Construyendo las SOFT SKILLS en entornos de aprendizaje disruptivos con el soporte de la IA

Juan Domingo Farnos

Resumen:

Este estudio se centra en la integración de la educación disruptiva y la inteligencia artificial para potenciar el desarrollo de las soft skills en el contexto educativo del siglo XXI. Se exploran los fundamentos teóricos y conceptuales de las habilidades blandas, así como su importancia en el mundo laboral actual. Además, se analiza cómo la educación disruptiva, respaldada por la inteligencia artificial, puede impulsar la adquisición y el desarrollo de estas habilidades clave en los estudiantes.

Introducimos todo tipo de soportes como código, flujos de conocimiento, tablas etc…que nos han servido no solo para complementar nuestras propuestas sino también para mejorar la implementación de las mismas tanto en el terreno académico como laboral.

Palabras Importantes:

Soft skills, habilidades blandas, Educación disruptiva #Inteligencia artificial, pensamiento crítico, análisis de datos, deep learning, redes neuronales ….

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Al proponer una nueva base para la preparación basada en estas habilidades sociales y emocionales básicas, estamos seguros que encajarán perfectamente en una nueva sociedad con otra cultura y un paradigma de paradigmas donde no solo trabajo y aprendizaje sean lo mismo, sino que la educación en general de la misma sociedad esté conformada por una nueva manera de entender el orden social.

Como veis estamos CONSTRUYENDO, desarrollando un nuevo y ampilo PARADIGMA, de base completamente transversal, multicanal, transdisciplinar, … donde estamos “entrando” diferentes “imputs” para que los valores que van de acorde con ello sean muy actuales, tanto en su semantica como en lo que esté de acorde con el fincionamiento de la sociedad.

Las habilidades blandas, también conocidas como habilidades socioemocionales o habilidades no técnicas, se refieren a una serie de competencias que están relacionadas con la forma en que las personas interactúan con los demás, gestionan sus emociones, resuelven problemas y se adaptan a diferentes situaciones. Estas habilidades son complementarias a las habilidades técnicas o duras, que se refieren a los conocimientos específicos de un campo o disciplina.

Las habilidades blandas son cada vez más valoradas en el entorno laboral y educativo del siglo XXI. Esto se debe a que vivimos en una sociedad globalizada y en constante cambio, donde la tecnología avanza rápidamente y las interacciones humanas son fundamentales. En este contexto, las habilidades blandas se consideran esenciales para el éxito personal y profesional.

Las habilidades blandas abarcan una amplia gama de competencias, entre las cuales se incluyen:

1. Comunicación efectiva: la capacidad de expresar ideas y opiniones de manera clara y concisa, y de escuchar y comprender a los demás.
2. Trabajo en equipo: la habilidad para colaborar con otros, compartir responsabilidades, resolver conflictos y alcanzar metas comunes.
3. Pensamiento crítico: la capacidad de analizar información, evaluar argumentos y tomar decisiones fundamentadas.
4. Creatividad: la capacidad de generar ideas originales, adaptarse a nuevas situaciones y encontrar soluciones innovadoras.
5. Resolución de problemas: la habilidad para identificar y abordar los desafíos de manera eficiente y efectiva.
6. Inteligencia emocional: la capacidad de reconocer y gestionar las propias emociones, así como comprender y responder empáticamente a las emociones de los demás.
7. Adaptabilidad: la habilidad para ajustarse y adaptarse a los cambios y a diferentes circunstancias.
8. Liderazgo: la capacidad de influir en otros, motivar y guiar a un equipo hacia el logro de objetivos.

En relación con la educación del siglo XXI, se reconoce cada vez más la importancia de desarrollar las habilidades blandas en los estudiantes. Esto se debe a que la educación ya no se centra únicamente en la transmisión de conocimientos, sino en preparar a los estudiantes para que sean ciudadanos competentes y adaptables en un mundo en constante evolución.

El aprendizaje de habilidades blandas implica crear entornos educativos que fomenten la colaboración, el pensamiento crítico, la creatividad y la resolución de problemas. Los docentes desempeñan un papel fundamental en este proceso, ya que deben promover el desarrollo de estas habilidades a través de estrategias pedagógicas adecuadas, como el aprendizaje basado en proyectos, el trabajo en equipo y la reflexión personal.

Además, es importante integrar las habilidades blandas en el currículo de manera transversal, es decir, no limitar su enseñanza a asignaturas específicas, sino fomentar su aplicación en todas las áreas del conocimiento. De esta manera, se proporciona a los estudiantes las herramientas necesarias para tener éxito en su vida académica, profesional y personal.

Rama 1: Adaptabilidad

• Capacidad de ajustarse a los cambios y circunstancias.
  • Flexibilidad: capacidad de adaptarse rápidamente a situaciones nuevas o imprevistas.
    • Tolerancia a la incertidumbre: capacidad de lidiar con la falta de certeza y manejar situaciones ambiguas.
    • Resiliencia: habilidad para superar obstáculos y recuperarse de adversidades.
  • Aprendizaje continuo: disposición para adquirir nuevos conocimientos y habilidades de manera constante.
    • Curiosidad: actitud de exploración y búsqueda de información.
    • Mentalidad de crecimiento: creencia en la capacidad de mejorar y desarrollarse a través del esfuerzo y la práctica.
  • Agilidad: capacidad de adaptarse rápidamente a los cambios en entornos dinámicos.
    • Pensamiento ágil: habilidad para identificar oportunidades y responder de manera rápida y eficiente.

Rama 2: Liderazgo

• Habilidad para influir y guiar a otros hacia el logro de objetivos.
  • Comunicación efectiva: capacidad de transmitir ideas y objetivos de manera clara y comprensible.
    • Escucha activa: habilidad para prestar atención y comprender las necesidades y preocupaciones de los demás.
    • Empatía: capacidad de entender y compartir las emociones y perspectivas de los demás.
  • Trabajo en equipo: habilidad para colaborar y coordinar esfuerzos con otros.
    • Gestión de conflictos: capacidad de manejar y resolver desacuerdos y tensiones de manera constructiva.
    • Negociación: habilidad para buscar soluciones que satisfagan a todas las partes involucradas.
  • Inspiración y motivación: capacidad de inspirar a otros y generar entusiasmo hacia el logro de metas.
    • Coaching: habilidad para guiar y apoyar a los demás en su desarrollo personal y profesional.
    • Reconocimiento y retroalimentación: habilidad para valorar y reconocer el trabajo de los demás, y brindar retroalimentación constructiva.

Estas son solo algunas de las competencias relacionadas con la adaptabilidad y el liderazgo dentro de las habilidades blandas. Cabe destacar que cada una de estas ramas puede subdividirse aún más en competencias más específicas. El desarrollo de estas habilidades es esencial en el siglo XXI para enfrentar los desafíos de un mundo en constante cambio .

Para contextualizar las habilidades blandas dentro de la educación disruptiva y su mejora mediante el soporte de la Inteligencia Artificial (IA), proporcionamos una descripción:

Cuadro 1: Habilidades blandas en la educación disruptiva

Educación disruptiva:

• Enfoque innovador y centrado en el estudiante.
• Promueve la personalización y flexibilidad en el aprendizaje.
• Fomenta la colaboración y la resolución de problemas.

Habilidades blandas en la educación disruptiva:

• Comunicación efectiva y colaboración.
• Pensamiento crítico y creatividad.
• Adaptabilidad y resiliencia.
• Inteligencia emocional y empatía.

Cuadro 2: Mejora con soporte de Inteligencia Artificial (IA)

IA en la educación disruptiva:

• Personalización del aprendizaje basado en las necesidades individuales.
• Recopilación y análisis de datos para retroalimentación y mejora continua.
• Automatización de tareas administrativas y evaluaciones.

Mejora de habilidades blandas con IA:

• Plataformas de aprendizaje adaptativo que ofrecen actividades personalizadas para fortalecer habilidades blandas.
• Análisis de datos para identificar áreas de mejora y proporcionar retroalimentación específica.
• Chatbots y asistentes virtuales para brindar apoyo emocional y guía en el desarrollo de habilidades blandas.

Algoritmo (pseudocódigo) para el desarrollo de habilidades blandas con IA:

1. Recopilar datos sobre el rendimiento del estudiante en actividades relacionadas con habilidades blandas.
2. Utilizar algoritmos de análisis de datos para identificar patrones y áreas de mejora.
3. Proporcionar retroalimentación personalizada y recomendaciones específicas para el desarrollo de habilidades blandas.
4. Ofrecer actividades y recursos adaptados a las necesidades individuales del estudiante.
5. Evaluar el progreso y ajustar las estrategias de desarrollo de habilidades blandas en función de los datos recopilados.

Es importante tener en cuenta que la implementación concreta de la IA en la educación disruptiva y en el desarrollo de habilidades blandas puede variar según el contexto y las tecnologías específicas utilizadas. Estos cuadros y el pseudocódigo proporcionan una visión general de cómo se pueden relacionar estos conceptos, pero la implementación real requeriría un análisis más detallado y adaptación a las necesidades y recursos disponibles en cada caso.

Cuadro 2: Mejora con soporte de Inteligencia Artificial (IA)

IA en la educación disruptiva:

• Personalización del aprendizaje basado en las necesidades individuales.
• Recopilación y análisis de datos para retroalimentación y mejora continua.
• Automatización de tareas administrativas y evaluaciones.

Mejora de habilidades blandas con IA:

• Plataformas de aprendizaje adaptativo que ofrecen actividades personalizadas para fortalecer habilidades blandas.
• Análisis de datos para identificar áreas de mejora y proporcionar retroalimentación específica.
• Chatbots y asistentes virtuales para brindar apoyo emocional y guía en el desarrollo de habilidades blandas.

1. Plataformas de aprendizaje adaptativo:
   • Estas plataformas utilizan algoritmos de IA para adaptar los contenidos y actividades de aprendizaje según las necesidades individuales de los estudiantes. En el caso de las habilidades blandas, estas plataformas pueden ofrecer actividades personalizadas que permiten a los estudiantes practicar y desarrollar competencias específicas, como comunicación efectiva, pensamiento crítico o colaboración.
2. Análisis de datos para identificar áreas de mejora:
   • La IA puede recopilar y analizar datos sobre el desempeño de los estudiantes en actividades relacionadas con habilidades blandas. Mediante el análisis de estos datos, se pueden identificar patrones y áreas en las que los estudiantes necesitan mejorar. Por ejemplo, si se detecta que un estudiante tiene dificultades para trabajar en equipo, el sistema puede proporcionar recomendaciones específicas para fortalecer esa habilidad y ofrecer actividades adicionales para practicarla.
3. Retroalimentación específica:
   • La IA puede proporcionar retroalimentación personalizada y específica sobre el desarrollo de habilidades blandas. Utilizando algoritmos de análisis de datos, el sistema puede identificar fortalezas y áreas de mejora de cada estudiante, y ofrecer comentarios precisos y constructivos. Esta retroalimentación puede ayudar a los estudiantes a comprender cómo mejorar y qué aspectos deben trabajar para fortalecer sus habilidades blandas.
4. Chatbots y asistentes virtuales:
   • Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden desempeñar un papel importante en el desarrollo de habilidades blandas. Estos sistemas pueden brindar apoyo emocional y guía a los estudiantes, ayudándolos a manejar el estrés, fomentando la empatía y proporcionando recursos y consejos para mejorar.

pythonCopy code# Algoritmo para la mejora de habilidades blandas con IA

# 1. Plataforma de aprendizaje adaptativo
def plataforma_aprendizaje_adaptativo(estudiante):
    habilidades_blandas = obtener_habilidades_blandas(estudiante)
    actividades_personalizadas = generar_actividades_personalizadas(habilidades_blandas)
    realizar_actividades(estudiante, actividades_personalizadas)

# 2. Análisis de datos para identificar áreas de mejora
def analisis_datos(estudiante):
    datos_actividades = obtener_datos_actividades(estudiante)
    areas_mejora = identificar_areas_mejora(datos_actividades)
    recomendaciones = generar_recomendaciones(areas_mejora)
    mostrar_recomendaciones(estudiante, recomendaciones)

# 3. Retroalimentación específica
def retroalimentacion_especifica(estudiante):
    habilidades_blandas = obtener_habilidades_blandas(estudiante)
    retroalimentacion = generar_retroalimentacion_especifica(habilidades_blandas)
    mostrar_retroalimentacion(estudiante, retroalimentacion)

# 4. Chatbot para apoyo emocional y guía
def chatbot_apoyo_emocional(mensaje):
    emocion_detectada = detectar_emocion(mensaje)
    respuesta_emocional = generar_respuesta_emocional(emocion_detectada)
    mostrar_respuesta_emocional(respuesta_emocional)

# Ejecución del algoritmo
estudiante = obtener_datos_estudiante()
plataforma_aprendizaje_adaptativo(estudiante)
analisis_datos(estudiante)
retroalimentacion_especifica(estudiante)
mensaje = obtener_mensaje_chatbot()
chatbot_apoyo_emocional(mensaje)

Aquí tenemos algunos investigadores y expertos reconocidos a nivel mundial que han trabajado en la intersección de las habilidades blandas (soft skills) y la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la educación:

1. Rose Luckin: Profesora de Inteligencia Artificial en la Universidad de Sussex y autora del libro «Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education in the 21st Century». Ha investigado sobre cómo la IA puede mejorar las habilidades blandas en la educación.
2. Sidney D’Mello: Profesor de Informática y Psicología en la Universidad de Notre Dame. Sus investigaciones se centran en el uso de la IA y la detección de emociones para mejorar la educación y el aprendizaje de habilidades blandas.
3. Andrea Gaggioli: Profesor de Psicología y Tecnologías de la Información en la Universidad Católica del Sagrado Corazón (Italia). Ha trabajado en la aplicación de la IA y la realidad virtual para mejorar habilidades blandas como la empatía y el autocontrol en la educación.
4. Cristina Costa: Profesora e investigadora en el área de la tecnología educativa en la Universidad de Strathclyde. Ha explorado cómo la IA y el aprendizaje automático pueden apoyar el desarrollo de habilidades blandas en entornos educativos.
5. Benedict du Boulay: Profesor Emérito de Informática en la Universidad de Sussex. Sus investigaciones se centran en el uso de la IA y los entornos de tutoría inteligentes para mejorar las habilidades de pensamiento crítico y metacognición en la educación.

