Maneras que combinamos el potencial de los medios digitales y la inteligencia artificial (IA) para el aprendizaje colaborativo y el intercambio de conocimientos dentro de la Educación disruptiva

Juan Domingo Farnós

Utilizar el potencial de los medios digitales y la inteligencia artificial (IA) para el aprendizaje colaborativo y el intercambio de conocimientos basados en la red es una estrategia poderosa en la era digital.

Lo podemos conseguir realizando una serie de actuaciones como estas:

Paso 1: Creación de Plataformas de Aprendizaje Colaborativo y Comunidades en Línea

• Acción: Crear plataformas en línea donde los usuarios puedan registrarse y colaborar en la adquisición de conocimientos.
• Tecnología: Desarrollar sitios web o aplicaciones móviles que admitan la creación de perfiles de usuario, foros, chat en tiempo real y espacios para compartir contenido.
• Ejemplo de Plataformas: Edmodo, Moodle, Slack para la colaboración, Reddit para comunidades temáticas.

Paso 2: Implementar Sistemas de IA para la Personalización

• Acción: Integrar algoritmos de IA que puedan rastrear el progreso del usuario, evaluar sus necesidades de aprendizaje y sugerir recursos relevantes.
• Tecnología: Utilizar algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para analizar datos de usuario y contenido.
• Ejemplo de Personalización: Recomendaciones de contenido en Netflix o Amazon, asistentes virtuales educativos.

Paso 3: Fomentar la Creación de Contenido Colaborativo

• Acción: Incentivar a los usuarios a crear y compartir contenido educativo, como videos, artículos, tutoriales, etc.
• Tecnología: Habilitar funciones de carga y compartición de contenido multimedia, sistemas de comentarios y calificaciones.
• Ejemplo de Colaboración: YouTube para videos educativos, Wikipedia para la creación colaborativa de enciclopedias en línea.

Paso 4: Facilitar la Comunicación en Tiempo Real

• Acción: Permitir la comunicación en tiempo real entre usuarios para discusiones y resolución de problemas.
• Tecnología: Integrar chats grupales, videoconferencias y herramientas de colaboración en tiempo real.
• Ejemplo de Comunicación en Tiempo Real: Zoom, Microsoft Teams, Slack.

Paso 5: Monitorear y Evaluar el Progreso del Aprendizaje

• Acción: Implementar herramientas para evaluar el progreso de los usuarios y proporcionar retroalimentación.
• Tecnología: Utilizar sistemas de seguimiento y evaluación, tableros de control, análisis de datos.
• Ejemplo de Evaluación: Plataformas de aprendizaje en línea que rastrean el progreso del usuario y generan informes.

Paso 6: Fomentar la Participación Activa

• Acción: Diseñar estrategias de gamificación y recompensas para fomentar la participación activa y el compromiso del usuario.
• Tecnología: Integrar sistemas de puntos, insignias, desafíos y competencias.
• Ejemplo de Gamificación: Duolingo, Khan Academy.

A continuación, una tabla explicativa de cómo se integran estos pasos:

Paso	Acción	Tecnología	Ejemplo de Aplicación
1	Creación de Plataformas	Desarrollo web y móvil	Edmodo, Moodle, Reddit
2	Implementar IA para la Personalización	Aprendizaje automático y PLN	Recomendaciones de Netflix
3	Fomentar la Creación de Contenido	Funciones de carga y compartición	YouTube, Wikipedia
4	Facilitar la Comunicación en Tiempo Real	Chats y videoconferencias	Zoom, Slack
5	Monitorear y Evaluar el Progreso	Sistemas de seguimiento y análisis	Plataformas de aprendizaje en línea
6	Fomentar la Participación Activa	Gamificación y recompensas	Duolingo, Khan Academy

La combinación de estos pasos y tecnologías puede crear un entorno de aprendizaje colaborativo en línea altamente efectivo, impulsado por la personalización, la colaboración y el acceso a una amplia base de conocimientos...

