Juan Domingo Farnós
“Hay una forma específica de pensar, de organizar ideas y representaciones, que es terreno abonado y que favorece las competencias computacionales. Se trata de una forma de pensar propicia para el análisis y la relación de ideas, para la organización y la representación lógica. Esas habilidades se ven favorecidas con ciertas actividades y con ciertos entornos de aprendizaje desde las primeras etapas. Se trata del desarrollo de un pensamiento específico: el pensamiento computacional” Miguel Zapata Ros (Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital)
Las tendencias actuales en aprendizaje automático, análisis de datos, aprendizaje profundo e inteligencia artificial, sin embargo, complican las cuentas psicológicas centradas en el ser humano sobre el aprendizaje. Las teorías de aprendizaje más influyentes de hoy son las que se aplican a cómo las computadoras “aprenden” de la “experiencia”, cómo los algoritmos están “entrenados” en selecciones de datos y cómo los ingenieros “enseñan” a sus máquinas a “comportarse” a través de “instrucciones” específicas.
Necesitamos planteamientos metodológicos, pero también y especialmente, estructurales, como señalamos en nuestras investigaciones para no solo innovar en la educación, si no para transformarla.
Estructuras de aprendizaje con una arquitectura eficaz:
-Un escenario: Situación profesional real y de negocio, simulada. Motivador y rico en contenidos, que proporciona un contexto coherente para el aprendizaje individual y colectivo.
-Una secuencia planificada de tareas: Encuadradas en ese escenario, que permiten al participante ejercitar los comportamientos clave y, de esta manera, aprenderlos (práctica, entrenamiento).
-Una colección estructurada de recursos para el aprendizaje: Incluyen procedimientos de trabajo, modelos a utilizar, herramientas, información relevante para la tarea, etc.
-Acceso a un tutor: online o presencial, para obtener ayuda en el momento de aprendizaje preciso (feed-back).
Este engranaje se corresponde a las características del E-learning-Inclusivo, diseñado por mi mismo, (Juan Domingo Farnos Miró) y que se recoge en estas bases http://www.scribd.com/doc/33025056/Bases-Para-e-Learning-Inclusivo , pero con una trascendencia mayor, ya que quiere influir en todo el diseño de lo que entendemos por educación y formación e influir en decisiones político-educativas, sociales y tecnológicas, adaptándose de manera permanente, transparente y con confianza..a esta sociedad dinámica que gracias a las TIC, evolucionará a un ritmo muy diferente a lo que venía haciendo hasta ahora.
Aunque las comprobaciones de calidad por homólogos deben estar bien facilitadas para evitar posturas subjetivas , pueden ser un método ideal para explicar la comprensión de los problemas subyacentes, hechos y datos; el dominio del problema; las necesidades de los usuarios finales; y el razonamiento detrás de las decisiones que ha tomado.
Estas reuniones también pueden ser una manera de dejar que sus compañeros discuten los problemas y patrones similares se encontraron y resolvieron en otros proyectos.
Reconoce que el aprendizaje se adquiere en el medio de la práctica y puede ocurrir mientras se trabaja en las tareas y las relaciones en la mano. (Raelin, 1998)
La idea de aprendizaje a través de la práctica también se apoya en David Kolb y en el modelo de aprendizaje experiencial — hacer o experiencia, reflexionar sobre lo observado o aprendido, el desarrollo de las teorías internas generales sobre la aprendizaje, y aplicar el aprendizaje en experiencias futuras.
Kolb y Fry (1975) sostienen que el ciclo de aprendizaje puede comenzar en cualquiera de los cuatro puntos — y que lo que realmente debe ser abordado como una espiral continua. Sin embargo, se sugiere que el proceso de aprendizaje comienza a menudo con una persona que lleva a cabo una acción particular y luego ver el efecto de la acción en esta situación. (Smith, 2001, 2010)
Es importante que la investigación educativa se involucre en cómo algunas de sus preocupaciones centrales -aprendizaje, capacitación, experiencia, comportamiento, selección de currículos, enseñanza, instrucción y pedagogía- se están reelaborando y aplicando dentro del sector tecnológico. De alguna manera, podríamos decir que los ingenieros, los científicos de datos, los programadores y los diseñadores de algoritmos se están convirtiendo en los maestros más poderosos de hoy en día, ya que son máquinas que permiten aprender a hacer cosas que cambian radicalmente nuestras vidas cotidianas.
Lo que hace que la programación ed-tecnología “adaptable” es que la IA evalúa la respuesta de un estudiante (por lo general a una pregunta de opción múltiple), luego sigue con la “segunda mejor” cuestión, cuyo objetivo es el nivel “adecuado” de dificultad. Esto no tiene por qué requerir un algoritmo especialmente complicado, y la idea en realidad basada en “la teoría de respuesta al ítem”, que se remonta a la década de 1950 y el ascenso de la psicometría. A pesar de las décadas siguientes, sinceramente, estos sistemas no se han vuelto terriblemente sofisticados, en gran parte debido a que tienden a basarse en pruebas de opción múltiple.
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 el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA, por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica (Farnós Miró, Juan D.)
Esto generará automáticamente los ecosistemas de las ideas que serán navegables con todas sus relaciones semánticas. Seremos capaces de comparar diferentes ecosistemas de las ideas de acuerdo a nuestros datos y las diferentes formas de clasificarlos. Seremos capaz de elegir diferentes perspectivas y enfoques…..(personalized learning and Social Learning)
Vamos a ser capaces de analizar y manipular significado, y allí radica la esencia de las ciencias humanas.
Estamos hoy en la clase difusa del pensamiento calculador y comparaciones cuantitativas insta a que el utilitarismo, tal razonamiento no se basa en el trabajo de visibilidad a hacer. Más bien, eso depende de algoritmos de análisis, qui a su vez depende de la presa de los algoritmos silenciosos –los que convierten en silencio nuestro comportamiento en una avalancha de datos. (son la metáfora de los presos alrededor que se pusieron alrededor de una torre de vigilancia para ser visualizados, hasta que estos alcanzaron la manera de evitarlo( estos eran los algoritmos)….
Con el trabajo algoritmico que preconizamos debemos tener siempre presente, tanto en las ideas, el desarrollo propio de andamiaje-algoritmico, así como en su posterior diseño, que deben ser capaces de analizar y llevar a cabo de manera pormenorizada y cuidadosa, conocer de que manera el aprendiz es capaz de aprender a aprender de manera personal y personalizada, por lo que estos siempre tendrán garantizado un apoyo inestimable.
Los aprendices, dentro de la educación formal de manera sistematizada, y en la informal, de manera generalizada… pueden beneficiarse de la orientación de los algoritmos que apuntan al aprendiz hacia los sistemas de tutoría en línea, por ejemplo, que están demostrando tan eficaz como tutores humanos.
Si como científicos de la cognición trabajamos en TI, una industria que actualmente tiene una gran necesidad de personas educadas que comprendan cómo las personas interactúan con la inteligencia artificial y los sistemas automatizados, como diseñadores de interacción, arquitectos de usabilidad, programadores, desarrolladores de sistemas, estrategias de poder o, después de algunos años, como administradores de proyectos.
Si aprendemos métodos para estudiar y moldear el pensamiento, la memoria y la acción tanto para los humanos como de las computadoras, la educación también te capacita para diseñar la interacción entre las personas y la tecnología.
En Inteligencia Artificial (AI) exploramos el pensamiento informático. En neurociencia, observamos lo que está sucediendo en el cerebro. Cuando conectamos lo que nos sucede con lo que sucede en una computadora, el pensamiento se convierte en un híbrido en el que nuestro pensamiento excede los límites entre psicología, cultura, biología y tecnología.
Se puede ir por un sistema híbrido, donde nos dividimos las funciones entre el ordenador y la intervención de las personas humanas sobre la base de lo que cada uno de nosotros hacemos bien, …
Tales sistemas podrían desarrollar no sólo el aprendizaje de habilidades, pero el meta-aprendizaje o de aprender a aprender. Profesores reales pueden desarrollar este y modificarlo (si bien es cierto y raro), y sin embargo, es probable que sea la mejor inversión. En mi aprendizaje basado en la actividad, le sugerí que poco a poco los alumnos deben hacerse cargo de la elección de sus actividades, a desarrollar su capacidad de convertirse en autodidactas.
