecuencia. En resumen, el aprendizaje informal en el siglo XXI se ve impulsado y amplificado por las tecnologías emergentes, lo que permite un aprendizaje más personalizado y adaptado a las necesidades individuales del estudiante.
Frente a todo ello nos encontramos con las tecnologías emergentes de la Cuarta Revolución Industrial como son la Realidad Extendida, la Inteligencia Artificial, el Big Data, el Blockchain, la Robótica y Cobótica o el Internet de las Cosas (IoT) ya están impactando de una forma sin precedentes en la industria, la economía, las comunicaciones, la forma de hacer negocios, el marketing, los sistemas y la política, entre otros muchos. Dentro de este contexto, la Educación 4.0 se está convirtiendo rápidamente en una opción tangible al mundo acelerado en el que vivimos y dónde estas tecnologías evolucionan constantemente enseñando a los estudiantes cómo deben aprender a desenvolverse.
La educación 4.0 se enfoca en el aprendizaje personalizado, utilizando tecnologías emergentes para mejorar la interacción entre los estudiantes y el contenido de aprendizaje, así como para proporcionar una mayor flexibilidad en el acceso y el tiempo de aprendizaje. También se enfoca en desarrollar habilidades y competencias digitales esenciales, como la capacidad de trabajar con datos, la creatividad, la colaboración y la resolución de problemas, para preparar a los estudiantes para el mundo laboral del futuro. En este sentido el aprendizaje informal se convierte en un complemento necesario para el aprendizaje formal y se potencia con el uso de estas tecnologías.
¿De qué maneras se está convirtiendo la Educación 4.0 en un a opción tangible y disruptiva? Los estudiantes puedan aprender de manera autónoma y automatizada dentro de un nuevo concepto de educación?
La Educación 4.0 se está convirtiendo en una opción tangible y disruptiva de varias maneras. En primer lugar, está utilizando tecnologías emergentes como la inteligencia artificial, el big data, la realidad aumentada y la robótica para mejorar el proceso de enseñanza y aprendizaje. Esto permite a los estudiantes tener una experiencia de aprendizaje más personalizada y adaptada a sus necesidades individuales. Además, la Educación 4.0 también promueve el aprendizaje autónomo y automatizado, lo que permite a los estudiantes aprender de manera más eficiente y flexible. También se está promoviendo un enfoque más colaborativo en el aprendizaje, lo que permite a los estudiantes trabajar juntos y aprender unos de otros. En resumen, la Educación 4.0 se está convirtiendo en una opción tangible y disruptiva al proporcionar una experiencia de aprendizaje más personalizada, adaptada y colaborativa a los estudiantes.
¿Cómo la La SOCIEDAD Y ESCUELA, están realmente y en la práctica unidas, con su implantación efectiva: INFORMACIÓN, FORMACIÓN y cambios auténticos y profundos en la manera de hacer y en la CULTURA DE LA PROPIA SOCIEDAD, haciéndola más inteligente y adaptada a sus propias necesidades?
La sociedad y la escuela están estrechamente relacionadas, ya que la educación es un factor clave en el desarrollo de una sociedad. La educación 4.0, con su enfoque en la tecnología y el aprendizaje automatizado, está cambiando la forma en que se enseña y se aprende, permitiendo a los estudiantes aprender de manera más autónoma y adaptada a sus necesidades individuales. Esto, a su vez, puede ayudar a la sociedad a ser más inteligente y adaptada, ya que los individuos estarán mejor preparados para enfrentar los desafíos del mundo moderno y contribuir al desarrollo económico y social. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la implementación efectiva de la educación 4.0 requiere un enfoque integral y una colaboración entre la escuela, los gobiernos, la industria y la sociedad en general.
Como consecuencia de todo lo que hemos descrito y propuesto: ¿La transdisciplinariedad de que maneras ayudará la Educación disruptiva en los procesos de transformación cultural y de valores de esta nueva sociedad?
La transdisciplinariedad ayudará a la Educación disruptiva en los procesos de transformación cultural y de valores de esta nueva sociedad al permitir un enfoque más holístico e integrador en la enseñanza y el aprendizaje. En lugar de enseñar y aprender temas de forma aislada, la transdisciplinariedad permite que diferentes disciplinas se combinen para abordar problemas y desafíos complejos de manera más efectiva. Esto puede ayudar a desarrollar habilidades y competencias valiosas para la sociedad actual, como pensamiento crítico, resolución de problemas, colaboración y adaptabilidad. Además, la transdisciplinariedad también puede fomentar una cultura de aprendizaje continuo y mejorar la capacidad de la sociedad para adaptarse y prosperar en un mundo en constante cambio.
Este primer artículo con ChatGPT (contenido) lo he llevado a término para ver las diferencias que la INTELIGENCIA ARTIFICIAL ofrece (ChatGPT solo tiene datos hasta finales de 2021), ofrece con aspectos muy claros de la Educación disruptiva.
La conclusión, por lo menos en una primera lectura es que a nivel creativo aun está lejos de poder ofrecer un desarrollo flexible, delo que pretendemos hacer por lo que pienso que en los primeros meses lo ajustarán enormemente, piensen que en poco más de un mes han tenido más de 1000.000 de peticiones para utilizarlo (yo acabo de conseguir el permiso ahora mismo).
Sinceramente hay mucho campo de maniobra para desarrollarlo y vamos a estar encima para ampliar sus funciones y que nos ayude en nuestro trabajo de ideas, investigación y desarrollo para una mejor educacíón y otra manera de vivr propia de este tiempo.
La Inteligencia Artificial puede ser aplicada en la educación disruptiva mediante diversas formas, como por ejemplo:
Personalización del aprendizaje: los sistemas de IA pueden analizar el progreso y las necesidades individuales de cada estudiante, adaptando el contenido y la metodología de enseñanza para mejorar su rendimiento.
Tutoría virtual: los agentes de IA pueden proporcionar una tutoría personalizada y en tiempo real, lo que permite a los estudiantes obtener ayuda adicional cuando lo necesiten.
Evaluación automatizada: los sistemas de IA pueden evaluar automáticamente las tareas y exámenes de los estudiantes, lo que permite a los profesores dedicar más tiempo a proporcionar retroalimentación y apoyo individual.
Generación de contenido: los sistemas de IA pueden generar contenido educativo personalizado y adaptativo, lo que permite a los profesores y estudiantes acceder a una amplia variedad de recursos educativos.
Análisis de datos: los sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias en el rendimiento de los estudiantes, lo que permite a los profesores tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar la enseñanza.
De la pregunta 5, Con la Inteligencia artificial, ¿Cómo podemos pasar de la identificación de patrones y tendencias en el rendimiento de los estudiantes a generar escenarios personalizados y socializadores?
Una vez que se han identificado patrones y tendencias en el rendimiento de los estudiantes mediante el análisis de datos utilizando sistemas de IA, es posible utilizar esta información para generar escenarios de aprendizaje personalizados y socializadores. Algunas formas en las que esto puede lograrse son:
Adaptación del contenido: los sistemas de IA pueden utilizar la información recolectada sobre el rendimiento de los estudiantes para adaptar el contenido de las lecciones y los materiales de estudio para satisfacer sus necesidades individuales.
Asignación de tareas: los sistemas de IA pueden utilizar la información recolectada sobre el rendimiento de los estudiantes para asignar tareas y proyectos que sean desafiantes pero alcanzables para cada estudiante.
Grupos de estudio personalizados: los sistemas de IA pueden utilizar la información recolectada sobre el rendimiento de los estudiantes para formar grupos de estudio personalizados que sean más efectivos para el aprendizaje.
Evaluaciones personalizadas: los sistemas de IA pueden utilizar la información recolectada sobre el rendimiento de los estudiantes para generar evaluaciones personalizadas que sean más relevantes para cada estudiante.
Evaluaciones con peers: los sistemas de IA pueden utilizar la información recolectada sobre el rendimiento de los estudiantes para generar evaluaciones de pares, en donde los estudiantes pueden evaluar el trabajo de sus compañeros de clase, esto ayudaría a generar un ambiente socializador y ayudaría a mejorar la retroalimentación y el aprendizaje mutuo.
En la pregunta 5, apartado 1, ¿Cómo utilizaríamos la Educación inclusiva para que sean los propios estudiantes de manera autónoma quienes puedan aprender?
La educación inclusiva se enfoca en proporcionar un ambiente de aprendizaje que sea accesible para todos los estudiantes, independientemente de sus habilidades y necesidades individuales. Algunas formas en las que se puede utilizar la educación inclusiva para permitir que los estudiantes aprendan de manera autónoma son:
Personalización del aprendizaje: proporcionar a los estudiantes la capacidad de personalizar su propia experiencia de aprendizaje a través de la selección de contenido y metodologías de enseñanza que se adapten a sus necesidades individuales.
Aprendizaje basado en proyectos: proporcionar a los estudiantes oportunidades para liderar sus propios proyectos de investigación y aprendizaje, lo que les permite desarrollar habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas.
Aprendizaje colaborativo: proporcionar a los estudiantes oportunidades para colaborar y aprender juntos, lo que les permite desarrollar habilidades sociales y de trabajo en equipo, y apoyarse mutuamente en su aprendizaje.
Aprendizaje adaptativo: proporcionar a los estudiantes un ambiente de aprendizaje que se adapte automáticamente a su progreso y necesidades individuales a través de la tecnología de inteligencia artificial.
Aprendizaje autodirigido: proporcionar a los estudiantes la libertad de explorar y aprender a su propio ritmo, y les da la oportunidad de tomar decisiones sobre su propio aprendizaje.
En resumen la educación inclusiva se enfoca en dar al estudiante la libertad y las herramientas para que sea él quien tome el control de su aprendizaje, esto les permite ser más autodirigidos y responsables de su propio aprendizaje.
En vista de todo ello, la inteligencia artificial, ¿Cómo nos ayudará a que el cambio de roles de los estudiantes y los docentes sea efectivo, dando a los primeros la responsabilidad y el control de lo que van a aprender y que los docentes pasen de transmisores a acompañantes de los mismos?
La inteligencia artificial puede ayudar a que el cambio de roles de los estudiantes y los docentes sea efectivo de varias maneras:
Personalización del aprendizaje: los sistemas de IA pueden analizar el progreso y las necesidades individuales de cada estudiante, adaptando el contenido y la metodología de enseñanza para mejorar su rendimiento. Esto permite que los estudiantes tengan un mayor control sobre lo que van a aprender y les da la oportunidad de personalizar su propia experiencia de aprendizaje.
Tutoría virtual: los agentes de IA pueden proporcionar una tutoría personalizada y en tiempo real, lo que permite a los estudiantes obtener ayuda adicional cuando lo necesiten. Esto ayuda a los docentes a cambiar de un rol de transmisores a un rol de acompañantes, ya que les permite dedicar más tiempo a proporcionar retroalimentación y apoyo individual.
Evaluación automatizada: los sistemas de IA pueden evaluar automáticamente las tareas y exámenes de los estudiantes, lo que permite a los profesores dedicar más tiempo a proporcionar retroalimentación y apoyo individual. Esto les permite a los docentes trabajar más estrechamente con cada estudiante para ayudarles a superar sus desafíos y alcanzar sus metas.
Análisis de datos: los sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias en el rendimiento de los estudiantes, lo que permite a los profesores tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar la enseñanza. Esto les permite a los docentes adaptar su enseñanza de manera más eficaz y personalizada para cada estudiante.