Estos son solo algunos ejemplos de investigadores destacados en el campo de las habilidades blandas y la IA en la mejora de la educación. Ten en cuenta que hay muchos otros expertos y equipos de investigación trabajando en esta área en todo el mundo.

¿Realmente alguien se ve capaz de saberlas si ni tan solo sabemos como será la educación dentro de 5 años ni tampoco como será la concepción del trabajo dentro de 10 (y no hablo de carreras ni de oficios)?

Algoritmos en Python para ilustrar la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en los puntos 1 y 3, que son las plataformas de aprendizaje adaptativo y la retroalimentación personalizada:

Punto 1: Plataformas de aprendizaje adaptativo

Tabla de seguimiento del progreso del estudiante:

luaCopy code| Estudiante | Habilidad Blanda 1 | Habilidad Blanda 2 | Habilidad Blanda 3 |
|------------|--------------------|--------------------|--------------------|
| Estudiante 1    |        80%               |        65%               |        90%               |
| Estudiante 2    |        75%               |        85%               |        70%               |
| Estudiante 3    |        90%               |        70%               |        80%               |

Algoritmo en Python para generar actividades personalizadas:

pythonCopy codedef generar_actividades_personalizadas(estudiante):
    habilidades_blandas = obtener_habilidades_blandas(estudiante)
    actividades_personalizadas = {}

    for habilidad, porcentaje in habilidades_blandas.items():
        if porcentaje < 70:
            actividades_personalizadas[habilidad] = "Actividad básica"
        elif porcentaje >= 70 and porcentaje < 90:
            actividades_personalizadas[habilidad] = "Actividad intermedia"
        else:
            actividades_personalizadas[habilidad] = "Actividad avanzada"

    return actividades_personalizadas

# Ejemplo de uso
estudiante = "Estudiante 1"
actividades_personalizadas = generar_actividades_personalizadas(estudiante)
print(actividades_personalizadas)

Punto 3: Retroalimentación específica

Tabla de retroalimentación personalizada:

cssCopy code| Estudiante | Habilidad Blanda 1 | Habilidad Blanda 2 | Habilidad Blanda 3 |
|------------|--------------------|--------------------|--------------------|
| Estudiante 1    |  Necesita mejorar. Trabaje en la comunicación asertiva.       |  Excelente trabajo. Sigue así.       |  Puede mejorar en la resolución de conflictos.       |
| Estudiante 2    |  Buen progreso en la empatía. Sigue practicando.       |  Puede trabajar en la toma de decisiones éticas.       |  Gran habilidad para trabajar en equipo.       |
| Estudiante 3    |  Desarrollando una buena escucha activa.       |  Fortalece la habilidad de liderazgo.       |  Mejora en la gestión del tiempo.       |

Algoritmo en Python para generar retroalimentación específica:

pythonCopy codedef generar_retroalimentacion_especifica(estudiante):
    habilidades_blandas = obtener_habilidades_blandas(estudiante)
    retroalimentacion_especifica = {}

    for habilidad, porcentaje in habilidades_blandas.items():
        if porcentaje < 70:
            retroalimentacion_especifica[habilidad] = "Necesita mejorar. Trabaje en " + habilidad
        elif porcentaje >= 70 and porcentaje < 90:
            retroalimentacion_especifica[habilidad] = "Buen progreso en " + habilida

Para ilustrar la diferencia entre un entorno real de las habilidades blandas en educación y otro entorno de habilidades blandas en educación con IA, podemos utilizar tablas, árboles y algoritmos en Python (Código):

Entorno Real de Habilidades Blandas en Educación:

Tabla de seguimiento de habilidades blandas en un entorno real:

luaCopy code| Estudiante | Comunicación | Trabajo en Equipo | Resolución de Problemas |
|------------|--------------|------------------|-------------------------|
| Estudiante 1    |     4/5      |        3/5          |            4/5               |
| Estudiante 2    |     3/5      |        4/5          |            2/5               |
| Estudiante 3    |     5/5      |        5/5          |            4/5               |

Árbol de decisiones para el desarrollo de habilidades blandas en un entorno real:

scssCopy codeEntorno Real de Habilidades Blandas
├── Comunicación
│   ├── Estudiante 1 (4/5)
│   ├── Estudiante 2 (3/5)
│   └── Estudiante 3 (5/5)
├── Trabajo en Equipo
│   ├── Estudiante 1 (3/5)
│   ├── Estudiante 2 (4/5)
│   └── Estudiante 3 (5/5)
└── Resolución de Problemas
    ├── Estudiante 1 (4/5)
    ├── Estudiante 2 (2/5)
    └── Estudiante 3 (4/5)

Entorno de Habilidades Blandas en Educación con IA:

Tabla de seguimiento de habilidades blandas en un entorno de IA:

scssCopy code| Estudiante | Comunicación (IA) | Trabajo en Equipo (IA) | Resolución de Problemas (IA) |
|------------|------------------|-----------------------|------------------------------|
| Estudiante 1    |       80%              |         75%                   |           85%                     |
| Estudiante 2    |       70%              |         85%                   |           60%                     |
| Estudiante 3    |       90%              |         80%                   |           90%                     |

Algoritmo en Python para generar recomendaciones personalizadas basadas en IA:

pythonCopy codedef generar_recomendaciones_IA(estudiante):
    habilidades_blandas_IA = obtener_habilidades_blandas_IA(estudiante)
    recomendaciones = {}

    for habilidad, porcentaje in habilidades_blandas_IA.items():
        if porcentaje < 70:
            recomendaciones[habilidad] = "Requiere práctica adicional en " + habilidad
        elif porcentaje >= 70 and porcentaje < 90:
            recomendaciones[habilidad] = "Continuar trabajando en " + habilidad
        else:
            recomendaciones[habilidad] = "Excelente dominio de " + habilidad

    return recomendaciones

# Ejemplo de uso
estudiante = "Estudiante 1"
recomendaciones_IA = generar_recomendaciones_IA(estudiante)
print(recomendaciones_IA)

En este ejemplo, el entorno real de habilidades blandas en educación utiliza una tabla para realizar un seguimiento del progreso de los estudiantes en diferentes habilidades blandas, mientras que el entorno de habilidades blandas en educación con IA también utiliza una tabla para hacer un seguimiento del progreso de los estudiantes, pero en este caso, los valores de las habilidades blandas son generados por un sistema de IA. Además, se utiliza un algoritmo en Python para generar recomendaciones personalizadas basadas en los resultados de la IA.

La diferencia clave entre ambos entornos radica en cómo se obtienen y procesan los datos de habilidades blandas. En el entorno real, los valores son proporcionados por evaluaciones y observaciones directas de los estudiantes y sus habilidades blandas. En el entorno con IA, los valores son generados por un sistema de IA que analiza datos y comportamientos de los estudiantes.

Yan Lecun, director de investigación de IA, explica que el aprendizaje no supervisado (máquinas de enseñanza para aprender por sí mismos sin tener que decir explícitamente si todo lo que hacen es correcto o incorrecto) es la clave de la Inteligencia Artificial “verdadera”.

“Utilizaremos un software que permita a los estudiantes a aprender segun su plantemiento personalizado ello permitira hacer frente a las clases más grandes de manera efectiva, ya que el acompañamiento será a su vez más moderado, debido al autoaprendizje que como consecuencia se produce.

La declaración de Yan Lecun sobre el aprendizaje no supervisado en la inteligencia artificial se refiere a la capacidad de las máquinas para aprender y adquirir conocimiento sin una supervisión explícita, es decir, sin la necesidad de recibir retroalimentación explícita de si lo que hacen es correcto o incorrecto. Si aplicamos esta idea al contexto de las habilidades blandas, podríamos considerar el aprendizaje no supervisado como una forma de desarrollo de soft skills en las máquinas.

En el caso de las habilidades blandas, el aprendizaje no supervisado podría implicar que las máquinas sean capaces de aprender y comprender patrones de comportamiento humano, interacciones sociales y lenguaje no solo a través de datos etiquetados o retroalimentación explícita, sino también mediante la observación y el análisis de grandes volúmenes de datos no estructurados. Esto les permitiría adquirir conocimientos sobre cómo comunicarse de manera efectiva, reconocer emociones, adaptarse a diferentes situaciones y comprender las dinámicas sociales, entre otros aspectos relacionados con las habilidades blandas.

Al aplicar el aprendizaje no supervisado a las habilidades blandas, las máquinas podrían aprender de forma autónoma y mejorar en la expresión emocional, la empatía, la resolución de conflictos y otras competencias sociales. Esto abriría la puerta a una IA más sofisticada que pueda interactuar de manera más natural y comprender mejor las necesidades y preferencias de los seres humanos.

Es importante tener en cuenta que el aprendizaje no supervisado en las habilidades blandas es un área de investigación en desarrollo y aún se requiere más trabajo para lograr resultados significativos. Sin embargo, la idea de que las máquinas puedan aprender por sí mismas sin una supervisión explícita es un aspecto prometedor para el avance de la IA en la aplicación de las habilidades blandas en contextos educativos y sociales.

Un ejemplo de cómo podría aplicarse el aprendizaje no supervisado en el desarrollo de soft skills es a través del análisis de grandes conjuntos de datos no etiquetados, como conversaciones de texto o interacciones en redes sociales. Veamos un ejemplo concreto:

Supongamos que queremos desarrollar la habilidad blanda de empatía en una IA utilizando el aprendizaje no supervisado. Recolectamos una gran cantidad de datos de conversaciones en línea, donde las personas comparten sus experiencias, preocupaciones y emociones.

1. Recopilación de datos: Recolectamos conversaciones de diferentes plataformas en línea, sin etiquetas específicas relacionadas con la empatía. Estas conversaciones pueden ser textos de foros, redes sociales o chat en vivo.
2. Preprocesamiento de datos: Limpiamos y procesamos los datos para eliminar información irrelevante, como enlaces o caracteres especiales. También aplicamos técnicas de procesamiento de lenguaje natural para tokenizar y normalizar los textos.
3. Modelado de datos: Utilizamos algoritmos de aprendizaje no supervisado, como el clustering o la detección de temas, para identificar patrones y grupos en los datos. Estos algoritmos ayudarán a agrupar las conversaciones en categorías relevantes.
4. Análisis de sentimientos y emociones: Utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural, analizamos el tono emocional de las conversaciones para identificar expresiones de empatía, como palabras relacionadas con el apoyo, el consuelo o la comprensión.
5. Generación de respuestas empáticas: Una vez que el modelo ha aprendido a reconocer patrones relacionados con la empatía, puede generar respuestas empáticas automáticas en función del contexto de una nueva conversación. Estas respuestas pueden ser sugerencias de apoyo, preguntas de seguimiento o consejos basados en las necesidades emocionales del interlocutor.

A través de este proceso, la IA puede aprender a identificar y responder de manera empática a diferentes situaciones y emociones en las conversaciones. Aunque este es solo un ejemplo, ilustra cómo el aprendizaje no supervisado puede ayudar a desarrollar habilidades blandas en las máquinas sin una retroalimentación explícita y etiquetada.