También le sugerí cómo podría ser en capas en la parte superior de experiencias regulares de aprendizaje. Creo que esto va a ser un área interesante para el desarrollo de experiencias de aprendizaje que son escalables, pero realmente desarrollan los estudiantes para los tiempos venideros.
Para ello utilizaremos el pensamiento computacional como un concepto de resolución de problemas. Es un pensamiento especial que nos permite comprender un problema complejo y desarrollar posibles soluciones. Soluciones que pueden presentarse de forma que un ser humano, una computadora o ambos puedan entender. Pero el pensamiento computacional se puede describir desde una comprensión muy estrecha o muy amplia.
En la comprensión estrecha, el pensamiento computacional contiene cuatro conceptos clave:
a-Descomposición: que podría dividir un problema o sistema complejo en partes más pequeñas y manejables
b-Reconocimiento de patrones — que se refiere a buscar algo uniforme alrededor y en un problema
c-Abstracción: lo que significa centrarse en la información importante e ignorar detalles irrelevantes
d-Algoritmos: se refiere al desarrollo de soluciones paso a paso para un problema o la preparación de reglas para resolver un problema
Las cuatro piedras angulares son igualmente importantes. Se pueden entender como estar en un taburete. Si falta uno, se produce un. cotocircuito en el procesoEl pensamiento computacional significa dominar estas cuatro técnicas.
Por lo tanto, el pensamiento computacional no es lo mismo que la programación. Tampoco es un concepto de pensar como una computadora, porque una computadora no puede pensar. Solo hace lo que el programa dice que debería hacer. Pero el pensamiento computacional puede permitirnos saber qué decir a la computadora para que realice una determinada acción. Sin embargo, las habilidades que se encuentran detrás del concepto de pensamiento computacional también se pueden usar en una serie de otras situaciones de resolución de problemas que no se relacionan con computadoras en absoluto. Ser capaz de simplificar un problema complejo para que podamos entenderlo fácilmente
En una comprensión más amplia del pensamiento computacional, el concepto se extiende a ambos contienen una cantidad de conceptos y enfoques.
Los cuatro conceptos clave se complementan con:
1-Lógica — que se refiere a predecir y analizar acciones dadas
2-Evaluación — en el entendimiento de poder evaluar y juzgar
Además, añade una descripción más detallada de los cuales se acerca al “pensador computacional” es el trabajo que se puede describir como una actividad persistente, la experimentación y leges para crear algo en cooperación con otros y está en curso mejoras y correcciones de errores basada de las experiencias que se están haciendo.
Una comprensión aún más amplia del Pensamiento Computacional debe contener requisitos estéticos y éticos en relación con las soluciones con las que se trabaja en relación con un problema determinado.
Si vamos a integrar el pensamiento computacional como un tema o como parte de la formación general, es importante que analicemos cómo entendemos el concepto.equiparando el pensamiento y la codificación computacionales. Las habilidades no se pueden lograr mediante simples tareas de codificación, son competencias que contienen los enfoques legendarios, experimentales e innovadores y las consideraciones estéticas y éticas.
Con ello debemos adquirir habilidades clave como:
a-pensar cuantitativamente (tanto matemáticamente como estadísticamente);
b-pensar algorítmicamente como una continuación del proceso de avance del pensamiento (iniciado durante sus días de escuela);
c-pensar en términos de aprendizaje automático y predicción;
Para participar en actividades de pensamiento de nivel superior en términos de representar los fenómenos / resultados observados en forma de modelos y luego simular.
Jeannette Wing acuñó el término pensamiento computacional en un artículo reciente del MCCA de 2006. . Ella argumenta que para que los estudiantes apliquen técnicas computacionales o aplicaciones informáticas a los problemas y proyectos en su disciplina particular (ya sean las artes, las ciencias, las humanidades o las ciencias sociales), este conjunto de habilidades se vuelve necesario. Wing también afirma en su artículo seminal que las ideas de abstracción, estratificación de abstracciones y automatización son algunos de los conceptos fundamentales de la informática que han proporcionado nuevos conocimientos sobre las ciencias naturales y las ciencias sociales duras.
Enfatiza que el pensamiento computacional es una habilidad básica emergente para todos, no solo para los informáticos. Por lo tanto, debe convertirse en una parte integral de la educación y agregarse a la capacidad analítica de cada alumno, además de las habilidades de lectura, escritura y aritmética. Al utilizar los conceptos fundamentales para la informática, el pensamiento computacional permite y mejora la capacidad de resolver problemas, diseñar sistemas y comprender el comportamiento humano (Wing, 2006).
Si parece que el tener presente como base la creacion de patrones para resolver problemas, no es menos cierto que la variedad de tareas y actividades actualizadas proporciona al estudiante la flexibilidad de elegir y repetir las tareas para aprender las técnicas a su propio ritmo. Esto le permite al alumno tener el control de todo el proceso de aprendizaje.
Podemos emplear como eje investigar, desarrollar y determinar la eficiencia del uso de un entorno b-learning en la adquisición de habilidades básicas de programación a través de la personalización del contenido para cada alumno, para lograr que un conjunto de actividades que se pueden utilizar se diseñen teniendo en cuenta diferentes niveles adaptados a la personalización de aprendizajes de cada alumno por medio de un de un pensamiento computacional que por medio del soporte del machine learning cree aplicaciones para cada estudiante.
La evolución de los algoritmos que “aprenden” de los datos sin tener que programarse de forma explícita. Un subgrupo particular de Machine Learning se conoce como “aprendizaje profundo” (Deep Learning). Este término describe el uso de un conjunto de algoritmos llamados redes neuronales que toman como modelo el cerebro humano. Los avances en este aprendizaje profundo han impulsado una rápida evolución de las tareas de aprendizaje por parte de las máquinas en los últimos años, en particular el procesamiento del lenguaje y texto, y la interpretación de imágenes y vídeos. Estos sistemas, por ejemplo, llegan a identificar caras o a interpretar el idioma natural a una velocidad y con un grado de acierto que puede superar al de un ser humano.
¿En qué parte de este proceso hay una oportunidad de mirar realmente fuera de nuestras paredes y ver qué está sucediendo en el mundo? Nuestras urgentes necesidades de aprendizaje no solo están ligadas a los datos finales sobre las prioridades de aprendizaje del pasado. A medida que el mundo cambia a un ritmo exponencial, ¿quién está determinando lo que nuestros estudiantes necesitarán para prosperar en ese mundo?
“Estar dispuestos a interrumpir constantemente nuestra mentalidad individual y colectiva, si queremos llegar a un acuerdo con las interrupciones necesarias que deben ocurrir en nuestras propias organizaciones si realmente queremos librarnos del pensamiento de status quo que a menudo nos entierra en las prácticas del pasado.
Ver cómo las ‘próximas’ prácticas también necesitan las ‘próximas’ métricas si queremos pivotar de manera efectiva hacia este futuro emergente y más deseable que visualizamos para nosotros y nuestras organizaciones “.
Las necesidades urgentes de aprendizaje de los estudiantes son personales. Cada niño, cada adulto en el sistema tiene necesidades personalizadas que no pueden ser determinadas por el pensamiento estandarizado.
Nuestro pensamiento, los profesores conectados, cuando tienen una comprensión profunda de las expectativas del plan de estudios, pueden diseñar un aprendizaje personalizado para cada niño / estudiante. Crear este entorno para nuestros alumnos requiere una base de pensamiento de conectividad. Los maestros deben poder acceder y participar en una red de apoyo, y usar esta red para apoyar las necesidades individuales de aprendizaje de cada estudiante.
Los modelos de aprendizaje descentralizadosserán clave para implementar escenarios de aprendizaje reforzado a gran escala y la preimera premisa donde ubicar las nuevas HABILIDADES DEL SIGLO XXI y tambie´n la ayuda necesaria en el CAMBIO DE ROLES entre DOCENTES Y ALUMNOS, como nunca antes había sido posible.El surgimiento de tecnologías como blockchains y ledgers distribuidos, están contribuyendo a acercar el aprendizaje descentralizado y no controlado profundo a la realidad.
Entonces si estaremos dentro de una ecología del conocimiento , como un complejo, conocimiento intensivo del paisaje que emerge de la conexión de abajo hacia arriba Como sistemas adaptativos complejos, tiene una ecología de conocimiento propiedades emergentes, incluye entidades autogestionadas y puede evolucionar en formas que no podemos esperar o predecir.
