Juan Domingo Farnós
Proporcionar al estudiante una retroalimentación frecuente y detallada es una parte fundamental de la experiencia práctica en sus procesos de aprendizaje:
- Establecer objetivos claros: El primer paso es establecer objetivos claros y específicos para la tarea o actividad. Por ejemplo, si el estudiante está escribiendo un ensayo, el profesor podría establecer un objetivo claro, como «Escribir un ensayo argumentativo de 1000 palabras sobre la importancia de la educación universitaria». Es importante que el estudiante entienda los objetivos y los requisitos de la tarea para que pueda enfocarse en lo que se espera de él.
- Proporcionar retroalimentación en tiempo real: Durante el proceso de escritura, el profesor podría proporcionar retroalimentación en tiempo real al estudiante. Esto puede ser en forma de preguntas para guiar al estudiante hacia la dirección correcta, comentarios sobre los puntos fuertes y débiles del borrador o sugerencias para mejorar la organización del ensayo.
- Utilizar diferentes medios: La retroalimentación puede venir en diferentes formas, como retroalimentación escrita en el ensayo, retroalimentación en audio o retroalimentación en persona. Algunos profesores pueden preferir proporcionar retroalimentación escrita detallada en el ensayo, mientras que otros pueden preferir una reunión en persona para discutir el borrador.
- Ser específico: Es importante que la retroalimentación sea específica y detallada. Por ejemplo, en lugar de decir «El ensayo necesita más detalles», el profesor podría proporcionar retroalimentación específica sobre los detalles que faltan en el ensayo y sugerir ejemplos concretos para mejorar la calidad de la escritura.
- Enfatizar en el progreso: En lugar de enfocarse únicamente en los errores, es importante que el profesor enfatice en el progreso que ha hecho el estudiante en la escritura del ensayo. Al resaltar los puntos fuertes y el progreso del estudiante, se puede motivar al estudiante a seguir mejorando.
- Ser constructivo: La retroalimentación debe ser constructiva y no desmotivante. En lugar de señalar solo los errores, el profesor podría sugerir soluciones y dar ánimo para que el estudiante pueda mejorar en su escritura. Por ejemplo, en lugar de decir «Este párrafo está mal escrito», el profesor podría decir «Este párrafo tiene un gran potencial, pero necesita más detalles y una mejor organización para que el mensaje sea claro».
Los compañeros, docentes, expertos y administraciones tienen diferentes roles en la retroalimentación del aprendiz…
- Compañeros: Los compañeros pueden proporcionar retroalimentación entre iguales, lo que ayuda a los estudiantes a aprender de manera efectiva. Al trabajar en equipo, los compañeros pueden identificar los puntos fuertes y débiles de los demás y ofrecer sugerencias para mejorar. La retroalimentación entre compañeros puede aumentar la confianza y el compromiso de los estudiantes con su aprendizaje.
- Docentes: Los docentes juegan un papel importante en la retroalimentación de aprendizaje, ya que proporcionan comentarios y evaluaciones para guiar el proceso de aprendizaje de los estudiantes. Los docentes pueden identificar las fortalezas y debilidades de los estudiantes y ofrecer orientación sobre cómo mejorar. Además, pueden proporcionar información sobre el desempeño del estudiante en relación con los objetivos de aprendizaje y ofrecer sugerencias para mejorar el rendimiento.
- Expertos: Los expertos pueden proporcionar retroalimentación basada en su experiencia y conocimiento. Los expertos pueden proporcionar comentarios específicos y detallados sobre el trabajo de los estudiantes y ofrecer orientación para mejorar. La retroalimentación de expertos puede ser especialmente útil para los estudiantes que buscan desarrollar habilidades especializadas o que están trabajando en proyectos avanzados.
- Administraciones: Las administraciones pueden proporcionar retroalimentación a través de políticas y directrices que ayudan a garantizar que los estudiantes reciban una educación de alta calidad. Las administraciones pueden establecer estándares de aprendizaje y evaluar el rendimiento de los estudiantes en relación con esos estándares. La retroalimentación de las administraciones puede ayudar a los estudiantes a comprender mejor lo que se espera de ellos y cómo pueden mejorar su rendimiento.
ANÁLISIS Y LA GESTIÓN DE DATOS…
- Establecer objetivos claros: El primer paso es establecer objetivos claros y específicos para la tarea o actividad. Por ejemplo, si el estudiante está escribiendo un ensayo, el profesor podría establecer un objetivo claro, como «Escribir un ensayo argumentativo de 1000 palabras sobre la importancia de la educación universitaria». Es importante que el estudiante entienda los objetivos y los requisitos de la tarea para que pueda enfocarse en lo que se espera de él.
- Proporcionar retroalimentación en tiempo real: Durante el proceso de escritura, el profesor podría proporcionar retroalimentación en tiempo real al estudiante. Esto puede ser en forma de preguntas para guiar al estudiante hacia la dirección correcta, comentarios sobre los puntos fuertes y débiles del borrador o sugerencias para mejorar la organización del ensayo.
- Utilizar diferentes medios: La retroalimentación puede venir en diferentes formas, como retroalimentación escrita en el ensayo, retroalimentación en audio o retroalimentación en persona. Algunos profesores pueden preferir proporcionar retroalimentación escrita detallada en el ensayo, mientras que otros pueden preferir una reunión en persona para discutir el borrador.
- Ser específico: Es importante que la retroalimentación sea específica y detallada. Por ejemplo, en lugar de decir «El ensayo necesita más detalles», el profesor podría proporcionar retroalimentación específica sobre los detalles que faltan en el ensayo y sugerir ejemplos concretos para mejorar la calidad de la escritura.
- Enfatizar en el progreso: En lugar de enfocarse únicamente en los errores, es importante que el profesor enfatice en el progreso que ha hecho el estudiante en la escritura del ensayo. Al resaltar los puntos fuertes y el progreso del estudiante, se puede motivar al estudiante a seguir mejorando.
- Ser constructivo: La retroalimentación debe ser constructiva y no desmotivante. En lugar de señalar solo los errores, el profesor podría sugerir soluciones y dar ánimo para que el estudiante pueda mejorar en su escritura. Por ejemplo, en lugar de decir «Este párrafo está mal escrito», el profesor podría decir «Este párrafo tiene un gran potencial, pero necesita más detalles y una mejor organización para que el mensaje sea claro».
Se prepara una gran controversia entre la potencialidad del análisis de datos por medio de algoritmos y del BIGDATA para poder ofrecer a los ciudadanos la gran demanda que van a pedir en terrenos como la educación, la economía, el mundo de la empresa et , pero ello va a significar que el poder sobre ello significará el adelantarse en los rivales en poder ofrecer servicios a la carta como hasta ahora nunca ha sucedido y por tanto también un negocio lucrativo por las grandes corporaciones internacionales.
Estamos ya de lleno en una época de creciente algoritmización . Nuestras acciones humanas, la interacción con el mundo y las relaciones con nuestros semejantes están cada vez más dominadas por los datos y sus sistemas de procesamiento, los algoritmos. Las tecnologías digitales y en red están penetrando cada vez más en nuestra vida y trabajo cotidianos. Cambian permanentemente nuestro comportamiento humano. (( Operamos en un mundo real entretejido digitalmente donde la tecnología ya no es solo una herramienta, sino que está inherentemente fusionada con nosotros como parte de nuestra identidad (Floridi 2015).))
Las máquinas, las TIC, la internet… proporcionan información más rápido de lo que nadie podría haber imaginado, pero el aprendizaje es dar sentido a la información y el descubrimiento de su significado, el verdadero objetivo de la educación, y con las máquinas aun no lo hemos conseguido, aunque algunos estemos en ello..
Los aprendices, dentro de la educación formal aprenden 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.
Los alumnos pueden aprender métodos y enfoques de los tutores en línea para luego ayudarles a lo largo de su propio camino de aprendizaje. Sus propios itinerarios de aprendizaje. Ese es el punto: los estudiantes adultos (es decir los estudiantes en edad universitaria) aprenden mejor cuando ellos mismos crean rutas de aprendizaje; el tutor en línea puede proporcionar ayuda, pero no puede ser la totalidad de la experiencia de aprendizaje.. ((Educación Disruptiva de Juan Domingo Farnós y ((ANDRAGOGÍA …Dr Flavio de Jesús Castillo Silva))
Las tecnologías de aprendizaje adaptativas, análisis de aprendizaje en línea que se utilizan para crear rutas de aprendizaje para los alumnos en función de su rendimiento, pueden ayudar a algunos estudiantes, pero no pueden, en muchos casos, proporcionar la oportunidad para el conocimiento profundo y duradero sobre cómo aprender.
Últimamamente nos hemos encontrasdo con El chatbot CHATGPT ( Inteligencia Artificial) se entrenó utilizando dos tipos de Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana ) y PPO ( Optimización de política próxima ). Para la entrada y salida de texto, utiliza el algoritmo de IA GPT-3.5 (GPT significa Generative Pre-trained Transformer ), una versión mejorada de GPT-3 , que también proviene de OpenAI.
Basándose en su experiencia en el desarrollo de GPT y Codex, ChatGPT ha sido diseñado con medidas de seguridad para evitar respuestas falsas o maliciosas. No obstante, el sitio web señala que la versión actual es una vista previa de investigación disponible públicamente y que el chatbot puede generar ocasionalmente información incorrecta.
Los datos de entrenamiento de ChatGPT consisten en una gran cantidad de texto creado por humanos y utilizado para entrenar el modelo. Este texto puede provenir de varias fuentes, tales como:
- foros en línea
- Medios de comunicación social
- artículo de noticias
- Libros
- lengua hablada
Al entrenar al modelo con estos datos, aprende cómo funciona el lenguaje humano y cómo responder adecuadamente a preguntas o solicitudes específicas.