El aprendizaje no supervisado en el desarrollo de habilidades blandas en las máquinas implica trabajar con datos no etiquetados y permitir que el modelo aprenda patrones y estructuras inherentemente presentes en los datos. A continuación, presentaré un ejemplo simplificado utilizando tablas y algoritmos en Python:

Tabla de datos no etiquetados de conversaciones en línea:

rCopy code| Conversación                                               |
|------------------------------------------------------------|
| Me siento triste hoy, no sé cómo lidiar con mis emociones.  |
| ¿Alguien más ha tenido esta experiencia?                    |
| Necesito ayuda para manejar el estrés en el trabajo.        |
| Estoy feliz porque conseguí un nuevo trabajo.               |
| No sé cómo decirle a mi amigo que me siento frustrado.      |

Algoritmo de aprendizaje no supervisado para identificar patrones emocionales:

pythonCopy codeimport pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

# Preprocesamiento de datos
conversaciones = [
    "Me siento triste hoy, no sé cómo lidiar con mis emociones.",
    "¿Alguien más ha tenido esta experiencia?",
    "Necesito ayuda para manejar el estrés en el trabajo.",
    "Estoy feliz porque conseguí un nuevo trabajo.",
    "No sé cómo decirle a mi amigo que me siento frustrado."
]

# Vectorización de texto
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(conversaciones)

# Algoritmo de clustering (K-Means)
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
kmeans.fit(X)

# Resultados del clustering
clusters = kmeans.labels_

# Asignar etiquetas a los datos
df = pd.DataFrame({"Conversación": conversaciones, "Cluster": clusters})

# Mostrar resultados
print(df)

En este ejemplo, utilizamos el algoritmo de clustering K-Means para agrupar las conversaciones en función de su similitud. El algoritmo busca patrones y estructuras en los datos sin la necesidad de etiquetas explícitas. El resultado es una tabla que muestra las conversaciones y el cluster al que pertenecen.

El siguiente paso sería analizar las características de cada cluster y asignar etiquetas relacionadas con las habilidades blandas, como «emociones positivas», «necesidad de apoyo» o «expresión de frustración». Este análisis permitiría desarrollar respuestas empáticas y personalizadas en función de los patrones identificados en los clusters.

Cabe destacar que este ejemplo es simplificado y se pueden utilizar otros algoritmos de aprendizaje no supervisado, técnicas de procesamiento de lenguaje natural más avanzadas y datos más completos para un desarrollo más robusto de las habilidades blandas en las máquinas.

Tanto el enfoque de Yann LeCun como el de Juan Domingo Farnós se basan en conceptos más complejos y detallados que no se pueden resumir completamente en pocas líneas de código. A continuación, desglosaré los puntos clave de cada enfoque:

Enfoque de Yann LeCun:

1. Aprendizaje profundo: Yann LeCun es conocido por su trabajo en el campo del aprendizaje profundo, que se basa en el uso de redes neuronales profundas para aprender patrones y características complejas en los datos.
2. Redes neuronales convolucionales (CNN): Las CNN son una arquitectura de red neuronal especialmente diseñada para el procesamiento de datos con estructura espacial, como imágenes. Estas redes son capaces de aprender características relevantes y realizar tareas de clasificación o detección de objetos.
3. Implementación de modelos: Para aplicar los enfoques de aprendizaje profundo propuestos por Yann LeCun, se requiere la implementación de las arquitecturas de redes neuronales adecuadas utilizando bibliotecas o frameworks como TensorFlow o PyTorch. Esto implica diseñar y entrenar modelos específicos para las tareas deseadas, como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural.
4. Conjuntos de datos etiquetados: El aprendizaje supervisado, uno de los enfoques de aprendizaje profundo, requiere conjuntos de datos etiquetados, donde cada ejemplo tiene una etiqueta que indica la respuesta deseada. Estos conjuntos de datos suelen ser más complejos y requieren una preparación y anotación cuidadosa antes de poder utilizarlos para entrenar los modelos.
5. Entrenamiento de modelos: El entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo implica alimentar los datos etiquetados a la red neuronal y ajustar los pesos de sus conexiones para que el modelo pueda aprender a realizar predicciones precisas. Esto implica utilizar algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente, para minimizar la función de pérdida y mejorar el rendimiento del modelo.
6. Procesamiento de grandes conjuntos de datos: En el aprendizaje profundo, a menudo se requiere un conjunto de datos grande y diverso para entrenar modelos eficaces. Esto implica trabajar con técnicas de manejo de conjuntos de datos masivos y, a veces, utilizar técnicas de aumento de datos para aumentar la cantidad y la variedad de ejemplos disponibles para el entrenamiento.
7. Evaluación y ajuste de modelos: Después del entrenamiento, es importante evaluar el rendimiento del modelo utilizando conjuntos de datos de prueba y validación. Esto implica medir métricas de rendimiento, como precisión, recall y F1-score, y ajustar el modelo si es necesario para mejorar su capacidad de generalización.

Enfoque de Juan Domingo Farnós:

1. Educación disruptiva: Juan Domingo Farnós se centra en la educación disruptiva, que busca transformar los métodos tradicionales de enseñanza y aprendizaje para adaptarse mejor a las necesidades y capacidades de los estudiantes. Esto implica fomentar la autonomía del estudiante y permitir un aprendizaje personalizado y flexible.
2. Aprendizaje no supervisado: El enfoque de Juan Domingo Farnós utiliza el aprendizaje no supervisado, donde los estudiantes tienen la libertad de explorar y aprender por sí mismos sin una guía o retroalimentación explícita. Esto permite a los estudiantes descubrir y construir su conocimiento de manera autónoma.
3. Estrategias pedagógicas: El enfoque de Farnós se basa en la implementación de estrategias pedagógicas innovadoras, como el aprendizaje basado en proyectos, el aprendizaje colaborativo y el uso de tecnologías de la información y comunicación (TIC) para facilitar el aprendizaje autónomo.
4. Adaptabilidad y personalización: La educación disruptiva propuesta por Farnós se centra en la adaptabilidad y personalización del aprendizaje. Esto implica utilizar herramientas y recursos tecnológicos para proporcionar a los estudiantes experiencias de aprendizaje individualizadas y adaptadas a sus necesidades y preferencias.
5. Diseño de entornos de aprendizaje: En el enfoque de Farnós, se hace hincapié en el diseño de entornos de aprendizaje que fomenten la autonomía y el autoaprendizaje. Esto implica crear espacios virtuales o físicos que ofrezcan recursos, herramientas y actividades que permitan a los estudiantes explorar y construir su conocimiento.
6. Retroalimentación basada en datos: Aunque el enfoque de Farnós se basa en el aprendizaje no supervisado, esto no significa que no haya retroalimentación. La diferencia radica en que la retroalimentación se basa en datos y evidencias generadas por el propio estudiante, en lugar de una retroalimentación explícita y directa proporcionada por un instructor. Esto puede implicar el uso de herramientas tecnológicas para rastrear y evaluar el progreso y el desempeño del estudiante.
7. Aprendizaje basado en la experiencia: El enfoque de Farnós se centra en el aprendizaje basado en la experiencia, donde los estudiantes participan activamente en proyectos y situaciones del mundo real para desarrollar sus habilidades y conocimientos. Esto implica el uso de casos prácticos, estudios de caso y actividades de resolución de problemas para promover el aprendizaje significativo.

Diferencias principales	Enfoque de Yann LeCun con IA	Enfoque de Juan Domingo Farnós con IA
Enfoque principal	Aprendizaje profundo utilizando redes neuronales y IA.	Educación disruptiva y aprendizaje no supervisado con IA.
Objetivo	Desarrollar modelos de IA altamente precisos y eficientes.	Mejorar la autonomía y personalización del aprendizaje con IA.
Métodos	Redes neuronales convolucionales, recurrentes, etc.	Tecnologías de la información y comunicación (TIC)
Datos requeridos	Conjuntos de datos etiquetados para el entrenamiento.	Datos no etiquetados y experiencias del estudiante.
Retroalimentación	Basada en conjuntos de datos etiquetados y supervisados.	Basada en datos generados por el estudiante y análisis del contexto.
Aplicaciones	Reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural, etc.	Personalización del aprendizaje, evaluación del desempeño estudiantil, etc.
Ventajas	Alta precisión y capacidad de realizar tareas complejas.	Promoción de la autonomía, adaptabilidad y experiencia de aprendizaje enriquecida.
Desafíos	Necesidad de grandes conjuntos de datos etiquetados y recursos computacionales.	Diseño de entornos de aprendizaje efectivos y evaluación precisa del progreso del estudiante.

Entramos en una época de fronteras porosas entre la inteligencia humana y la inteligencia artificial (con razón llamamos “inteligencia artificial”). Necesitamos una prueba de Turing para decidir si una entidad es humano o no. Si solicitamos algo en línea, como comprar, aprender, un billete de avión…es posible que tengamos que demostrar, que no somos un BOT, una máquina. Y, cuando se trata del desafío que enfrenta la educación — la forma de proporcionar una educación de calidad para un gran número de estudiantes a un costo reducido — la tentación de cruzar la frontera hombre-máquina y dejar que las máquinas (es decir, algoritmos) hagan el trabajo pesado es casi irresistible, es más, ya no es una tentación, realmente es una necesidad.

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

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 impulsad.

Aprendizaje de adaptación y de personalización para la mejora continua del desempeño de impacto y su ampliación continuado. Aprender en un marco de conocimiento que se utiliza para identificar oportunidades de utilizar herramientas de conocimiento de gestión en áreas específicas — gestión de la información, la comunicación interna y externa, el aprendizaje de seguimiento y evaluación orientada a alentar las innovaciones y la experimentación — para mejorar la ejecución de un proyecto….

La investigación muestra que el método de enseñanza tradicional no contribuye al aprendizaje efectivo, y no utiliza el potencial de la tecnología (Jonassen, Norton & Wiburg, Sandholtz, Ringstaff, & Dwyer, McCormick & Scrimshaw2). De hecho, muchos creen que una buena herramienta puede ser inútil si no es integrada dentro de estrategias efectivas de aprendizaje.

La investigación ha demostrado que el método de enseñanza tradicional, basado principalmente en conferencias y memorización de información, no contribuye de manera efectiva al aprendizaje profundo y significativo de los estudiantes. Esta metodología a menudo no aprovecha el potencial de la tecnología y no se alinea con las necesidades y capacidades de los estudiantes en la era digital.

En cambio, se ha destacado la importancia de integrar la tecnología de manera efectiva dentro de estrategias de aprendizaje sólidas. Una buena herramienta tecnológica puede ser inútil si no se utiliza de manera adecuada y se integra dentro de un enfoque pedagógico efectivo.

Aquí hay algunas razones por las cuales una herramienta tecnológica puede ser inútil si no se integra dentro de estrategias efectivas de aprendizaje:

1. Enfoque centrado en la tecnología en lugar del aprendizaje: Si se utiliza una herramienta tecnológica sin un enfoque claro en los objetivos de aprendizaje y las necesidades de los estudiantes, se corre el riesgo de centrarse en la tecnología en sí misma y no en el proceso de aprendizaje. Es fundamental tener claro cómo la tecnología puede mejorar y apoyar los objetivos educativos y diseñar estrategias de enseñanza que utilicen la tecnología de manera efectiva.
2. Falta de pedagogía sólida: La tecnología por sí sola no garantiza un aprendizaje efectivo. Se requiere una sólida base pedagógica para diseñar y planificar actividades de aprendizaje que involucren el uso de herramientas tecnológicas. Los educadores deben comprender cómo integrar la tecnología en actividades significativas que promuevan la participación activa, la colaboración y el pensamiento crítico de los estudiantes.
3. Adaptación a las necesidades y estilos de aprendizaje de los estudiantes: Cada estudiante es único y tiene diferentes estilos de aprendizaje y necesidades. Una herramienta tecnológica puede ser inútil si no se adapta y personaliza para satisfacer las necesidades individuales de los estudiantes. Los educadores deben considerar cómo la tecnología puede ser utilizada de manera flexible y personalizada para apoyar el proceso de aprendizaje de cada estudiante.

La tecnología en sí misma no garantiza un aprendizaje efectivo. Es fundamental integrarla dentro de estrategias pedagógicas sólidas y alineadas con los objetivos de aprendizaje. Los educadores deben comprender cómo utilizar la tecnología de manera efectiva para involucrar a los estudiantes, promover la colaboración y el pensamiento crítico, y adaptarla a las necesidades individuales de los estudiantes.

El aprendizaje debe ser activo para que sea más ameno , riguroso y atractivo. Realizar aprendizajes más activos…, profesores y estudiantes como socios en el aprendizaje pueden diseñar co-lecciones y estrategias de evaluación juntos. Ellos pueden usar la evaluación como aprendizaje para reflexionar sobre su aprendizaje como sucede, en lugar de esperar hasta que un examen o prueba de fin de año. Todo esto puede suceder con mayor eficacia cuando cada estudiante tiene la tecnología que permite acceder a los contenidos con un profesor que le ayude y guíe.