En resumen, la inteligencia artificial puede ayudar a que el cambio de roles de los estudiantes y los docentes sea efectivo al proporcionar herramientas y tecnologías que permiten a los estudiantes tener un mayor control sobre su propio aprendizaje y les permite a los docentes trabajar más estrechamente con cada estudiante para ayudarles a superar sus desafíos y alcanzar sus metas.
Sí, es posible que la inteligencia artificial pueda ayudar a eliminar los exámenes tradicionales en la formación de los estudiantes y en su lugar, utilizar el aprendizaje continuo y la evaluación continua para medir el progreso y el rendimiento de los estudiantes. Algunas formas en las que la IA puede ayudar a lograr esto son:
Evaluación automatizada: los sistemas de IA pueden evaluar automáticamente las tareas y proyectos de los estudiantes, lo que permite obtener una evaluación continua del progreso y el rendimiento de los estudiantes.
Análisis de datos: los sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos sobre el progreso y el rendimiento de los estudiantes para identificar patrones y tendencias. Esto permite a los profesores y mentores tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar la enseñanza y el aprendizaje.
Aprendizaje adaptativo: los sistemas de IA pueden adaptar automáticamente el contenido y la metodología de enseñanza para satisfacer las necesidades individuales de cada estudiante. Esto permite un aprendizaje continuo y una evaluación continua del progreso y el rendimiento de los estudiantes.
Evaluaciones con pares: los sistemas de IA pueden generar evaluaciones de pares, donde los estudiantes pueden evaluar el trabajo de sus compañeros de clase, esto ayudaría a generar un ambiente socializador y ayudaría a mejorar la retroalimentación y el aprendizaje mutuo.
En resumen, la inteligencia artificial puede ayudar a eliminar los exámenes tradicionales y en su lugar utilizar el aprendizaje continuo y la evaluación continua para medir el progreso y el rendimiento de los estudiantes, proporcionando una evaluación continua y un aprendizaje adaptativo para satisfacer las necesidades individuales de cada estudiante.
La inteligencia artificial puede ayudar a desaprender para aprender las necesidades de los estudiantes de educación superior en el siglo XXI de varias maneras:
Análisis de datos: los sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos sobre el progreso y el rendimiento de los estudiantes para identificar patrones y tendencias. Esto permite a los profesores y mentores tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar la enseñanza y el aprendizaje.
Aprendizaje adaptativo: los sistemas de IA pueden adaptar automáticamente el contenido y la metodología de enseñanza para satisfacer las necesidades individuales de cada estudiante.
La Inteligencia artificial y los metaversos condicionarán la Educación del Siglo XXI?
Sí, es posible que la inteligencia artificial y los metaversos jueguen un papel importante en la educación del siglo XXI. Algunas formas en las que esto puede ocurrir son:
Aprendizaje inmersivo: los metaversos proporcionan un ambiente de aprendizaje inmersivo en el que los estudiantes pueden interactuar con el contenido de manera más realista y significativa. La IA puede ayudar a personalizar esta experiencia para satisfacer las necesidades individuales de cada estudiante.
Tutoría virtual: los agentes de IA pueden proporcionar una tutoría personalizada en tiempo real en un entorno de metaversos, lo que permite a los estudiantes obtener ayuda adicional cuando lo necesiten.
Evaluación automatizada: los sistemas de IA pueden evaluar automáticamente las tareas y proyectos de los estudiantes en un entorno de metaversos, permitiendo una evaluación continua y un aprendizaje adaptativo.
Aprendizaje colaborativo: los metaversos permiten a los estudiantes colaborar y aprender juntos en un ambiente virtual. La IA puede ayudar a personalizar esta experiencia y proporcionar una evaluación continua y un aprendizaje adaptativo.
En resumen, la inteligencia artificial y los metaversos pueden proporcionar un ambiente de aprendizaje más inmersivo, personalizado y colaborativo para los estudiantes de educación superior, permitiendo una evaluación continua y un aprendizaje adaptativo. Sin embargo, es importante tener en cuenta que estas tecnologías son solo una herramienta y el rol del docente en la educación sigue siendo crucial para el éxito de los estudiantes.
¿Podemos ver en el Siglo XXI la mayor importancia (rol) de los estudiantes sobre los docentes? ¿Por qué?
Es posible que en el siglo XXI se vea un cambio en el rol de los estudiantes y los docentes, con un mayor énfasis en el aprendizaje autodirigido y la toma de decisiones por parte de los estudiantes. Algunas razones por las cuales esto podría ocurrir son:
Mayor acceso a la información: con el aumento de la tecnología y el internet, los estudiantes tienen acceso a una gran cantidad de información y recursos educativos en línea. Esto les permite tomar decisiones más informadas sobre su propio aprendizaje y ser más autodirigidos.
Mayor personalización del aprendizaje: la tecnología de inteligencia artificial permite adaptar automáticamente el contenido y la metodología de enseñanza para satisfacer las necesidades individuales de cada estudiante. Esto permite un aprendizaje más personalizado y autodirigido.
Mayor importancia en el aprendizaje a lo largo de la vida: en un mundo cambiante y en constante evolución, el aprendizaje a lo largo de la vida se ha vuelto cada vez más importante. Los estudiantes deben ser capaces de aprender de manera autónoma y adaptarse a los cambios en el mundo laboral.
Mayor importancia en habilidades blandas: en un mundo complejo.
¿Las habilidades blandas van a ayudarnos a entender la transformación de la sociedad del Siglo XXI?
Sí, es probable que las habilidades blandas jueguen un papel importante en la comprensión y adaptación a la transformación de la sociedad del siglo XXI. Las habilidades blandas son aquellas habilidades relacionadas con las emociones, la inteligencia emocional y las relaciones interpersonales, las cuales son esenciales para el éxito personal y profesional. Estas habilidades son muy valoradas en el mundo laboral actual y se espera que esta tendencia continúe en el futuro.
Algunas habilidades blandas que podrían ser especialmente importantes para entender y adaptarse a la transformación de la sociedad del siglo XXI incluyen:
Habilidades de comunicación efectiva: la capacidad de comunicarse de manera clara y efectiva es esencial para el éxito en un mundo cada vez más globalizado y conectado.
Resolución de problemas y pensamiento crítico: la capacidad de analizar y resolver problemas de manera efectiva es esencial para el éxito en un mundo cada vez más complejo y cambiante.
Trabajo en equipo y colaboración: la capacidad de trabajar en equipo y colaborar con otros es esencial para el éxito en un mundo cada vez más interconectado y globalizado.
Habilidades digitales: la capacidad de utilizar las tecnologías digitales de manera efectiva se ha vuelto esencial para el éxito en un mundo cada vez más digital.
En resumen, las habilidades blandas son un factor importante para entender y adaptarse a la transformación de la sociedad del siglo XXI, ya que son esenciales para el é
¿De qué maneras la Educación disruptiva representa el cambio de paradigma en esta nueva época en que vivimos?
La educación disruptiva representa un cambio de paradigma en varias maneras, algunas de ellas son:
Personalización del aprendizaje: la educación disruptiva se enfoca en adaptar el aprendizaje a las necesidades individuales de cada estudiante, en lugar de un enfoque en un solo tamaño para todos. Esto permite a los estudiantes tener un mayor control sobre su propio aprendizaje y les da la oportunidad de personalizar su experiencia de aprendizaje.
Enfoque en el aprendizaje a lo largo de la vida: la educación disruptiva se enfoca en el aprendizaje a lo largo de la vida, en lugar de en un enfoque en la educación formal. Esto permite a los estudiantes adaptarse a los cambios en el mundo laboral y aprender de manera autónoma.
Aprendizaje colaborativo: la educación disruptiva se enfoca en el aprendizaje colaborativo, en lugar de en un enfoque tradicional en el aprendizaje basado en el profesor. Esto permite a los estudiantes aprender de sus compañeros y ayudar a desarrollar habilidades sociales y de trabajo en equipo.
Uso de tecnología: la educación disruptiva se enfoca en el uso de la tecnología para mejorar el aprendizaje, en lugar de en un enfoque tradicional en la enseñanza sin tecnología. Esto permite a los estudiantes aprender de manera más interactiva y adaptativa.
Aprendizaje autodirigido: la educación disruptiva se enfoca en el aprendizaje autodirigido, donde los estudiantes tienen la libertad de elegir sus propios temas de estudio y objetivos de aprendizaje, lo que les permite
Es posible que la educación disruptiva ayude a transformar la universidad en el siglo XXI y permita que ésta desempeñe un papel protagónico. Algunas formas en las que esto podría ocurrir son:
Aprendizaje personalizado: la educación disruptiva se enfoca en adaptar el aprendizaje a las necesidades individuales de cada estudiante. Esto permite a los estudiantes tener un mayor control sobre su propio aprendizaje y les da la oportunidad de personalizar su experiencia de aprendizaje.
Aprendizaje a lo largo de la vida: la educación disruptiva se enfoca en el aprendizaje a lo largo de la vida, lo que permite a las universidades adaptarse a los cambios en el mundo laboral y formar a los estudiantes para que puedan aprender de manera autónoma.
Aprendizaje colaborativo: la educación disruptiva se enfoca en el aprendizaje colaborativo, lo que permite a las universidades desarrollar habilidades sociales y de trabajo en equipo en los estudiantes, habilidades cada vez más importantes en el mundo laboral actual.
Uso de tecnología: la educación disruptiva se enfoca en el uso de la tecnología para mejorar el aprendizaje, lo que permite a las universidades ofrecer una educación más interactiva y adaptativa.
Aprendizaje autodirigido: la educación disruptiva se enfoca en el aprendizaje autodirigido, lo que permite a las universidades ofrecer un enfoque más personalizado y adaptado a las necesidades individuales de los estudiantes.
En resumen, la educación disruptiva podría ayudar a transformar la universidad en el siglo XXI permitiendo un aprendizaje personalizado, a lo largo de la vida, colaborativo, tecnologizado y autodirigido, lo que podría ayudar a las universidades a desempeñar un papel protagónico en la formación de los estudiantes y su adaptación al mundo laboral.
¿De que maneras podríamos definir la Universidad disruptiva?
La universidad disruptiva puede ser definida de varias maneras, algunas de las cuales son:
Enfoque en el aprendizaje personalizado: la universidad disruptiva se enfoca en adaptar el aprendizaje a las necesidades individuales de cada estudiante, en lugar de un enfoque en un solo tamaño para todos. Esto permite a los estudiantes tener un mayor control sobre su propio aprendizaje y les da la oportunidad de personalizar su experiencia de aprendizaje.
Enfoque en el aprendizaje a lo largo de la vida: la universidad disruptiva se enfoca en el aprendizaje a lo largo de la vida, permitiendo a los estudiantes adaptarse a los cambios en el mundo laboral y aprender de manera autónoma.
Aprendizaje colaborativo: la universidad disruptiva se enfoca en el aprendizaje colaborativo, lo que permite a los estudiantes aprender de sus compañeros y ayudar a desarrollar habilidades sociales y de trabajo en equipo.
Uso de tecnología: la universidad disruptiva se enfoca en el uso de la tecnología para mejorar el aprendizaje, lo que permite a los estudiantes aprender de manera más interactiva y adaptativa.
Aprendizaje autodirigido: la universidad disruptiva se enfoca en el aprendizaje autodirigido, donde los estudiantes tienen la libertad de elegir sus propios temas de estudio y objetivos de aprendizaje.