El modelo se entrena mediante el uso de algoritmos, tratando de imitar los datos de entrenamiento lo más fielmente posible. [7] Por lo tanto, puede proporcionar a los usuarios respuestas significativas a sus preguntas.
El uso de datos de entrenamiento es una parte importante del proceso de aprendizaje de ChatGPT y ayuda al modelo a tener conversaciones similares a las de los humanos.
En el entrenamiento inicial de la IA, los evaluadores preferían respuestas más largas independientemente de la comprensión o el contenido real, lo que resultó en respuestas largas del chatbot.
Los datos de entrenamiento también pueden estar sesgados algorítmicamente ; por lo tanto, las indicaciones con descripciones vagas de personas como «CEO» pueden evocar respuestas que asumen que esta persona es blanca y masculina.
Aplicaciones
Como aplicación basada en lenguaje, ChatGPT ofrece la posibilidad de intercambio dialógico. Según el experto en inteligencia artificial Gary Marcus, puede ser «brillante en un momento y asombrosamente estúpido en el siguiente».
ChatGPT puede escribir planes de negocios y tareas para la escuela , entre otras cosas . A finales de 2022, los primeros profesores de escuelas y universidades que participen en la prueba del chatbot cuestionarán el sistema anterior de verificación de los logros de aprendizaje mediante tareas y presentaciones. Informática Katharina Zweigexplica que ChatGPT «escribe significativamente mejor que la mayoría de mis estudiantes en los últimos años.» Este problema debe abordarse claramente. La experta en la disciplina de IA de «Procesamiento del lenguaje natural» de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Kiel, Doris Weßels, ahora considera obsoletos los deberes convencionales. «Si solo se trata de reproducir el conocimiento y reempaquetarlo bien, los trabajos finales ya no tienen sentido». ChatGPT hace que escribir ese trabajo sea casi insoportablemente fácil. [12]
Robert Lepenies , evalúa los textos generados por ChatGPT como «en las ciencias sociales, cualitativamente indistinguibles del trabajo de los estudiantes». Los Dado que ya se está desarrollando el software GPT-4, aún más potente, se necesita urgentemente un debate público sobre «cómo queremos abordar estas posibilidades técnicas». De lo contrario, los intereses de unas pocas grandes corporaciones decidieron «qué cultura obtenemos y cuál no».
Comparado con su predecesor InstructGPT, ChatGPT intenta evitar respuestas maliciosas y engañosas. Si bien InstructGPT aún considera que el mensaje » Dime cómo llegó Colón a EEUU. Estados Unidos en 2015.
ChatGPT puede analizar y escribir código en diferentes lenguajes de programación. Por lo tanto, también se puede usar para depurar código, que puede mejorar y comentar.
Además, chatGPT puede explicar problemas complejos en términos simples que muchas personas pueden entender. [14] [15] [16]
crítica
Suddeutsche Zeitung describió la publicación de ChatGPT como «cuestionable» ya que muchos usuarios de Internet no cuestionaron sus respuestas y, debido a la falta de información de la fuente, tampoco pudieron verificar su corrección. Además, la investigación indica que ChatGPT representa una ideología política liberal de izquierda orientada hacia el medio ambiente cuando se le pide que comente sobre posiciones políticas.
El columnista alemán Sascha Lobo cree que ChatGPT es un gran avance y teme que desate una avalancha de «obscenidades de IA» difíciles de detectar en Internet. El ejemplo de demostración de Lobo se basa en una consulta de tres partes debido a una limitación de longitud de la respuesta actualmente existente. Se puso en inglés porque hasta ahora ChatGPT ha funcionado mejor en inglés, y la respuesta se tradujo al alemán, también mediante software de IA. Lobo comenta sobre el resultado: «Cualquiera que lea el texto anterior reconocerá rápidamente el impacto de esta aplicación, que ahora está ampliamente disponible » .no era elegible para otro mandato como presidente de los EE. UU. porque ya había cumplido dos mandatos y que el elefanteera el mamífero que ponía los huevos más grandes. [20]
Teresa Kubacka encuestó a ChatGPT sobre el tema de su doctorado en Física y recibió explicaciones y citas que parecían razonables que, tras una inspección más cercana, resultaron ser en gran parte inventadas. Algunas de las referencias de fuentes solicitadas por Kubacka resultaron ser falsificaciones absolutas. Estas llamadas «alucinaciones de datos» son peligrosas porque pueden influir significativamente en el discurso de Internet. La conclusión de Kubacka, por lo tanto, es nunca pedirle a ChatGPT información científica objetiva, ya que incluso un experto calificado tendrá problemas para descubrir qué es lo que está mal.
Con la actualización del 15 de diciembre de 2022, OpenAI tomó medidas para evitar que los usuarios eludieran los filtros de ChatGPT.
…
Literatura
La máquina, en las tecnologías de aprendizaje adaptativo, se ha hecho cargo: el algoritmo es la creación de itinerarios de aprendizaje, y no lo que haga el alumno. Este enfoque podría entenderse como un intento de “aprendizaje semi-pasivo.” Esto no quiere decir que no haya usos de las tecnologías de aprendizaje adaptativo, pero es que decir que este enfoque sólo puede ser un elemento de un camino de aprendizaje humano impulsado .
El aprendizaje por refuerzo es otra parte de Machine Learning que podemos utilizar en la forma en que ayuda a la máquina a aprender de su progreso.
El aprendizaje de refuerzo basado en el concepto de aprendizaje no supervisado otorga una alta esfera de control a los agentes de software y las máquinas para determinar cuál puede ser el comportamiento ideal dentro de un contexto.
La información y la tecnología de las comunicaciones en sí mismo no mejoran el proceso educativo, si el foco está solamente en esto. La atención debe centrarse en lo que las TIC pueden hacer por el proceso educativo.
Los resultados del aprendizaje son los que una persona entiende, sabe y es capaz de hacer al culminar un proceso de aprendizaje. Los resultados del aprendizaje se expresan en conocimientos, habilidades y competencias adquiridas durante las diferentes experiencias de educación formal, no formal e informal con el objetivo de proporcionar a los jóvenes las habilidades requeridas en sus sus actividades, los estudiantes obtienen los mejores resultados, estar abierto a aprender, para buscar y encontrar la manera que más les convenga.
Con el Aprendizaje supervisado tenemos un controlador externo que tiene suficiente conocimiento del medio ambiente y también comparte el aprendizaje con un supervisor para comprender mejor y completar la tarea, pero ya que tenemos problemas en los que el agente puede realizar tantas tareas.
Podemos tomar el ejemplo de un juego de ajedrez, donde el jugador puede jugar decenas de miles de movimientos para lograr el objetivo final. Crear una base de conocimiento para este propósito puede ser una tarea realmente complicada. Por lo tanto, es imperativo que en tales tareas, la computadora aprenda a manejar los asuntos por sí misma. Por lo tanto, es más factible y pertinente que la máquina aprenda de su propia experiencia.
Una vez que la máquina ha comenzado a aprender de su propia experiencia, puede obtener conocimiento de estas experiencias para implementarlas en los movimientos futuros. Esta es probablemente la diferencia más grande e imperativa entre los conceptos de refuerzo y aprendizaje supervisado. En estos dos tipos de aprendizaje, hay un cierto tipo de mapeo entre la salida y la entrada. Pero en el concepto de aprendizaje reforzado, existe una función de recompensa ejemplar, a diferencia del aprendizaje supervisado, que le permite al sistema conocer su progreso en el camino correcto.
Poner orden es en la mejora de las competencias en TIC de la enseñanza mediante la adaptación a los requerimientos de cada disciplina dentro de la sociedad de la información con diferentes interfaces de usuario. Es necesario el uso de los conceptos de la responsable de la adquisición de habilidades específicas de la disciplina sector de las TIC, conocimiento fijación, de desarrollo personal.
El aprendizaje de refuerzo básicamente tiene una estructura de mapeo que guía a la máquina desde la entrada hasta la salida. Sin embargo, el aprendizaje no supervisado no tiene tales características presentes en él. En el aprendizaje no supervisado, la máquina se centra en la tarea subyacente de ubicar los patrones en lugar del mapeo para avanzar hacia la meta final, por eso en este paso deberemos obviarlo, en el sentido posterior de su ejecución, es decir, utilizaremos sus patrones durante el proceso, pero después del mismo deberemos derivarlo hacia el aprendizaje SUPERVISADO, ya que es la única manera de llegar al PERSONALIZED LEARNING, por medio de una aplicación.
Por ejemplo, si la tarea de la máquina es sugerir una buena actualización de noticias a un usuario, un algoritmo de aprendizaje de refuerzo buscará recibir retroalimentación regular del usuario en cuestión, y luego a través de la retroalimentación construirá un gráfico de conocimiento confiable de todas las noticias. Artículos relacionados que le gusten a la persona. Por el contrario, un algoritmo de aprendizaje no supervisado intentará ver muchos otros artículos que la persona ha leído, similar a este, y sugerir algo que coincida con las preferencias del usuario.
Los reinos en el aprendizaje automático son infinitos. Puede visitar mi canal de YouTube para conocer más sobre el mundo de la IA y cómo el futuro será dictado por el uso de datos en las máquinas.
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?
Con ello vamos a maximizar el rendimiento de la máquina de una manera que le ayuda a crecer. Aquí se requiere una retroalimentación simple que informe a la máquina sobre su progreso para ayudar a la máquina a conocer su comportamiento.
El aprendizaje por refuerzo no es simple, y es abordado por una gran cantidad de algoritmos diferentes, de hecho un agente decide la mejor acción en función del estado actual de los resultados.