Sólo un ser humano realmente puede personalizar todo lo que él o ella 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.

Si dentro de unos 10 años la educación y el trabajo serán totalmente diferente a los de hoy, es más, a lo mejor ni siquiera los términos que empleamos para nombrarlos ni siquiera son los mismos, hoy necesitamos no solo entender que debemos aprender y trabajar para hoy, sino para mañana y para ello a través de las habilidades blandas que llevaran a cabo personas freelance, eso seguro, contrataciones basadas en proyectos, creando una economía gig en la que menos personas tienen puestos de trabajo tradicional a tiempo completo.

En el futuro, los puestos de trabajo podrían requerir que las personas desarrollen HABILIDADES FLEXIBLES A CORTO PLAZO para transferirse frecuentemente entre trabajos o tareas, en lugar de enfocarse principalmente en el conocimiento académico específico enfatizado en las medidas de prontitud actuales, o lo que es lo mismo, las titulaciones oficiales van a perder toda su influencia social (perderán no solo el monopolio, sino que desaparecerán, ya no tendrán sentido, esto “está cantado”).

En el futuro, se espera que los puestos de trabajo requieran cada vez más que las personas desarrollen habilidades flexibles a corto plazo. Estas habilidades se refieren a la capacidad de adaptarse rápidamente a nuevas situaciones, aprender nuevas competencias y aplicarlas de manera efectiva en un corto período de tiempo. Algunas características de estas habilidades flexibles a corto plazo son:

1. Aprendizaje rápido: La capacidad de adquirir nuevos conocimientos y habilidades en un corto período de tiempo. Esto implica ser capaz de identificar las necesidades de aprendizaje, buscar y acceder a los recursos necesarios y asimilar la información de manera efectiva.
2. Adaptabilidad: La capacidad de adaptarse rápidamente a entornos cambiantes y asumir nuevas responsabilidades. Esto implica ser capaz de ajustar las estrategias y enfoques de trabajo en función de las demandas cambiantes del entorno laboral.
3. Resolución de problemas: La capacidad de identificar y abordar problemas de manera efectiva. Esto implica ser capaz de analizar situaciones complejas, identificar las mejores soluciones posibles y tomar decisiones informadas en un corto período de tiempo.
4. Colaboración y trabajo en equipo: La capacidad de colaborar y trabajar eficientemente con otros. Esto implica ser capaz de comunicarse y coordinarse con colegas, compartir conocimientos y contribuir al logro de los objetivos comunes.

La inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel importante en el desarrollo y la aplicación de estas habilidades flexibles a corto plazo. Algunas formas en las que la IA puede contribuir son:

1. Acceso a recursos de aprendizaje: La IA puede proporcionar acceso a una amplia gama de recursos de aprendizaje, como cursos en línea, tutoriales interactivos y materiales educativos. Esto permite a las personas adquirir rápidamente nuevas habilidades y conocimientos relevantes para sus necesidades laborales.
2. Personalización del aprendizaje: La IA puede adaptar el contenido y las actividades de aprendizaje según las necesidades y el nivel de habilidad de cada individuo. Esto permite un aprendizaje más eficiente y efectivo, ya que se enfoca en áreas específicas que requieren desarrollo.
3. Simulaciones y entornos virtuales: La IA puede crear entornos de simulación y realidad virtual que permiten a las personas practicar habilidades y enfrentar desafíos realistas en un entorno seguro y controlado. Esto ayuda a desarrollar la capacidad de adaptarse rápidamente a nuevas situaciones y tomar decisiones efectivas.
4. Asistencia y recomendaciones: La IA puede proporcionar asistencia y recomendaciones personalizadas en tiempo real. Esto puede incluir sugerencias sobre las mejores estrategias de resolución de problemas, acceso a información relevante y apoyo durante el proceso de aprendizaje y trabajo.

Las habilidades flexibles a corto plazo son esenciales en el futuro laboral, y la IA puede desempeñar un papel importante en su desarrollo y aplicación. La IA puede proporcionar acceso a recursos de aprendizaje, personalizar el proceso de aprendizaje, crear entornos virtuales de práctica y brindar asistencia y recomendaciones personalizadas, todo ello para ayudar a las personas a adquirir rápidamente nuevas habilidades y adaptarse a las demandas cambiantes.

Las habilidades más flexibles, tales como aquellas enfocadas en el desarrollo socio-emocional, prometen ayudar a los estudiantes a volverse resistentes, reflexivos, resilientes y capaces de formar conexiones y relaciones positivas…. ( HABILIDADES BLANDAS) : el funcionamiento futuro de la educación-trabajo!

Si la PARTENEERSHIP for 21 Century Skills (P21), un grupo de apoyo EEUU en el que participan las principales empresas multinacionales de informática, medios de comunicación y SERVICIOS EDUCATIVOS, que aboga por un sistema complementario y multidimensional ,realza nuestras TESIS DE EDUCACIÓN DISRUPTIVA, ahora si veo que influimos en todas las partes del mundo, en el de los ricos, también:

-La creatividad como elemento transversal junto con el pensamiento crítico, para emitir juicios y emitir decisiones.

-La comunicacion y la colaboración como elementos decisivos para hacer efectiva y visualizar la aportacion de valores añadidos.

-El uso de las TIC para la investigación y la interconexión entre diferentes personas, escenarios y espacios de aprendizaje.

-La realización de habilidades transversales como la adaptabilidad,el autoaprendizaje, la interacciones sociales , el liderazgo rerdárquico, la productividad, la responsabilidad y el rendimiento.

Todo ello dentro de temas TRANSDISCIPLINARES como la educación, la economía, el emprendimiento etc…

En la Educación Disruptiva (learning is the work) necesitamos investigar en mundos TRANSDISCIPLINARES , abarcando varias disciplinas en forma transversal y que estén por sobre de todas estas. vale decir su ámbito de acción es superior al de cada una de las disciplinas. y por medio de medios transmedia, adapatables a contextos y a personas, tanto de manera personalizada como social.

Programa educativo para el desarrollo de soft skills utilizando Python como lenguaje de programación:

pythonCopy code# Definición de las soft skills objetivo
soft_skills = ["pensamiento crítico", "comunicación efectiva", "colaboración", "resolución de problemas"]

# Función para diseñar el programa educativo
def diseñar_programa_soft_skills(soft_skills):
    programa = {}
    
    for skill in soft_skills:
        programa[skill] = []
        
        # Aquí se pueden agregar actividades, ejercicios o proyectos relacionados con cada soft skill
        if skill == "pensamiento crítico":
            programa[skill].append("Debate sobre un tema controversial")
            programa[skill].append("Análisis de casos de estudio")
        elif skill == "comunicación efectiva":
            programa[skill].append("Presentaciones orales")
            programa[skill].append("Escritura de ensayos argumentativos")
        elif skill == "colaboración":
            programa[skill].append("Trabajo en equipo en proyectos multidisciplinarios")
            programa[skill].append("Resolución de problemas en grupos")
        elif skill == "resolución de problemas":
            programa[skill].append("Simulaciones de situaciones problemáticas")
            programa[skill].append("Ejercicios de pensamiento lateral")
    
    return programa

# Ejemplo de cómo utilizar la función
programa_soft_skills = diseñar_programa_soft_skills(soft_skills)

# Imprimir el programa educativo
for skill, actividades in programa_soft_skills.items():
    print(skill)
    for actividad in actividades:
        print("- " + actividad)
    print()

Este código crea un diccionario llamado programa_soft_skills que contiene las soft skills como claves y una lista de actividades relacionadas con cada una de ellas. En este ejemplo, se proporcionan algunas actividades simples para ilustrar cómo se podría diseñar un programa educativo para desarrollar soft skills específicas.

No podemos buscar obtener constructos de conocimiento que nos llevaran en una sola dirección, necesitamos flujos de conocimientos que vayan en busca de personas que puedan realizar aprendizajes que por medio de una relación entre todo puedan ofrecernos diferentes posibilidades de mejora en muchos campos, de tal manera que cada campo y la unión de los mismos, en red, sino de todos, en parte, vayan labrando una sociedad abierta, mas democrática y diversa.

Necesitamos conocer las capacidades del cerebro de manera generalizada y de cada persona en particular, para de esta manera poder mejorar el futuro real, ya no vale entender que lo que nos diga el sistema nos conducirá a una mejora para cada uno de nosotros, todo lo contrario, debemos alejarnos de compartimentos estanco, para eso ya tenemos muchas organizaciones empresariales, educativas, científicas…de hecho si os fijáis ya hablamos cada vez menos de educación y mas de aprendizajes, eso significa el fin de una época y el principio de otra.

La transdisciplinariedad nos permitirá pasar del PERSONALIZED LEARNING al SOCIAL LEARNING y al revés de manera natural, que de otra manera sería imposible (es decir, de manera uniformizadora y estática).

Así mismo tiempo la educación como elemento aislado ha terminado, con la educación irán , el comercio, el trabajo…pasamos a una meta-conectividad, a un mashup de elementos que siempre estarán interconectados…. (MULTIDISCIPLINARIEDAD, que involucra el conocimiento con varias disciplinas cada una aportando desde su espacio al tema en cuestión).

Miramos hacia el futuro, haciendo todo lo posible para tomar decisiones sabias, sólo para encontrarnos mirando a los dientes de incertidumbres feroces y generalizadas, algunos lo llaman “ondulaciones disruptivas”, otros, “innovaciones disruptivas causadas por la influencia de las tecnologías”…(Juan Domingo Farnós)

Las expectativas que se ponen en la investigación inter y transdisciplinaria son elevadas, y se espera, ante todo en los ámbitos de las ciencias, superar la unidimensionalidad de la investigación disciplinaria y poder dominar su complejidad.

Las expectativas pueden resumirse de la siguiente manera (Thompson-Klein 1990):

.responder cuestiones complejas;.orientarse hacia cuestiones más amplias;

.explorar relaciones disciplinarias y profesionales;

.resolver problemas que van más allá del ámbito de una disciplina cualquiera;

.alcanzar la unidad del conocimiento, sea en escala limitada o grande.”

El término transdisciplinario también se utiliza hoy en día por algunas personas que más quieren centrarse sobre todo en una integración de la práctica multidisciplinaria en el contexto de la resolución de problemas intelectual:

“Not everyone uses the term transdisciplinary in such a historically urgent and materially located way. For some it is just another term for multidisciplinary or interdisciplinary, that is for scholarship or projects in which disciplines and their experts collaborate, or in which intellectual themes and issues necessitate travels among and between disciplines. Still, competing authorities play roles in both of these certainly.

And the term transdisciplinary is also used today by some folks who further want to focus especially on an integration of multidisciplinary practice in the context of intellectual problem solving. That is, to come up with ways to coordinate those competing forms of authority to get things done, to negotiate with and through them in order to create sometimes temporary forms of consensus authority that supply the energy to tackle big urgent problems. And these folks are often very into assessment as a way of justifying loans from and gambles with their authorities”

Otros piensan que: .”Los conocimientos demasiado flexibles de la globalización, transdisciplinares, nuevos medios de comunicación, todos nos sumergen en la incertidumbre, el riesgo, la colisión y la colaboración; condiciones que — al igual que con las responsabilidades a múltiples audiencias de autorías dolorosamente limitadas — que no controlamos, y en la que nos encontramos elementos en reorganizaciones emergentes de las economías del conocimiento”

Nosotros abogamos por una sociedad abierta, inclusiva y ubícua, donde lo transdisciplinar es diferencia si, pero a su vez transciende esta diferencia y la acepta para aunar procesos con otros valores añadidos que hasta ahora nunca se habían contemplado.

La aplicación de los términos inter y transdisciplinariedad en los últimos años puede ser catalogada como inflacionaria, sin saber nunca con claridad a qué contenido se refiere. Aquí se presenta la comprensión propuesta mediante la ilustración.

No podemos buscar obtener constructos de conocimiento que nos llevaran en una sola dirección, necesitamos flujos de conocimientos que vayan en busca de personas que puedan realizar aprendizajes que por medio de una relación entre todo puedan ofrecernos diferentes posibilidades de mejora en muchos campos, de tal manera que cada campo y la unión de los mismos, en red, sino de todos, en parte, vayan labrando una sociedad abierta, mas democrática y diversa. (un apartado básico en la EDUCACION DISRUPTIVA (learning is the

work) https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/transdiscipl…/Transdisciplinar-Multidisciplinar : la carretera de la Educación Disruptiva (learning is the work) Juan Domingo Farnos

Necesitamos conocer las capacidades del cerebro de manera generalizada y de cada persona en particular, para de esta manera poder mejorar el futuro real, ya no vale entender que lo que nos diga el sistema nos conducirá a una mejora para cada uno de nosotros, todo lo contrario, debemos alejarnos de compartimentos estanco, para eso ya tenemos muchas organizaciones empresariales, educativas, científicas…de hecho si os fijáis ya hablamos cada vez menos de educación y más de aprendizajes, eso significa el fin de una época y el principio de otra.

