La IA completa aspectos de la intervención del Elearning (inclusivo) dentro de la Educación Disruptiva

(Trabajo entre ChatGPT y Juan Domingo Farnós)

¿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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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:

1. 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.
2. Autorregulación: la capacidad de planificar, monitorear y evaluar el propio aprendizaje es esencial para el aprendizaje a lo largo de la vida.
3. Pensamiento crítico: la capacidad de analizar, evaluar y sintetizar información es esencial para el aprendizaje a lo largo de la vida.
4. Resiliencia: la capacidad de enfrentar y superar los obstáculos y las dificultades es esencial para el aprendizaje a lo largo de la vida.
5. 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.
6. 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.
7. 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:

1. el módulo experto,
2. el modelo de estudiante,
3. la interfaz,
4. 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:

1. adaptación del sistema con base en la competencia que tenga el estudiante de un determinado material (objeto de la enseñanza),
2. 2) hacer un reporte del material cubierto de acuerdo al currículo,
3. 3) seleccionar el nivel adecuado de intervención y explicación,
4. 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):

· Conocimiento.
· Comprensión.
· Aplicación.
· Análisis.
· Síntesis.
· Evaluación.

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:

1. Identificar las necesidades y preferencias individuales de los estudiantes para adaptar el contenido y los métodos de enseñanza.
2. Evaluar el progreso y el rendimiento de los estudiantes en tiempo real y proporcionar retroalimentación inmediata.
3. Medir el impacto del e-learning-inclusivo en el aprendizaje y el rendimiento de los estudiantes.
4. Identificar las barreras y desafíos que pueden afectar el aprendizaje de los estudiantes y desarrollar estrategias para superarlos.
5. Adaptar los recursos y estrategias de aprendizaje en función de los resultados de la evaluación.
6. Promover la autoevaluación y la reflexión sobre el propio aprendizaje.
7. 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:

1. Estudios de casos para evaluar la efectividad de diferentes estrategias y herramientas de e-learning-inclusivo.
2. Estudios de seguimiento para medir el impacto a largo plazo del e-learning-inclusivo en el aprendizaje y el rendimiento de los estudiantes.
3. Investigaciones basadas en datos para analizar los resultados de las evaluaciones y desarrollar recomendaciones para mejorar el e-learning-inclusivo.
4. 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:

1. Aprendizaje basado en proyectos: el aprendizaje se centra en la realización de proyectos prácticos y colaborativos que fomentan la creatividad y el pensamiento crítico.
2. Aprendizaje personalizado: el contenido y los métodos de enseñanza se adaptan a las necesidades y preferencias individuales de cada estudiante.
3. 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.
4. Aprendizaje colaborativo: el aprendizaje se basa en la colaboración y el trabajo en equipo, tanto en línea como fuera de línea.
5. 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.
6. 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.
7. 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:

1. 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.
2. 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.
3. Flexibilidad: es importante ser flexible y adaptar los roles y responsabilidades en función de las necesidades y preferencias individuales de los estudiantes.
4. Evaluación continua: es importante llevar a cabo una evaluación continua del proceso de cambio de roles y hacer ajustes en función de los resultados.
5. 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.
6. 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.

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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:

1. Personalización de objetivos de aprendizaje: los estudiantes pueden establecer sus propios objetivos de aprendizaje y trabajar para alcanzarlos a su propio ritmo.
2. 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.
3. Elección de contenido: los estudiantes tienen la libertad de elegir qué contenido desean aprender, lo que les permite centrarse en sus intereses y habilidades.
4. 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.
5. Aprendizaje colaborativo: los estudiantes tienen la oportunidad de aprender de y con sus pares, lo que les permite desarrollar habilidades de colaboración y solidaridad.
6. 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:

1. Autoevaluación: los estudiantes pueden realizar una autoevaluación para determinar sus habilidades y conocimientos actuales y establecer objetivos de aprendizaje a partir de ahí.
2. 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.
3. 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.
4. Aprendizaje colaborativo: los estudiantes pueden colaborar con sus pares y compartir recursos y conocimientos, lo que les permite aprender de manera más efectiva.
5. 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:

1. Ensayo: el estudiante se enfrenta a un desafío o tarea nueva y comienza a probar diferentes enfoques y estrategias para abordarlo.
2. Error: el estudiante experimenta errores y dificultades en el proceso, lo que le permite identificar sus debilidades y áreas de mejora.
3. 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:

1. Estructura: se establecen objetivos de aprendizaje claros y se dividen los contenidos en lecciones y módulos fáciles de seguir.
2. Proceso: se utilizan metodologías de aprendizaje activo, como el aprendizaje basado en proyectos, para fomentar el aprendizaje autónomo y la colaboración.
3. 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.
4. Evaluación continua: Se realiza un seguimiento y evaluación continua del progreso del estudiante, permitiendo adaptar el contenido y metodología de aprendizaje.
5. 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:

1. Aprendizaje autónomo: las personas pueden aprender a su propio ritmo y en función de sus intereses y necesidades individuales.
2. Aprendizaje colaborativo: las personas pueden aprender de y con sus pares a través de la colaboración y el intercambio de conocimientos.
3. Aprendizaje mediante la experiencia: las personas pueden aprender a través de la experimentación y la resolución de problemas en situaciones virtuales.
4. Aprendizaje mediante la retroalimentación: las personas pueden recibir retroalimentación y comentarios sobre su desempeño para mejorar su aprendizaje.
5. 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:

1. Personalización: los estudiantes pueden utilizar los PLEs para personalizar su aprendizaje y adaptarlo a sus necesidades individuales, intereses y habilidades.
2. Autonomía: los estudiantes tienen más control sobre su aprendizaje y pueden elegir qué contenido desean aprender y cómo desean aprenderlo.
3. Aprendizaje colaborativo: los PLEs permiten a los estudiantes colaborar y compartir conocimientos con sus pares, lo que les permite aprender de manera más efectiva.
4. 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.
5. 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.

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