El crecimiento en el aprendizaje por refuerzo ha llevado a la producción de una amplia variedad de algoritmos que ayudan a las máquinas a conocer el resultado de lo que están haciendo. Ya que tenemos una comprensión básica del Aprendizaje de Refuerzo a estas alturas, podemos comprender mejor formando un análisis comparativo entre el Aprendizaje de Refuerzo y los conceptos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.
Las tecnologías de la información digital están transformando la manera en que trabajamos, aprendemos, y nos comunicamos. Dentro de esta revolución digital son los nuevos enfoques de aprendizaje que transforman los modelos jerárquicos, basado en la industria de la enseñanza y el aprendizaje. …
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
El uso de los miembros del equipo y los compañeros (peer to peer) es una gran manera de articular y hacer comentarios sobre las decisiones de diseño.
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.
Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.
Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA, por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.
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):
Es el habitus de Pierre Bordieu que nos debe hacer pensar más en la educación personalizada para dejar fuera de una vez la estandarización y el uniformizamos que este habitúa precisamente lo fomenta El seguir, el aprender, el vivir etc con tus amigos, colegas etc hacer lo que hacen todos, estudiar en los centros que enseñan de tal o cual manera para tener una visión fija determinada de las cosas donde no te dan ni opción crítica de las cosas.
Y no creamos que esto es aprendizaje social, porque lo hacen todos, precisamente el social learning es todo lo contrario, recordad que parte del personalized learning o no puede ser social learning, en todo caso se le puede dar el mismo nombre pero nada más lejos de la realidad
Realmente los docentes están encontrando cada vez más dificultades ya no solo por tutorizar a los aprendices, ya que cada vez estos encuentran más información, recursos, otros expertos…en la red y se están convenciendo que esto es mucho mejor que la educación clásica con los “argumentos” de siempre. Por tanto, los aprendices están cuestionando la educación clásica, porque están aprendiendo a decidir que materiales, personas,…son adecuados para que ellos puedan realizar sus aprendizajes.
Por ello los docentes actuales, acompañantes mañana, deberán buscar mecanismos, la mayoría automatizados y online, para ser útiles a los aprendices, de lo contrario poco a poco van a perder “su impronta”. Creo sinceramente que los docentes de hoy van a quedarse como agentes de la retroalimentación de los aprendices, van a perder su papel de instructores, de transferidores en “primera oleada” de la enseñanza/aprendizaje, tal como se entiende hoy.
Se están buscando formas “inteligentes” para que los aprendices por medio de “UN CLIC” puedan encontrar exactamente en la red lo que necesitan, tanto en primera oleada como en la retroalimentación continuada, algo esencial para ell@s.
Aprender con la web nos permite aprender de manera personalizada y mutable, podemos cambiar de registros a cada momento según el proceso de nuestro aprendizaje y el camino que vamos tomando, otra ventaja importante que con el aprendizaje estático en el espacio y en el tiempo (aula), nunca podríamos realizar.
Los mecanismos por lo tanto para muchos investigadores se centran en desarrollar sistemas de e-learning con aprendizaje personalizado para ayudar el aprendizaje en línea basado en la web y de forma adaptativa ofrecer formas de conocimientos con el fin de promover la capacidad de aprendizaje de los alumnos de manera individual, conduciendo al social learning.
No concibo el Social learning sin el personalized learning, así como la educación inclusiva, el cambio de roles y la ayuda de las TIC, Internet, AI…Si abogamos por un aprendizaje donde el responsable sea el aprendiz, que no es lo mismo que se suele afirmas “el aprendizaje es el centro del aprendizaje, ya que estos postulados solo se contempla las fortalezas del mismo y se sigue sin tener en cuenta el cambio de roles” (Juan Domingo Farnós)
La definición de aprendizaje personalizado está evolucionando rápidamente y su diferencia con respecto a otros temas de la próxima generación, como el aprendizaje de la próxima generación y el aprendizaje combinado, puede que no esté claro. El aprendizaje personalizado puede tener lugar en entornos digitalmente mejorados o no.
Vamos a ser capaces de analizar y manipular significado, y allí radica la esencia de las ciencias humanas.
Estas operaciones que se harán de manera automatizada y significativa deberá proporcionarnos la suficiente seguridad, transparencia y confiabilidad,… y lo hará si la sociedad quiere que así sea.
La transformación es el cambio de una o muchas variables en el estudio.
Se transforman variables, por ejemplo, al remplazar los valores originales por Algoritmos (transformación Algorítmica). Frecuentemente los datos que son obtenidos no se ajustan a una distribución normal, por lo cual es inapropiado el ejecutar pruebas paramétricas.
La pieza central de cualquier forma de “aprendizaje personalizado” es el algoritmo para la adaptación de los aprendizajes a los estudiantes individuales .Es cierto que cuando se programa un algoritmo se puede hacer más incidencia en unos valores más que con otros, éstas decisiones son subjetivas; que contienen juicios de valor sobre las variables dependientes e independientes y su relación entre sí. Las cifras ocultan la subjetividad dentro de estas ecuaciones….
Con todo ello la personalización por las tecnologías digitales (algoritmos) sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y es aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.
En los últimos tiempos se están dando son corrientes referentes al Big data y a a los Algoritmos (Inteligencia Artificial), los que predicen que significaran la “visualización” de una época con rayos y truenos, que nos tendrá vigilados permanentemente ” Un artículo del periodista holandés Dimitri Tokmetzis demostró el año pasado hasta qué punto esto puede ir en los datos de montaje de retratos compuestos de lo que somos. Google sabe lo que busca y puede inferir no sólo qué tipo de noticias que lees en un domingo por la mañana y qué tipo de películas prefieres un viernes, qué tipo de porno que probablemente nos gustaría mirar y dejarnos boquiabiertos en la noche del sábado , lo que ha hecho que los bares y restaurantes cierren”….
Los ingenieros de software crearán diferentes versiones de “aprendizaje personalizado” e insertarán los juicios de valor en las ecuaciones de regresión complicados con el que han escrito para lecciones en línea. Estas ecuaciones estarán ancladas en los datos de los estudiantes prediciendo (no en su totalidad ya que los ingenieros y educadores hacen tweak- “masaje” -las ecuaciones favorecidas) lo que los estudiantes deben estudiar y absorber, clases individualizadas de software en línea , nosotros cambiamos lo de absorber de manera individualizada, por “aprender de manera personalizada-personalized learning, and social learning”.
Tales lecciones “personalizadas” alteran la función del docente para mejor, de acuerdo a los promotores de la tendencia. En lugar de cubrir el contenido y la enseñanza de habilidades directamente, los docentes pueden tener los estudiantes en línea , por medio de ELEARNING, MLEARNING… liberando así el mismo docente para acompañar a los estudiantes que se desplazan por delante de sus compañeros de clase y los que luchan.
El aprendizaje por refuerzo es otra parte de Machine Learning que podemos utilizar en la forma en que ayuda a la máquina a aprender de su progreso.
El aprendizaje de refuerzo basado en el concepto de aprendizaje no supervisado otorga una alta esfera de control a los agentes de software y las máquinas para determinar cuál puede ser el comportamiento ideal dentro de un contexto.
La información y la tecnología de las comunicaciones en sí mismo no mejoran el proceso educativo, si el foco está solamente en esto. La atención debe centrarse en lo que las TIC pueden hacer por el proceso educativo.
Los resultados del aprendizaje son los que una persona entiende, sabe y es capaz de hacer al culminar un proceso de aprendizaje. Los resultados del aprendizaje se expresan en conocimientos, habilidades y competencias adquiridas durante las diferentes experiencias de educación formal, no formal e informal con el objetivo de proporcionar a los jóvenes las habilidades requeridas en sus sus actividades, los estudiantes obtienen los mejores resultados, estar abierto a aprender, para buscar y encontrar la manera que más les convenga.
Con el Aprendizaje supervisado tenemos un supervisor externo que tiene suficiente conocimiento del medio ambiente y también comparte el aprendizaje con un supervisor para comprender mejor y completar la tarea, pero ya que tenemos problemas en los que el agente puede realizar tantas tareas.
Podemos tomar el ejemplo de un juego de ajedrez, donde el jugador puede jugar decenas de miles de movimientos para lograr el objetivo final. Crear una base de conocimiento para este propósito puede ser una tarea realmente complicada. Por lo tanto, es imperativo que en tales tareas, la computadora aprenda a manejar los asuntos por sí misma. Por lo tanto, es más factible y pertinente que la máquina aprenda de su propia experiencia.
Una vez que la máquina ha comenzado a aprender de su propia experiencia, puede obtener conocimiento de estas experiencias para implementarlas en los movimientos futuros. Esta es probablemente la diferencia más grande e imperativa entre los conceptos de refuerzo y aprendizaje supervisado. En estos dos tipos de aprendizaje, hay un cierto tipo de mapeo entre la salida y la entrada. Pero en el concepto de aprendizaje reforzado, existe una función de recompensa ejemplar, a diferencia del aprendizaje supervisado, que le permite al sistema conocer su progreso en el camino correcto.
Poner orden es en la mejora de las competencias en TIC de la enseñanza mediante la adaptación a los requerimientos de cada disciplina dentro de la sociedad de la información con diferentes interfaces de usuario. Es necesario el uso de los conceptos de la responsable de la adquisición de habilidades específicas de la disciplina sector de las TIC, conocimiento fijación, de desarrollo personal.
El aprendizaje de refuerzo básicamente tiene una estructura de mapeo que guía a la máquina desde la entrada hasta la salida. Sin embargo, el aprendizaje no supervisado no tiene tales características presentes en él. En el aprendizaje no supervisado, la máquina se centra en la tarea subyacente de ubicar los patrones en lugar del mapeo para avanzar hacia la meta final, por eso en este paso deberemos obviarlo, en el sentido posterior de su ejecución, es decir, utilizaremos sus patrones durante el proceso, pero después del mismo deberemos derivarlo hacia el aprendizaje SUPERVISADO, ya que es la única manera de llegar al PERSONALIZED LEARNING, por medio de una aplicación.