A través de qué camino educativo de todos los jóvenes, y sobre todo, se convierten en “responsables” ciudadanos conscientes de las Ciudades del futuro y de los Espacios de APRENDIZAJE-TRABAJO, que se desarrollarán en” el futuro:

• ¿Cómo vamos a aprender de los libros abiertos que están representados por las ciudades de arte, parques, agro-industrial y tecnología / distritos productivos?
• ¿Cómo los datos provenientes de las áreas sensorizada y dispositivos personales serán elaborados para apoyar la conciencia y el aprendizaje continuo?
• ¿Cómo va a ser nuestro comportamiento influenciado por el conocimiento de los mecanismos de co-evolución y los límites de los ecosistemas?
• ¿La infraestructura laboral será lo suficientemente inteligente como para reajustar, , para satisfacer las necesidades que cada uno pueda desarrollar una larga vida, en diferentes contextos?
• Las ¿’ciudades inteligentes “ayudaran a reforzar la inclusión social y el sentido común de pertenencia?

Empoderarnos y ser competentes en aspectos digitales, es no solo una necesidad si no una manera de vivir a día de hoy y de mañana. Ahora bien la gran pregunta es :¿nos garantiza mejores aprendizajes? ¿nos asegura un mejor desenvolvimiento en la sociedad?

Actualmente se están construyendo diferentes planteamientos metodológicos (personalizados, analíticos…socializadores…), para que no sean “finalistas y por tanto estáticos y como consecuencia pasen a ser dinámicos, mutables y en estado permanente de Beta.

Decodificar entraría en la categoría de navegar por internet mediante la colaboración y la cooperación de otros (convenciones) pero que mediante algoritmos (aplicaciones), si es posible personalizar para establecer un sello, un estilo propio que por medio de una manera de hacer particular (peros que nos permita integrarlo por medio de la comunidad en la sociedad (social learning). de Jane Hart.

Buscaremos aquellos elementos (Conocimientos) que podamos usar y que sean necesarios para resolver tanto los nuevos conocimientos que nos van a ser útiles para crear nuevos aprendizajes y que emplearemos en situaciones reales.

“Necesitaremos entrar en la ciencia cognitiva de la ciencia estudia los procesos cognitivos involucrados en la realización de la ciencia:

a-¿Cómo razonan los científicos?

b-¿Cómo desarrollan las nuevas teorías los científicos?

c-¿Cómo tratan los científicos los datos que son inconsistentes con sus teorías?

d-¿Cómo eligen los científicos entre teorías competitivas?

La investigación sobre estas cuestiones ha sido llevada a cabo por los investigadores en una serie de disciplinas de ciencias cognitivas, en particular la psicología, la filosofía y la inteligencia artificial. que nos llevan a entrar en nuevas formas de aprendizaje propias de este nuevo tiempo” (Punya Mishra).

Participaremos en todos los procesos de construcción y elaboración de conocimientos-aprendizajes con la etiqueta necesaria para que nuestra identidad digital quede suficientemente clara.

La revisión sistemática de la literatura nos ayuda a identificar tres temas amplios que han ocupado los intereses de los autores en la naturaleza del saber (proceso de intercambio de conocimientos), mediante el intercambio de conocimientos y el intercambio de conocimientos mecanismos de gobierno. En base a este análisis, un modelo para estos tres aspectos de intercambio de conocimiento se construye a través de la revisión de la literatura y la relación que entre ellos se explora.

Si adoptamos un enfoque cualitativo para investigar… facilitadores y / o barreras para el intercambio de experiencias de conocimientos. Si lo analizamos bien los códigos que representan los componentes , es decir, el conocimiento de mecanismos de gobernanza (POLICY MAKERS), como nos puede indicar el propio Larry Cuban en el intercambio de conocimientos… compartir medios, y el proceso de intercambio de conocimientos.

Si durante el siglo XX y los anteriores la sociedad decidido que las relaciones sociales, el aprendizaje, los negocios…debían establecerse con el contacto físico (tocándose), ahora en el siglo XXI, las nuevas generaciones no abandonan en parte lo anterior, pero quieren que su modus vivendi se produzca en la mayor parte en la red y si antes los que no se “tocaban” los denominábamos extraños, raros…en la actualidad y en el futuro, los que no estén en la red, también lo serán y es más, si no lo están no podrán llevar a cabo la mayor parte de sus actividades…

De esta manera aprendizaje podrá ayudarse con los Hipermedia, Cybermedia y multimedia, así como escenarios de aprendizaje colaborativos-cooperativos , la comunicación a través de Internet, y actividades transversales redárquicas-. Dentro de cada área de investigación, los laboratorios multidisciplinarios ocupan de aspectos específicos de temas de orden superior. Diferentes proyectos de investigación se asignan a los respectivos laboratorios, que irán acompañados en todo momento por la recogida de datos, metadatos y paradatos, especialmente por parte de los que lo van a llevar a cabo, los aprendices.

Todo ello lo ejercita dentro de la educación de los Estados Unidos, estableciendo las competencias dentro de un marco de una sociedad extraordinariamente tecnificada.

Debido a la “liquidez” de la Educación Disruptiva, tanto el OPEN MIND del Reino Unido como el P21 de EEUU, ambos programas participan de la misma mezcla de la INNOVACION Y LA AUTONOMÍA y evidentemente de una transformación de lo que entendemos por aprendizaje:

La estructura de una organización, o su “patrón de … roles y relaciones, … puede acomodar ambas metas colectivas y las diferencias individuales” , y por lo tanto dar lugar a entornos de trabajo productivas y armoniosas, pero para los que consideramos que las maneras de complejidad y de descontextualización, son mayormente aprovechables con las TIC, las TAC y especialmente con tecnologías colaborativas que nos permitan empoderarnos de nuestros aprendizajes (Empoderarnos y ser competentes en aspectos digitales, es no solo una necesidad si no una manera de vivir a día de hoy y de mañana. Ahora bien la gran pregunta es :¿nos garantiza mejores aprendizajes? ¿nos asegura un mejor desenvolvimiento en la sociedad?)

Por tanto para conseguir un aprendizaje eficaz (no en el sentido cuantitativo), si no necesario a nuestras necesidades (personalized learning):..

1-Deberá ser el propio aprendiz que realice todo el aprendizaje.

2-Las tecnologías empleadas no serán siempre las mismas, si no aquellas necesarias para cada oportunidad y siempre accesibles y usables. (Angel-Pio Gonzalez Soto and Juan Domingo Farnós)

Ante la efervescente y cambiante sociedad actual, las necesidades de formación de los ciudadanos se prolongan más allá de los primeros estudios profesionalizadores y se extienden a lo largo de toda su vida.La formación continua resulta cada vez más imprescindible, tanto por las exigencias derivadas de los cambios en los entornos laborales como también para hacer frente a los cambios que se producen en los propios entornos domésticos y de ocio.

Nosotros abogamos por una sociedad abierta, inclusiva y ubícua, (Juan Domingo Farnós Miro) donde lo transdisciplinar es diferencia si, pero a su vez transciende esta diferencia y la acepta para aunar procesos con otros valores añadidos que hasta ahora nunca se habían contemplado.

Cambio de mentalidad de crecimiento, combina un marco de aprendizaje pero también ser analizados, juzgados (evaluados) para aprender y todo ello lleva tiempo, esfuerzo y apoyo mútuo “DWECK 2006)” , e incluso para algunos tienen menos peso y pasan a otro plano que sin perder importancia, pasan a ser no formales, colaterales y no estructuales.

Releyendo a Stpehn en http://halfanhour.blogspot.com.es/2007/02/non-web-connectivism.html Half an Hour: Non-Web Connectivism, y a George Siemens en http://blogs.netedu.info/2010/11/03/on-connectivism-learning/ On Connectivism & Learning | Skate of the web, …La verdad es que sigo enfrascado en que el análisis de cualquier aprendizaje se hace para ver las necesidades, las potencialidades, las fortalezas, debilidades y sobretodo, las intenciones que tienen cada alumno de manera personalizada, y poder establecer un proceso de Pensamiento de Diseño que les ayude a aprender a aprender, esto como primer planteamiento, y después para que lo puedan implementar en el mundo laboral, o eso debería ser, …pues bien…

Sobre el complejo mundo de los conceptos en el entorno de aprendizaje que nos tiene reportados a menudo. Aquí hay tres términos más que uno lee a menudo, pero se utilizan de manera muy diferente: el aprendizaje individualizado, el aprendizaje diferenciado y aprendizaje personalizado.

Como McDonnell y Elmore (1987) han señalado, los seres humanos no están predispuestos a seguir instrucciones. Su capacidad y propensión a la libre voluntad, y su interés en la búsqueda de sus propias agendas, significa que los mandatos, como las normas y políticas, si se quiere que sea eficaz, se deben desarrollar con los procesos de supervisión de cumplimiento en mente.

Las soft skills intervienen de manera significativa en el contexto de los mandatos, normas y políticas para garantizar su eficacia y cumplimiento. Aquí se muestra cómo las soft skills pueden desempeñar un papel relevante en este proceso:

1. Comunicación efectiva: Las soft skills de comunicación son fundamentales para transmitir claramente los mandatos, normas y políticas a los individuos y equipos. Esto implica habilidades como la escucha activa, la expresión clara y el uso de lenguaje adecuado. Una comunicación efectiva facilita la comprensión y el compromiso con los mandatos, aumentando así la probabilidad de su cumplimiento.
2. Pensamiento crítico: Las soft skills de pensamiento crítico permiten a las personas analizar y evaluar los mandatos, normas y políticas de manera reflexiva. En lugar de seguir instrucciones ciegamente, el pensamiento crítico promueve la capacidad de cuestionar, buscar razones y evaluar la validez y la aplicabilidad de los mandatos en diferentes contextos. Esto puede conducir a mejoras en las políticas y normas existentes, así como a una mayor comprensión de su propósito y relevancia.
3. Resolución de problemas: Las soft skills de resolución de problemas son esenciales cuando se encuentran obstáculos o desafíos en el cumplimiento de los mandatos. La capacidad de identificar y abordar problemas de manera efectiva, considerando diferentes perspectivas y alternativas, ayuda a superar barreras y encontrar soluciones viables. Esto contribuye a una implementación más exitosa de los mandatos y políticas establecidos.
4. Adaptabilidad: Las soft skills de adaptabilidad permiten a las personas ajustarse a los cambios y desafíos en los mandatos y políticas. Dado que los mandatos pueden requerir ajustes o modificaciones a lo largo del tiempo, la capacidad de adaptarse rápidamente y responder de manera flexible es crucial. Las soft skills de adaptabilidad también fomentan la apertura al cambio y la disposición para aprender y mejorar constantemente.
5. Inteligencia emocional: Las soft skills de inteligencia emocional juegan un papel importante en la gestión de las emociones y las relaciones en el contexto de los mandatos y políticas. Esto implica el reconocimiento y la comprensión de las emociones propias y de los demás, así como la capacidad de manejar situaciones emocionalmente cargadas de manera constructiva. La inteligencia emocional facilita la colaboración, la resolución de conflictos y el fomento de un ambiente favorable para el cumplimiento de los mandatos.

Las soft skills intervienen en el contexto de los mandatos, normas y políticas al promover una comunicación efectiva, el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la adaptabilidad y la inteligencia emocional. Estas habilidades permiten un cumplimiento más efectivo y aseguran que las políticas sean desarrolladas y supervisadas teniendo en cuenta la propensión humana a la libre voluntad y el interés en buscar agendas individuales.

Esto es particularmente importante en las instituciones de educación superior, donde uno de los principales valores que sustentan la forma en que organizamos y trabajamos es el de la “libertad académica”. El personal académico se resiste, llega a ser estridente y se opone a que les digan que pueden o no hacer, pero caen en su propia trampa, siempre siguen el CURRICULUM, la jerarquía preestablecida, ya que de alguna manera ven en ello “una tabla de salvamiento en caso de necesidad, una espacio de protencción-refugio-

Por esta razón, las universidades, así como otras empresas, por lo general adoptar un segundo enfoque, menos formal de coordinación conocida como la coordinación lateral. Este enfoque emplea reuniones (formales e informales), grupos de trabajo, grupos de trabajo, las estructuras matriciales y formas de organización en red (Bolman y Deal, 2003), como los medios por los cuales las actividades de personas, grupos y unidades organizativas están coordinados.

Como cualquiera que haya trabajado en una institución de educación superior sabe, reuniones, grupos de trabajo y grupos de trabajo, son el “agua al molino” de las operaciones de nuestra institución. Reúnen a los individuos de una variedad de diferentes grupos de trabajo y unidades organizativas para discutir y resolver cuestiones de interés institucional, pero se habla mucho de todo menos de los más importantes, los aprendices y eso si, nunca se establecen cauces formales para que ellos cojan la responsabilidad que se merecen.