Estas Ecologías del conocimiento desdibujan las fronteras del aprendizaje que se produce de manera ascendente y emergente, en lugar de aprendizaje que funciones dentro de un contexto estructurado, de un marco global, en forma de comando y de control.
Vamos a :
1. cuestionar, criticar y rechazar algunos aspectos de las prácticas aceptadas,
2. analizar la situación,
3. Construir de una nueva solución a la situación problemática,
4. examinar los procesos de aprendizaje de manera continuada.,
5. implementación de lo que vamos construyendo, pero sin miedo a volverlo a empezar de manera diferente,
6. reflexionar sobre y evaluar el proceso,
7. consolidar los resultados en una nueva práctica estable, pero teniendo en cuenta que nunca se basará en la certidumbre.
En general, utilizando la teoría de la actividad como un marco para el análisis de la actividad en ambientes de aprendizaje complejo tiene una limitación importante. El aprendizaje como una actividad compleja no puede ser capturada por un sistema global de la actividad (o incluso una red de sistemas de actividad) útil orientada a la consecución de un objetivo de la actividad. El aprendizaje es multifacético y dinámico, y las actividades en un ambiente de aprendizaje son borrosas, variadas, lo que hace muy difícil obtener una imagen completa de los sistemas de actividad bajo observación, que abarca, en términos de teoría de la actividad, un conjunto en evolución de los sujetos, objetos, mediación de artefactos, acciones, reglas, normas y división del trabajo. La solución a este problema es entender la actividad de aprendizaje desde la perspectiva del aprendiz.
Schunk (1991, ) destaca cinco preguntas definitivas para distinguir cada teoría de aprendizaje de los demás:
1. ¿cómo se produce el aprendizaje?
2. ¿Qué factores influyen el aprendizaje?
3- ¿cómo ocurre la transferencia?
¿Qué objetivos específicos alimentan el objetivo o la solución general? Los objetivos de aprendizaje, a partir de la síntesis de objetivos más pequeños, más centrados, pueden trazar un camino desde el nivel actual de habilidad o conocimiento al nivel deseado por los aprendices/alumnos/docentes.
No todos los objetivos de aprendizaje son útiles de la misma manera o destinados a la misma audiencia. En 2006, Will Thalheimer, presidente de Work-Learning Research, publicó una “Nueva Taxonomía para Objetivos de Aprendizaje”, que delinea cuatro tipos de objetivos de aprendizaje, cada uno con una función específica.
Estos son:
1-Objetivo de enfoque: guiar la atención de los alumnos hacia los aspectos más importantes del material de aprendizaje
2-Objetivo de rendimiento: Proporcionar a los alumnos una comprensión rápida de las competencias cubiertas en el material de aprendizaje
3-Objetivo de diseño instruccional: guiar el diseño y desarrollo de aprendizaje e instrucción
4-Objetivo de evaluación educativa: Guía para la evaluación de la instrucción
Los primeros dos están enfocados en el estudiante; generalmente se presentan a los estudiantes al comienzo de un curso de instrucción. Ellos distinguen entre lo que los estudiantes deben prestar atención (enfocarse en) y lo que realmente necesitan hacer con el nuevo conocimiento o habilidad (rendimiento). Están buscando identificaciones y otros en el diseño, desarrollo y evaluación del eLearning.
Es costumbre decirles a los estudiantes cuál es el enfoque y el rendimiento; a menudo, eLearning se abre con una pantalla que enumera los objetivos. Dirksen señala que solo proviene de la única o la mejor manera de lograrlo, y sugiere presentarlo con un desafío o una misión. Thalheimer señala una investigación que considera que las “preguntas previas” son al menos tan poderosas como los objetivos de aprendizaje al dirigir la atención de los alumnos hacia el material más importante.
El desafío será e promover el aprendizaje sin sacrificar el rendimiento a corto plazo. En equipos bien dirigidos-, un clima de apertura podría hacer más fácil para comunicar y tratar los errores en comparación con los equipos con las malas relaciones con los líderes o punitivos. Los buenos equipos, de acuerdo con esta interpretación,, aportarán más valor añadido…
Las personas que tendrán y tienen las ideas diferentes a las anteriores sociedades deberán convertirse en líderes de equipos que fomenten la discusión abierta, el ensayo y error, y la búsqueda de nuevas posibilidades en los pequeños grupos que influyen directamente. La otra tarea que tendrán sera trabajar duro para construir organizaciones que conducen a extraordinarias posiciones de trabajo en equipo y el aprendizaje en toda su extensión.
Normalmente y esto lo pueden ver en los estudios del profesor de LA UNIVERSIDAD DE HARVARD ( Amy Edmondson ), aquellos equipos que trabajan más de manera redárquica y comunicativa, siempre tienen más errores a corto plazo, pero a medio y largo plazo, el rendimiento se multiplica de manera exponencial.
(“brechas”). Las lagunas pueden ocurrir debido a falta de conocimiento o habilidades; estos son fácilmente llenados por materiales de instrucción. Pero la instrucción por sí sola no puede llenar las lagunas en la motivación, las brechas creadas por el hábito o los factores ambientales, o las que resultan de una mala comunicación.
Ahora los aprendices pueden tener acceso gratuito al contenido de múltiples fuentes a través de Internet. Pueden elegir alternativas, incluyendo interpretaciones, áreas de interés, e incluso fuentes de la acreditación. Tienen herramientas, tales como teléfonos móviles y cámaras de vídeo, para recopilar ejemplos y datos numéricos se pueden editar, almacenar y utilizar en el trabajo del estudiante. Por lo tanto, la estricta gestión de un plan de estudios preparado sobre la base de un contenido limitado elegido por el personal de entrenamiento se vuelve menos significativa. Por tanto, el énfasis se traslada a la decisión de lo que es importante o relevante, tanto en el material para las necesidades del estudiante o un estudiante individual.
Es probable que los estudiantes en una “clase” tendrán múltiples necesidades diferentes.(aprendizaje personalizado) En el marco de los objetivos de aprendizaje, los enfoques más flexibles para la selección del contenido, entrega, evaluación y otros factores comienzan a emerger. Algo igualmente importante es el desarrollo de los estudiantes que toman la responsabilidad de su propio aprendizaje, a ser abordado como una habilidad para enseñar y aprender.
Este enfoque se opone a la capacitación del personal para dar la espalda a la selección y transmisión de información en grandes bloques o partes (como es el caso en una exposición de un profesor de una hora) para guiar a los estudiantes y estudiantes para encontrar, analizar, evaluar y aplicar la información que es relevante para un tema específico.
La “relevancia” se convierte en negociable entre la formación del personal y los estudiantes. De hecho, el papel del intercambio de capacitación del personal en este contexto sea más que de una facilitación del personal, que tiene menos control sobre dónde y cómo tiene lugar el aprendizaje y que a menudo debe iniciar las negociaciones sobre cómo exactamente el contenido.
El Aprendizaje digital puede dejar una “huella” en la forma de contribuciones permanentes de los estudiantes en la discusión en línea y electrónica con PORTFOLIOS de trabajo con la recogida, almacenamiento y evaluación de las actividades de multimedia en línea «alumno o estudiante. ‘s de revisión por pares involucra a los estudiantes en el examen de su trabajo conjunto, proporcionando información valiosa que se puede utilizar para documentar la revisión y promover una mejor comprensión de los temas. (LA EVALUACIÓN ES RESPONSABILIDAD DE LOS APRENDICES y deja de ser solo un aprendizaje más a ser EL MISMO APRENDIZAJE.
Las analíticas de aprendizaje se desarrolla para que este estudiante monitoreo aprendizaje más fácil y escalable, como lo demuestran sus actividades digitales. Esta retroalimentación analítica provistos a los aprendices puede continuar durante todo el curso y dar lugar a un diagnóstico temprano que permita a los estudiantes a enfocarse en sus debilidades en algunas áreas , siendo la evaluación formativa y formadora, la verdadera evaluación. (LOS PROCESOS HAN SUPERADO LOS OBJETIVOS).