Por ejemplo, si la tarea de la máquina es sugerir una buena actualización de noticias a un usuario, un algoritmo de aprendizaje de refuerzo buscará recibir retroalimentación regular del usuario en cuestión, y luego a través de la retroalimentación construirá un gráfico de conocimiento confiable de todas las noticias. Artículos relacionados que le gusten a la persona. Por el contrario, un algoritmo de aprendizaje no supervisado intentará ver muchos otros artículos que la persona ha leído, similar a este, y sugerir algo que coincida con las preferencias del usuario.
Los reinos en el aprendizaje automático son infinitos. Puede visitar mi canal de YouTube para conocer más sobre el mundo de la IA y cómo el futuro será dictado por el uso de datos en las máquinas.
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?
Con ello vamos a maximizar el rendimiento de la máquina de una manera que le ayuda a crecer. Aquí se requiere una retroalimentación simple que informe a la máquina sobre su progreso para ayudar a la máquina a conocer su comportamiento.
El aprendizaje por refuerzo no es simple, y es abordado por una gran cantidad de algoritmos diferentes, de hecho un agente decide la mejor acción en función del estado actual de los resultados.
El crecimiento en el aprendizaje por refuerzo ha llevado a la producción de una amplia variedad de algoritmos que ayudan a las máquinas a conocer el resultado de lo que están haciendo. Ya que tenemos una comprensión básica del Aprendizaje de Refuerzo a estas alturas, podemos comprender mejor formando un análisis comparativo entre el Aprendizaje de Refuerzo y los conceptos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.
Las tecnologías de la información digital están transformando la manera en que trabajamos, aprendemos, y nos comunicamos. Dentro de esta revolución digital son los nuevos enfoques de aprendizaje que transforman los modelos jerárquicos, basado en la industria de la enseñanza y el aprendizaje. …
Consejos prácticos, ejemplos de la vida real, estudios de casos, y la oferta de recursos útiles perspectivas en profundidad sobre la estructuración y el fomento del aprendizaje socialmente atractivo en un entorno online….serán los que nos harán cambiar de una vez, que nos permitirán arriesgarnos y saber “estar” y vivir dentro de la incertidumbre, de una manera mucho más creativa que hasta ahora…
Sólo un ser humano realmente puede personalizar todo lo que él o ella lo hace. Es la era de la personalización, pero eso sólo significa ayudar a cada uno de nosotros para pasar menos tiempo en los detalles y más tiempo en las actividades humanas importantes, como la imaginación, la creatividad, el descubrimiento, la integración, la intuición, ..
La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.
El mismo Pierson dice “Las evaluaciones se incrustan en las actividades de contenido y aprendizaje por lo que la instrucción y el aprendizaje no tiene que ser interrumpidos para determinar las áreas de progreso y desafío continuo. Mientras tanto, los algoritmos y las progresiones de aprendizaje integrados en el sistema van a ajustar en respuesta a las actividades de aprendizaje relacionadas del estudiante para permanecer en sintonía con sus ecosistemas de aprendizaje. Esta información también se proporciona al educador con opciones y recursos adicionales en tiempo real ya que el educador puede utilizarlo para apoyar al estudiante y su aprendizaje”
Como esta nueva tecnología comienza a tomar forma el diseño de otra sociedad ya que SUS MIMBRES son completamente nuevos a no como herramientas, metodologías…(innovaciones), sino un cambio “radical” en la concepción de la misma sociedad.
Algunos pensaran que en parte estamos en el APRENDIZAJE ADAPTATIVO, ya que nos basamos en los DATOS, pues no, lo hacemos así como una IDEA COMPLETAMENTE NUEVA, es decir, utilizamos DATOS, si, pero dentro del proceso personalizado de aprendizaje, por lo tanto se trata de algo completamente diferente.
Estos algoritmos de personalización (Rauch, Andrelczyk y Kusiak, 2007), recopilar información del usuario y analizan los datos para que pueda ser transmitida al usuario en momentos específicos (Venugopal, Srinivasa y Patnaik, 2009). Por ejemplo, cuando estoy terminado de ver un video en YouTube o una película en digital y he aquí que presenté con una lista de recomendaciones sobre los géneros que acabo consumidas. Esta idea funciona de forma similar con algoritmos de personalización que sería capaz de recomendar cursos o avenidas de aprendizaje basado en el conocimiento previo alumnos o cursos completados.
Es nuestra responsabilidad en esta sociedad:….
-Aplicar las técnicas de minería de datos, aprendizaje automático y reconocimiento de patrones para los conjuntos de datos estructurados y no estructurados.
-Diseño, desarrollo y prueba de algoritmos de aprendizaje y modelos de datos sobre el comportamiento humano para construir instrumentos de evaluación cognitiva
-Construir algoritmos personalizados para un motor de recomendación vía de desarrollo
-Los modelos de diseño para el desarrollo de aplicaciones nuevo juego
-Contribuir a la mejora de nuestros algoritmos.
También nos podemos hacer una serie de preguntas que no vamos a obviar….y que nos ayudaran a entender mejor el por qué de las cosas:…
¿El aprendizaje PERSONALIZADO tiene suficiente mejoría en el aprendizaje del aprendiz para justificar los costos de un sistema de aprendizaje más complejo?
¿Cómo podemos aprovechar algoritmos de aprendizaje automático “big data” y otros.. para la construcción de sistemas de aprendizaje personalizadas más eficientes y rentables?
¿Cómo pueden las ideas y resultados de la investigación de las ciencias cognitivas, utilizarlos para mejorar la eficacia de los sistemas de aprendizaje personalizados?.
En los últimos tiempos se están dando corrientes referentes al Big data y a los Algoritmos (Inteligencia Artificial), los que predicen que significaran la “visualización” de una época con rayos y truenos, que nos tendra vigilados permanentemente ” Un artículo del periodista holandés Dimitri Tokmetzis demostró el año pasado hasta qué punto esto puede ir en los datos de montaje de retratos compuestos de lo que somos. Google sabe lo que busca y puede inferir no sólo qué tipo de noticias que lees en un domingo por la mañana y qué tipo de películas prefieres un viernes, qué tipo de porno que probablemente nos gustaría mirar y dejarnos boquiabiertos en la noche del sábado , lo que ha hecho que los bares y restaurantes cierren”….
La propuesta de Bentham para una Máquina total de la visibilidad puede ser menos significativa a la tesis de los universos de datos emergentes que sus contribuciones a la moral del utilitarismo y su supuesto de que se puede medir nuestro bienestar.
El panóptico es un tipo de arquitectura carcelaria ideada por el filósofo utilitarista Jeremy Bentham hacia fines del siglo XVIII. El objetivo de la estructura panóptica es permitir a su guardián, guarnecido en una torre central, observar a todos los prisioneros, recluidos en celdas individuales alrededor de la torre, sin que estos puedan saber si son observados”.
El efecto más importante del panóptico es inducir en el detenido un estado consciente y permanente de visibilidad que garantiza el funcionamiento automático del poder, sin que ese poder se esté ejerciendo de manera efectiva en cada momento, puesto que el prisionero no puede saber cuándo se le vigila y cuándo no”….
ste dispositivo debía crear así un «sentimiento de omnisciencia invisible» sobre los detenidos. El filósofo e historiador Michel Foucault, en su obra Vigilar y castigar (1975), estudió el modelo abstracto de una sociedad disciplinaria, inaugurando una larga serie de estudios sobre el dispositivo panóptico. «La moral reformada, la salud preservada, la industria vigorizada, la instrucción difundida, los cargos públicos disminuidos, la economía fortificada, todo gracias una simple idea arquitectónica.» — Jeremy Bentham, Le Panoptique, 1780.
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)….
Este precio informativo se compone de DATOS ESTANDARIZADOS a través del que hemos llegado a definir nosotros mismos: transcripciones escolares, registros de salud, cuentas de crédito, títulos de propiedad, identidades legales. Hoy en día, tesis arraigada tipo de individualidad datos están siendo blanco amplió para abarcar más y más de lo que podemos ser: (En educación seria el PERSONALIZED LEARNING, que nosotros mismos abogamos y además instauramos en algoritmos personalizados, nunca creadores de patrones)..
La transformación es el cambio de una o muchas variables en el estudio.
Se transforman variables, por ejemplo, al remplazar los valores originales por algoritmos (transformación algorítmica). Frecuentemente los datos que son obtenidos no se ajustan a una distribución normal, por lo cual es inapropiado el ejecutar pruebas paramétricas
Muchas variables no se comportan de forma lineal o aritmética, por ejemplo las abundancias siguen un patrón exponencial.
En la educación básica se promueve que el sistema decimal es el único “natural”
Nunca vemos los algoritmos que hacen su trabajo, incluso a medida que nos afectan. Ellos producen en sus sistemas de cifrado, todo invisible, enterrado en cajas negras componer silencio sinfonías de ceros y unos….
Pierre Levy, el pensador de TUNEZ, propone una forma de procesar la información «codificándola» en algoritmos. Los humanos tenemos una habilidad muy especial, que es la de manipular símbolos. Y a lo largo de nuestra historia, cada mejora en esa habilidad ha producido cambios muy significativos a nivel económico, social, político, religioso, epistemológico, científico y educativo. Esos cambios, que trazan una evolución cultural, van desde los rituales y narrativas primigenios, la invención de la escritura, la creación de alfabetos y sistemas numéricos consensuados y permanentes, la fabricación de un artefacto tecnológico como la imprenta hasta arribar a la automatización de la reproducción en la difusión de símbolos.
Todos esos pasos aumentaron la posibilidad de almacenamiento de nuestra memoria, la expandieron, incrementaron la inteligencia colectiva y subieron un nivel en la escala evolutiva cultural.