Enfoque en habilidades blandas: la universidad disruptiva se enfoca en el desarrollo de habilidades blandas, tales como la comunicación, la creatividad, la colaboración y la pensamiento crítico, para preparar a los estudiantes para el mundo laboral actual.
En resumen, la universidad disruptiva se caracteriza por un enfoque en el aprendizaje personalizado, a lo largo de la vida, colaborativo, tecnologizado, autodirigido y en habilidades blandas
En una universidad donde la inteligencia artificial guía los procesos de aprendizaje, se podría esperar lo siguiente:
Personalización del aprendizaje: la inteligencia artificial podría utilizarse para adaptar automáticamente el contenido y la metodología de enseñanza para satisfacer las necesidades individuales de cada estudiante. Esto permite un aprendizaje más personalizado y autodirigido.
Sistemas de recomendación: la inteligencia artificial podría utilizarse para desarrollar sistemas de recomendación que ayuden a los estudiantes a encontrar contenido y recursos relevantes para su aprendizaje.
Evaluación automatizada: la inteligencia artificial podría utilizarse para desarrollar sistemas de evaluación automatizada que permitan una evaluación más rápida y precisa de los estudiantes.
Entornos de aprendizaje interactivos: la inteligencia artificial podría utilizarse para desarrollar entornos de aprendizaje interactivos que permitan una experiencia de aprendizaje más inmersiva y atractiva para los estudiantes.
Análisis de datos: la inteligencia artificial podría utilizarse para analizar datos de rendimiento de los estudiantes y detectar patrones y tendencias que permitan mejorar los procesos de aprendizaje.
En resumen, una universidad donde la inteligencia artificial guía los procesos de aprendizaje, se caracteriza por un enfoque en personalización del aprendizaje, sistemas de recomendación, evaluación automatizada, entornos de aprendizaje interactivos y análisis de datos.
¿De qué maneras los docentes van a ser substituidos por la Inteligencia artificial en la educación?
Es importante tener en cuenta que la inteligencia artificial no tiene la intención de reemplazar a los docentes, sino de ayudarles en su labor educativa. Aun así, se pueden esperar ciertos cambios en el rol de los docentes en un escenario donde la inteligencia artificial se utiliza en la educación. Algunas de las formas en las que la inteligencia artificial podría afectar el rol de los docentes son:
Automatización de tareas: algunas tareas administrativas y de evaluación podrían automatizarse, lo que permitiría a los docentes dedicar más tiempo a la instrucción y el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
Personalización del aprendizaje: la inteligencia artificial podría ayudar a los docentes a personalizar el aprendizaje para cada estudiante, lo que permitiría a los docentes adaptar su enseñanza a las necesidades individuales de los estudiantes.
Aprendizaje autodirigido: la inteligencia artificial podría ayudar a los estudiantes a aprender de manera autodirigida, lo que permitiría a los docentes ser más acompañantes y guías en lugar de ser los únicos transmisores de conocimiento.
Mejora de la evaluación: la inteligencia artificial podría ayudar a los docentes a evaluar de manera más precisa y rápida el progreso de los estudiantes, lo que permitiría a los docentes tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar su enseñanza.
En resumen, la inteligencia artificial puede ayudar a los docentes a automatizar tareas, personalizar el aprendizaje, apoyar el aprendizaje autodirigido y mejorar la evaluación del rendimiento de los estudiantes. En lugar de reemplazarlos, la IA puede mejor
¿Qué tipo de respuestas puede dar la inteligencia artificial de ChatGPT-3 que no se ajusten a la realidad del Siglo XXI en cuanto a la transdisciplinariedad de la sociedad?
Como modelo de inteligencia artificial, ChatGPT-3 está diseñado para proporcionar respuestas precisas y útiles basadas en la información con la que ha sido entrenado. Sin embargo, es importante tener en cuenta que mi conocimiento está limitado a la información con la que he sido entrenado y mi conocimiento se detiene en 2021. Por lo tanto, es posible que algunas de mis respuestas no se ajusten completamente a la realidad actual o futura, especialmente en cuanto a temas complejos como la transdisciplinariedad de la sociedad. En estos casos, es importante considerar la información proporcionada con una perspectiva crítica y buscar fuentes adicionales para obtener una comprensión más completa del tema.
También voy comprendiendo que la diversidad y la complejidad de datos que se vayan aportando sobre cualquier tema: educación, trabajo, universidad, transformación, desarrollo… van a hacer más ricas las posibilidades de la Inteligencia artificial con lo que a pesar que ChatGPT no viene de internet si que es cierto que éste le puede ayudar y mucho en la recoplización de estas grandes masas de datos (macrodatos) que representa BIG DATA y que va a favorecer las necesidades de las personas.
Llamamos TECNOLOGÍA DE LA INTELIGENCIA, lo 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 nuevas oportunidades empujan los límites convencionales en torno a la experiencia de aprendizaje. Los estudiantes, los padres y la comunidad confían en las instituciones para brindar una educación de calidad para preparar a la próxima generación para vidas y carreras satisfactorias. Desde el jardín de infancia hasta la universidad, las instituciones se enfrentan a nuevas demandas de eficacia, cumplimiento y responsabilidad. Los administradores y educadores tienen una gran oportunidad de enriquecer la experiencia académica a través de una mejor comunicación y colaboración. Las tecnologías de vanguardia desempeñan un papel en la atracción y retención de los mejores equipos administrativos y docentes y en la mejora de la reputación de la universidad y la escuela.
La computación en la nube, los macrodatos y las aplicaciones móviles junto con la AI y los chatbots (que posteriormente explicaremos) empoderan a los administradores y educadores, mientras que el aprendizaje a distancia brinda a más estudiantes acceso a una educación de primer nivel. La información debe estar altamente disponible y constantemente asegurada y mantenida por razones de privacidad y responsabilidad. Las aplicaciones de mensajería mejoran la participación de la comunidad y, combinadas con los sistemas de notificación de emergencia, dan prioridad a la seguridad de los estudiantes, el personal y la escuela.
La educación para la digitalización es el requisito previo para el éxito del individuo en el mercado laboral y para la competitividad de nuestras empresas. La digitalización también afecta nuestra interacción social, nuestra democracia y nuestra vida cotidiana. Por lo tanto, la educación digital es la clave para la participación en un mundo digital.
Con una de las carteras más grandes de la industria, podemos adaptar soluciones que mejoran el rendimiento académico y brindan un aprendizaje combinado, personalizado y basado en competencias a través de estrategias y tácticas adaptativas de ahorro de costos. Nuestras soluciones de comunicaciones e infraestructura ayudan a preparar a los estudiantes para el éxito en el mundo real al permitir que los educadores vayan más allá del aula habitual de «dinero o vida» y empleen métodos de enseñanza atractivos, receptivos y adaptables.
El uso de tecnologías inteligentes y la conciencia de la soberanía de los datos han aumentado ligeramente en los últimos doce meses. Los proveedores de la nube fuera de Europa tienen actualmente una ventaja en el mercado: proporcionan alrededor del 28 por ciento de los servicios de TI basados en la nube utilizados por empresas y autoridades en Alemania, Austria y Suiza. En contraste, solo un buen 23 por ciento se compra a proveedores europeos.
Casi el 45 por ciento de los participantes del estudio que usan servicios en la nube de proveedores no europeos quieren aumentar sus capacidades con proveedores europeos en los próximos años. Justifican el cambio principalmente con el cumplimiento de la protección de datos y el deseo de aumentar la soberanía de los datos. La sensibilidad a la soberanía de los datos también ha aumentado ligeramente en relación con los sistemas inteligentes: este año, más participantes en el estudio están a favor de limitar el funcionamiento de los sistemas inteligentes a nubes europeas o propiedad de empresas.
El análisis de datos inteligente abre grandes oportunidades para las empresas y las autoridades: en base a este conocimiento, pueden optimizar procesos, descubrir nuevas oportunidades de venta y mejorar su equilibrio ambiental, por ejemplo, al reducir el consumo de energía y el desperdicio en la producción. Incluso las soluciones pequeñas e inteligentes pueden generar valor añadido».
Al igual que el año pasado, los CIO están priorizando las áreas de aplicación de las tecnologías inteligentes. En la parte superior se encuentran escenarios de aplicación simples, como la automatización del trabajo manual. Al parecer, los usuarios las valoran más positivamente que soluciones complejas como los sistemas de recomendación o la predicción del comportamiento de máquinas, clientes o mercados. Al igual que el año anterior, los CIO consideran que el uso de tecnologías inteligentes en su empresa tiene menos éxito que sus colegas de negocios. Dado que su euforia ha disminuido un poco, sus evaluaciones están más juntas hoy.
“Esperanzas similares y, sobre todo, realistas del lado del negocio y de TI con respecto a las posibilidades y límites de los sistemas inteligentes facilitan la cooperación constructiva. Así es como se pueden crear buenas soluciones para ofrecer valor añadido a los aprendices, empleados y clientes de cualquier organización”
Las tecnologías digitales están cambiando la forma en que aprendemos: la digitalización está creando realidades virtuales y aumentadas que se han vuelto indispensables en la industria de la educación. Los desarrollos como la inteligencia artificial, los grandes datos y el análisis de aprendizaje dan vida al aprendizaje personalizado y lúdico. Las aulas se están convirtiendo en espacios de aprendizaje interactivo equipados con nuevas tecnologías educativas, como pizarras interactivas y dispositivos móviles inteligentes.
Ya sean profesores virtuales, sistemas de tutoría, compañeros autónomos de IA o chatbots, las aplicaciones para la IA son diversas y mejoran constantemente. Con el aprendizaje automático, una IA puede entrenarse regularmente y, por lo tanto, volverse cada vez más inteligente. Esto es posible gracias a la creciente cantidad de datos y las opciones de análisis asociadas. La IA puede incluso desarrollar habilidades ‘humanas’: esto se aplica, p. B. para chatbots que tienen reconocimiento de voz y, por lo tanto, pueden hacer preguntas sobre la tarea. Incluso si no reemplazan al maestro por el momento, al menos pueden relevarlo.
Debido a la complejidad de la acción pedagógica, tiene sentido utilizar las fortalezas de las tecnologías educativas inteligentes para fortalecer y apoyar a los docentes en su trabajo. Sin embargo, reemplazar a los docentes con tales tecnologías no es posible ni deseable. Por tanto, siguiendo a Michael I. Jordan, hablamos de Aumento del a Inteligencia (AI) en lugar de Inteligencia Artificial (IA).
Los docentes juegan un papel central en la organización de los procesos de aprendizaje. como acompañantes privilegiados de los aprendices diseñan reuniones y series de lecciones, organizan y monitorean las actividades de aprendizaje individuales y el desarrollo de los alumnos, controlan las transiciones entre el trabajo individual y grupal y apoyan constantemente a los alumnos en sus procesos de aprendizaje. Para ello, los profesores recurren a sus conocimientos especializados, así como a sus conocimientos contextuales prácticos. Tecnologías educativas inteligentes pueden apoyar las actividades del profesor a través de su potencial para procesar grandes cantidades de datos rápidamente y ser capaces de reconocer patrones relevantes.
Si bien los maestros robot siguen siendo ciencia ficción, la inteligencia artificial (IA) está ganando terreno en muchas universidades y escuelas. Wayne Holmes cree que se debe pensar seriamente en el uso de la IA en el aula antes de que la IA finalmente reemplace al maestro.