Realmente el mundo cada vez es mas complejo y los aprendizaje de cada aprendiz necesitan alejarse del “control” tipico, ya que “dentro” de las aulas se esta produciendo una “involucion educativa”, por lo menos en lo que se refiere a nuestro tiempo, pero eso si, aprender fuera de este escenario significa autoaprendizaje, autolideraje y coolaboracion diferenciada y diversa 8inclusividad), sin ello es imposible, ademas de entrar dentro de la dinamica de los datos y macrodatos analizados por medio de tecnologias automatizadas y algoritmos que poco a poco (por no decirlo crudamente, de una maner inmediata), van a ayudarnos a construir escenarios de aprendizaje personalizados y socializadores escalables y mutables.
“La transformación de la educación tradicional en una educación “SMART” (del inglés, “Sensitive, Manageable, Adaptable, Responsive and Timely”) implica la modernización integral de todos los procesos educativos. Para dicha transformación, la incorporación de nuevas pedagogías se vuelve imprescindible a nivel metodológico, mientras que el uso de entornos interactivos e inteligentes de aprendizaje supone un hito fundamental a nivel tecnológico. En cualquier caso, el objetivo último de esta transformación es formar y transformar a los estudiantes del futuro para que desarrollen habilidades del siglo XXI y puedan convertirse así en ciudadanos de nuestro mundo en continuo cambio. La tecnología y las computadoras son un aspecto esencial para esta modernización, no solo en términos de soporte tecnológico, sino también en términos de ofrecer nuevas metodologías para el desarrollo de nuevas pedagogías y habilidades. En este contexto, el pensamiento computacional aparece como un mecanismo prometedor para fomentar estas nuevas competencias básicas, ya que ofrece herramientas que se ajustan a los intereses del alumnado y les da la posibilidad de comprender mejor los fundamentos de nuestra sociedad y de los entornos basados en las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC).
En este trabajo, planteamos la necesidad de realizar un esfuerzo para fomentar el desarrollo del pensamiento computacional como una oportunidad para transformar las pedagogías tradicionales en metodologías adaptadas al futuro. Además, presentamos una visión general sobre el pensamiento computacional y analizamos el estado actual de la educación “SMART”, haciendo hincapié en la falta de metodologías que permitan apoyar esta transición. Por último, proporcionamos — a aquellos educadores interesados en conseguir un cambio real — información sobre iniciativas dedicadas a la difusión o promoción del pensamiento computacional; herramientas o materiales de apoyo para el desarrollo del pensamiento computacional entre los estudiantes; así como una síntesis de las experiencias y los resultados existentes en relación a la aplicación del pensamiento computacional en entornos educativos” Eduardo SEGREDO, Gara MIRANDA, Coromoto LEÓN … HACIA LA EDUCACIÓN DEL FUTURO: EL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL COMO MECANISMO DE APRENDIZAJE GENERATIVO.
Aquí presento una estructura en puntos y esquemas que asocia el pensamiento computacional con la educación disruptiva:
- ¿Qué es el pensamiento computacional?
- Definición y características
- Importancia en la era digital
- ¿Qué es la educación disruptiva?
- Definición y características
- Diferencias con la educación tradicional
- ¿Cómo se relacionan el pensamiento computacional y la educación disruptiva?
- Uso de la tecnología y la IA para el aprendizaje personalizado
- Fomento del pensamiento crítico y la creatividad
- Desarrollo de habilidades digitales para la empleabilidad
- Beneficios de integrar el pensamiento computacional en la educación disruptiva
- Preparación de los estudiantes para el futuro laboral
- Mejora de la calidad del aprendizaje y la enseñanza
- Fomento de la innovación y el emprendimiento
- Ejemplos de aplicaciones del pensamiento computacional en la educación disruptiva
- Uso de robots y programación en la enseñanza de matemáticas y ciencias
- Gamificación y realidad aumentada en el aprendizaje de idiomas
- Plataformas de aprendizaje en línea y MOOCs (Cursos Masivos Abiertos en Línea)
A continuación te detallo cada uno de los puntos de manera explicativa:
- El pensamiento computacional es una habilidad que permite resolver problemas de manera estructurada y lógica, utilizando técnicas de programación y algoritmos. Esta habilidad es esencial en el mundo actual, donde la tecnología es parte fundamental de nuestras vidas y trabajos.
- La educación disruptiva, por su parte, propone un cambio radical en el paradigma educativo tradicional, donde el alumno es el centro del aprendizaje y se fomenta la creatividad, la colaboración y el pensamiento crítico.
- La integración del pensamiento computacional en la educación disruptiva permite a los estudiantes desarrollar habilidades que les serán útiles en su futuro profesional, como la resolución de problemas, la programación y la comprensión de algoritmos.
- Además, la educación disruptiva y el pensamiento computacional permiten a los estudiantes aprender de manera más autónoma y personalizada, adaptando el ritmo de aprendizaje a sus propias necesidades y habilidades.
- La combinación de la educación disruptiva y el pensamiento computacional también puede fomentar la innovación en la educación, creando nuevas metodologías y herramientas que permitan un aprendizaje más eficaz y enriquecedor.
- Por último, la integración del pensamiento computacional en la educación disruptiva puede contribuir a reducir la brecha digital, asegurando que todos los estudiantes tengan acceso a las herramientas y habilidades necesarias para tener éxito en el mundo digital.
Para ilustrar cómo los doctorandos pueden aplicar el pensamiento computacional y la educación disruptiva en la resolución de problemas, podemos presentar un ejemplo práctico a través de los siguientes puntos:
- Identificación del problema: Los estudiantes identificarían un problema real que necesite una solución. Por ejemplo, pueden seleccionar el problema de la contaminación del aire en una ciudad.
- Análisis del problema: Utilizando el pensamiento computacional, los estudiantes descompondrían el problema en partes más pequeñas y comprensibles. Por ejemplo, pueden analizar los diferentes tipos de contaminantes en el aire y sus fuentes.
- Diseño de la solución: Los estudiantes pueden utilizar la educación disruptiva para diseñar soluciones innovadoras al problema. Por ejemplo, pueden diseñar un sistema de sensores para monitorear los niveles de contaminación del aire en tiempo real.
- Implementación de la solución: Los estudiantes pueden aplicar sus habilidades en programación y tecnología para implementar la solución diseñada. Por ejemplo, pueden utilizar herramientas de programación y hardware para construir el sistema de sensores.
- Evaluación de la solución: Una vez implementada la solución, los estudiantes pueden utilizar el pensamiento crítico para evaluar la efectividad de su solución. Por ejemplo, pueden analizar los datos recolectados por el sistema de sensores y determinar si se han reducido los niveles de contaminación del aire.
Este proceso de resolución de problemas con el pensamiento computacional y la educación disruptiva no solo permite a los estudiantes desarrollar habilidades prácticas en tecnología, sino que también les brinda la oportunidad de aplicar el pensamiento crítico y creativo en la solución de problemas del mundo real.
! A continuación, presento un diseño instruccional para un proyecto que permita a los doctorandos trabajar con el Pensamiento Computacional y la Educación Disruptiva:
Tema: Resolución de problemas utilizando Pensamiento Computacional y Educación Disruptiva.
Objetivos de Aprendizaje:
- Comprender los principios del Pensamiento Computacional y su aplicación en la resolución de problemas.
- Desarrollar habilidades en la identificación de problemas y la generación de soluciones a través de la aplicación del Pensamiento Computacional.
- Aprender a aplicar herramientas y tecnologías disruptivas para la resolución de problemas.
- Desarrollar habilidades en la comunicación y colaboración en equipo.
Competencias a Desarrollar:
- Identificación y análisis de problemas.
- Generación de soluciones creativas y efectivas.
- Uso de tecnología disruptiva y herramientas de IA para la resolución de problemas.
- Comunicación efectiva en equipo y colaboración.
Actividades:
- Introducción al Pensamiento Computacional y la Educación Disruptiva:
- Presentación teórica y discusión en grupo sobre el Pensamiento Computacional y la Educación Disruptiva.
- Análisis de casos de éxito en la aplicación de Pensamiento Computacional y Educación Disruptiva en la resolución de problemas.
- Identificación de un problema real:
- Selección de un problema real que pueda ser abordado mediante la aplicación del Pensamiento Computacional y la Educación Disruptiva.
- Análisis y comprensión del problema seleccionado.
- Generación de soluciones:
- Generación de ideas y soluciones creativas para la resolución del problema seleccionado.
- Selección de la mejor solución.
- Aplicación de herramientas y tecnologías disruptivas:
- Aplicación de herramientas y tecnologías disruptivas para la resolución del problema seleccionado.