En ese sentido, la propuesta de Lévy se aleja de la inteligencia artificial. La suya es una perspectiva completamente distinta: para él no se trata de crear máquinas inteligentes o más inteligentes que los humanos, sino de hacer a los humanos más inteligentes. Cada nivel de complejidad implica un tipo de conocimiento emergente nuevo y más poderoso, en el que todos los procesos cognitivos están aumentados. El último paso, es decir, aquel hacia el cual tendemos, sería el conocimiento algorítmico.
Y esa propuesta es la que hacemos nosotros (JUAN DOMINGO FARNOS https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos…/
INCLUSO DENTRO DE UN PROCESO transversal y multidisciplinar, para lograr nos lo eso, sino una autonomía en los aprendizajes y una personalización, como nunca hasta ahora se ha producido (POR TANTO TOTALMENTE ORIGINAL, apoyada en todo lo que les escribo, más las distintas potencialidades que tenemos de aprendizaje que tenemos las personas en nuestro cerebro y que les visualizo.
No podemos confundir la aplicación de los algoritmos en el aprendizaje personalizado (personalized learning), algunos lo llaman educación personalizada, aunque realmente está muy lejos uno de la otra, como realizar clases particulares, tal como hacen algunas escuelas de Nueva York, “utiliza el análisis de aprendizaje para desarrollar en las matemáticas personalizadas programas de aprendizaje. La Escuela con algoritmos de aprendizaje realiza evaluaciones cotidianas de estilos de aprendizaje y matemáticas de los estudiantes, y lo hace para producir un aprendizaje “lista de reproducción” personalizado para cada alumno. Esta lista se compone de clases particulares de matemáticas, que se ponen en el orden en que el algoritmo determina que es óptimo para el desarrollo de las habilidades matemáticas de los estudiantes. Ciertamente, Escuela de uno se apresura a señalar que este está destinado a complementar, no sustituir, la experiencia de un maestro individual”..
La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformará en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nosotros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología.
Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.
Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA,) por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.
Consejos prácticos, ejemplos de la vida real, estudios de casos, y la oferta de recursos útiles perspectivas en profundidad sobre la estructuración y el fomento del aprendizaje socialmente atractivo en un entorno online….serán los que nos harán cambiar de una vez, que nos permitirán arriesgarnos y saber “estar” y vivir dentro de la incertidumbre, de una manera mucho más creativa que hasta ahora…
Sólo un ser humano realmente puede personalizar todo lo que él o ella lo hace. Es la era de la personalización, pero eso sólo significa ayudar a cada uno de nosotros para pasar menos tiempo en los detalles y más tiempo en las actividades humanas importantes, como la imaginación, la creatividad, el descubrimiento, la integración, la intuición, ..
La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.
El mismo Pierson dice “Las evaluaciones se incrustan en las actividades de contenido y aprendizaje por lo que la instrucción y el aprendizaje no tiene que ser interrumpidos para determinar las áreas de progreso y desafío continuo. Mientras tanto, los algoritmos y las progresiones de aprendizaje integrados en el sistema van a ajustar en respuesta a las actividades de aprendizaje relacionadas del estudiante para permanecer en sintonía con sus ecosistemas de aprendizaje. Esta información también se proporciona al educador con opciones y recursos adicionales en tiempo real ya que el educador puede utilizarlo para apoyar al estudiante y su aprendizaje”
Como esta nueva tecnología comienza a tomar forma el diseño de otra sociedad ya que SUS MIMBRES son completamente nuevos a no como herramientas, metodologías…(innovaciones), sino un cambio “radical” en la concepción de la misma sociedad.
Algunos pensaran que en parte estamos en el APRENDIZAJE ADAPTATIVO, ya que nos basamos en los DATOS, pues no, lo hacemos así como una IDEA COMPLETAMENTE NUEVA, es decir, utilizamos DATOS, si, pero dentro del proceso personalizado de aprendizaje, por lo tanto se trata de algo completamente diferente.
Estos algoritmos de personalización (Rauch, Andrelczyk y Kusiak, 2007), recopilar información del usuario y analizan los datos para que pueda ser transmitida al usuario en momentos específicos (Venugopal, Srinivasa y Patnaik, 2009). Por ejemplo, cuando estoy terminado de ver un video en YouTube o una película en digital y he aquí que presenté con una lista de recomendaciones sobre los géneros que acabo consumidas. Esta idea funciona de forma similar con algoritmos de personalización que sería capaz de recomendar cursos o avenidas de aprendizaje basado en el conocimiento previo alumnos o cursos completados.
Es nuestra responsabilidad en esta sociedad:….
-Aplicar las técnicas de minería de datos, aprendizaje automático y reconocimiento de patrones para los conjuntos de datos estructurados y no estructurados.
-Diseño, desarrollo y prueba de algoritmos de aprendizaje y modelos de datos sobre el comportamiento humano para construir instrumentos de evaluación cognitiva
-Construir algoritmos personalizados para un motor de recomendación vía de desarrollo
-Los modelos de diseño para el desarrollo de aplicaciones nuevo juego
-Contribuir a la mejora de nuestros algoritmos.
También nos podemos hacer una serie de preguntas que no vamos a obviar….y que nos ayudaran a entender mejor el por qué de las cosas:…
¿El aprendizaje PERSONALIZADO tiene suficiente mejoría en el aprendizaje del aprendiz para justificar los costos de un sistema de aprendizaje más complejo?
¿Cómo podemos aprovechar algoritmos de aprendizaje automático “big data” y otros.. para la construcción de sistemas de aprendizaje personalizadas más eficientes y rentables?
¿Cómo pueden las ideas y resultados de la investigación de las ciencias cognitivas, utilizarlos para mejorar la eficacia de los sistemas de aprendizaje personalizados?.
En los últimos tiempos se están dando corrientes referentes al Big data y a los Algoritmos (Inteligencia Artificial), los que predicen que significaran la “visualización” de una época con rayos y truenos, que nos tendra vigilados permanentemente ” Un artículo del periodista holandés Dimitri Tokmetzis demostró el año pasado hasta qué punto esto puede ir en los datos de montaje de retratos compuestos de lo que somos. Google sabe lo que busca y puede inferir no sólo qué tipo de noticias que lees en un domingo por la mañana y qué tipo de películas prefieres un viernes, qué tipo de porno que probablemente nos gustaría mirar y dejarnos boquiabiertos en la noche del sábado , lo que ha hecho que los bares y restaurantes cierren”….
La propuesta de Bentham para una Máquina total de la visibilidad puede ser menos significativa a la tesis de los universos de datos emergentes que sus contribuciones a la moral del utilitarismo y su supuesto de que se puede medir nuestro bienestar.
El panóptico es un tipo de arquitectura carcelaria ideada por el filósofo utilitarista Jeremy Bentham hacia fines del siglo XVIII. El objetivo de la estructura panóptica es permitir a su guardián, guarnecido en una torre central, observar a todos los prisioneros, recluidos en celdas individuales alrededor de la torre, sin que estos puedan saber si son observados”.
El efecto más importante del panóptico es inducir en el detenido un estado consciente y permanente de visibilidad que garantiza el funcionamiento automático del poder, sin que ese poder se esté ejerciendo de manera efectiva en cada momento, puesto que el prisionero no puede saber cuándo se le vigila y cuándo no”….
Este dispositivo debía crear así un «sentimiento de omnisciencia invisible» sobre los detenidos. El filósofo e historiador Michel Foucault, en su obra Vigilar y castigar (1975), estudió el modelo abstracto de una sociedad disciplinaria, inaugurando una larga serie de estudios sobre el dispositivo panóptico. «La moral reformada, la salud preservada, la industria vigorizada, la instrucción difundida, los cargos públicos disminuidos, la economía fortificada, todo gracias una simple idea arquitectónica.» — Jeremy Bentham, Le Panoptique, 1780.
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)….
Este precio informativo se compone de DATOS ESTANDARIZADOS a través del que hemos llegado a definir nosotros mismos: transcripciones escolares, registros de salud, cuentas de crédito, títulos de propiedad, identidades legales. Hoy en día, tesis arraigada tipo de individualidad datos están siendo blanco amplió para abarcar más y más de lo que podemos ser: (En educación seria el PERSONALIZED LEARNING, que nosotros mismos abogamos y además instauramos en algoritmos personalizados, nunca creadores de patrones)..
La transformación es el cambio de una o muchas variables en el estudio.
Se transforman variables, por ejemplo, al remplazar los valores originales por logaritmos (transformación logarítmica). Frecuentemente los datos que son obtenidos no se ajustan a una distribución normal, por lo cual es inapropiado el ejecutar pruebas paramétricas
Muchas variables no se comportan de forma lineal o aritmética, por ejemplo las abundancias siguen un patrón exponencial.
En la educación básica se promueve que el sistema decimal es el único “natural”
Nunca vemos los algoritmos que hacen su trabajo, incluso a medida que nos afectan. Ellos producen en sus sistemas de cifrado, todo invisible, enterrado en cajas negras componer silencio sinfonías de ceros y unos….
Las diferentes propuestas que van a aparecer des de ya, van a significar otra gran revolución dentro de la revolución generalizada cultural y de valores que va a “explotar” dentro de la propia sociedad.
¿Mejor postor?
¿mayor calidad?
¿mejores posibilidades de adaptación?
¿facilidades adecuadas para las personas?…
Todo un escenario que se abre en un nuevo tiempo con otras maneras de hacer las cosas y de vivir, obviamente.
Las viejas instituciones de toda la vida, empresas jerárquizadas y nada flexibles, universidades totalmente inservibles por su forma y su fondo, estados centralizadores, etc… se van a quedar en el olvido o van a tener que cambiar de arriba a abajo si quieren participar en este apasionante tiempo.