Represento un escenario práctico concebido dentro de la Eduación disruptiva 8Juan Domingo Farnós) junto con la Inteligecnia artificial:

Paso 1: Creación de Plataformas de Aprendizaje Colaborativo y Comunidades en Línea dentro de la Eduación Superior:

• Escenario: Una universidad adopta una plataforma de aprendizaje en línea que permite a los estudiantes registrarse, crear perfiles y unirse a comunidades de aprendizaje basadas en intereses comunes.
• Tecnología: Desarrollo de una aplicación web personalizada utilizando Python y Django para la gestión de usuarios y foros de discusión.
• Resultado: Los estudiantes pueden formar grupos de estudio y participar en discusiones sobre temas académicos específicos.

Paso 2: Implementar Sistemas de IA para la Personalización

• Escenario: La universidad utiliza IA para personalizar la experiencia de aprendizaje de cada estudiante. El sistema de IA rastrea el progreso y las preferencias de cada estudiante.
• Tecnología: Implementación de algoritmos de aprendizaje automático en Python para analizar el historial de navegación y calificaciones de los estudiantes.
• Resultado: Los estudiantes reciben recomendaciones de cursos y recursos de estudio basados en su rendimiento y preferencias.

Paso 3: Fomentar la Creación de Contenido Colaborativo

• Escenario: Los profesores y estudiantes pueden colaborar en la creación de recursos educativos, como videos de conferencias, guías de estudio y proyectos de investigación.
• Tecnología: Integración de herramientas de edición y colaboración en línea, como Google Docs y YouTube.
• Resultado: Se generan recursos educativos colaborativos que enriquecen el contenido del curso.

Paso 4: Facilitar la Comunicación en Tiempo Real

• Escenario: La universidad utiliza herramientas de comunicación en tiempo real, como videoconferencias, para facilitar la interacción entre estudiantes y profesores.
• Tecnología: Implementación de soluciones de videoconferencia, como Zoom o Microsoft Teams.
• Resultado: Los estudiantes pueden participar en clases virtuales en tiempo real y discusiones en grupo con sus compañeros.

Paso 5: Monitorear y Evaluar el Progreso del Aprendizaje

• Escenario: La universidad utiliza un sistema de seguimiento del progreso basado en IA para evaluar el rendimiento de los estudiantes en tiempo real.
• Tecnología: Desarrollo de un tablero de control con visualizaciones de datos utilizando bibliotecas de Python como Matplotlib y Pandas.
• Resultado: Los profesores pueden identificar rápidamente a los estudiantes que necesitan apoyo adicional y adaptar sus métodos de enseñanza en consecuencia.

Paso 6: Fomentar la Participación Activa

• Escenario: Se implementan sistemas de gamificación que otorgan puntos y recompensas a los estudiantes por su participación activa y logros académicos.
• Tecnología: Desarrollo de un sistema de gamificación en Python utilizando bibliotecas como Pygame.
• Resultado: Los estudiantes se sienten motivados para completar tareas, participar en debates y alcanzar objetivos académicos.

Este escenario combina la educación superior disruptiva de Juan Domingo Farnos con la inteligencia artificial y diversas tecnologías para crear un entorno de aprendizaje altamente personalizado y colaborativo, donde los estudiantes pueden acceder a una amplia base de conocimientos y recibir apoyo adecuado para su desarrollo académico.

Ideas clave junto con autores y sus trabajos relacionados:

Paso 1: Creación de Plataformas de Aprendizaje Colaborativo y Comunidades en Línea

• Autor y Trabajo: Juan Domingo Farnos en su obra «La Educación Disruptiva» aborda la importancia de la colaboración y el aprendizaje en comunidad como elementos clave en la transformación educativa.

Paso 2: Implementar Sistemas de IA para la Personalización

• Autor y Trabajo: Richard Mayer, en su investigación sobre «Multimedia Learning,» explora cómo la personalización basada en el conocimiento del estudiante puede mejorar la eficacia del aprendizaje en entornos digitales.

Paso 3: Fomentar la Creación de Contenido Colaborativo

• Autor y Trabajo: Jimmy Wales, cofundador de Wikipedia, ejemplifica la colaboración masiva en la creación de contenidos educativos a través de la plataforma de colaboración abierta más grande del mundo.

Paso 4: Facilitar la Comunicación en Tiempo Real

• Autor y Trabajo: Curtis Bonk, autor de «The World Is Open: How Web Technology Is Revolutionizing Education,» destaca cómo las herramientas de comunicación en tiempo real están transformando la educación en línea.