Para explorar otras interpretaciones posibles de este problema (por ejemplo, política, cultural, económica, tecnológica) sería la de “usar un martillo para clavar un clavo”. Basta con decir que el problema de la creación de entornos de organización para apoyar el uso sostenible y eficaz de las TIC en la enseñanza y el aprendizaje es complejo y requiere un enfoque multidimensional para su resolución. Ninguna interpretación del problema, o las estrategias que posteriormente se derivan de ella, será suficiente.

Como líderes y gerentes, y por lo tanto los principales determinantes del aprendizaje, los aprendices, establecerán las estrategias que se utilizarán para resolver este problema dentro de nuestras organizaciones, tendremos que participar en lo que Bolman y Deal (2003) han descrito como el arte de “replantear », lo que diremos, retroalimentar cualquier escenario y en cualquier momento, no importa el cuando ni el como, lo trascendente es que pueda servir en cualquier contexto para solucionar problemas de infraestructuras, posicionamientos, retroalimentaciones, posibilidades técnicas…

La esencia de la “reformulación” está examinando un problema o una situación desde múltiples perspectivas, para tener tantos conocimientos sobre la naturaleza y las posibles soluciones a un problema, como sea posible. Al examinar el problema desde muchas perspectivas diferentes, somos capaces de desarrollar…

Este planteamiento de reformulación, es la base de nuestra manera de entender la educación, un proceso en beta constante, desregulado y llevado a término por cada persona y/o comunidad de aprendizaje que pueda correlacionarse con cualquier otra, para de esta manera mejorar su aprendizaje con “efectos” que complementen nuestras ideas y que en un determinado momento nos permitan incluso, cambiarlo del todo, sin tener miedo a que lo que habíamos hecho no serviría para nada, nada más lejos de la realidad, si no todo lo contrario…, como más seamos capaces de desaprender y reaprender en otros ecosistemas, con otros planteamientos..más formados estaremos.

Desaprender,es esencialmente el proceso por el cual dejamos ir un poco fuera de nuestras creencias, opiniones, actitudes, percepciones, enfoques y otros que habíamos celebrado a principios como la verdad e inmutable. El hecho del asunto es que sin necesidad de aprender a desaprender uno no puede aprender nada nuevo. Así desaprendizaje es un requisito previo y desempeña un papel dominante en nuestro proceso de aprendizaje y reaprendizaje.

Desaprender también como aprendizaje es ayudado por los libros, la literatura, las influencias de los amigos y por las experiencias personales y que fuera de otros. La explosión de TI y la llegada de aparatos han hecho desaprender una condición sine qua non para la supervivencia. Cualquiera de comprar un nuevo aparato tiene que desaprender esencialmente sobre su viejo y volver a aprender sobre el aparato más nuevo para mantenerse conectado y actualizado.

Nuestro sistema biológico también está cableado a favor de desaprender. El cerebro peso de alrededor de 1350–1500 g tiene una capacidad definida dada en los seres humanos normales. El hecho del asunto es que la mayoría de nosotros no podemos ser la utilización ni la mitad de esa capacidad, aún cuando no desaprendamos y olvidemos, el cerebro obtiene la capacidad de razonamiento desordenado…

Se dice que la capacidad de olvidar es realmente una bendición disfrazada. Desaprender más rápido cuando se trata de la memoria a corto plazo, mientras que se necesita más tiempo y una tarea difícil de olvidar lo que se ha arraigado en la memoria a largo plazo.

La solución o la panacea a continuación con el aprendizaje y reaprendizaje es desaprender.

Yo también estoy en el proceso de desaprendizaje, seguramente vaya muy rápido, mucho más que otras personas, pero debe ser por la disposición que tengo para ello. (Juan Domingo Farnós)

Los nuevos tiempos requieren de unas ecnologías cada día más asequibles, más potentes, más adaptables a nuestras necesidades, necesitamos que formen parte de nosotros como algo usual, natural, que no tengamos que hablar continuamente de ellas, si no de nuestras necesidades, cuando consigamos esto, entonces habremos logrado estar preparados para desarrollarnos en cada momento y en cada situación.

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

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

Los que profesamos un enfoque “científico” al diseño de aprendizaje donde se avanzan hipótesis, los datos recogidos y evaluados y nuevas hipótesis formadas. La sabiduría convencional sostiene que una de las características más importantes del enfoque de la educación abierta es la maleabilidad y personalización de los materiales, permitiendo que los recursos del componente de libre disposición sean remezclados, adaptados y modificados para adaptarse a las directivas institucionales específicos, necesidades de los aprendices, especialmente.

Toso estos programas han visto que la EDUCACION DISRUPTIVA les permite dejar de lado el CONOCIMIENTO DISCIPLINAR y pasar a procesos mucho más integrados en la propia sociedad: afrontar el reto de una NUEVA CULTURA, de una ECONOMÍA basada en la tecnología y con cotas de paro del 50% y otra concepción de lo que se entiende por trabajo y sobretodo , por entender que las personas somos ya lo mismo que las tecnologías, que estas viven y conviven con nosotros y que sin ellas, difícilmente podríamos hacer algo.

Optaremos por curriculums abiertos donde los aprendices INTERVIENEN bajo su compromiso y responsabilidad y lo hacen de manera abierta, donde las universidades pierden su total control y monopolio la apertura BLANDA dentro de las organizaciones educativas y empresariales.

Es cierto que la propia academia se queja y expresa que LOS CURRICULUMS deben separar el conocimiento de la educación (materias) y el conocimiento experiencial, lo cual se anula por si solo en lo que se entiende por educación en el Siglo XXI.

Ir una vez más en contra de lo que la sociedad quiere, demanda y necesita, yo no lo veo como un error, sino como una falta de RESPONSABILIDAD, venga de quien venga y si es departe de INSTITUCIONES EDUCATIVAS (que tendrán el valor que tendrán) , aún más.

(¿Qué significa esto para enseñar y aprender?)

Hay varios desafíos que veo:

• primero: hacer que los profesores e instructores acepten que estas (y otras) habilidades deben enseñarse dentro de cualquier dominio de la materia;
• -segundo: ya que no es probable que estas habilidades se desarrollen dentro de un curso único, identificando la mejor manera de enseñar estas habilidades a diferentes edades, a lo largo de un programa de estudio, y de hecho durante toda la vida;
• -tercero: codificando estas habilidades en términos de métodos apropiados de enseñanza y evaluación; Con demasiada frecuencia los educadores afirman que están enseñando estas habilidades, pero si es así, a menudo está implícito o no está claro cómo o incluso si los estudiantes adquieren estas habilidades.

Si pretendemos llevar a cabo el aprendizaje permanente y a lo largo de toda la vida (life long learning) ¿será importante crear cimientos para prepararse para otras situaciones de aprendizaje y/o crear un falso sentido de aprendizaje?

Supongo que coincidiremos que habrá que prepararse personalmente y socialmente y no solo esto, sino asociarlo también con una transformación de contextos y eso dentro de la creación de una NUEVA CULTURA con otros valores.

Podrá pasar que algunos dirán que también se puede producir “un falso aprendizaje” y es verdad, pero eso será simpre por lo que se entienda por aprendizaje y a lo que cada personas está dispuesta a realizar.

Es un camino que se dice complicado, cuando realmente es de lo más fácil que podremos hacer, lo que ocurre es que no nos damos cuenta la mayor parte del tiempo o también, que no queremos que suceda ya que estamos bien con lo que hemos hecho todo el tiempo.

Necesitamos determinar cómo la mejor tecnología digital / e-learning puede apoyar el desarrollo de habilidades. Por ejemplo, el aprendizaje digital bien diseñado puede permitir la práctica de habilidades y la retroalimentación a escala, liberando a los docentes y los instructores para que se centren en lo que debe hacerse cara a cara.)

— — — — Eso, evidentemente si que es mejorable y de hecho lo doy por amortizado: no serán ya mas los docentes que digan a los discentes el qué y el como hacerlo, sino que serán los aprendices quienes se responsabilicen de su aprendizaje.

— — — — El aprendizaje será a lo largo de toda la vida y el reconocimiento social no será a base de títulos y monopolios de instituciones educativas, sino que aprendizaje, trabajo, etc, convivirán juntos como una sola “alma”.

— — — — Los aprendices serán quienes piensen, diseñen, ejecuten y retroalimenten, tanto las habilidades como su transformación en otras, siempre de manera inclusiva, y decidirán el momento de cada uno de ellos.

Las tecnologías, evidentemente serán siempre disruptivas, pero por encima de las, las personas con su disrupción estarán siempre pendientes de su evolución.

Título del Diseño Instruccional: Desarrollo de Soft Skills a través de la Educación Disruptiva y la Inteligencia Artificial

1. Objetivos del Diseño Instruccional:
   • Desarrollar y fortalecer las soft skills en los estudiantes.
   • Integrar la educación disruptiva y la inteligencia artificial para mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje.
   • Fomentar la autonomía, la colaboración y la creatividad de los estudiantes.
2. Público Objetivo: Estudiantes de educación secundaria o universitaria.
3. Metodología: El diseño instruccional se basará en un enfoque constructivista y participativo, utilizando una combinación de estrategias pedagógicas activas y tecnologías de inteligencia artificial.
4. Secuencia de Actividades:Fase 1: Diagnóstico y Planificación
   • Realizar una evaluación inicial de las soft skills de los estudiantes.
   • Identificar las soft skills clave a desarrollar en el diseño instruccional.
   • Planificar las actividades y recursos basados en la educación disruptiva y la inteligencia artificial.
   Fase 2: Desarrollo de Soft Skills
   • Introducir y explicar conceptos clave de las soft skills mediante lecciones interactivas y materiales multimedia.
   • Facilitar actividades de aprendizaje basadas en proyectos, donde los estudiantes puedan aplicar y desarrollar las soft skills en situaciones reales.
   • Fomentar la colaboración y el trabajo en equipo a través de actividades grupales y debates en línea.
   • Utilizar herramientas de inteligencia artificial para proporcionar retroalimentación personalizada y adaptada a las necesidades individuales de los estudiantes.
   Fase 3: Evaluación y Retroalimentación
   • Evaluar el progreso de los estudiantes en el desarrollo de las soft skills a través de rúbricas y evaluaciones formativas.
   • Utilizar algoritmos de inteligencia artificial para analizar los datos recopilados y generar informes sobre el desempeño de los estudiantes.
   • Proporcionar retroalimentación individualizada a los estudiantes sobre su desarrollo de soft skills y ofrecer recomendaciones para mejorar.
   Fase 4: Reflexión y Transferencia
   • Estimular la reflexión metacognitiva de los estudiantes sobre su propio desarrollo de soft skills.
   • Promover la transferencia de las soft skills adquiridas a diferentes contextos y situaciones de la vida real.
   • Proporcionar recursos adicionales, como lecturas complementarias y enlaces a actividades extracurriculares, para seguir fortaleciendo las soft skills fuera del entorno educativo.
5. Tecnologías y Herramientas:
   • Plataforma de aprendizaje en línea para la entrega de contenido y actividades.
   • Herramientas de colaboración en línea, como foros y salas de chat, para facilitar la interacción entre los estudiantes.
   • Sistemas de inteligencia artificial para la generación de retro

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Fase 1: Diagnóstico y Planificación (continuación)

• Utilizar plataformas de evaluación en línea para medir las soft skills iniciales de los estudiantes.
• Realizar reuniones individuales con los estudiantes para establecer metas de desarrollo de soft skills personalizadas.
• Crear un plan de acción detallado que especifique las actividades y recursos necesarios para desarrollar cada soft skill identificada.

Fase 2: Desarrollo de Soft Skills (continuación)

• Diseñar actividades prácticas que permitan a los estudiantes practicar y aplicar las soft skills identificadas.
• Proporcionar acceso a plataformas de aprendizaje en línea que contengan recursos multimedia interactivos, como videos, simulaciones y estudios de casos.
• Fomentar la reflexión y el autoanálisis a través de actividades de autorreflexión y diarios de desarrollo de soft skills.
• Integrar herramientas de inteligencia artificial, como chatbots o sistemas de recomendación, para brindar retroalimentación individualizada y sugerencias de mejora basadas en el desempeño de los estudiantes.

Fase 3: Evaluación y Retroalimentación (continuación)

• Utilizar rúbricas claras y criterios de evaluación específicos para evaluar el desarrollo de las soft skills de los estudiantes.
• Emplear herramientas de análisis de datos impulsadas por inteligencia artificial para analizar los resultados de las evaluaciones y generar informes detallados sobre el progreso de los estudiantes.
• Brindar retroalimentación constructiva a los estudiantes, tanto de manera individual como grupal, destacando los logros y ofreciendo recomendaciones para mejorar las áreas identificadas como oportunidades de crecimiento.