- Análisis de los resultados obtenidos.
- Comunicación y colaboración en equipo:
- Desarrollo de habilidades en la comunicación y colaboración en equipo.
- Presentación de los resultados y soluciones generadas.
Recursos:
- Acceso a herramientas y tecnologías disruptivas (por ejemplo, chatbots educativos, sistemas de recomendación, análisis de datos, etc.).
- Bibliografía y materiales de apoyo sobre Pensamiento Computacional, Educación Disruptiva y resolución de problemas.
Evaluación:
- Evaluación continua del desempeño individual y del equipo en las actividades desarrolladas.
- Evaluación de la presentación final de los resultados y soluciones generadas.
- Evaluación del informe final del proyecto.
Conclusión:
A través de este proyecto, los doctorandos podrán aplicar los principios del Pensamiento Computacional y la Educación Disruptiva en la resolución de problemas reales, utilizando herramientas y tecnologías disruptivas. Además, desarrollarán habilidades en la comunicación y colaboración en equipo, competencias cada vez más valoradas en el mundo laboral actual.
Los contenidos necesarios para desarrollar un proyecto de resolución de problemas utilizando el pensamiento computacional y la educación disruptiva pueden ser los siguientes:
- Introducción al pensamiento computacional y la educación disruptiva
- Qué es el pensamiento computacional y por qué es importante
- Qué es la educación disruptiva y cómo se relaciona con el pensamiento computacional
- Identificación del problema y definición de objetivos
- Cómo identificar un problema que requiera de una solución estructurada y lógica
- Cómo definir objetivos claros y específicos para el proyecto
- Selección de herramientas y recursos
- Cómo seleccionar herramientas y recursos que apoyen el pensamiento computacional y la educación disruptiva, como lenguajes de programación, chatbots educativos, plataformas de aprendizaje en línea, entre otros
- Desarrollo del proyecto
- Cómo aplicar el pensamiento computacional y la educación disruptiva en el desarrollo del proyecto
- Cómo utilizar las herramientas y recursos seleccionados para la resolución del problema y el logro de los objetivos
- Evaluación y mejora del proyecto
- Cómo evaluar el proyecto en términos de logro de objetivos, efectividad en la resolución del problema, calidad de las soluciones, entre otros
- Cómo identificar áreas de mejora y oportunidades de aprendizaje para futuros proyectos similares
- Competencias a desarrollar
- Desarrollo de habilidades de pensamiento crítico y creativo
- Desarrollo de habilidades de resolución de problemas estructurados y lógicos
- Desarrollo de habilidades de trabajo en equipo y colaboración
- Desarrollo de habilidades tecnológicas y de uso de herramientas de IA y aprendizaje en línea
- Actividades prácticas
- Ejercicios y prácticas que permitan a los estudiantes aplicar los conceptos y herramientas aprendidos en situaciones reales y concretas de resolución de problemas
- Proyectos de resolución de problemas guiados y supervisados por el docente, en los que los estudiantes apliquen el pensamiento computacional y la educación disruptiva en colaboración con otros compañeros.
Los contenidos necesarios para desarrollar un proyecto de resolución de problemas utilizando el pensamiento computacional y la educación disruptiva incluyen tanto aspectos teóricos como prácticos, así como el desarrollo de competencias clave para el siglo XXI. Es importante que los estudiantes tengan acceso a herramientas y recursos que les permitan aplicar el pensamiento computacional y la educación disruptiva en situaciones reales y concretas, para que puedan desarrollar habilidades y competencias que les serán útiles en su futuro académico y profesional.
Bibliografia del Pensamiento computacional y de educación disruptiva e inteligencia artificial
Bibliografía sobre Pensamiento computacional:
- Barr, V., & Stephenson, C. (2011). Bringing computational thinking to K-12: What is involved and what is the role of the computer science education community? ACM Inroads, 2(1), 48–54. https://doi.org/10.1145/1929887.1929905
- Grover, S., & Pea, R. (2013). Computational thinking in K-12: A review of the state of the field. Educational Researcher, 42(1), 38–43. https://doi.org/10.3102/0013189X12463051
- Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215
- Yadav, A., Mayfield, C., Zhou, N., Hambrusch, S., & Korb, J. T. (2014). Introducing computational thinking in education courses. ACM Transactions on Computing Education, 14(1), 1–16. https://doi.org/10.1145/2538918
Bibliografía sobre Educación disruptiva e inteligencia artificial:
- Farnós, J. D. (2016). Educación Disruptiva. Ediciones Díaz de Santos.
- Rose, S. (2018). Cómo enseñar a la inteligencia artificial. Ediciones Paidós.
- Toscher, K., Jahrer, M., & Bell, R. M. (2010). The big challenge of big data: A data mining perspective. Proceedings of the ACM SIGKDD Workshop on Learning Analytics and Knowledge, 2(2), 1–3. https://doi.org/10.1145/1829740.1829742
- UNESCO. (2019). Artificial Intelligence and Education. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000372975
- West, D. M. (2018). How artificial intelligence will transform the delivery of education and learning. Brookings Institution. https://www.brookings.edu/research/how-artificial-intelligence-will-transform-the-delivery-of-education-and-learning/
Los doctorandos deben hacer un proyecto donde la Educacion disruptiva, la Inteligencia artificial y el pensamiento computacional se encarguen de ser la base de la creación de una startup: Pon un ejemplo práctico explicado y desarrollado por puntos de este proceso
A continuación, te presento un ejemplo práctico del proceso de creación de una startup que se basa en la Educación disruptiva, la Inteligencia Artificial y el Pensamiento Computacional:
- Identificación de la necesidad del mercado: Los doctorandos deben identificar una necesidad en el mercado en la que la Educación disruptiva, la Inteligencia Artificial y el Pensamiento Computacional puedan ser aplicados. Por ejemplo, se podría identificar la necesidad de una plataforma de aprendizaje en línea que utilice la IA para personalizar el aprendizaje de cada estudiante.
- Desarrollo de la idea: Una vez identificada la necesidad, los doctorandos deben desarrollar la idea de la startup. En este caso, la idea sería crear una plataforma de aprendizaje en línea que utilice la IA para personalizar el aprendizaje de cada estudiante. Se deben definir las funcionalidades de la plataforma y cómo se integrarán la Educación disruptiva y el Pensamiento Computacional.
- Investigación de mercado: Los doctorandos deben realizar una investigación de mercado para validar la necesidad identificada y la idea de la startup. En este proceso se debe determinar el tamaño del mercado, los competidores, los potenciales clientes, entre otros.
- Diseño y desarrollo de la plataforma: Una vez validada la necesidad y la idea de la startup, se procede con el diseño y desarrollo de la plataforma. En este proceso se deben utilizar herramientas de IA para personalizar el aprendizaje y se deben aplicar principios de Educación disruptiva y Pensamiento Computacional en el diseño y desarrollo de la plataforma.
- Pruebas y validación de la plataforma: Una vez desarrollada la plataforma, se deben realizar pruebas para validar su funcionamiento y la satisfacción de los usuarios. En este proceso se pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos para mejorar la plataforma.
- Lanzamiento y marketing: Una vez validada la plataforma, se procede con el lanzamiento y marketing de la startup. En este proceso se deben utilizar estrategias de marketing digital para promocionar la plataforma y atraer a potenciales clientes.
- Monetización: Finalmente, se debe definir un modelo de monetización para la startup. En este caso, se podría utilizar un modelo de suscripción o de pago por uso.
Los doctorandos pueden utilizar la Educación disruptiva, la Inteligencia Artificial y el Pensamiento Computacional para desarrollar una startup innovadora en el campo de la educación en línea.
Para desarrollar una startup que integre la educación disruptiva, la inteligencia artificial y el pensamiento computacional, los doctorandos podrían emplear las siguientes herramientas digitales:
- Plataformas de aprendizaje en línea: Las plataformas de aprendizaje en línea, como Udemy o Coursera, pueden ser útiles para que los fundadores de la startup adquieran conocimientos y habilidades en áreas específicas, como programación, diseño de algoritmos, marketing digital, etc.
- Sistemas de gestión de aprendizaje: Los sistemas de gestión de aprendizaje, como Moodle o Blackboard, pueden ser empleados para crear y administrar cursos en línea, materiales educativos y recursos para el aprendizaje.