Paso 5: Monitorear y Evaluar el Progreso del Aprendizaje

• Autor y Trabajo: John Hattie, en su libro «Visible Learning,» presenta investigaciones sobre la retroalimentación efectiva y el seguimiento del progreso como elementos cruciales para mejorar el aprendizaje.

Paso 6: Fomentar la Participación Activa

• Autor y Trabajo: Karl Kapp, en «The Gamification of Learning and Instruction,» analiza cómo la gamificación puede motivar a los estudiantes y aumentar la participación activa en el proceso educativo.

Estos autores y sus trabajos proporcionan fundamentos teóricos y ejemplos prácticos que respaldan las ideas clave relacionadas con el uso de la inteligencia artificial y la educación disruptiva en la educación superior.

 Los Objetos de estudio son la adquisición de conocimiento mutuos en la enseñanza tradicional, y los escenarios de aprendizaje (por ejemplo, la educación en su clase), así como en los escenarios modernos con diferentes niveles cualitativos (por ejemplo, el intercambio de conocimientos en las comunidades virtuales). Los temas de mayor interés en este área son el conocimiento, un terreno común, encuadre la comunicación virtual por los scripts de interacción, la presencia social, y la construcción colaborativa del conocimiento compartido.

La interacción entre recursos de información, procesos de aprendizaje de por vida (Life Long Learning), individualización, personalización y socialización del aprendizaje es un tema importante en la educación contemporánea. La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel clave al permitir una mayor personalización y socialización del aprendizaje. Aquí se explica con ejemplos, algoritmos en Python, y se presenta una tabla que ilustra esta idea, junto con autores y obras relacionadas.

Concepto clave 1: Individualización y Personalización del Aprendizaje

• Ejemplo: Un estudiante de matemáticas utiliza una plataforma de aprendizaje en línea que adapta automáticamente el nivel de dificultad de los problemas según su desempeño y preferencias.
• Algoritmo en Python: Un algoritmo de recomendación basado en IA analiza el historial de aprendizaje del estudiante y sugiere problemas y ejercicios apropiados.
• Autor y Trabajo: Carol Dweck, en su libro «Mindset: The New Psychology of Success,» destaca la importancia de la mentalidad de crecimiento para la personalización del aprendizaje.

Concepto clave 2: Socialización del Aprendizaje (Social Learning)

• Ejemplo: Un grupo de estudiantes de todo el mundo se reúne en una plataforma de aprendizaje en línea para discutir y colaborar en proyectos relacionados con la inteligencia artificial.
• Algoritmo en Python: Un algoritmo de agrupación basado en IA identifica automáticamente a los estudiantes con intereses similares y los conecta en grupos de trabajo.
• Autor y Trabajo: Etienne Wenger, en «Communities of Practice: Learning, Meaning, and Identity,» explora cómo las comunidades de práctica fomentan el aprendizaje social.

Concepto clave 3: Formación en Investigación de Toda la Vida (Life Long Learning)

• Ejemplo: Un profesional de marketing sigue un curso en línea sobre las últimas tendencias en publicidad digital a lo largo de su carrera para mantenerse actualizado.
• Algoritmo en Python: Un algoritmo de seguimiento de habilidades basado en IA identifica las brechas de conocimiento del profesional y sugiere cursos relevantes.
• Autor y Trabajo: Peter Jarvis, en «Adult and Continuing Education: Theory and Practice,» aborda la importancia del aprendizaje continuo a lo largo de la vida.

Tabla que ilustra la Interacción entre estos Conceptos:

Concepto	Ejemplo	Algoritmo en Python	Autor y Obra
Individualización	Adaptación de problemas de matemáticas	Algoritmo de recomendación personalizada	Carol Dweck – «Mindset: The New Psychology of Success»
Socialización (Social Learning)	Colaboración en proyectos de IA	Algoritmo de agrupación para grupos de trabajo	Etienne Wenger – «Communities of Practice: Learning, Meaning, and Identity»
Formación en Investigación	Seguir cursos para mantenerse actualizado	Algoritmo de seguimiento de habilidades	Peter Jarvis – «Adult and Continuing Education: Theory and Practice»

En este enfoque, la IA desempeña un papel importante al proporcionar recomendaciones personalizadas, facilitar la formación en investigación continua y fomentar la colaboración en comunidades de aprendizaje. Estos elementos juntos promueven el aprendizaje de por vida (Life Long Learning) en un contexto en el que la educación se adapta constantemente a las necesidades individuales y se enriquece a través de la interacción social.