Fase 4: Reflexión y Transferencia (continuación)

• Facilitar la reflexión crítica y la autorreflexión de los estudiantes sobre el desarrollo de sus soft skills a través de debates, discusiones en línea y actividades de reflexión estructuradas.
• Promover la transferencia de las soft skills adquiridas a través de proyectos o situaciones del mundo real, donde los estudiantes puedan aplicar y demostrar su competencia en diferentes contextos.
• Establecer espacios de colaboración y networking con profesionales y expertos en el campo, para que los estudiantes puedan compartir experiencias y recibir orientación sobre la aplicación de sus soft skills en entornos laborales.

…

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Aquí hay una lista de algunos autores e investigadores destacados que han trabajado en los temas relacionados con los soft skills y la mejora de la educación:

1. Daniel Goleman: Psicólogo y escritor conocido por su trabajo en inteligencia emocional y liderazgo.
2. Angela Duckworth: Psicóloga y autora del concepto de «grit» (perseverancia y pasión a largo plazo) como predictor del éxito.
3. Carol Dweck: Psicóloga conocida por su investigación sobre la mentalidad de crecimiento y su aplicación en el ámbito educativo.
4. Ken Robinson: Experto en educación y autor de libros como «El elemento» y «Despertad al genio».
5. Howard Gardner: Psicólogo y autor de la teoría de las inteligencias múltiples, que destaca diferentes formas de inteligencia más allá del cociente intelectual.
6. Mihaly Csikszentmihalyi: Psicólogo reconocido por su trabajo sobre el estado de flujo, la experiencia óptima de involucramiento y disfrute en actividades.
7. Tony Wagner: Investigador en educación y autor de «Creating Innovators» y «The Global Achievement Gap», que abordan la importancia de las habilidades blandas en el mundo laboral actual.
8. Andreas Schleicher: Director de Educación de la OCDE y líder del Programa para la Evaluación Internacional de Estudiantes (PISA), quien ha investigado la importancia de las habilidades no cognitivas en el éxito educativo y laboral.

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1. Richard Boyatzis: Psicólogo y autor de «Resonant Leadership» y «The Competent Manager», que exploran la importancia de la inteligencia emocional en el liderazgo efectivo.
2. Paul Tough: Escritor y autor de «How Children Succeed» y «Helping Children Succeed», que examinan el papel de los factores no cognitivos en el éxito académico y personal.
3. Ellen Langer: Psicóloga y autora de «Mindfulness» y «The Power of Mindful Learning», que exploran el impacto de la conciencia plena en el aprendizaje y el desarrollo personal.
4. Daniel Pink: Autor de «Drive» y «To Sell Is Human», que investigan la motivación intrínseca y la importancia de las habilidades de venta en diversos contextos.
5. Tony Buzan: Escritor y experto en aprendizaje acelerado, autor de «The Mind Map Book» y «The Speed Reading Book», que ofrecen técnicas para mejorar la memoria, la creatividad y la lectura rápida.
6. Guy Claxton: Psicólogo y autor de «Hare Brain, Tortoise Mind» y «Intelligence in the Flesh», que exploran la relación entre el cuerpo, la mente y la inteligencia.
7. Carol Black: Escritora y educadora, autora de «The Trouble with Standardized Testing» y defensora de un enfoque más holístico y creativo en la educación.
8. Yong Zhao: Educador y autor de «World Class Learners» y «Never Send a Human to Do a Machine’s Job», que abordan la necesidad de desarrollar habilidades únicas y adaptativas en un mundo cada vez más tecnológico.
9. Sir Ken Robinson: Experto en creatividad y educación, autor de «Out of Our Minds» y «Finding Your Element», que defiende un cambio radical en los sistemas educativos para fomentar la creatividad y el potencial individual.
10. Sugata Mitra: Investigador en educación y autor de «Beyond the Hole in the Wall» y «The School in the Cloud», conocido por su experimento de «Hole in the Wall» y su enfoque en el aprendizaje autodirigido y colaborativo.

Autores:

1. Linda Darling-Hammond: Educadora y autora de «The Flat World and Education» y «Empowered Educators», que abordan la importancia de las habilidades blandas en la formación de docentes y la mejora de la educación.
2. Howard Rheingold: Autor de «Net Smart» y «Mind Amplifier», que explora cómo las habilidades digitales y las interacciones en línea pueden mejorar el aprendizaje y la participación ciudadana.
3. Andreas Schleicher: Director de Educación de la OCDE y autor de «World Class: How to Build a 21st-Century School System», que analiza las habilidades necesarias para la educación del siglo XXI.
4. Linda Hill: Profesora de Harvard Business School y coautora de «Collective Genius» y «Being the Boss», que investiga la importancia del liderazgo colaborativo y las habilidades de trabajo en equipo.
5. George Siemens: Investigador en aprendizaje en red y autor de «Knowing Knowledge» y «Connectivism: A Learning Theory for the Digital Age», que explora cómo las habilidades de aprendizaje en red son relevantes en el entorno digital actual.
6. Paul Ricoeur: Filósofo y autor de «Oneself as Another» y «Time and Narrative», cuyo trabajo sobre la hermenéutica y la narrativa puede influir en la forma en que comprendemos y desarrollamos las habilidades de comunicación y empatía.
7. Peter Senge: Autor de «The Fifth Discipline» y «The Dance of Change», que se centra en el aprendizaje organizacional y las habilidades de pensamiento sistémico en entornos educativos.
8. Jane McGonigal: Diseñadora de juegos y autora de «Reality is Broken» y «SuperBetter», que exploran cómo los juegos pueden cultivar habilidades como la resiliencia, la colaboración y la motivación.
9. Sugata Mitra: Investigador en educación y autor de «Beyond the Hole in the Wall» y «The School in the Cloud», conocido por su experimento de «Hole in the Wall» y su enfoque en el aprendizaje autodirigido y colaborativo.
10. Tony Wagner: Educador y autor de «The Global Achievement Gap» y «Creating Innovators», que destaca la importancia de las habilidades blandas para la preparación de los estudiantes en la era de la innovación.

Universidades e investigaciones:

1. Harvard Graduate School of Education: Ha realizado investigaciones sobre liderazgo educativo, desarrollo de habilidades sociales y emocionales, y educación para la ciudadanía.
2. Stanford University: Ha llevado a cabo investigaciones sobre aprendizaje basado en proyectos, pensamiento crítico y creatividad en la educación.
3. MIT Media Lab: Ha realizado investigaciones sobre aprendizaje en línea, tecnología educativa y diseño de juegos para el desarrollo de habilidades.
4. University of Pennsylvania: Ha llevado a cabo investigaciones sobre inteligencia emocional, aprendizaje autodirigido y diseño de currículos basados en habilidades.
5. University of California, Berkeley: Ha realizado investigaciones sobre pensamiento crítico, aprendizaje colaborativo y desarrollo de habilidades interculturales.
6. University of Oxford: Ha llevado a cabo investigaciones

Autores:

1. César Coll: Psicólogo y autor español de «Psicología de la Educación y Prácticas Educativas» y «Desarrollo Psicológico y Educación», que abordan el desarrollo de habilidades socioemocionales en el contexto educativo.
2. Juana M. Sancho: Investigadora española y autora de «Tecnologías para transformar la educación», que explora cómo la tecnología y la IA pueden mejorar la educación y fomentar habilidades creativas y colaborativas.
3. Roberto Carneiro: Investigador y autor portugués de «Cultura, Educação e Desenvolvimento» y «Educação: um compromisso com a esperança», que aborda la importancia de las habilidades blandas en el desarrollo de los estudiantes.
4. Marta Paillet: Investigadora y autora uruguaya de «Educación y Habilidades del Siglo XXI», que analiza la relevancia de las habilidades blandas en el contexto educativo y cómo pueden ser fomentadas.
5. Jairo Hernández: Investigador colombiano y autor de «La educación que necesitamos» y «Educación disruptiva: estrategias innovadoras para el aprendizaje», que exploran enfoques disruptivos en la educación y el papel de las habilidades blandas.
6. Guillermo Orozco: Investigador mexicano y autor de «La educación mediática en México» y «Comunicación y cultura digital», que investiga la importancia de las habilidades de comunicación y alfabetización mediática en la educación actual.
7. Verónica Marín-Díaz: Investigadora española y autora de «Educación y tecnología en tiempos de pandemia», que analiza cómo la tecnología y la IA pueden apoyar el desarrollo de habilidades blandas en el contexto educativo actual.
8. José Antonio Castorina: Psicólogo y autor argentino de «Educación, habilidades cognitivas y aprendizaje» y «Pensar y aprender en tiempos de cambio», que investiga la relación entre las habilidades cognitivas y el aprendizaje en la educación.
9. Patricia Szuster: Investigadora y autora argentina de «Educación y tecnología en la sociedad del conocimiento» y «La escuela en la sociedad del conocimiento», que abordan la integración de la tecnología y la IA en la educación para promover habilidades del siglo XXI.
10. Diana Rhoten: Investigadora y autora estadounidense que ha trabajado en colaboración con universidades de América Latina, su obra «Digital Media and Democracy: Tactics in Hard Times» explora cómo la tecnología y los medios digitales pueden contribuir al desarrollo de habilidades ciudadanas y democráticas.

Aquí tienes 10 universidades y autores españoles y latinoamericanos que han realizado investigaciones sobre habilidades blandas, educación disruptiva y el uso de IA:

Universidades:

1. Universidad Autónoma de Madrid (España): Ha llevado a cabo investigaciones sobre el desarrollo de habilidades socioemocionales en estudiantes y la integración de la IA en entornos educativos.
2. Universidad de Buenos Aires (Argentina): Ha realizado investigaciones sobre la implementación de metodologías disruptivas en la educación y el uso de IA para mejorar las habilidades blandas de los estudiantes.
3. Pontificia Universidad Católica de Chile (Chile): Ha llevado a cabo investigaciones sobre la enseñanza de habilidades blandas en el contexto de la educación superior y cómo la IA puede apoyar su desarrollo.
4. Universidad de Sao Paulo (Brasil): Ha realizado investigaciones sobre el uso de la IA en la educación para mejorar las habilidades comunicativas, de colaboración y resolución de problemas.
5. Universidad Nacional de Colombia (Colombia): Ha llevado a cabo investigaciones sobre la integración de la IA en la educación para fomentar el desarrollo de habilidades blandas en estudiantes de diferentes niveles educativos.
6. Universidad de Barcelona (España): Ha realizado investigaciones sobre la aplicación de la IA en entornos educativos para mejorar las habilidades de pensamiento crítico y creatividad.
7. Universidad Nacional Autónoma de México (México): Ha llevado a cabo investigaciones sobre la implementación de la educación disruptiva y el uso de la IA para el desarrollo de habilidades blandas en estudiantes.
8. Universidad de Chile (Chile): Ha realizado investigaciones sobre la importancia de las habilidades blandas en la educación y cómo la IA puede ser utilizada para su enseñanza y evaluación.
9. Universidad de Salamanca (España): Ha llevado a cabo investigaciones sobre la aplicación de la IA en entornos educativos para mejorar el desarrollo de habilidades socioemocionales en estudiantes.
10. Universidad de los Andes (Colombia): Ha realizado investigaciones sobre la educación disruptiva y el uso de la IA en la enseñanza de habilidades blandas en diferentes niveles educativos.

Autores:

1. Juan Domingo Farnós: Investigador y autor español especializado en educación disruptiva y el desarrollo de habilidades blandas en estudiantes.
2. Mariano Fernández Enguita: Sociólogo y autor español que ha investigado sobre la importancia de las habilidades blandas en la educación y su relación con la IA.
3. Juan José Maldonado: Investigador colombiano especializado en la aplicación de la IA en la educación para el desarrollo de habilidades blandas.
4. José Ignacio Aguaded: Investigador y autor español que ha explorado el uso de la IA en la educación para mejorar el desarrollo de habilidades socioemocionales.
5. Carles Sigalés: Investigador español que ha investigado sobre la educación disruptiva y el uso de la IA en la enseñanza de habilidades blandas.
6. Ana María Boccagni: Investigadora argentina que ha estudiado la importancia de las habilidades blandas en la educación y su relación con la IA.
7. José Antonio Ramírez: Investigador español que ha explorado el uso de la IA en la educación para mejorar las habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas.