Las capacidades actuales de inteligencia artificial (IA) son impresionantes, pero con demasiada frecuencia también son motivo de preocupación. Por un lado, las tecnologías de IA de hoy analizan las imágenes médicas mejor que cualquier médico y pueden detectar el cáncer de mama, la enfermedad renal, la diabetes…en una etapa temprana. Esto abrirá fantásticas oportunidades en el sector de la salud en el futuro. Por otro lado, algunas tecnologías de IA generan automáticamente noticias falsas que descriminan sistemáticamente a grupos étnicas o mujeres y pueden influir en elecciones de procesos democráticos… una seria amenaza para el futuro de la sociedad humana.
Es particularmente interesante que la inteligencia artificial también haya encontrado su camino en el aula, en gran medida desapercibida. Nos guste o no, las empresas tecnológicas multimillonarias también venden cada vez más tecnologías específicas para la educación en todas las partes del mundo, a pesar de la poca discusión o información al respecto, y la poca evidencia de su utilidad.
De hecho, la inteligencia artificial da forma a la instrucción y el contenido de aprendizaje de tres maneras que se complementan entre sí. En todos ellos, el docente tiene un papel específico y crucial: aprender para la inteligencia artificial (ayudar a todos los miembros de la sociedad a hacer frente a un mundo cada vez más impulsado por la IA), aprender sobre la IA (enseñar a los estudiantes de todas las edades los conceptos básicos de la IA en el campo de las matemáticas, estadística y programación) y aprendizaje con IA (utilizando tecnologías de IA para aprender).
En este momento, el enfoque (más técnico que pedagógico) está en gran medida en el aprendizaje con tecnologías de IA diseñadas para personalizar automáticamente la entrega de contenido de aprendizaje. En estos llamados «Intelligent Tutoring Systems» (sistemas de tutoría inteligente), los estudiantes realizan actividades de aprendizaje en la pantalla. Las reacciones de los estudiantes (sus decisiones, clics y respuestas) determinan los siguientes pasos de aprendizaje. En otras palabras, el sistema adapta de manera óptima el camino de los estudiantes a través del material que se va a aprender a sus competencias y habilidades individuales y ofrece un programa hecho a la medida para todos.
Como gran parte de la IA, esto parece impresionante a primera vista. Sin embargo, los supuestos subyacentes deben examinarse primero en detalle. Una imagen que encuentro útil en este contexto, aunque ciertamente tiene sus limitaciones, es la comparación con los autobuses escolares y los taxis. Los autobuses escolares representan lecciones en la comunidad de clase. Todos los estudiantes se sientan en el mismo autobús y viajan por la misma ruta hacia el mismo destino. Por otro lado, existen sistemas de tutoría inteligente, los taxis, donde cada uno sigue su camino individual.
Sin embargo, la razón por la que las personas eligen el taxi no es que quieran conducir a su manera. Más bien, el argumento a favor del taxi es que nos lleva exactamente a donde queremos ir personalmente. Transferido esto significa: para que el aprendizaje sea realmente individual, también debe conducir a resultados de aprendizaje individuales. Debería dejar a los estudiantes en control de su propio aprendizaje y darles la oportunidad de realizar sus propias metas y potencial, para hacer lo que los psicólogos llaman ‘autorrealización’. Los sistemas de tutoría inteligente difícilmente logran este objetivo, lo que se debe principalmente a su enfoque, que está orientado a la pura transferencia de conocimiento.
Inevitablemente, y contrariamente a todas las promesas de marketing, el uso de la IA en la educación plantea desafíos importantes que deben abordarse. Por ejemplo, una evaluación continua por IA puede reemplazar los controles de aprendizaje selectivo, pero también significa un seguimiento constante de los estudiantes. Las tecnologías de IA que reconocen y abordan las emociones de los estudiantes aumentan el éxito del aprendizaje, pero también representan una invasión de la privacidad sin precedentes. Las evaluaciones automáticas del trabajo escrito reducen la carga de trabajo de los profesores, pero también los privan de una oportunidad importante, las habilidades y capacidades de sus estudiantes. También deben tenerse en cuenta aspectos éticos como la equidad, la responsabilidad, la transparencia y las representaciones distorsionadas.
Sin embargo, no quiero decir que la IA no tenga cabida en el aula. Más bien, creo que las tecnologías de IA que apoyan a los maestros en lugar de reemplazarlos deben ser bienvenidas. Sin embargo, antes de que la IA se introduzca de forma generalizada en la educación, su uso debe examinarse a fondo. También necesitamos un diálogo más estrecho entre educadores y desarrolladores o empresas de IA. Esta es la única forma de garantizar que el uso de la IA en el aula traiga beneficios reales y realmente sirva para el aprendizaje, ni más ni menos.
Las tecnologías son «inteligentes» en el sentido de que pueden procesar automáticamente los datos digitales que los alumnos generan mientras usan plataformas de aprendizaje (p. ej., Moodle) o software de aprendizaje ( p.e: ANTON).
Estos análisis también son escalables, lo que significa que los datos de muchos alumnos se pueden procesar al mismo tiempo. Sobre la base del análisis automático de los datos digitales de los procesos de aprendizaje, las tecnologías educativas inteligentes pueden apoyar de forma adaptativa los procesos de enseñanza y aprendizaje (Chen, Chen y Lin 2020)
El apoyo adaptativo para los alumnos a través del software de aprendizaje tiene lugar principalmente en un nivel granular fino, por ejemplo, a través de la selección de tareas de aprendizaje apropiadas dentro de una unidad de aprendizaje o mediante el suministro de información sobre procedimientos de solución o estrategias de aprendizaje. Esto da como resultado una individualización o personalización del aprendizaje para los alumnos, ya que los materiales o la información adicional se adaptan mejor al estado actual del conocimiento. El progreso también se puede reflejar en los alumnos, lo que facilita el seguimiento de sus propios procesos de aprendizaje. De esta forma, podrán entender su aprendizaje como un proceso controlable y, en caso de ser necesario, obtener apoyo adicional.
En forma de los llamados tableros de mando para profesores (van leeuwen & Rummel para descripción general) , las tecnologías educativas inteligentes también pueden informar a los profesores sobre decisiones pedagógicas más complejas. Un panel de maestro proporciona una descripción general de todosl os alumnos (también aquellos alumnos que participan poco oralmente) y proporciona al profesor información adicional sobre el estado actual de los niveles de aprendizaje individuales. Con la ayuda de esta información, se puede brindar asistencia relevante, se pueden planificar oportunidades de práctica adicionales o se puede adaptar la siguiente unidad de aprendizaje. También es concebible que la tecnología llame la atención sobre los estudiantes o grupos de estudio que necesitan ayuda adicional. La tecnología educativa también podría sugerir diferentes composiciones para las fases de trabajo en grupo que serían particularmente productivas dado el nivel actual de conocimiento de los alumnos.
Oportunidades y desafíos de las tecnologías educativas inteligentes
En nuestra opinión, el mayor potencial de innovación en tecnologías educativas inteligentes radica en el aprovechamiento de las fortalezas de estas tecnologías en cuanto al procesamiento automático de grandes cantidades de datos del proceso de aprendizaje para apoyar las acciones pedagógicas de los docentes. El resultado central de esto es la posibilidad de lograr una diferenciación interna o personalización del aprendizaje aún mayor, lo que corresponde a la visión de la OCDE para el aprendizaje en el siglo XXI.
Este potencial de las tecnologías educativas inteligentes se opone a desafíos como el cumplimiento de la protección de datos, el respeto a la privacidad y la minimización de distorsiones algorítmicas (sesgos) como requisitos previos importantes. Además, es fundamental crear la infraestructura técnica necesaria, repensar y probar empíricamente los objetivos de aprendizaje y los métodos de enseñanza, apoyar la implementación de nuevas tecnologías educativas y asegurar su perpetuación, y formar y seguir formando a los docentes en consecuencia. Sería deseable involucrar a todas las partes interesadas relevantes, de modo que las instituciones educativas, los docentes y los científicos también se involucren en el discurso, además de los actores políticos y los proveedores de tecnología
La información y la tecnología de las comunicaciones en sí mismo no mejoran el proceso educativo, si el foco está solamente en esto. La atención debe centrarse en lo que las TIC pueden hacer por el proceso educativo en estudios de casos.
Los resultados del aprendizaje son los que una persona entiende, sabe y es capaz de hacer al culminar un proceso de aprendizaje. Los resultados del aprendizaje se expresan en conocimientos, habilidades y competencias adquiridas durante las diferentes experiencias de educación formal, no formal e informal con el objetivo de proporcionar a los jóvenes las habilidades requeridas en sus sus actividades, los estudiantes obtienen los mejores resultados, estar abierto a aprender, para buscar y encontrar la manera que más les convenga.
Poner orden es en la mejora de las competencias en TIC de la enseñanza mediante la adaptación a los requerimientos de cada disciplina dentro de la sociedad de la información con diferentes interfaces de usuario. Es necesario el uso de los conceptos de la responsable de la adquisición de habilidades específicas de la disciplina sector de las TIC, conocimiento fijación, de desarrollo personal.
La tecnología abre nuevas formas radicales de la educación; romper barreras entre disciplinas impulsa nuevos campos creativos de la investigación y la invención; y poniendo el emprendimiento social en el centro de la misión de una universidad asegura pensadores brillantes jóvenes pueden llegar a ser nuestros más poderosos solucionadores de problemas.
A través de una colaboración continua, el intercambio de ideas y una buena dosis de coraje, estamos en el camino correcto para asegurar un cambio duradero en nuestra sociedad y en nuestra educación. Estoy emocionado de ver las ideas como éstas crecen y se transforman el futuro de la educación..
Para todo ello proponemos preguntas como:
-Cuáles son las dimensiones interculturales clave a considerar en equipos distribuidos?
-¿Cómo dimensiones culturales y sus diferencias se refieren a las preferencias de los canales de comunicación?
-¿Cómo afecta el uso de estas herramientas de una cultura a otra y por qué?
-¿Cuáles son los problemas típicos que surgen cuando los miembros de diferentes culturas tienen que trabajar juntos?
-¿Qué tipo de herramientas y canales de comunicación deben estar disponibles para colaborar en línea?
Todo irá dirigido a crear una escenificación de una sociedad muy tecnificada lo cuál produce una transformación paradigmática como hasta ahora nunca se había logrado.
Queremos saber si de por si la TECNOLOGÍA, implica EDUCACIÓN, obviamente nunca nos hemos cuestionado lo contrario pero tampoco lo hemos hecho si en este momento la tecnología ya somos nosotros.
Por otra parte falta dejar claro que la tecnología (digital, Inteligencia Artificial, “metaversos”, blockchain…) no educa, decir esto sería una auténtica barbaridad y que tampoco la alfabetización digital representa aprender como funcionan los artilugios digitales.
Pero podemos acercarnos a estos planteamientos de la siguiente manera:
a-Uniformización del aprendizaje vs. personalización. Profundamente arraigado en la estructura de la enseñanza es un concepto de producción en masa del aprendizaje uniforme. Una de las grandes ventajas de la tecnología es precisamente la posibilidad de establecer personalización como metodología de aprendizaje.. Los ordenadores, tablets… pueden responder a los intereses y las dificultades que los alumnos particulares tienen.
b-El Aprendizaje personalizado es una opción viable para la transformación de la actual era industrial, el sistema de administración de la línea de montaje de un sistema que permite a los alumnos y sacar el máximo partido de las tecnologías disponibles.