Es el siglo de las personas y estas van a ser las que van a decidir que hacer con todo ello, por tanto la oferta va a cambiar en pro de la demanda y los canales de interacción y sinergias, van a ser la clave de todo ello, como decía Mcluhan “el canal es más importante que el propio mensaje”.
Lo cuál nos lleva a asegurar que el contexto y las necesidades de cada alumno se reflejan en el aprendizaje de manera personalizada, y con un componente inclusivo, el cuál tendrá como preferencia buscar la Excelencia de cada uno.
Formas en que el contexto y las necesidades individuales de cada alumno se pueden reflejar en un enfoque de aprendizaje personalizado e inclusivo que busca la excelencia de cada estudiante:
- Diferentes formas de aprendizaje: Los estudiantes tienen diferentes formas de aprendizaje, y un enfoque personalizado e inclusivo debe reconocer y respetar estas diferencias. Por ejemplo, algunos estudiantes pueden ser más visuales, mientras que otros pueden ser más auditivos o kinestésicos. Al tener en cuenta estos procesos diferenciados de aprendizaje, los educadores pueden personalizar el contenido y los métodos de enseñanza para satisfacer las necesidades individuales de los estudiantes.
- Adaptación al ritmo de aprendizaje: Los estudiantes aprenden a diferentes ritmos, y algunos pueden necesitar más tiempo para comprender ciertos conceptos. Un enfoque personalizado e inclusivo puede permitir a los estudiantes avanzar a su propio ritmo y recibir apoyo adicional cuando sea necesario. Esto puede ayudar a evitar la frustración y la desmotivación, y permitir que cada estudiante alcance su máximo potencial.
- Adaptación a las necesidades especiales: Los estudiantes con necesidades especiales pueden requerir adaptaciones adicionales en el aula, como dispositivos de asistencia, tiempo adicional para las pruebas o ajustes en el entorno de aprendizaje. Al personalizar el aprendizaje para satisfacer estas necesidades, se puede garantizar que los estudiantes con discapacidades también tengan acceso a una educación de calidad y puedan alcanzar la excelencia.
- Enfoque en los intereses y pasiones de los estudiantes: Los intereses y las pasiones de los estudiantes pueden ser una fuente de motivación y entusiasmo en el aprendizaje. Al permitir que los estudiantes exploren temas que les interesan y que tengan la oportunidad de trabajar en proyectos que se relacionen con sus pasiones, se puede aumentar su compromiso y motivación para aprender y lograr la excelencia en esas áreas.
Las técnicas de análisis varían considerablemente, pero la intención es desarrollar métodos de análisis modulares que los educadores pueden experimentar y compartir para que otros puedan usar y ajustar.
Algunos ejemplos de estas técnicas:
a-Los Algoritmos deben ser abierto, adaptables al contexto…
b-Los estudiantes deben ver lo que la organización considera importante, pero siempre son ellos lo prioritario…
c-Tener un motor de Análisis de manera permanente abierto a todos los investigadores y organizaciones para construir entre todos los aprendizajes necesarios en cada contexto y contando en la tipología de personas que forman parte de ello.
d-Conectar estrategias de análisis y herramientas…especialmente en la nube: web 2.0…
e-Integración con herramientas de software libre existentes….
f-Modularizar y hacer extensible todos los planteamientos de manera REDÁRQUICA: transversal, transparente y confiable.
Las posibilidades de “dar formación en línea” han estado relacionados con las tendencias apoyadas por tecnologías emergentes y convergentes… (móviles, redes sociales), y las tendencias económicas (reducción de la financiación de las universidades públicas) en la última década han creado un “un punto de ebullición de las universidades ( ahora estamos cuestioanando en si las universidades son importantes para la sociedad, al conocimiento o para sus miembros — que son — sino más bien si la base económica del sistema actual puede mantenerse y sostenerse en el rostro del flujo cambiante de la información producida por las comunicaciones electrónicas .
No es la investigación y la enseñanza que estará bajo presión — que será más importante que nunca — sino más bien su entorno de enseñanza, el mismo sistema universitario…..
Proporcionar al estudiante una retroalimentación frecuente y detallada es una parte fundamental de la experiencia práctica. Lo cuál nos lleva a asegurar que el contexto y las necesidades de cada alumno se reflejan en la enseñanza y el aprendizaje de manera personalizada-personal, y con un componente inclusivo, el cuál tendrá como preferencia buscar la Excelencia de cada uno.
…
Las técnicas de análisis varían considerablemente, pero la intención es desarrollar métodos de análisis modulares que los educadores pueden experimentar y compartir para que otros puedan usar y ajustar. Algunos ejemplos de estas técnicas:
- Los Algoritmos deben ser abierto, adaptables al contexto…
- Los estudiantes deben ver lo que la organización considera importante, pero siempre son ellos lo prioritario…
- Tener un motor de Análisis de manera permanente abierto a todos los investigadores y organizaciones para construir entre todos los aprendizajes necesarios en cada contexto y contando en la tipología de personas que forman parte de ello.
- Conectar estrategias de análisis y herramientas…especialmente en la nube: web 2.0…
- Integración con herramientas de software libre existentes….
- Modularizar y hacer extensible todos los planteamientos de manera REDÁRQUICA: transversal, transparente y confiable.
Las posibilidades de “dar formación en línea” han estado relacionados con las tendencias apoyadas por tecnologías emergentes y convergentes… (móviles, redes sociales), y las tendencias económicas (reducción de la financiación de las universidades públicas) en la última década han creado un “un punto de ebullición de las universidades ( ahora estamos cuestionando en si las universidades son importantes para la sociedad, al conocimiento o para sus miembros — que son — sino más bien si la base económica del sistema actual puede mantenerse y sostenerse en el rostro del flujo cambiante de la información producida por las comunicaciones electrónicas .
No es la investigación y la enseñanza que estará bajo presión — que será más importante que nunca — sino más bien su entorno de enseñanza, el mismo sistema universitario…..
Si las tecnologías alternativas de aprendizaje y sistemas de acreditación pueden ser elaborados, habrá una migración desde lo clásico basado en el campus de educación superior, hacia otros planteamientos, ahora los llamamos MOOCs (que no voy a comentar en este post, ya que hay más que información en la red) … pero eso es solo otra cuestión más, lo importante está por llegar. la caída o no de los modelos actuales de educación…
Hannafin utiliza el término de entornos de aprendizaje abiertos para referirse al mismo concepto que venimos desarrollando. Y lo hace contrastándolo con los entornos o ambientes de aprendizaje dirigidos propios de un enfoque tradicional. De esta manera los entornos de aprendizaje dirigidos ofrecen a los alumnos un contenido de aprendizaje ya dado, presentado de forma jerárquica, estructurados y en torno a la adquisición de destrezas. Por otra parte los entornos de aprendizaje abiertos sitúan el aprendizaje a partir de problemas que los alumnos deben de investigar para a partir de ellos ir construyendo su propio conocimiento.
Los Entornos de aprendizaje dirigidos de aprendizaje abiertos desglosan el contenido de forma jerárquica y dirigen la enseñanza hacia unos objetivos creados de forma externa sitúan procesos asociados con un problema, contexto y contenido con oportunidades para manipular, interpretar y experimentar simplifican la detección y el dominio de los conceptos principales mediante el aislamiento y la enseñanza de los conocimientos y técnicas que han de aprender se emplean problemas complejos y significativos que enlazan el contenido y los conceptos con las experiencias cotidianas donde la “necesidad de saber” se genera de forma natural.Combinan conocimientos y técnicas mediante planteamientos de enseñanza y aprendizaje estructurados y dirigidos sitúan los planteamientos heurísticos alrededor de “conjuntos” que exploran conceptos más elevados, aprendizajes más flexibles y perspectivas múltiples arbitran el aprendizaje de forma externa mediante actividades y prácticas; tienen como objetivo fomentar la comprensión de los cánones desarrollan la comprensión individual al evaluar los alumnos sus propias necesidades, al tomar decisiones y al modificar, evaluar y revisar sus conocimientos activan las condiciones internas de aprendizaje, diseñando cuidadosamente las condiciones externas enlazan la cognición y el contexto de modo inextricable consiguen mayor destreza centrándose en la producción de respuestas correctas y por lo tanto reduciendo o eliminando errores realzan la importancia de los errores para establecer modelos de entendimiento; una comprensión profunda implica que al comienzo existen con frecuencia ideas erróneas.
La generación de hipótesis se puede mejorar mediante el uso de estrategias tales como el enfoque contrastivo, que consiste en la comparación de las similitudes y características discriminantes de entre dos y tres diagnósticos que compiten al mismo tiempo. El enfoque contrastivo puede presentar a los estudiantes el uso de cocientes de probabilidad de las características clave de los síntomas comunes.
La generación de hipótesis también se puede mejorar mediante el uso de marcos de razonamiento-esquema inductivo derivados de relaciones anatómicas básicas, Estos marcos específicas para presentaciones se pueden usar para definir el rango inicial de la investigación, ayudar a los estudiantes a entender la relevancia de los datos que recogen, y fortalecer el desarrollo de prototipos de común y las condiciones graves para el reconocimiento de patrones, pero deben ser inclusivos, de manera que en cada momento se puedan utilizar de manera personalizada y socializadora..
La mayor parte de la investigación relacionada con esta técnica se ha centrado en su uso como un sustituto para el aprendizaje basado en problemas. (ABP)
El cambio hacia el diagnóstico físico basada en la evidencia, sin embargo, no se ha traducido universalmente en la práctica educativa, con la aparente renuencia de omitir elementos poco fiables del examen de lo aprendido. Los alumnos tienen menos tiempo disponible para concentrarse en la búsqueda de habilidades prácticas que puedan requerirse para aprender y practicar maniobras obsoletas.