Autores:

1. José Antonio Marina: Filósofo y autor español de «La educación del talento» y «La inteligencia ejecutiva», que abordan la importancia de las habilidades blandas en el ámbito educativo y su desarrollo.
2. Cristóbal Cobo: Investigador y autor español de «Aprendizaje Invisible» y «Planeta Web 2.0», que explora la relación entre la tecnología, la educación disruptiva y el desarrollo de habilidades para el siglo XXI.
3. Mariano Jabonero: Investigador y autor español de «Competencias para la vida y el empleo» y «Educación y empleabilidad», que investiga la relación entre las habilidades blandas y la empleabilidad de los estudiantes.
4. Silvina Gvirtz: Investigadora argentina y autora de «La educación del siglo XXI» y «Las habilidades del siglo XXI en la escuela», que aborda la importancia de las habilidades blandas en la educación actual.
5. Juan Silvio Cabrera: Investigador y autor argentino de «Habilidades del siglo XXI: un desafío para la educación» y «El desafío de enseñar a pensar», que exploran la integración de habilidades blandas en los procesos educativos.
6. Olga Dysthe: Investigadora noruega y autora de «Dialogic Inquiry: Towards a Sociocultural Practice and Theory of Education», que examina la importancia del diálogo y la comunicación en el desarrollo de habilidades blandas.
7. Mariana Maggio: Investigadora argentina y autora de «Evaluación de competencias en la formación docente» y «Competencias para la inclusión», que aborda la evaluación de habilidades blandas en la formación docente.
8. Ángel Díaz Barriga: Investigador mexicano y autor de «Estrategias docentes para un aprendizaje significativo» y «Enseñanza situada: vínculo entre la escuela y la vida», que analizan estrategias de enseñanza centradas en el desarrollo de habilidades blandas.
9. Mercedes García de Vinuesa: Investigadora y autora española de «Educación inclusiva y competencias básicas» y «Competencias para la vida», que estudia la relación entre la educación inclusiva, las habilidades blandas y el aprendizaje de los estudiantes.
10. Guillermo Solano-Flores: Investigador y autor argentino-estadounidense de «Hablando entre nosotros: El papel de la lengua en el aprendizaje y la enseñanza» y «Understanding Language in Diverse Classrooms», que explora la importancia de las habilidades lingüísticas en la educación y su relación con el desarrollo de habilidades blandas.

Autores:

1. Stéphanie Missonier, Universidad de Ginebra: Investigadora suiza que ha investigado sobre el desarrollo de habilidades blandas en el contexto de la educación y su relación con la IA.
2. Francisco J. García-Peñalvo, Universidad de Salamanca: Investigador español especializado en tecnologías educativas y autor de diversos estudios sobre la integración de la IA en la educación y su impacto en el desarrollo de habilidades blandas.
3. Ilona Buchem, Universidad Beuth de Ciencias Aplicadas de Berlín: Investigadora alemana que ha explorado el uso de la IA y las tecnologías emergentes para el fomento de habilidades blandas en la educación.
4. Carla Barbot, Universidad de Coimbra: Investigadora portuguesa que ha investigado sobre la implementación de la IA en la educación para el desarrollo de habilidades blandas.
5. Panagiotis Zaharias, Universidad de Salónica: Investigador griego que ha estudiado la aplicación de la IA en la educación y su influencia en el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.

Universidades:

1. Universidad de Helsinki, Finlandia: Ha llevado a cabo investigaciones sobre la integración de la IA en la educación y cómo puede contribuir al desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
2. Universidad de Edimburgo, Reino Unido: Ha investigado sobre el impacto de la IA en la educación y cómo puede mejorar el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
3. Universidad Técnica de Múnich, Alemania: Ha realizado investigaciones sobre el uso de la IA en la educación y su influencia en el fomento de habilidades blandas en los estudiantes.
4. Universidad de Aalto, Finlandia: Ha explorado el uso de la IA en la educación para el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
5. Universidad Politécnica de Valencia, España: Ha investigado sobre la integración de la IA en la educación y su impacto en el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.

Autores:

1. Tony Bates, Universidad de British Columbia: Investigador canadiense que ha abordado el papel de la IA en la educación y cómo puede fomentar el desarrollo de habilidades blandas.
2. Yannis Dimitriadis, Universidad de Valladolid: Investigador español que ha investigado sobre el diseño de entornos de aprendizaje basados en IA para promover habilidades blandas en los estudiantes.
3. Dimitrios Sampson, Universidad de Pireo: Investigador griego que ha estudiado la integración de la IA en la educación y cómo puede apoyar el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
4. Monica Divitini, Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología: Investigadora noruega que ha explorado el uso de la IA en la educación para el desarrollo de habilidades blandas.
5. Patricia Wastiau, Universidad Católica de Lovaina: Investigadora belga que ha investigado sobre la implementación de la IA en la educación y su influencia en el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.

Universidades:

1. Universidad de Oxford, Reino Unido: Ha realizado investigaciones sobre la integración de la IA en la educación y cómo puede contribuir al desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
2. Universidad Técnica de Delft, Países Bajos: Ha investigado sobre el uso de la IA en la educación y su impacto en el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
3. Universidad de Estocolmo, Suecia: Ha llevado a cabo investigaciones sobre el uso
4. de la IA en la educación para promover habilidades blandas en los estudiantes.
5. Universidad Politécnica de Milán, Italia: Ha explorado el uso de la IA en la educación y cómo puede apoyar el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
6. Universidad de Helsinki, Finlandia: Ha investigado sobre la integración de la IA en la educación y su influencia en el fomento de habilidades blandas en los estudiantes.

Autores:

1. Dr. Hiroaki Ogata, Universidad de Kyushu: Investigador japonés especializado en tecnología educativa y ha investigado sobre la aplicación de la IA en la educación para el desarrollo de habilidades blandas.
2. Dr. Chunming Li, Universidad de Tsinghua: Investigador chino que ha estudiado la integración de la IA en la educación y su impacto en el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
3. Dr. Ravi Vatrapu, Universidad Tecnológica de Nanyang: Investigador indio que ha explorado el uso de la IA y la analítica de datos en la educación para promover habilidades blandas en los estudiantes.
4. Dr. Yasushi Kiyoki, Universidad de Keio: Investigador japonés que ha investigado sobre el uso de la IA en la educación y cómo puede apoyar el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
5. Dr. Wannaporn Chongcharoen, Universidad de Chulalongkorn: Investigadora tailandesa que ha investigado sobre la implementación de la IA en la educación y su influencia en el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.

Universidades:

1. Universidad de Tsinghua, China: Ha llevado a cabo investigaciones sobre la integración de la IA en la educación y cómo puede contribuir al desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
2. Universidad Tecnológica de Nanyang, Singapur: Ha investigado sobre el uso de la IA en la educación y su impacto en el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
3. Universidad de Keio, Japón: Ha realizado investigaciones sobre el uso de la IA en la educación para el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
4. Universidad de Chulalongkorn, Tailandia: Ha explorado el uso de la IA en la educación y cómo puede apoyar el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
5. Universidad Nacional de Seúl, Corea del Sur: Ha investigado sobre la integración de la IA en la educación y su influencia en el fomento de habilidades blandas en los estudiantes

Autores:

1. Dr. Hiroshi G. Okuno, Universidad de Waseda: Investigador japonés especializado en tecnología educativa y ha investigado sobre el uso de la IA en la educación para el desarrollo de habilidades blandas.
2. Dr. Jiayin Li, Universidad de Hong Kong: Investigador chino que ha estudiado la integración de la IA en la educación y su impacto en el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
3. Dr. Maiga Chang, Universidad de Taichung: Investigador taiwanés que ha explorado el uso de la IA y las tecnologías emergentes en la educación para promover habilidades blandas en los estudiantes.
4. Dr. Tzu-Chien Liu, Universidad Nacional de Taiwán: Investigador taiwanés que ha investigado sobre el uso de la IA en la educación y cómo puede apoyar el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
5. Dr. Hui-Yin Hsu, Universidad Nacional de Kaohsiung: Investigadora taiwanesa que ha investigado sobre la implementación de la IA en la educación y su influencia en el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.

Universidades:

1. Universidad de Tsukuba, Japón: Ha llevado a cabo investigaciones sobre la integración de la IA en la educación y cómo puede contribuir al desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
2. Universidad de Tecnología de Hong Kong, Hong Kong: Ha investigado sobre el uso de la IA en la educación y su impacto en el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
3. Universidad Nacional de Singapur, Singapur: Ha realizado investigaciones sobre el uso de la IA en la educación para el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
4. Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang, Corea del Sur: Ha explorado el uso de la IA en la educación y cómo puede apoyar el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.
5. Universidad Tecnológica de Nanyang, Singapur: Ha investigado sobre la integración de la IA en la educación y su influencia en el fomento de habilidades blandas en los estudiantes.

Juan Domingo Farnós es un reconocido experto en educación disruptiva y ha realizado numerosos trabajos e investigaciones en este campo. A continuación, se mencionan algunas de sus contribuciones y áreas de enfoque:

1. «Educación Disruptiva: Rompiendo los límites de la educación tradicional»: En este trabajo, Farnós explora los conceptos fundamentales de la educación disruptiva y su impacto en el aprendizaje y desarrollo de habilidades en la era digital.
2. «Soft Skills en la Educación Disruptiva»: Farnós aborda la importancia de las habilidades blandas en el contexto de la educación disruptiva y cómo estas habilidades pueden ser cultivadas y fomentadas a través de enfoques pedagógicos innovadores.
3. «Inteligencia Artificial y su papel en la Educación Disruptiva»: En este trabajo, Farnós examina el potencial de la inteligencia artificial en la transformación de la educación y cómo puede ser utilizada para personalizar el aprendizaje, mejorar la retroalimentación y facilitar el desarrollo de habilidades blandas.
4. «Aprendizaje basado en proyectos en la Educación Disruptiva»: Farnós destaca la importancia del enfoque basado en proyectos en la educación disruptiva y cómo puede fomentar el desarrollo de habilidades blandas como la colaboración, el pensamiento crítico y la resolución de problemas.
5. «Evaluación en la Educación Disruptiva»: Farnós discute los desafíos y oportunidades de la evaluación en la educación disruptiva, centrándose en la importancia de evaluar no solo los conocimientos, sino también las habilidades blandas y competencias del siglo XXI.

Estos son solo algunos ejemplos del trabajo de Juan Domingo Farnós en el campo de la educación disruptiva. A través de sus investigaciones, publicaciones y contribuciones, Farnós ha promovido la integración de las habilidades blandas, la inteligencia artificial y enfoques innovadores en la educación para preparar a los estudiantes para los desafíos del siglo XXI.

6. «Aprendizaje flexible y personalizado en la Educación Disruptiva»: Farnós explora cómo el aprendizaje flexible y personalizado puede ser implementado en entornos educativos disruptivos, brindando a los estudiantes oportunidades para desarrollar habilidades blandas y maximizar su potencial de aprendizaje.
7. «Competencias del siglo XXI en la Educación Disruptiva»: Farnós destaca la importancia de las competencias del siglo XXI, como la creatividad, la colaboración y el pensamiento crítico, en la educación disruptiva y cómo se pueden desarrollar a través de enfoques pedagógicos innovadores.
8. «Diseño de entornos de aprendizaje en la Educación Disruptiva»: Farnós se centra en el diseño de entornos de aprendizaje que fomenten el desarrollo de habilidades blandas y promuevan la autonomía y la participación activa de los estudiantes en el proceso de aprendizaje.
9. «La importancia de la adaptabilidad en la Educación Disruptiva»: Farnós resalta la necesidad de desarrollar la capacidad de adaptación en los estudiantes en un mundo en constante cambio y cómo la educación disruptiva puede fomentar esta habilidad a través de metodologías flexibles y dinámicas.
10. «Estrategias de implementación de la Educación Disruptiva»: Farnós proporciona orientación sobre cómo implementar eficazmente enfoques de educación disruptiva, incluyendo la integración de tecnología, la formación docente y la colaboración entre estudiantes y profesores.
11. «Transformación digital en la educación: Hacia una pedagogía disruptiva»: Farnós analiza el impacto de la transformación digital en la educación y propone una pedagogía disruptiva centrada en el desarrollo de habilidades blandas y el uso estratégico de la tecnología.
12. «Aprendizaje móvil y ubicuo en la educación disruptiva»: Farnós explora el potencial del aprendizaje móvil y ubicuo en la educación disruptiva, destacando cómo estas tecnologías pueden mejorar la accesibilidad, la colaboración y el aprendizaje autónomo.
13. «Gamificación en la educación disruptiva»: Farnós investiga el uso de la gamificación como estrategia para promover el compromiso y la motivación de los estudiantes en entornos educativos disruptivos, fomentando así el desarrollo de habilidades blandas.
14. «Inteligencia artificial y tutoría adaptativa en la educación disruptiva»: Farnós examina cómo la inteligencia artificial y los sistemas de tutoría adaptativa pueden personalizar el aprendizaje y brindar apoyo individualizado a los estudiantes, facilitando el desarrollo de habilidades blandas.
15. «Metodologías activas y colaborativas en la educación disruptiva»: Farnós aboga por el uso de metodologías activas y colaborativas, como el aprendizaje basado en proyectos y el trabajo en equipo, para fomentar el desarrollo de habilidades blandas en los estudiantes.