El sistema de la Revolución industrial 4.0 proporciona un mecanismo para que los estudiantes aprenden por razones de intereses, maduración (cognitivos)— se trata de un método basado en el de la producción de masas de tiempo y espacio, el cual ellos mismos deben controlar. Un modelo de aprendizaje por empoderamiento nos permite personalizar la masa de aprendizaje para satisfacer las necesidades individuales de aprendizaje basado en lo que sabemos sobre la motivación y el aprendizaje de los estudiantes (Personalized/social learning).
Vamos a intentar deducirlo aunque de entrada para algunos los conceptos y los planteamientos se entremezclan con la superposición de “épocas”, mientras que para otros el efecto es totalmente contrario.
Las tecnologías se han mezclado entre situaciones sociales y cognitivas que hacen que la formación sea cada vez más importante en las futuras revoluciones que se van a producir y que llevará a una transformación de la cultura de occidente con valores que hasta ahora ni habíamos imaginado y la desaparición de muchos de los que consideramos inamovibles para siempre.
La revolución industrial 4.0 término acuñado en el año 2016, nos despeja claramente el fenómeno tecnológico más importante que ha vivido la humanidad. Es vital aceptar esta situación para poder ofrecer una propuesta social, económica y especialmente cultural, a la sociedad que va a vivirla.
Tenemos una serie de fenómenos sobre los que en los próximos tiempos hablaremos contínuamente y que habrá que estar mejorando en todo momento:
Si entramos de lleno en el terreno educativo y en la aceleración que se produce con el software de datos, se entra en aspectos estructurales sino que incluso se llega al currículo (en aquello que ya explicábamos que los grandes macrodatos-BIG GATA utilizadas por grandes empresas mundiales, determinan el futuro de la educación en casi todos sus ámbitos).
Con ellos los programas automatizados especifican el aprendizaje adaptativo y el personalizado, viendo claramente sus diferencias, pero también sus similitudes.
En lo que se refiero más propiamente a la DIDÁCTICA, los programas informáticos (máquinas), interactúan directamente con los aprendices y su aprendizaje (Bayne 2015)
Thompson en 2016 y Juan D. Farnos en el 2000, hablan de sustituir la evaluación por procesos de aprendizaje continuados y de manera personalizada, tanto en lo que se recibe como en lo que se produce.
Mayer-Schouberger…(2014) establece que el BIG DATA nos permite interactuar con programas de software digital para que los algoritmos los “customicen” y los mejoren permanentemente bien sea por medio de retroalimentaciones, individualización y personalización, así como una predicción probabilística.
Si lo asociamos al mundo de la educación y de las tecnologías (TIC, AI…), el aumento de la generación y recopilación de datos personales ha creado un ecosistema complejo, meta colaboración veces A menudo combativa, en torno a las empresas, organizaciones de todo tipo y los individuos involucrados en el uso de estos datos. Proponemos que la interacción entre tesis garantiza que entren agentes nuevos en estos procesos: Humano-Interacción de Datos (IDH). Utilizaremos una multidisciplinariedad de facetas para ello, con potentes instrumentos inteligentes de BIG DATA, lo cual nos facilitará la intersección de varias disciplinas, como la informática, la estadística, la sociología, la psicología y la economía del comportamiento.
Los ecosistemas-asociados con la rápida evolución de los datos personales es la creación de un nuevo campo de estudio científico, dicen los científicos de la computación. Y esto requiere una infraestructura ética basada mucho más potente. Comienzan señalando la larga disciplina del la del que data de la investigación la interacción humano-computadora ha centrado siempre en las computadoras como dispositivos para interactuar .
El propósito de esta interacción con el mundo cibernético se ha vuelto más sofisticado como el poder de computación se ha convertido en omnipresente, un fenómeno impulsado por Internet a través de móvil con meta dispositivos como teléfonos inteligentes. En consecuencia, los seres humanos están produciendo constantemente y revelando datos en todo tipo de formas diferentes.
Pero los DATOS siempre serán “subjetivos”, parciales, ya que si bien los analizamos, solo lo hacemos de la manera que nos interesa, recogemos los que nos interesan y los otros, no y, por tanto, ello produce consecuencias. Por ejemplo: una dirección u otra en LA EDITORIAL EDUCATIVA de un libro de texto un software concreto…
El término “colonialismo de datos” ( NICK COULDRY) destaca la apropiación en el corazón del orden social emergente, que se basa en la extracción de vidas humanas por parte del capital mediante el procesamiento de datos con valor económico, como la de Karl Marx, teorías poscolonial y descolonial:
a-¿Quién se beneficiará del nuevo orden social del colonialismo de datos?
b-¿De qué manera se compara con la apertura del colonialismo histórico?
c-¿Cuáles son las implicaciones para un enfoque legal crítico para la extracción y uso de datos?
Evidentemente la educación de hoy, tal como la entendemos socialmente y tal como está implementada en sus estructuras, organizaciones y funcionalidades…no nos sirve tal como entendemos como es la sociedad de hoy y de mañana, por tanto dejémonos de escusas y de medias palabras y podemos escoger dos caminos:..
1-El de ahora y por tanto el de tantos y tantos siglos, con las innovaciones constantes que estamos realizando) y que nos llevan a los resultados que ya conocemos ….
2) O aceptamos que una sociedad diferente requiere de una decisión firme que permite otro diseño completamente adaptado a las necesidades de ahora y de mañana…y por tanto creo que ésta debe tenernos en cuenta como lo ha hecho con los acólitos del primer caso, creo que nos merecemos una oportunidad y no por nosotros, faltaría más, sino por la propia sociedad, que se merece lo mejor y la verdad es que está TAN ALETARGADA, que necesita de un fuerte empujón, esperemos que podamos realizarlo pronto.
Ni siquiera el concepto de cambiarlo todo para que todo siga igual, eso ya no interesa a nadie y se está viendo en la sociedad, solo es cuestión de liderazgos y de ganas de hacer algo nuevo, pero no por ser nuevo, si no por ser mejor.
Pensemos que hasta ahora solo se han hecho “intentos”, nunca se ha producido una declaración de intenciones de cambio real (realmente las personas, las sociedades solo han querido hacer innovaciones y eso ya no vale para el futuro).
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)…
Las máquinas, las TIC, la internet… proporcionan información más rápido de lo que nadie podría haber imaginado, pero el aprendizaje es dar sentido a la información y el descubrimiento de su significado, el verdadero objetivo de la educación, y con las máquinas aun no lo hemos conseguido, aunque algunos estemos en ello..
Los aprendices, dentro de la educación formal de manera sistematizada, y en la informal, de manera generalizada… pueden beneficiarse de la orientación de los algoritmos que apuntan al aprendiz hacia los sistemas de tutoría en línea, por ejemplo, que están demostrando tan eficaz como tutores.
“Miramos hacia el futuro, haciendo todo lo posible para tomar decisiones sabias, sólo para encontrarnos mirando a los dientes de incertidumbres feroces y generalizadas, algunos lo llaman “ondulaciones disruptivas”, otros, “innovaciones disruptivas causadas por la influencia de las tecnologías”…(Juan Domingo Farnós)
Partiendo de una hipótesis en que las actividades de aprendizaje y creación de conocimiento a través de fronteras organizativas, así como dentro de las organizaciones, crearían condiciones para dar capacidad de respuesta de la organización a aparecer, a aprender, a prepararse para ser capaces de modificar lo que teníamos aprendido y previsto, por otros escenarios, previstos o no….
No podremos así disminuir la naturaleza crítica y la presión actual de la relación entre el aprendizaje y el desarrollo, de hecho, siempre ha estado en el centro del cambio real en el orden de las cosas.
Wiley (1999) sostiene que “mientras que la corriente metadatos de objetos líderes es capaz de facilitar la reutilización a nivel de imagen prediseñada de instrucción, la pobreza de la información de diseño de instrucción sugiere que es incapaz de alcanzar el objetivo más digno de la automatización de la construcción y entrega material del aprendizaje personalizado, aunque él lo denomino, INDIVIDUALIZADO (obviamente no es lo mismo), siempre de manera significativa.
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.
Lo importante no serán las tecnologías que nos ayudan en los aprendizajes (TIC, AI, INTERNET…), si no las propias personas que no solo serán capaces de producir de manera personalizada, si no que recibirán de la misma sociedad a la que aportan sus diversidades, un retorno también único e intransferible, por tanto, PERSONALIZDO…
En este escenario surgen muchas preguntas y esperar respuestas y soluciones, entre ellas: A través de qué camino educativo de todos los jóvenes, y sobre todo, se convierten en “responsables” ciudadanos conscientes de las Ciudades del futuro y de los Espacios de APRENDIZAJE-TRABAJO, que se desarrollarán en” el futuro?:
• ¿Cómo vamos a aprender de los libros abiertos que están representados por las ciudades de arte, parques, agro-industrial y tecnología / distritos productivos?
• ¿Cómo los datos provenientes de las áreas sensorizada y dispositivos personales serán elaborados para apoyar la conciencia y el aprendizaje continuo?
• ¿Cómo va a ser nuestro comportamiento influenciado por el conocimiento de los mecanismos de co-evolución y los límites de los ecosistemas?
• ¿La infraestructura laboral será lo suficientemente inteligente como para reajustar, , para satisfacer las necesidades que cada uno pueda desarrollar una larga vida, en diferentes contextos?
• Las ¿’ciudades inteligentes “ayudaran a reforzar la inclusión social y el sentido común de pertenencia?
Miramos hacia el futuro, haciendo todo lo posible para tomar decisiones sabias, sólo para encontrarnos mirando a los dientes de incertidumbres feroces y generalizadas, algunos lo llaman “ondulaciones disruptivas”, otros, “innovaciones disruptivas causadas por la influencia de las tecnologías”…(Juan Domingo Farnós)
Si queremos establecer una planificación, abierta por supuesto, de escenarios de aprendizaje y de trabajo, deberemos siempre mirar hacia el futuro mediante la comprensión de la naturaleza y el impacto de las fuerzas impulsoras más inciertas e importantes que afectan a nuestro mundo. Es un proceso de grupo que fomenta el intercambio y el desarrollo de una comprensión más profunda mutua de cuestiones centrales importantes para el futuro de la economía del conocimiento, de los espacios y los no lugares, más en concreto, del conocimiento.
El objetivo es elaborar una serie de historias divergentes extrapolando fuerzas impulsoras inciertas y que ejercerán mayor influencia. Las historias, junto con el trabajo para llegar allí tiene el doble objetivo de aumentar el conocimiento del entorno empresarial y formativo y se ensanchan tanto en la percepción de los participantes frente a posibles acontecimientos futuros, especialmente para los receptores.
Podemos aprender de multitud de maneras como en basado de la experiencia o del descubrimiento (como el aprendizaje situado ) en lugar del enseñado (o aprendizaje de “recepción”, según Ausubel lo llama) o el aprendizaje de memoria.
El aprendizaje situado, que es sobre todo social, más que psicológica y se origina a partir de Lave y Wenger (1991).
Sobre la base de estudios de casos de cómo, los recién llegados aprenden en diferentes grupos ocupacionales que no se caracterizan por la formación formal, sugieren que la participación periférica legítima es la clave. Los estudios de casos incluyen propuestas tradicionales ..