- Chatbots educativos: Los chatbots educativos pueden ayudar a los usuarios a resolver preguntas y dudas sobre temas específicos relacionados con la startup, como las características de los productos o servicios ofrecidos, las políticas de la empresa, entre otros.
- Analítica de aprendizaje: La analítica de aprendizaje, por medio de herramientas como Google Analytics o IBM Watson Analytics, puede ser empleada para recopilar y analizar datos sobre el rendimiento de los estudiantes y la eficacia del aprendizaje en línea.
- Algoritmos de recomendación: Los algoritmos de recomendación, como los que se utilizan en plataformas como Amazon o Netflix, pueden ser útiles para recomendar productos y servicios personalizados a los usuarios según sus preferencias y necesidades.
- Herramientas de automatización de procesos: Las herramientas de automatización de procesos, como Zapier o IFTTT, pueden ser empleadas para automatizar tareas y procesos repetitivos, como la recolección de datos o la gestión de correos electrónicos.
- Plataformas de financiamiento colectivo: Las plataformas de financiamiento colectivo, como Kickstarter o Indiegogo, pueden ser empleadas para recaudar fondos para la startup y validar la idea de negocio mediante la validación del mercado.
- Redes sociales: Las redes sociales, como Facebook, Twitter o LinkedIn, pueden ser empleadas para promocionar la startup y sus productos o servicios, establecer conexiones con potenciales clientes, proveedores y socios, y mantener a los usuarios informados sobre las novedades y eventos relacionados con la empresa.
Cada una de estas herramientas puede ser empleada de manera complementaria para potenciar el aprendizaje, la eficacia y la eficiencia de la startup que se está creando.
¿Cómo presentarían los doctorandos de manera colaborativa a la comunidad económica y empresarial este proyecto indicando el número de horas empleado, las características de viabilidad, la relación educación-trabajo? …
Los doctorandos presentarían el proyecto a la comunidad económica y empresarial de manera colaborativa utilizando herramientas digitales de presentación, como PowerPoint o Prezi, para mostrar el trabajo realizado y la viabilidad del proyecto. También se podría utilizar herramientas de videoconferencia como Zoom o Skype para presentar el proyecto en tiempo real y responder preguntas.
Se dedicarían un mínimo de 20 horas a la preparación y ensayo de la presentación, asegurándose de que se comuniquen claramente los beneficios y características del proyecto. Además, se proporcionaría un resumen ejecutivo y una memoria descriptiva del proyecto para los interesados que deseen profundizar en la información.
Los doctorandos resaltarían cómo la startup se basa en la Educación disruptiva, la Inteligencia artificial y el pensamiento computacional, y cómo estos elementos están integrados en la estructura del proyecto. También enfatizarían la relación entre la educación y el trabajo, ya que el proyecto busca no solo ofrecer un producto o servicio innovador, sino también proporcionar oportunidades de aprendizaje y formación para los empleados.
Se presentarían datos sobre la viabilidad financiera del proyecto, incluyendo proyecciones de ingresos y gastos a largo plazo, y se destacaría cómo la tecnología y la innovación utilizadas en el proyecto tienen un impacto positivo en la eficiencia y rentabilidad del negocio.
Por último, los doctorandos estarían disponibles para responder preguntas y discutir posibles colaboraciones y oportunidades de inversión con los miembros de la comunidad económica y empresarial.
Uno de los puntos más destacados de este proyecto que podría llamar la atención tanto de la universidad como de la empresa es la integración de la educación disruptiva, la inteligencia artificial y el pensamiento computacional como base de la creación de una startup. Este enfoque innovador no solo demuestra la capacidad de los doctorandos para adaptarse a las tendencias emergentes en la educación y la tecnología, sino también su habilidad para aplicar estos conocimientos en un contexto empresarial y generar valor en el mercado.
La colaboración entre la universidad y la empresa en este proyecto también es un punto fuerte a destacar, ya que la relación entre la educación y el mundo laboral es cada vez más importante en una economía globalizada. Además, la participación de la empresa en la creación de la startup proporciona a los doctorandos la oportunidad de adquirir experiencia práctica en el sector y aprender de profesionales con experiencia.
Otro punto que podría ser destacado es el enfoque en la innovación y la resolución de problemas, utilizando herramientas de inteligencia artificial y pensamiento computacional para desarrollar soluciones creativas y eficaces. Esto puede ser atractivo para la empresa al demostrar que los doctorandos tienen la capacidad de abordar problemas complejos y desarrollar soluciones innovadoras.
En cuanto a las horas empleadas en este proyecto, se podría destacar la dedicación y el compromiso de los doctorandos para llevar a cabo una iniciativa de este tipo en un tiempo relativamente corto. Esto demuestra su capacidad para gestionar su tiempo y recursos de manera eficiente y trabajar en equipo para lograr objetivos concretos en un plazo determinado.
En resumen, la integración de la educación disruptiva, la inteligencia artificial y el pensamiento computacional en la creación de una startup, la colaboración entre la universidad y la empresa, el enfoque en la innovación y la resolución de problemas, y la dedicación y el compromiso de los doctorandos son algunos de los puntos fuertes que podrían ser destacados en la presentación a la comunidad económica y empresarial.
¿Como la universidad y la empresa podría publicitar al exterior el proyecto?
La universidad y la empresa pueden utilizar diversas estrategias de marketing y comunicación para publicitar el proyecto y darlo a conocer al exterior. Algunas ideas pueden incluir:
- Crear un sitio web o una página de redes sociales dedicada al proyecto, donde se pueda compartir información sobre los objetivos, los avances y los logros del mismo.
- Publicar artículos y comunicados de prensa en medios especializados en tecnología, innovación, educación y emprendimiento.
- Realizar eventos y conferencias en los que se presente el proyecto a una audiencia más amplia, como estudiantes universitarios, empresarios y líderes políticos.
- Participar en ferias y exposiciones tecnológicas y educativas, donde se puedan presentar los avances del proyecto y conectar con potenciales inversores y colaboradores.
- Establecer alianzas estratégicas con empresas y organizaciones que compartan los mismos valores y objetivos, y que puedan ayudar a difundir el proyecto a través de sus propias redes de contactos y medios de comunicación.
- Utilizar técnicas de marketing digital, como la publicidad en línea, el correo electrónico y el marketing de contenidos, para llegar a una audiencia más amplia y aumentar la visibilidad del proyecto.
Es importante que la universidad y la empresa trabajen de manera conjunta en la planificación y ejecución de estas estrategias de publicidad y promoción, para asegurarse de que el mensaje que se está transmitiendo sea coherente y efectivo.
¿Qué tipo de acompañamiento y de facilitación necesitaran en este proyecto los doctorando de los profesores del doctorado?
En este proyecto, los doctorandos podrían necesitar diferentes tipos de acompañamiento y facilitación por parte de los profesores del doctorado, tales como:
- Asesoramiento en el diseño y planificación del proyecto: Los profesores pueden guiar a los doctorandos en la elaboración de un plan detallado de acción, incluyendo la identificación de los objetivos, los plazos, los recursos y los indicadores de evaluación.
- Asesoramiento en la selección de herramientas de inteligencia artificial: Los profesores pueden orientar a los doctorandos en la elección de las herramientas digitales y de inteligencia artificial más adecuadas para el proyecto, basándose en las características del problema a resolver y en las necesidades específicas de la startup.
- Facilitación en el acceso a recursos: Los profesores pueden facilitar a los doctorandos el acceso a recursos de la universidad o de la empresa, como laboratorios de investigación, software especializado, bases de datos, contactos con expertos, etc.
- Orientación en el desarrollo de habilidades: Los profesores pueden ayudar a los doctorandos a desarrollar habilidades críticas para el éxito del proyecto, tales como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, el trabajo en equipo, la comunicación efectiva, entre otras.
- Acompañamiento en la implementación y evaluación del proyecto: Los profesores pueden acompañar a los doctorandos en la implementación del proyecto y en el seguimiento de los indicadores de evaluación, ofreciendo retroalimentación y sugiriendo ajustes si fuera necesario.
Los doctorandos necesitarán un acompañamiento y facilitación integral por parte de los profesores del doctorado, que les permita llevar a cabo el proyecto de manera efectiva y con éxito.