Esta situación se extiende a la evaluación;
La evaluación de los aprendizajes y de las investigaciones, y ya entendemos que evaluar es aprender, se realiza siempre sobre patrones uniformizados emanados de curriculos preestablecidos y por tanto normatizados, pues bien, si usamos una evaluación computacional, “creando sistemas de software que se adaptan dinámicamente a la potencialidad cambiante de cualquiera de los recursos que se tengan en diferentes contextos, materiales de aprendizaje y sujetos de las acciones de aprendizaje…
La variabilidad de recursos surge de forma natural en un entorno de computación ubicua a través de la movilidad del usuario ( el usuario se mueve de un entorno informático a otro ) , y a través de la necesidad de explotar cualquier variable en el tiempo,se adaptan a los los recursos en un entorno dado (por ejemplo, ancho de banda inalámbrico ) .
Si los enfoques tradicionales evaluativos describen un ecosistema uniformizado, estos argumentos actuales no solo ya no sirven, si no que ya no son necesarios, están obsoletos.
La computación ubícua en la evaluación nos permite ver como el aprendiz pasa de objeto a sujeto de aprendizaje, y es quien dirige “las operaciones” del proceso de su aprendizaje, por tanto de su evaluación.
A lo mejor la ley de MOORE nos sirve de acicate para ir desarrollando dispositivos heterogéneos de computación, lo cual hace que el aprendizaje continuado y permanente (Life Long Learning) esté garantizado, que de otra manera no lo estaría.
Esta computación ubbícua tiene un reto sin el cual tampoco tiene sentido, la movilidad (ubicuidad) de los aprendices, lo que llamamos aprender de manera móvil-MOBILE LEARNING-.
De la misma manera los aprendices deben poder utilizarlos como, cuando y donde les vaya bien para su aprendizaje (BYOD), por lo que ponerles límites, es ir en contra de una más que necesaria evaluación.
Naturalmente es casi imposible hoy en día soportar todos los mecanismos de informática en un solo dispositivo, lo cuál ya nos limita la movilidad, eso es cierto, por lo que aquí ya encontramos un handicap, aunque bien es cierto que disponemos de na nube, la cual nos servirá si tenemos conectividad y accesibilidad a internet, por supuesto.
Si bien es cierto que a veces podemos actuar de manera remota, también es cierto que eso nos encorseta a estándares uniformizadores e impide utilizar toda la potencialidad de la computación ubícua.
La computación ubícua nos permitirá llegar a través de procesos móviles de aprendizaje, a unos aprendizajes abiertos, personalizados y por tanto, ubícuos…
Estamos siendo testigos de una época apasionante, decadente sin duda, pero con una capacidad de cambios vertiginosos como nunca en la historia de la humanidad había pasado.
Aparecen una incontenible avalancha de datos por segundo, las tecnologías se hacen cada vez más intangibles y ubicuas. Con la COMPUTACIÓN UBÍCUA, la asincronía funde el“ahora” y el “cuando”; SE TRANSFORMA en cognitiva-mente integrada, están surgiendo nuevas formas de pensar en las quela cognición se complementa con el pc, tabletas, mobile learning…
Mediante el manejo de tecnologías semánticas: etiquetados generados por los usuarios, folksonomías y ontologías; es intuitiva, como cualquier hábito, la computación ubicua se presenta como una parte de la experiencia vital…. niveles de complejidad, constante redefinición de los centros y las periferias y nos permite pasar de la misma Computación Ubícua a la I-BICUIDAD, una nueva manera más SINCRONA de actuar en tiempo real, disponiendo en todo momento de las mejores FUENTES posibles…
Si hacemos caso a DEWEY, solo con los aprendizajes ubícuos y disruptivos, podremos congeniar los aprendizajes, el trabajo y la familia…
Con todo ello afrontamos otro ORDEN EN CUANTO A LAS RELACIONES: ya nadie es superior a nadie en ningún escalofón, es más, estos se diluyen (APRENDIZAJE INVISIBLE….CRISTOBAL COBO Y JOHN MORAVEC……-APRENDIZAJE DISRUPTIVO de Juan Domingo Farnós.
Un artículo de Brighton analiza el rol de los nuevos medios digitales, los“UBIMEDIA” que por sus características –multifacéticas, convergentes, colaborativas y cooperativas, móviles- tienen el potencial de empoderar a las personas y crear una mayor cultura participativa.
En este contexto las instituciones que tradicionalmente tenían la potestad de establecer aquello que está bien y lo que no lo está, hoy se ven amenazadas por nuevas reglas del juego.
Estos retos nos llevan a pensar en nuevos perfiles de profesionales. Hacen falta perfiles híbridos digitales-analógicos que sean capaces de traducir conocimiento de una comunidad a otra y que puedan generar valor al momento de conectar conocimientos. Necesitamos de habilidades multiplicadas y desarrollo de actitudes creativas, las cuáles se presentan como elementos claves.
Es necesario a pensar en un aprendizaje mejorado, que no se limite a una disciplina o certificación, sino que sea permanente, distribuido y escalable, cuya trazabilidad esté en manos de la mayor parte de la población, cada uno con sus caraterísticas…
Hoy es fundamental analizar nuevas perspectivas para pensar el aprendizaje a la luz del acceso abierto y distribuido al conocimiento. La idea es sumergirnos en sus luces y sombras, la línea es difusa y las tecnologías DEBEN INVISIBLES Y NATURALES, para que su verdadera ayuda sea adecuada a las necesidades personalizadas y personales de las personas…
A más de 10 años de que el Massachusett Institute of Technology (MIT) anunciara su proyecto de ‘abrir’ sus cursos, sin costes ni matrículas es importante analizar qué ha pasado y qué no ha ocurrido desde entonces hasta la fecha, tanto en el mundo de la educación como en otros planetas cercanos.
Tras explorar las profecías de una educación para el futuro, recargada de pantallas y cables, es necesario pensar en el enorme rezago que existe entre las necesidades que establece nuestra sociedad actual y la resistencia al cambio que afecta a muchas vertientes de la educación.
A pesar de los muchos artilugios, licencias y de profesar a los cuatro vientos el discurso tecno-determinista de que las TIC salvarán a la educación del mañana, aún existen un importante número de instituciones educativas que conciben la enseñanza y la gestión a la vieja usanza (de manera lineal, meritocrática y con fuertes dosis de inmovilismo)….
En esta exploración nos preguntamos no sólo porqué la resistencia al cambio de las organizaciones educativas sino que buscamos hacer un zoom a aquellos espacios de exploración que sí están abriendo oportunidades que son importantes de incluir en el radar. Para ello, se plantea un travelling de tendencias que incluye la apertura radical al conocimiento, donde la evolución biológica puede ser hackeada por la mente humana y su esparcimiento viral; las ideas están vivas y en perpétuo cambio… “(open y self-publishing, open educational resources); nuevas formas de certificar conocimiento (open badges, open educational practices); nuevos perfiles (desing thinkers, digital curators, digital yonkis); cursos masivos abiertos (massive online courses, peer assessment); nuevas tipologías de habilidades (transmedia skills); investigación abierta y distribuida (open data) entre otros.
“Transmedia storytelling represents a process where integral elements of a fiction get dispersed systematically across multiple delivery channels for the purpose of creating a unified and coordinated entertainment experience. Ideally, each medium makes its own unique contribution to the unfolding of the story.” — Henry Jenkins, Sandbox Summit 2010
..
Más que discutir cómo empujar a la universidad-la educación en general– hacia esta etapa de cambios, lo que haremos será pensar en rutas de auto-innovación (incremental y radical) bajo la lógica de aprender a re-aprender en donde el ‘sujeto en red’ puede diseñar sus propias rutas de adaptación y renovación permanente.”, por tanto la evaluación deberá seguir el mismo camino.
Los estudios han explorado específicamente la eficacia de los enfoques estructurados para facilitar la práctica deliberada de maniobras y la identificación de signos anormales.
Examen físico basados en hipótesis.
Las habilidades de comunicación
La comunicación efectiva es esencial para la recopilación de datos precisos y eficientes.
Una crítica es que el entrenamiento de habilidades de comunicación a menudo se entrega como un sujeto aislado, lejos del contexto en que se aplica, en lugar de ser incluido en la instrucción en habilidades básicas.
Hay un fuerte argumento para ser a la vez necesario y adecuado el entorno de aprendizaje para entrenamiento de habilidades de comunicación. Esto es apoyado por el creciente reconocimiento de las demandas y las habilidades de comunicación específicas para cada disciplina.
Aplicación de la teoría y la investigación.
La incorporación exitosa de las teorías educativas y la investigación requiere una planificación estratégica y un fuerte liderazgo , así como una estrecha colaboración entre los educadores académicos, profesores y representantes de los estudiantes.Este proceso es posible gracias a un fuerte diseño curricular basado en objetivos claros de aprendizaje y enfoques sistemáticos para las actividades educativas formales. Se aplica marcos de aprendizaje de desarrollo específicos y materiales curriculares basados en la evidencia para mejorar el aprendizaje, así como las técnicas específicas de promoción del aprendizaje situado, como la incorporación de la entrevista médica y maniobras de exploración física en las tareas de razonamiento diagnóstico para optimizar la resolución de problemas y la adquisición de habilidades.
Para garantizar la óptima integración de la teoría y la investigación en la práctica educativa, es necesario que existan fuertes vínculos entre las actividades educativas formales y el aprendizaje informal:
a-Herramientas específicas de la web 2.0 para el aprendizaje-investigación informal.
b-La mejora en el aprendizaje de habilidades genéricas
c-Apoyar a los estudiantes en ambientes de aprendizaje
d-Incorporar con éxito la evolución de la teoría educativa y la investigación requiere que los aprendices estén bien apoyados en sus ambientes de aprendizaje.