Es legítimo porque todas las partes aceptan la posición de las personas “no cualificadas” como miembros potenciales de la “comunidad de práctica”…”los aprendices son tan importantes o más que los expertos, es decir, son el centro y tienen la responsabilidad de sus aprendizajes y como hacerlos, evaluarlos…
Son también periféricos porque cuelgan alrededor en el borde de las cosas importantes, hacen los trabajos periféricos, y poco a poco consiguen encargadas de los más importantes
El conocimiento y la participación se encuentran dentro de las prácticas de la comunidad de práctica, en lugar de algo que existe “allá afuera” en los libros. …..en la pura teoría…
En este modelo de aprendizaje, la situación puede ir cambiando, contrariamente a la que proponemos nosotros en la Educación Disruptiva, donde la responsabilidad es del aprendiz y el sistema pasa a ser un agente subsidiario.
“Los motivos centrales en los que las formas de enseñanza que difieren de la escolarización están condenados [en el argumento / Política / discurso educativo convencional] son que el cambio de la persona no es el motivo central de la empresa en la que tiene lugar el aprendizaje […]. El 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, 1991:93)
Esta distinción fue hecha por primera vez por Hudson (1967) , en términos de estilos de pensamiento en lugar de las formas de conocimiento: el conocimiento convergente lleva a tener una serie de hechos o principios en un solo tema: los problemas tienen respuestas “equivocadas” “derecha” e. Hudson cree que los alumnos convergentes tienden a ser más altamente valorado en la escuela, porque la mayoría de los enfoques de evaluación se centran en habilidades convergentes. Los ejemplos incluyen las matemáticas aplicadas, la ingeniería, y algunos aspectos de los idiomas. Se encuentra en el cuadrante entre Abstracto Conceptualización y Experimentación Activa (activista)
El Conocimiento divergente, por otro lado, es (muy amplia) más sobre la creatividad — se trata de la generación de una serie de relatos de la experiencia, como en la literatura o la historia o el arte. Juicio sobre la calidad de los conocimientos y habilidades divergentes es mucho más difícil, porque se trata de áreas privadas. Se genera entre la experiencia concreta y la observación reflexiva. .
En la sociedad y en la educación de hoy, los pensamientos, las tecnologías y las pedagogías, ya no pueden ser nunca más convergentes, seguir siéndolo significa perpetuar el sistema, eso si, con innovaciones, pero al fin y al cabo será siempre más de los mismo.
Ahora necesitamos ideas, maneras de hacer, de aprender…que sean divergentes, lo cuál aumentará nuestra motivación, nuestra creatividad y empatía y seremos capaces de entender el ERROR, la cual hasta ahora había sido imposible, el error como aprendizaje.
Hudson en 1967 nos dice que no siempre la inteligencia se corresponde con las competencias, suele ser porque es un tema cargado de razones técnicas y políticas, planteando cuestiones de su naturaleza, cómo se analiza, y los usos de los resultados..
Nos encontramos con diferentes posicionamiento al respecto:
El problema es que es difícil conseguir un consenso sobre lo que la “inteligencia” en realidad es:
“El poder de una buena respuesta desde el punto de vista de la verdad o de hecho” (Thorndike)
“Un mecanismo biológico por el cual los efectos de una complejidad de estímulos se reúnen y dan un efecto algo unificado en el comportamiento” (Peterson)
“La capacidad para llevar a cabo el pensamiento abstracto” (Terman)
“La capacidad de adaptarse adecuadamente a sí mismo relativamente nuevas situaciones en la vida” (Pintner)
“La capacidad de conocimiento, y el conocimiento que posee” (Henmon)
“La capacidad de adquirir capacidad” (Woodrow)
De la misma manera y muy contrariamente a como creen muchos docentes. el propio sistema en si-la inteligencia por sí sola no es suficiente para explicar el rendimiento académico: es sin duda necesario, pero más allá de un cierto umbral, que de ninguna manera es claro hasta qué punto.
A medida que progresa la educación, otros factores que entran en juego, de tal manera que los límites se determinan por la fuerza del eslabón más débil en la cadena.
Si nuestro objetivo es la igualdad en un mundo donde la desigualdad estructural es un fenómeno generalizado y violento, algunas veces,… por lo menos podemos comenzar con el aula como un lugar en que para modelar las cosas de una mejor manera. En lugar de sentirnos abrumados y oprimidos por la injusticia del mundo, ser un activista en el ámbito donde tenemos el control, no esta mal, ¿no?.
Pero los aprendices -han tenido por lo menos doce años de práctica / adoctrinamiento en el dominio de los métodos de educación formales, dónde jerarquía y control desplazan todos los demás cuestionamientos, basados en la experiencia, métodos de aprendizaje interactivos complejos (es decir, el tipo que todos usamos en nuestras vidas fuera de la educación formal …
Cuando tenemos muchas ganas de aprender a hacer algo, porque han terminado el juego recompensados por el aprendizaje de credenciales (títulos) centrada y centrado en el profesor en la escuela, algunos pensarán que estamos tratando de quedarnos sin trabajo o tirar una mala pasada al tener que tomar responsabilidades y adquirir compromisos para nuestro propio aprendizaje.
El aula es uno de los espacios menos igualitarias del planeta. Hay abundante investigación sobre quien se mete en la universidad, quién sale, qué tipo de universidad que vayas, y como todas las cuestiones desigualdad de ingresos, el racismo — en todos lados evidentemente, no, por supuesto.
Las consecuencias sociales de esta nueva forma de organización social que es la Sociedad Informacional son:”
La dualización social debida a la fragmentación del mercado laboral y al reparto desigual del trabajo entre la población potencialmente activa. Según explica André Gorz en la Metamorfosis del trabajo, existe un 25% de la población activa empleada en trabajos cualificados, de carácter estable y a tiempo completo.
Es lo que Michael Piore denomina segmento superior del mercado de trabajo (Toharia, 1983), frente al segmento inferior, caracterizado por la inestabilidad de los trabajos y la baja cualificación. André Gorz afirma que el 50% de la población activa ocupa los peldaños más bajos de procesos altamente mecanizados, expuestos a las fluctuaciones del mercado, con poca o nula capacidad de sindicación y, por tanto, sujetos a la discrecionalidad del empresario, con quien mantienen relaciones personales. Además, están los desclasados o excluidos, según la terminología que se utilice, que según Gorz son el 25% restante.
Y, sin la construcción de una estructura de la igualdad, el aula típica “desestructurada” replica desigualdades Sociales (de nuevo un montón de investigación sobre esto) y, de hecho, se convierte en un sitio web para el modelado de la desigualdad. ¿Quién puede hablar? Dónde está el profesor? ¿Quién tiene el conocimiento? Incluso en seminarios con “discusión” que acapara el suelo, que es el jefe, quien tiene miedo o esta demasiado avergonzado para hablar?
Aprender dentro de la educación formal es diferente que el éxito del aprendizaje Casi cualquier otro lugar — es eficaz en el aprendizaje Casi universalmente protocolos para el desarrollo social que tiene conocimiento, ¿Quién tiene el poder, pero no tanto para el aprendizaje profundamente transformadora para cada estudiante? Lo tiene la sociedad no la universidad ni la educación formal sometida al sistema.
Por supuesto que hay éxitos educativos impresionantes en cada salón de clases, dentro de la educación formal…, el objetivo de la clase estructurada presenta desigualdades y es un obstáculo para los grandes maestros…, excelentes estudiantes y gran aprendizaje debe luchar en contra.
El nuevo conocimiento que es desarrollado por las personas surge de una multiplicidad de contextos: ya sea, en discusiones muy informales; ya sea, navegando por diferentes espacios de conocimiento (dentro de una organización, en particular, y más allá). Todo ello implica actividades de búsqueda y de recuperación de información ingentes; que, a menudo, se plasman en la recopilación de materiales que influyen en los procesos creativos de la generación de ideas.
“Al ser el conocimiento el elemento central del nuevo tipo de sociedad, la educación se erige en el factor más importante. Se alarga la escolarización obligatoria y media de la población. Las personas acceden a tramos de la enseñanza antes reservados a las élites sociales y culturales del país. Sin embargo, aún existen barreras de acceso a los estudios que impiden a las personas que no poseen las credenciales necesarias seguir los cursos de formación que les interesan. En la Sociedad Informacional la dualización educativa se entiende en términos meritonianos: quien ha pasado más tiempo en las aulas (o siguiendo un cursos de formación) tiene más oportunidades que aquellas personas que no han podido seguir una trayectoria académica. Esto es lo que Robert K. Merton denomina `efecto Mateo´” (Díez Palomar y Tortajada, 1999)
EL DISCENTE Y EL DOCENTE DEL PRESENTE Y DEL FUTURO EN UNA SOCIEDAD MULTICULTURAL.
¿Qué significa esto en términos prácticos para los docentes?
La construcción de la “inteligencia” fue la noción psicológica más potente que afecta a la política educativa en el siglo pasado. En 1958, en “El triunfo de la meritocracia, 1870–2033” Michael Young prevé un mundo en el que la inteligencia fue el único determinante de la condición en la sociedad: la relectura de hoy a veces parece pintoresco, pero a veces sorprendentemente precisa y tajante.
En la práctica, la etiqueta se ha utilizado principalmente para el etiquetado, ya sea la cuenca implacable del examen , hasta la introducción del sistema global, ”La cantidad de atención que se presta a la enseñanza y el aprendizaje está en proporción inversa a la capacidad percibida de los estudiantes “. El discurso de la “brillante” frente a “bueno” o “estúpido” todavía impregna los juicios informales y que no rinden cuentas de los maestros sobre los estudiantes. Sigue siendo su ángulo exculpatorio tradicional. Pero aparte de eso, ¿Qué puedes hacer con él?
Para algunas personas, ha sido un protector de la vida (o al menos su carrera): la discrepancia entre esta medida de potencial y las de logro ha demostrado que estaban gravemente subestimado, es el problema de no pasar de una educación sistémica en uniformización, prescripción e inmovilista a otra abierta, inclusiva, ubicua, y personalizada.
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)….
Evidentemente esto tiene muchos detractores, históricamente prácticamente todos, pero ahora con las Tecnologías Convergentes se nos pueden abrir los ojos, ya que éstas nos permiten anticiparnos, por una parte, y adelantarnos, por otra…
Ya no es necesario creer que el bien y el mal, por ejemplo, dependen de una ley ordenada, por lo que lo que llamamos JERARQUÍAS, se va destiñendo, se va enmascarando en posiciones personalizadas y personalistas….lo que nos permite entender el aprendizaje como otra manera de entender no solo lo que es en si, si no sus procesos..
Entender que el pensamiento crítico, es pensar sobre lo ya pensado, es la única manera de ser capaces de llevar a cabo una innovación de innovaciones, una DISRUPCIÓN.
Evidentemente la educación de hoy, tal como la entendemos socialmente y tal como está implementada en sus estructuras, organizaciones y funcionalidades…no nos sirve tal como entendemos como es la sociedad de hoy y de mañana, por tanto dejémonos de escusas y de medias palabras y podemos escoger dos caminos:..
1-El de ahora y por tanto el de tantos y tantos siglos, con las innovaciones constantes que estamos realizando) y que nos llevan a los resultados que ya conocemos ….
2) O aceptamos que una sociedad diferente requiere de una decisión firme que permite otro diseño completamente adaptado a las necesidades de ahora y de mañana…y por tanto creo que ésta debe tenernos en cuenta como lo ha hecho con los acólitos del primer caso, creo que nos merecemos una oportunidad y no por nosotros, faltaría más, sino por la propia sociedad, que se merece lo mejor y la verdad es que está TAN ALETARGADA, que necesita de un fuerte empujón, esperemos que podamos realizarlo pronto.