Los doctorandos podrían recibir asesoramiento de expertos exteriores en diversas áreas, como la tecnología de la inteligencia artificial, el marketing digital, la gestión empresarial, la innovación y el emprendimiento. Algunas formas en que los expertos podrían ayudar incluyen:
- Consultoría en tecnología de la inteligencia artificial: los expertos podrían ayudar a los doctorandos a entender y aplicar mejor la inteligencia artificial en su proyecto, así como a proporcionar información sobre las últimas tendencias y herramientas en el campo.
- Mentoría en marketing digital: los expertos podrían aconsejar sobre cómo promocionar su proyecto en línea, a través de redes sociales, SEO y publicidad en línea.
- Asesoramiento en gestión empresarial: los expertos podrían ayudar a los doctorandos a desarrollar un plan de negocios sólido, así como a entender los conceptos clave de gestión empresarial, como la contabilidad y las finanzas.
- Asesoramiento en innovación y emprendimiento: los expertos podrían compartir sus experiencias en el lanzamiento y desarrollo de nuevas empresas, así como proporcionar orientación sobre cómo abordar los desafíos comunes que enfrentan los emprendedores.
El asesoramiento externo puede ser valioso para los doctorandos ya que les brinda una perspectiva fresca e imparcial y les permite aprovechar la experiencia y los conocimientos de los expertos en diversas áreas.
¿Cómo valorarán todo el proceso de aprendizaje, desarrollo, implementación de este proyecto los doctorandos y el resto del Doctorado?
El proceso de aprendizaje, desarrollo e implementación del proyecto será valorado de diferentes maneras por los doctorandos y el resto del Doctorado. Algunas posibles formas de valoración son:
- Evaluaciones periódicas: Se pueden realizar evaluaciones periódicas para analizar el progreso del proyecto y detectar posibles problemas o áreas de mejora.
- Autoevaluaciones: Los doctorandos pueden realizar autoevaluaciones para reflexionar sobre su propio proceso de aprendizaje y desarrollo en el proyecto.
- Evaluaciones por parte de los profesores: Los profesores del Doctorado pueden realizar evaluaciones del proyecto y del desempeño de los doctorandos en el mismo.
- Evaluaciones por parte de expertos externos: Se pueden solicitar evaluaciones por parte de expertos externos, tanto universitarios como empresariales, para obtener una visión más amplia y objetiva del proyecto.
- Evaluación final: Se puede realizar una evaluación final del proyecto, en la que se analice el impacto del mismo y se valoren los resultados obtenidos.
Es importante destacar que la valoración no solo se centrará en los resultados del proyecto, sino también en el proceso de aprendizaje y desarrollo de los doctorandos, ya que este es uno de los objetivos principales del Doctorado.
Especifica nombres de empresas y universidades de todo el mundo que se podrían hacer cargo de este proyecto
Como modelo de negocio hipotético mencionado en las preguntas anteriores, no es apropiado especificar nombres de empresas y universidades en particular. Sin embargo, se pueden mencionar algunas empresas y universidades que tienen experiencia y conocimientos en el campo de la educación disruptiva y la inteligencia artificial, que podrían ser útiles como posibles colaboradores o asesores para un proyecto como este. Algunas de ellas son:
- Empresas:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- Apple
- Udacity
- Coursera
- edX
- Duolingo
- Khan Academy
- Universidades:
- Universidad de Stanford
- Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT)
- Universidad de Harvard
- Universidad de California, Berkeley
- Universidad de Nueva York
- Universidad de Michigan
- Universidad de Illinois en Urbana-Champaign
- Universidad de Columbia
- Universidad Carnegie Mellon
- Universidad de Toronto.
¿Y en Latinoamerica?
En Latinoamérica también hay diversas universidades y empresas que podrían ser interesantes para este proyecto. Algunas opciones podrían ser:
- Universidad de Buenos Aires (Argentina)
- Universidad Nacional Autónoma de México (México)
- Universidad de Sao Paulo (Brasil)
- Pontificia Universidad Católica de Chile (Chile)
- Universidad de los Andes (Colombia)
- Tecnológico de Monterrey (México)
- Universidad de Guadalajara (México)
- Universidad de Chile (Chile)
- Universidad de Costa Rica (Costa Rica)
- Universidad de Antioquia (Colombia)
También existen empresas innovadoras en la región, como Rappi (Colombia), Mercado Libre (Argentina), Despegar (Argentina), Cabify (España, pero con operaciones en Latinoamérica), entre otras.
Y en España?
En España, algunas empresas y universidades que podrían estar interesadas en este proyecto podrían ser:
- Empresas:
- Telefónica
- Inditex
- BBVA
- Santander
- Repsol
- Acciona
- Universidades:
- Universidad de Salamanca
- Universidad Politécnica de Madrid
- Universidad Autónoma de Barcelona
- Universidad de Granada
- Universidad de Valencia
- Universidad de Sevilla
Es importante tener en cuenta que esta es solo una lista de posibles empresas y universidades interesadas en el proyecto y que se deben realizar investigaciones y contactos específicos para determinar su interés real y su disponibilidad para colaborar.
La combinación del pensamiento computacional y la educación disruptiva puede ser una herramienta poderosa para transformar el sistema educativo actual y preparar a los estudiantes para un futuro cada vez más tecnológico y cambiante.
Los doctorandos aplicarán el pensamiento computacional y la educación disruptiva en la resolución de problemas, podemos presentar un ejemplo práctico a través de los siguientes puntos:
- Identificación del problema: Los estudiantes identificarían un problema real que necesite una solución. Por ejemplo, pueden seleccionar el problema de la contaminación del aire en una ciudad.
- Análisis del problema: Utilizando el pensamiento computacional, los estudiantes descompondrían el problema en partes más pequeñas y comprensibles. Por ejemplo, pueden analizar los diferentes tipos de contaminantes en el aire y sus fuentes.
- Diseño de la solución: Los estudiantes pueden utilizar la educación disruptiva para diseñar soluciones innovadoras al problema. Por ejemplo, pueden diseñar un sistema de sensores para monitorear los niveles de contaminación del aire en tiempo real.
- Implementación de la solución: Los estudiantes pueden aplicar sus habilidades en programación y tecnología para implementar la solución diseñada. Por ejemplo, pueden utilizar herramientas de programación y hardware para construir el sistema de sensores.
- Evaluación de la solución: Una vez implementada la solución, los estudiantes pueden utilizar el pensamiento crítico para evaluar la efectividad de su solución. Por ejemplo, pueden analizar los datos recolectados por el sistema de sensores y determinar si se han reducido los niveles de contaminación del aire.
Este proceso de resolución de problemas con el pensamiento computacional y la educación disruptiva no solo permite a los estudiantes desarrollar habilidades prácticas en tecnología, sino que también les brinda la oportunidad de aplicar el pensamiento crítico y creativo en la solución de problemas del mundo real.
Uno de los puntos más destacados de este proyecto que podría llamar la atención tanto de la universidad como de la empresa es la integración de la educación disruptiva, la inteligencia artificial y el pensamiento computacional como base de la creación de una startup. Este enfoque innovador no solo demuestra la capacidad de los doctorandos para adaptarse a las tendencias emergentes en la educación y la tecnología, sino también su habilidad para aplicar estos conocimientos en un contexto empresarial y generar valor en el mercado.
La colaboración entre la universidad y la empresa en este proyecto también es un punto fuerte a destacar, ya que la relación entre la educación y el mundo laboral es cada vez más importante en una economía globalizada. Además, la participación de la empresa en la creación de la startup proporciona a los doctorandos la oportunidad de adquirir experiencia práctica en el sector y aprender de profesionales con experiencia.
Otro punto que podría ser destacado es el enfoque en la innovación y la resolución de problemas, utilizando herramientas de inteligencia artificial y pensamiento computacional para desarrollar soluciones creativas y eficaces. Esto puede ser atractivo para la empresa al demostrar que los doctorandos tienen la capacidad de abordar problemas complejos y desarrollar soluciones innovadoras.
En cuanto a las horas empleadas en este proyecto, se podría destacar la dedicación y el compromiso de los doctorandos para llevar a cabo una iniciativa de este tipo en un tiempo relativamente corto. Esto demuestra su capacidad para gestionar su tiempo y recursos de manera eficiente y trabajar en equipo para lograr objetivos concretos en un plazo determinado.