El aprendizaje formal y el informal son dos formas diferentes de aprendizaje que se dan en diferentes contextos y entornos. Sin embargo, ambos tipos de aprendizaje pueden estar interconectados y complementarse entre sí para mejorar la experiencia de aprendizaje de un individuo.
Vínculos que se pueden establecer entre el aprendizaje formal y el informal:
- Retroalimentación: La retroalimentación es una parte integral del aprendizaje formal y puede ser una fuente de aprendizaje informal. Por ejemplo, un estudiante puede recibir retroalimentación de su profesor en el aula y, a partir de ella, buscar información adicional y aprender más de forma autónoma fuera del aula.
- Transferencia de conocimientos: El aprendizaje informal puede ayudar a un estudiante a aplicar los conocimientos adquiridos en un entorno formal en situaciones cotidianas. Por ejemplo, si un estudiante aprende a resolver un problema matemático en el aula, puede aplicar esa habilidad para resolver problemas similares en situaciones cotidianas.
- Reforzamiento: El aprendizaje informal puede ayudar a reforzar los conceptos aprendidos en el aula. Por ejemplo, si un estudiante aprende un nuevo vocabulario en el aula, puede reforzar su aprendizaje viendo programas de televisión o películas en el idioma que está aprendiendo.
- Experiencias prácticas: El aprendizaje informal puede proporcionar experiencias prácticas que complementan el aprendizaje formal. Por ejemplo, si un estudiante aprende sobre la naturaleza en el aula, puede complementar ese conocimiento visitando parques naturales y observando la flora y fauna en su entorno natural.
Tienen que ser capaces de acceder y evaluar críticamente la información, participar activamente en la resolución de problemas, y reconocer y responder a la retroalimentación. También necesitan que se les enseñe formalmente las habilidades de la práctica deliberada, para que puedan entender su razón de ser y apreciar la importancia de su papel en el desarrollo y mantenimiento de experiencia clínica.
Esto puede facilitarse mediante el uso de herramientas tales como bitácoras electrónicas o en papel que alientan a los estudiantes a controlar su propio aprendizaje. Es importante destacar que los estudiantes tienen que estar equipados con las habilidades de supervivencia para los entornos clínicos, que incluyen la gestión eficaz del tiempo, la capacidad de tolerar la incertidumbre, y las estrategias para hacer frente a los problemas psicológicos que pueden tener un impacto negativo en el aprendizaje.
La educación está constantemente experimentando, se está renovando el mensjae, la preguntas y las en respuestas, el avance den el desarrollo de la teoría y la investigación, para la implementación exitosa de las intervenciones educativas diseñadas para mejorar el aprendizaje en contextos tanto formales como informales. La evaluación cuidadosa es importante para determinar el costo-efectividad de tales intervenciones y cómo afectan a los resultados a largo plazo….y así podríamos seguir hasta entender que la investigación siempre será básica para las innovaciones y las disrupciones, pero las maneras de “hacer” irán evolucionando con los progresos, los cambios de paradigma…y querer investigar como hace cien años es imposible de imaginar en los tiempos que corremos.
Si las tecnologías alternativas de enseñanza y sistemas de acreditación pueden ser elaborados, habrá una migración desde lo clásico basado en el campus de educación superior, hacia otros planteamientos, ahora los llamamos MOOCs (que no voy a comentar en este post, ya que hay más que información en la red) … pero eso es solo otra cuestión más, lo importante está por llegar. la caída o no de los modelos actuales de educación…
Las administraciones públicas o se implican con las TIC en los centros educativos, o que admitan que no sirven para gobernar educación.
Las organizaciones educativas que no utilicen metodologías 2.0 y 3.0, están perjudicando a sus alumnos .
El sistema educativo actual está causando un “mal irreparable” a sus alumnos, ya que establece las mismas líneas de actuación muy anticuadas y nada realistas con el presente y el futuro…..
Si no se hace nada, si la sociedad no hace VISIBLE lo que quiere ser y como quiere ser….esta GENERACIÓN, quedará fuera del circuito LABORAL, porque su preparación será muy anticuada y no adaptada a las necesidades actuales y futuras…
No andemos más por las ramas y hablemos claro, alguien debe decirlo en público y fuerte, ·estamos dañando el futuro de nuestro jóvenes con este tipo de educación”…y somos responsables todos, cada uno en su papel.
De qué manera podemos “maximizar” las intensidades en los aprendizajes y minimizar el caos?
Dice Gary Stager que las escuelas deben trabajar con las tecnologías actualizadas, nunca con tecnologías anticuadas o pasadas de moda, que son más baratas…
En una clase, cualquier experimento funciona, sirve para aprender, hasta incluso aquellos que creemos que no han salido bien….El aprendizaje es un PROCESO y busca unas competencias, hasta que no entendamos esto, la educación tendrá serios problemas, como los que tiene ahora…
Estaría bien que la comunidad educativa se leyera e intentara comprender lo que son y como se desarrollan las COMPETENCIAS, especialmente que comprendamos que las competencias metodológicas son el centro, el eje, sobre las que desarrollar las demás y que segmentar los aprendizajes no lleva a una aprendizaje significativo que sirva para autoorganizar un conocimiento que nos pueda servir en la sociedad…
.El problema de los docentes no es que no estemos formados, sino que la formación sea la adecuada, y seguramente lo fue, pero era para otros tiempos, lo que no estamos preparados es para emprender, para colaborar, para co-aprender…con unos aprendices que piden unas actuaciones que no sabemos como ayudarles, y ya no digo enseñarles, porque esta palabra ya no está en mi vocabulario, des de hace muchos años…
Pero seguimos muchos empecinados en decir que nos cargan de trabajo-lo cuál es verdad-, pero lo hacen porque la administración es una estructura jerarquizada y esto produce desconfianza, primero y desinterés después….que hacemos lo que podemos…y en verdad lo hacemos, pero lo hacemos de manera correcta? y no hablo solo de los docentes, sino de las familias, de la misma sociedad que no exige un cambio radical, una nueva manera de vivir.
También que seguimos empecinados en no pedir ayuda, en no reconocer que los demás, incluso los aprendices pueden ayudarnos…
La escuela no puede prepararlos para un futuro contacto con la globalización, sino que, en términos generales, sólo puede reaccionar ante un contacto que ya se ha producido o ya se está produciendo. Desde el punto de vista de los alumnos, primero está el contacto con el mundo globalizado y después está el contacto con la escuela. Pretender invertir los términos es sencillamente una quimera.
En consecuencia, si queremos darle un mejor equipaje cultural a los miembros de las nuevas generaciones (y si queremos proporcionárnoslo a nosotros mismos) el primer frente de ataque no estará en la institución escolar sino fuera de ella, más precisamente en ese terreno difuso pero decisivo al que llamamos cultura.
El desafío es cómo desarrollar una nueva sensibilidad, cómo reforzar nuestra capacidad de establecer conexiones entre hechos, cómo modificar nuestras categorías de análisis, de modo tal que la inevitable inmersión en el mundo globalizado no nos hunda en el desconcierto y en la irracionalidad colectiva…
Tal vez debamos empezar a pensar que buena parte de esos recursos no están dentro del sistema educativo sino fuera de él. Más precisamente: en ese mismo mundo de la cultura que nos presenta tantos desafíos. Ver al sistema educativo como una fortaleza que debe resistir los embates del mundo exterior no sólo es una actitud demasiado defensiva, sino probablemente una actitud que nos lleve al fracaso.
Porque es fuera del sistema escolar donde se producen las mayores innovaciones, donde se desarrollan las nuevas destrezas y donde opera mucha gente que tiene cosas para enseñar y para transmitir. Por eso, si nos abroquelamos en sistemas educativos cerrados, nos condenaremos a llegar siempre tarde. No se trata de mimetizarse con lo que pasa fuera de la escuela (seguramente una mala estrategia) sino de movilizar los recursos que allí se encuentran para dar una mejor respuesta educativa.
Si consideramos la libertad como el elemento más importante para cualquier persona y viendo las muchas posibilidades que hoy en día existen para aprender, la escolarización obligatoria, ¿es necesaria hoy en día?, o por el contrario será mejor ejercer esta libertad y tener la posibilidad de aprender donde queramos, cuando queramos y cómo queramos….
La escuela no tiene que mejorar, tiene que ser reinventada. Cada aspecto de la misma — plan de estudios, la pedagogía, la evaluación y la certificación. Algunos Gobiernos valientes, en algún lugar, tendrá que dar un paso..
Fuentes:
Las Comunidades de Práctica son un lugar intermedio — ligeramente estructurado con objetivos generales y abierto a las oportunidades. El éxito de las comunidades en línea se realizan de una manera más natural.
http://c4lpt.co.uk/articles/bsle2.html by Jane Hart
http://www.brandon-hall.com/workplacelearningtoday/?p=9692 Elements for Constructing Social Learning Environaments by Gary Woodill
http://www.jarche.com/2014/05/network-era-skills/#more-11639 Network era Skills harold Jarche
http://www.cibersociedad.net/congres2006/gts/comunicacio.php?id=634 Redes Cognitivas y de aprendizaje by Mariangela Petrizzo-Páez
http://julianstodd.wordpress.com/2013/10/16/the-narrative-of-social-leadership/ The narrative of social leadership Julian Stodd
http://www.jarche.com/ Life in perpetual beta de Harold Jarche
https://juandomingofarnos.wordpress.com Innovación y Conocimiento de Juan Domingo Farnós
http://aprendizajeinfinito.wordpress.com/2013/10/29/juandomingofarnos-wordpress-com-la-sociedad-aprende-de-ella-misma-con-las-tic-juandon-innovaci-n-y-conocimiento-la-sociedad-aprende-de-ella-misma-juandoming/ La sociedad aprende de ella misma de Juan Domingo Farnos
juandon
juandon. Innovación y conocimiento 