Ni siquiera el concepto de cambiarlo todo para que todo siga igual, eso ya no interesa a nadie y se está viendo en la sociedad, solo es cuestión de liderajes y de ganas de hacer algo nuevo, pero no por ser nuevo, si no por ser mejor.
Pensemos que hasta ahora solo se han hecho “intentos”, nunca se ha producido una declaración de intenciones de cambio real (realmente las personas, las sociedades solo han querido hacer innovaciones y eso ya no vale para el futuro).
Habría que revisar muy bien el concepto de innovación (ya hay incluso doctorados sobre ese tema) porque si realmente se hubieran implementado innovaciones, según el concepto que manejan los grandes teóricos del tema, se habría logrado la apropiación plena de las mismas y los resultados habrían sido mucho mejores… Mi punto de vista es este: Toda disrupción debe necesariamente tratarse bajo los preceptos curriculares de la innovación, pero no toda innovación es disruptiva…
– disciplinar, basado en estructuras cerradas, procesos lineales y centrados en contenidos (transferencia de conocimiento)
– Este modelo es ya innecesario, lo sustituye la “auto-formación” (en realidad muchas veces comunidades de aprendizaje) basadas en los recursos digitales disponibles y en la interacción con pares (redes sociales)…
Lo que ya no sirve para nada, inutilizarlo, porque querer mantenerlo supone, entre otras cosas, un gasto superfluo (no una inversión) que grava la construcción de lo nuevo, una pérdida de tiempo y de esfuerzos que dinamita la creatividad, el esfuerzo que necesitamos para “construir”…. y aquellos que no quieran seguir el ritmo pues que se aparten y dejen hacer a los demás..no hay otro camino, es muy DISRUPTIVO, pero en estos momentos necesario…y hay que explicarlo a la gente en los Medios de Comunicación, Congresos Internacionales…y dejarse de batallitas…que son siempre más de lo mismo que veníamos haciendo hasta ahora y que lo único que hacen es “vender humo” y el humo como sabemos todos se va….
En definitiva, estamos viviendo y aprendiendo EN UNA ESCUELA OBSOLETA, pero lo estamos haciendo y ¿ocurre? pues no ocurre nada, seguimos allí, lo malo es que cuando salgamos “a la luz” nos encontraremos con una realidad que nos preguntará de donde venimos y cuando se lo digamos nos contestará: “lo sentimos usted no está preparado para cohabitar con nosotros”…ya veis y seguimos y seguimos, culpables, responsables…de eso…pues todos y cada uno de nosotros que no hacemos nada por evitar este caso…
No es necesario que nos pongan trampas, eso lo sabemos hacer solos, además siempre son necesarias, ya que de esta manera lo que hacemos es aprender habilidades para mejorar los problemas que van surgiendo, lo que ocurre es que todavía hace falta DECISIÓN PARA IMPLEMENTAR UN CAMBIO REAL, y en eso estamos.
La digitalización está progresando en todas las áreas de la vida, incluida la educación digital. Los cursos de aprendizaje electrónico, por ejemplo, ya se están realizando en gran número. Una gran ventaja de estos cursos digitales: todos pueden decidir individualmente lo que quieren y pueden aprender y con qué rapidez, y eso con total independencia del tiempo y el lugar. Sin embargo, hay una desventaja decisiva: no hay un maestro o entrenador, un contacto personal que pueda brindar apoyo con preguntas y dificultades.
Pero,
¿Cómo se puede construir un puente significativo entre la tecnología y ?
¿Se puede utilizar ya la inteligencia artificial de manera sensata en la educación digital para apoyar el aprendizaje flexible e individual?
El aprendizaje conversacional tiene un gran potencial en la educación digital
Los chatbots liberan a los profesores de muchas tareas rutinarias
Los estudiantes tienen una persona de contacto independiente de la hora y el lugar.
el proceso de aprendizaje se puede adaptar de forma flexible e individual utilizando chatbots
Por el momento, la educación digital no estará dominada por la inteligencia artificial
En EE. UU. o en China y Japón, la IA ya está mucho más extendida en las aulas que aquí en Alemania. Allí, los programas informáticos inteligentes ya crean horarios individuales e incluso algunos de los niños son monitoreados por reconocimiento facial para poder analizar cómo pueden seguir las lecciones. Pero las circunstancias culturales son diferentes y estos métodos siguen siendo controvertidos. En Alemania, este tipo de tecnología probablemente no se utilizará en un futuro previsible. Sin embargo, existen herramientas inteligentes que también se utilizan en la educación digital en este país y tienen un gran potencial.
Apoye la educación digital con el aprendizaje conversacional
En general, alrededor de 9 de cada 10 personas utilizan un servicio de mensajería para comunicarse en la actualidad. Con los jóvenes es casi todo el mundo. ( Fuente) Este entorno familiar también se utiliza para comunicarse con los alumnos o estudiantes durante la formación: el llamado Aprendizaje conversacional . Esto significa que un chatbot se usa para entrenar a las personas en el diálogo o para enseñarles algo. Los chats pueden integrarse en un sitio web de aprendizaje electrónico o simplemente usarse a través de Messenger para cualquier tipo de curso.
Los posibles usos son diversos. Por un lado, los chatbots también se pueden usar como asistentes de lenguaje además de la forma de texto habitual , de modo que, por ejemplo, también se puede ayudar a las personas con discapacidad visual o dificultades de lectura. Ya sean alumnos, estudiantes o empleados en educación superior, los chatbots se pueden usar tanto en línea como fuera de línea para cualquier tema . Ya sea un curso de creación de sitios web o un curso de inglés, ¡el entrenador digital lo sabe todo!
¿La educación digital hará superfluos a los docentes?
Cada estudiante tiene diferentes conocimientos, talentos e intereses. Esto también da como resultado diferentes velocidades de aprendizaje de los estudiantes en diferentes áreas temáticas. Es difícil para los maestros responder a las necesidades de cada individuo debido a las limitaciones de tiempo, especialmente porque las clases son cada vez más grandes. En un curso de e-learning, puede que no haya ninguna persona de contacto. Aquí es donde entran en juego los chatbots. Responden preguntas, pueden aumentar la motivación con mensajes de recordatorio, consultar material como compañeros de aprendizaje o simplemente guiarlo a través de un curso como moderador. Lo más importante es que el bot puede interactuar con varios estudiantes a la vez .
Esto no significa que los maestros serán reemplazados, sino que sus tareas serán aún más importantes a medida que el bot se haga cargo de gran parte de las tediosas tareas rutinarias . Esto le permite al maestro concentrarse en las tareas importantes con mayor calidad. Esto es particularmente útil para los estudiantes con dificultades de aprendizaje.
El uso de chatbots ofrece muchas ventajas
Sobre todo, la digitalización permite la individualización y la flexibilidad. Los chatbots también respaldan esto respondiendo individualmente a los estudiantes. Esto funciona porque las respuestas del bot dependen de la entrada del usuario, como en una conversación natural. Además, sin embargo, se puede contactar a los ayudantes digitales en cualquier momento y son completamente independientes de la ubicación. Además, los bots pueden ajustar el nivel de dificultad de las preguntas o la velocidad en función del progreso de aprendizaje de los alumnos, para que no haya demasiada presión de aprendizaje.
Además del apoyo durante el curso, los chatbots también pueden ser una ayuda importante para la preparación y el seguimiento . Se pueden utilizar para encontrar el curso adecuado para los candidatos, por ejemplo, si hay diferentes niveles de entrada. De la misma manera, la retroalimentación también se puede obtener a través del chat después o incluso durante el curso.
¿Quieres seguir desarrollando la educación digital?
Nuestra misión es simplificar la comunicación impulsando la comunicación digital. En educación, también, ya existen programas con programas de e-learning y similares que simplifican muchos procesos y los hacen más flexibles. Un chatbot también admite exactamente estos aspectos. Estaremos encantados de asesorarle sobre cómo puede crear una experiencia de aprendizaje nueva y mejorada y, por lo tanto, garantizar un mayor éxito en el aprendizaje.
Robots que parecen y actúan humanos, tienen superinteligencia y están desplazando gradualmente a los humanos: ¿así será el futuro? A las películas y otros medios les gusta exagerar el tema de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. En un futuro cercano, sin embargo, esto en realidad solo seguirá siendo ficción. Sin embargo, existen muchas preguntas, mitos e incertidumbres que dejan dudas sobre el uso de la tecnología . Sin embargo, no se pueden ignorar los infinitos usos posibles, algunos de los cuales ya han sido implementados. Ya nos encontramos con el aprendizaje automático con más frecuencia de lo que pensamos.Pero, ¿qué hay realmente detrás del aprendizaje automático?
El aprendizaje automático permite que las máquinas resuelvan problemas «inteligentemente»
se hacen predicciones y decisiones
El aprendizaje automático tiene un gran potencial de aplicación entre industrias
el esfuerzo de formación sigue siendo muy grande y el encargo muy especial
¿Qué significa aprendizaje automático?
Como su nombre lo indica, la inteligencia artificial tiene como objetivo que las máquinas resuelvan una tarea de manera “inteligente” . Pero, ¿qué significa inteligente? Se trata de una máquina que busca una solución por sí misma sin reaccionar a los comandos y entradas dados. Al principio, las máquinas y las computadoras se volvieron inteligentes a través de la entrada manual de conocimiento o programación concreta.
Sin embargo, con el paso del tiempo y los avances técnicos, los procesos se volvieron cada vez más complejos, por lo que estos métodos ya no son suficientes. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático. Una máquina, como los humanos, aprende de la experiencia. En pocas palabras, los algoritmos de aprendizaje se crean a partir de ejemplos, que forman un modelo complejo. Este modelo puede, a su vez, aplicarse a nuevos datos. Al final, la computadora puede incluso hacer predicciones o tomar decisiones .
El aprendizaje automático puede funcionar de muchas maneras diferentes
El aprendizaje automático puede tomar muchas formas . Existe el aprendizaje supervisado, que se basa, por ejemplo, en árboles de decisión y puede utilizarse para clasificaciones. Aquí, las respuestas correctas a los ejemplos se dan como las llamadas etiquetas, lo que a su vez significa mucho trabajo preparatorio. Con el aprendizaje no supervisado , por otro lado, solo se necesitan los datos sin procesar para reconocer patrones. El aprendizaje por refuerzo finalmente funciona a través de la retroalimentación, que dice si la ejecución fue buena o mala, con el fin de reducir gradualmente los errores. Estas diferentes formas dan como resultado numerosos modelos y algoritmos que se utilizan para diferentes áreas.
El progreso del llamado aprendizaje profundo, una subárea del aprendizaje automático , es particularmente ventajoso para el procesamiento de voz y texto . Aquí las aplicaciones aprenden con la ayuda de redes neuronales artificiales, de forma similar a cómo funciona un cerebro humano . Estas redes consisten en neuronas o nodos artificiales, que se reconectan repetidamente durante el aprendizaje.
Esta técnica es muy compleja y no tan comprensible como un árbol de decisiones, pero permite derivar decisiones y pronósticos basados en grandes cantidades de datos y un análisis de los mismos sin intervención humana. Los datos pueden incluir cualquier cosa. Ya sea texto, imágenes o datos de sensores, toda esta información se puede procesar.