La integración de la educación disruptiva, la inteligencia artificial y el pensamiento computacional en la creación de una startup, la colaboración entre la universidad y la empresa, el enfoque en la innovación y la resolución de problemas, y la dedicación y el compromiso de los doctorandos son algunos de los puntos fuertes que podrían ser destacados en la presentación a la comunidad económica y empresarial.
¿Cómo la universidad y la empresa podría publicitar al exterior el proyecto?
La universidad y la empresa pueden utilizar diversas estrategias de marketing y comunicación para publicitar el proyecto y darlo a conocer al exterior. :
- Crear un sitio web o una página de redes sociales dedicada al proyecto, donde se pueda compartir información sobre los objetivos, los avances y los logros del mismo.
- Publicar artículos y comunicados de prensa en medios especializados en tecnología, innovación, educación y emprendimiento.
- Realizar eventos y conferencias en los que se presente el proyecto a una audiencia más amplia, como estudiantes universitarios, empresarios y líderes políticos.
- Participar en ferias y exposiciones tecnológicas y educativas, donde se puedan presentar los avances del proyecto y conectar con potenciales inversores y colaboradores.
- Establecer alianzas estratégicas con empresas y organizaciones que compartan los mismos valores y objetivos, y que puedan ayudar a difundir el proyecto a través de sus propias redes de contactos y medios de comunicación.
- Utilizar técnicas de marketing digital, como la publicidad en línea, el correo electrónico y el marketing de contenidos, para llegar a una audiencia más amplia y aumentar la visibilidad del proyecto.
Es importante que la universidad y la empresa trabajen de manera conjunta en la planificación y ejecución de estas estrategias de publicidad y promoción, para asegurarse de que el mensaje que se está transmitiendo sea coherente y efectivo.
En este proyecto, los doctorandos podrían necesitar diferentes tipos de acompañamiento y facilitación por parte de los profesores del doctorado, tales como:
- Asesoramiento en el diseño y planificación del proyecto: Los profesores pueden guiar a los doctorandos en la elaboración de un plan detallado de acción, incluyendo la identificación de los objetivos, los plazos, los recursos y los indicadores de evaluación.
- Asesoramiento en la selección de herramientas de inteligencia artificial: Los profesores pueden orientar a los doctorandos en la elección de las herramientas digitales y de inteligencia artificial más adecuadas para el proyecto, basándose en las características del problema a resolver y en las necesidades específicas de la startup.
- Facilitación en el acceso a recursos: Los profesores pueden facilitar a los doctorandos el acceso a recursos de la universidad o de la empresa, como laboratorios de investigación, software especializado, bases de datos, contactos con expertos, etc.
- Orientación en el desarrollo de habilidades: Los profesores pueden ayudar a los doctorandos a desarrollar habilidades críticas para el éxito del proyecto, tales como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, el trabajo en equipo, la comunicación efectiva, entre otras.
- Acompañamiento en la implementación y evaluación del proyecto: Los profesores pueden acompañar a los doctorandos en la implementación del proyecto y en el seguimiento de los indicadores de evaluación, ofreciendo retroalimentación y sugiriendo ajustes si fuera necesario.
Los doctorandos necesitarán un acompañamiento y facilitación integral por parte de los profesores del doctorado, que les permita llevar a cabo el proyecto de manera efectiva y con éxito.
¿Qué tipo de asesoramiento podrían recibir los doctorandos de expertos exteriores tanto universitarios como empresariales?
Los doctorandos podrían recibir asesoramiento de expertos exteriores en diversas áreas, como la tecnología de la inteligencia artificial, el marketing digital, la gestión empresarial, la innovación y el emprendimiento. Algunas formas en que los expertos podrían ayudar incluyen:
- Consultoría en tecnología de la inteligencia artificial: los expertos podrían ayudar a los doctorandos a entender y aplicar mejor la inteligencia artificial en su proyecto, así como a proporcionar información sobre las últimas tendencias y herramientas en el campo.
- Mentoría en marketing digital: los expertos podrían aconsejar sobre cómo promocionar su proyecto en línea, a través de redes sociales, SEO y publicidad en línea.
- Asesoramiento en gestión empresarial: los expertos podrían ayudar a los doctorandos a desarrollar un plan de negocios sólido, así como a entender los conceptos clave de gestión empresarial, como la contabilidad y las finanzas.
- Asesoramiento en innovación y emprendimiento: los expertos podrían compartir sus experiencias en el lanzamiento y desarrollo de nuevas empresas, así como proporcionar orientación sobre cómo abordar los desafíos comunes que enfrentan los emprendedores.
El asesoramiento externo puede ser valioso para los doctorandos ya que les brinda una perspectiva fresca e imparcial y les permite aprovechar la experiencia y los conocimientos de los expertos en diversas áreas.
¿Como valorarán todo el proceso de aprendizaje, desarrollo, implementación de este proyecto los doctorandos y el resto del Doctorado?
El proceso de aprendizaje, desarrollo e implementación del proyecto será valorado de diferentes maneras por los doctorandos y el resto del Doctorado.
- Evaluaciones periódicas: Se pueden realizar evaluaciones periódicas para analizar el progreso del proyecto y detectar posibles problemas o áreas de mejora.
- Autoevaluaciones: Los doctorandos pueden realizar autoevaluaciones para reflexionar sobre su propio proceso de aprendizaje y desarrollo en el proyecto.
- Evaluaciones por parte de los profesores: Los profesores del Doctorado pueden realizar evaluaciones del proyecto y del desempeño de los doctorandos en el mismo.
- Evaluaciones por parte de expertos externos: Se pueden solicitar evaluaciones por parte de expertos externos, tanto universitarios como empresariales, para obtener una visión más amplia y objetiva del proyecto.
- Evaluación final: Se puede realizar una evaluación final del proyecto, en la que se analice el impacto del mismo y se valoren los resultados obtenidos.
Es importante destacar que la valoración no solo se centrará en los resultados del proyecto, sino también en el proceso de aprendizaje y desarrollo de los doctorandos, ya que este es uno de los objetivos principales del Doctorado.
Especifica nombres de empresas y universidades de todo el mundo que se podrían hacer cargo de este proyecto
Como modelo de negocio hipotético mencionado en las preguntas anteriores, no es apropiado especificar nombres de empresas y universidades en particular. Sin embargo, se pueden mencionar algunas empresas y universidades que tienen experiencia y conocimientos en el campo de la educación disruptiva y la inteligencia artificial, que podrían ser útiles como posibles colaboradores o asesores para un proyecto como este.:
- Empresas:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- Apple
- Udacity
- Coursera
- edX
- Duolingo
- Khan Academy
- Universidades:
- Universidad de Stanford
- Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT)
- Universidad de Harvard
- Universidad de California, Berkeley
- Universidad de Nueva York
- Universidad de Michigan
- Universidad de Illinois en Urbana-Champaign
- Universidad de Columbia
- Universidad Carnegie Mellon
- Universidad de Toronto.
Y en Latinoamerica?
En Latinoamérica también hay diversas universidades y empresas que podrían ser interesantes para este proyecto. Algunas opciones podrían ser:
- Universidad de Buenos Aires (Argentina)
- Universidad Nacional Autónoma de México (México)
- Universidad de Sao Paulo (Brasil)
- Pontificia Universidad Católica de Chile (Chile)
- Universidad de los Andes (Colombia)
- Tecnológico de Monterrey (México)
- Universidad de Guadalajara (México)
- Universidad de Chile (Chile)
- Universidad de Costa Rica (Costa Rica)
- Universidad de Antioquia (Colombia)
También existen empresas innovadoras en la región, como Rappi (Colombia), Mercado Libre (Argentina), Despegar (Argentina), Cabify (España, pero con operaciones en Latinoamérica), entre otras.
Y en España?
En España, algunas empresas y universidades que podrían estar interesadas en este proyecto podrían ser:
- Empresas:
- Telefónica
- Inditex
- BBVA
- Santander
- Repsol
- Acciona
- Universidades:
- Universidad de Salamanca
- Universidad Politécnica de Madrid
- Universidad Autónoma de Barcelona
- Universidad de Granada
- Universidad de Valencia
- Universidad de Sevilla
Es importante tener en cuenta que esta es solo una lista de posibles empresas y universidades interesadas en el proyecto y que se deben realizar investigaciones y contactos específicos para determinar su interés real y su disponibilidad para colaborar.
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juandon. Innovación y conocimiento 