El aprendizaje automático tiene un gran potencial de aplicación
Hace tiempo que el aprendizaje automático dejó de ser un proyecto de investigación pura. En casi todos los ámbitos de la vida y de todas las industrias, la inteligencia artificial puede tener un impacto decisivo . La conducción autónoma de automóviles es solo un ejemplo de muchos. El término aprendizaje automático a menudo solo se refiere a robots físicos que se vuelven «inteligentes». Sin embargo, las aplicaciones digitales también pueden aprender. Si nos sugieren un producto o una serie en Amazon o Netflix, esto se basa en inteligencia artificial.
El aprendizaje automático también se está utilizando en el procesamiento de texto y voz. Por ejemplo, los chatbots utilizan una técnica llamada procesamiento del lenguaje natural , que permite que la computadora comprenda, interprete y responda al habla humana.
El aprendizaje automático todavía tiene sus límites
Ya hay muchas áreas de aplicación y estas seguirán creciendo. Sin embargo, no hay que olvidar que esta tecnología no puede (todavía) hacerlo todo . Se examinó el estado tecnológico actual y, por lo tanto, las competencias del aprendizaje automático.
Actualmente se está investigando cómo se puede reducir el esfuerzo de formación y cómo también se pueden hacer más seguros y transparentes los modelos para crear aceptación en la sociedad. Porque hoy en día, la tecnología de aprendizaje automático solo se puede usar para tareas especiales y también es muy compleja, también porque se requieren muchos datos para ello. Es por eso que de momento los chatbots simples son mejores que los complejos.
Con los chatbots, las empresas pueden llegar a sus clientes de forma rápida y personal. La mayoría de los usuarios leen el contenido proporcionado a través de las aplicaciones de mensajería. Los boletines electrónicos clásicos, por otro lado, son ignorados por la mayoría de los destinatarios. Para que un bot se dirija de manera óptima a su grupo objetivo y represente a su empresa, las conversaciones con los usuarios deben ser lo más naturales posible y sin malentendidos . Te diremos cómo crear el chatbot perfecto.
1. Dale personalidad a tu bot
¿Cómo debe comunicarse su bot con los usuarios? ¿Se dirige a ti como «Du» o «Sie»? ¿Usa emojis? ¿Su estilo de hablar es neutral y práctico o incluso emocional y comprensivo? Debe hacerse estas preguntas antes de configurar el bot. Utilice el idioma y las preferencias de su grupo objetivo como guía. En el mejor de los casos , el bot se comunica exactamente como sus usuarios se comunican entre sí. Por lo tanto, para permitir un diálogo bueno y fácil de usar, es necesaria una estrategia de bot individual. Además de las preguntas técnicas, su bot también debe dominar las conversaciones triviales clásicas.
2. Gestionar las expectativas de los usuarios
El primer mensaje de su bot es crucial. En el mejor de los casos, contiene sus capacidades y su valor agregado para el usuario. Precaución: No genere expectativas que no pueda cumplir. Si su bot finge poder ayudar pero luego no lo hace, generará frustración para sus usuarios.
3. Opciones en lugar de preguntas abiertas
Si le haces una pregunta abierta a un usuario, no siempre responderá exactamente como tú quieres. Esto puede generar problemas para comprender el chatbot . Por lo tanto, evite tales preguntas y en su lugar ofrezca varias opciones, por ejemplo en forma de botones. De esta manera, guía al usuario a través de la conversación y rápidamente a la meta.
4. No confíes solo en el texto
Messenger te ofrece diferentes formas de proporcionar información. Además de las respuestas de texto simple, también debe proporcionar botones, imágenes o videos . Mejoran la experiencia de usuario del chatbot porque la información se presenta de una forma más interesante y variada.
5. Evita los callejones sin salida
Siempre habrá momentos en los que su bot no pueda responder una pregunta. Pero eso no debería conducir inmediatamente a la terminación de la conversación. En su lugar, ofrezca la oportunidad de hacer otra pregunta o retomar la conversación en otro momento . Si el bot está abrumado, debería poder transferir la conversación a un miembro del personal. Este último puede ocuparse personalmente de las preocupaciones del usuario.
6. Guardar conversaciones
Un beneficio particular de los chatbots es la capacidad de dirigirse de manera proactiva a los usuarios en las aplicaciones de mensajería . Sus intereses pueden derivarse del curso de la conversación. Utilice estos datos para personalizar las llamadas de seguimiento. Por ejemplo, si un cliente le compró un producto recientemente, puede preguntarle sobre su satisfacción u ofrecerle artículos adicionales adecuados. Siempre asegúrese de que el bot no se vuelva demasiado intrusivo . No debe enviar constantemente al usuario mensajes no solicitados, ya que esto puede percibirse como desagradable y dañar su imagen.
No es menos cierto que la IA la vamos a utilizar también en:
En primer lugar , la IA se puede utilizar para abordar algunos de los desafíos que enfrenta la educación global . Estos incluyen la escasez de docentes y las desigualdades . La IA es excelente para personalizar la forma en que las personas de todas las edades aprenden en muchas disciplinas, especialmente STEM e idiomas. AI puede proporcionar retroalimentación adaptada a las necesidades del alumno y selecciona las actividades y tareas más apropiadas para cada alumno. También puede procesar datos sobre cómo se comportan las personas mientras aprenden. Este análisis puede mostrar a los profesores y formadores cómo y qué están aprendiendo sus alumnos.
En segundo lugar , se debe enseñar la IA . Todos deben saber lo suficiente sobre la IA para poder usarla de manera segura y en su beneficio. Esto también se aplica a los educadores y las instituciones educativas. Eso no significa que todos tengan que poder escribir código de IA; simplemente significa que todos deben comprender los conceptos básicos de la IA, qué es, qué no es y por qué los datos son tan importantes para el aprendizaje automático de la IA.
En tercer lugar, y este es el más difícil de los tres, debemos pensar en la mejor manera de cambiar la forma en que educamos y capacitamos a las personas., porque ahora hay máquinas inteligentes que pueden procesar grandes cantidades de datos con mucha precisión. La IA no es tan inteligente como los humanos: tenemos una gama mucho más amplia de comportamientos inteligentes. Pero en las áreas donde la IA es inteligente, sus capacidades superan las nuestras: encontrar una frase específica en miles de documentos, recuperar información fáctica para responder una pregunta o realizar cálculos complejos. Por lo tanto, debemos asegurarnos de que nuestros sistemas educativos no se centren en los aspectos en los que la IA es buena en detrimento de los aspectos en los que no lo es .
En un podcast sobre edtech y sobre la IA en la educación, Sir Antony Seldon , cofundador del Instituto de Ética de la IA en la Educación, insta a tomar precauciones para garantizar que el «lado negativo de la IA» se amortigüe tanto como sea posible. Los problemas de transparencia, responsabilidad y seguridad ya se están abordando, por ejemplo, a través de la implementación del Reglamento general de protección de datos y la Guía de la Comisión Europea sobre IA confiable . Sin embargo, para poder utilizar la IA de forma «crítica y eficiente» , los ciudadanos necesitan al menos un conocimiento básico de esta tecnología. un foco está en el desarrollo de competencias no solo de los ciudadanos ¡, sino también de los docentes ( DigCompEdu), quienes deben estar preparados para aceptar la IA y usarla con sensatez. Más aún, se deben desarrollar lineamientos específicos, parámetros éticos y estrategias con un enfoque educativo, y los docentes deben estar involucrados en el proceso.
La incertidumbre y los riesgos asociados con la IA no pueden ignorarse, pero la IA prevalecerá y necesitamos un equilibrio entre las implicaciones éticas y su enorme potencial para la educación. Sir Anthony Seldon lo expresó así: “Conducir, hacer ejercicio o practicar deportes también implican riesgos. Pero eso no nos impide conducir o jugar. Y así es como debe ser”.
Actualmente, se utilizan tres categorías de herramientas AIEd en las escuelas y universidades: orientadas al alumno (p. ej., plataformas de aprendizaje adaptativo), orientadas al docente (p. ej., herramientas de evaluación automatizadas o tableros avanzados para docentes) y orientadas al sistema (p. ej., análisis de datos de todas las escuelas). para predecir el desempeño de la inspección escolar).
El Reino Unido tiene una ventaja competitiva en tecnología educativa e inteligencia artificial, pero sin el apoyo del gobierno y la financiación pública, esta ventaja corre el riesgo de perderse. A pesar de su enorme potencial, AIEd está subdesarrollada. Nuestro análisis identificó solo 1 millón de libras esterlinas de financiación pública para la I+D de AIEd desde 2014 (mucho menos que el gasto en sectores comparables como el sanitario). Hay fallas de mercado del lado de la oferta y la demanda que impiden el desarrollo y la madurez de AIEd, que la intervención del gobierno puede abordar.
La calidad y la eficacia de AIEd también deben mejorarse mediante la generación de evidencia mejor y más consistente, la coordinación por parte del gobierno y una colaboración más impactante entre escuelas y universidades, empresas y academia.
Aunque los desafíos para el uso ético y responsable de la inteligencia artificial y el intercambio de datos son comunes a muchos sectores, las escuelas y universidades presentan una combinación distinta de propiedades y consideraciones. El intercambio de datos debe regirse de manera que genere beneficios para el público, y AIEd debe usarse de manera ética y responsable.
El potencial y los riesgos de AIEd se reflejan en las opiniones de los padres. El 61% de los padres anticipa que la IA será bastante o muy importante para el salón de clases en el futuro cercano. Sin embargo, muchos están bastante o muy preocupados por las consecuencias del determinismo (77 %), la responsabilidad (77 %) y la privacidad y la seguridad (73 %).
recomendaciones
Growing AIEd: ¿Cómo podemos ayudar al sector a crecer y escalar?
Financiamiento público para I+D de AIEd . Esta financiación debería dar prioridad a las herramientas «orientadas a los aprendices (Educación Disruptiva)», que actualmente están poco exploradas a pesar de su alto potencial.
Soporte posterior para ayudar al crecimiento y la adopción de las herramientas AIEd más prometedoras en las escuelas y universidades del Reino Unido.
Mejorar la AIEd: ¿Cómo podemos mejorar la calidad y la eficacia de las herramientas de la AIEd?
El gobierno debe movilizar escuelas y universidades para formar un banco de pruebas de EdTech para permitir que las empresas prueben AIEd en entornos reales.
Formar un punto claro de liderazgo gubernamental a través del cual coordinar el apoyo a AIEd.
Una colaboración más estrecha entre las escuelas y los colegios, las empresas de AIEd y la investigación, con empresas que ofrecen incentivos más claros para que los profesores participen.
Gobernanza de AIEd: ¿Cómo gobernamos los datos, las oportunidades y los desafíos en torno a AIEdd?
Los gobiernos y sus políticas educativas deberían declarar públicamente su ambición de crear un sistema de intercambio de datos de educación responsable para 2030.
Los organismos responsables de gobernar la IA y los datos deben dedicar tiempo y recursos a considerar las consecuencias de estas tecnologías para la educación.
Al utilizar la IA para la toma de decisiones algorítmicas en la educación, se deben considerar las diez preguntas descritas en el informe.
Un sistema educativo que aprende: ¿Cómo podemos ayudar a nuestras escuelas y universidades a aprender y evolucionar (tal como esperamos que los estudiantes aprendan y evolucionen)?
juandon. Innovación y conocimiento 