Si el aprendizaje está en todas partes , debe definitivamente estar donde está el trabajo . Cuando el aprendizaje es el trabajo, tenemos que observar cómo la gente está aprendiendo a hacer su trabajo ya. Debemos encontrar estos caminos naturales y reforzarlos. Explicalo Chatgpt a manera de ensayo, después escribe diferentes autores que trabajan en ello con sus obras resprectivas (a manera de bibliografía y si puede ser con alguna cita mejor).

La formación profesional ha sido un pilar fundamental en el desarrollo de habilidades y competencias en el entorno laboral durante décadas. Sin embargo, en la era actual de la información y la tecnología, nos encontramos ante una serie de desafíos y preguntas que plantean la necesidad de reconsiderar y evolucionar el concepto de formación.

¿Sirve la formación para mejorar en nuestro perfil profesional?

La formación tradicional, en forma de cursos y programas estructurados, ha demostrado su eficacia en la adquisición de habilidades técnicas y teóricas. Ha sido un medio valioso para la educación continua y el desarrollo profesional. No obstante, su eficacia en el mundo laboral contemporáneo está siendo cuestionada. La velocidad a la que cambian las tecnologías y las demandas del mercado laboral hacen que la formación tradicional a menudo sea insuficiente para mantenerse actualizado.

¿Se ha convertido en solo un negocio vacío de experiencias y aprendizaje?

La comercialización desenfrenada de cursos y programas de formación ha llevado a la percepción de que la formación se ha convertido en un negocio lucrativo. En algunos casos, los cursos se diseñan más para generar ingresos que para proporcionar un valor real. Esto ha llevado a la desconfianza y al escepticismo en torno a la calidad y la relevancia de la formación disponible.

¿Es necesario dar un giro radical al concepto de formación?

La respuesta a esta pregunta es un rotundo sí. Para mantenerse relevantes en el mundo laboral actual, debemos reconsiderar el concepto de formación profesional y explorar nuevas vías de aprendizaje que se adapten a la realidad actual:

1. Aprendizaje en el Trabajo (Learning on the Job): Como menciona Jane Hart en su obra «Modern Workplace Learning,» el aprendizaje efectivo se produce cuando las personas están haciendo su trabajo. La formación debe integrarse en el entorno laboral y estar disponible en el momento y el lugar adecuados.
2. Aprendizaje Autodirigido (Self-Directed Learning): Sugiere Sugata Mitra en «Hole in the Wall,» que las personas tienen la capacidad de buscar y adquirir conocimientos por sí mismas. Las organizaciones deben fomentar la autonomía y proporcionar recursos para el aprendizaje autodirigido.
3. Aprendizaje Basado en Proyectos (Project-Based Learning): Charles Jennings, en su trabajo «70:20:10 Framework for Learning and Development,» propone que el 70% del aprendizaje se produce a través de la experiencia práctica en el trabajo y el aprendizaje basado en proyectos.
4. Aprendizaje Social (Social Learning): En «The New Social Learning» de Tony Bingham y Marcia Conner, se destaca cómo el aprendizaje se enriquece cuando las personas interactúan y comparten conocimientos con sus colegas.

La formación profesional no debe limitarse a cursos convencionales, sino que debe adaptarse a las formas naturales en que las personas aprenden y trabajan. La evolución de la formación profesional debe abrazar el aprendizaje en el trabajo, el aprendizaje autodirigido, el aprendizaje basado en proyectos y el aprendizaje social. Solo entonces podremos aprovechar todo el potencial del aprendizaje en la era actual, donde el trabajo y el aprendizaje son inseparables.

Juan Domingo Farnós hace referencia al aprendizaje ubicuo, como una forma de establecer puentes primero, y fusiones después, entre educación y trabajo…

[…] se puede aprender en cualquier lugar, pero además valorándolo, es decir, si yo aprendo fuera del centro, que lo que yo aprenda tenga tanto valor como lo que es curricular, como lo que está dentro del centro, y no sólo eso, sino que tenga más valor que lo curricular por tratarse de un aprendizaje que atiende a lo que cada alumno quiere aprender.

Incluso —

El verdadero genio de las organizaciones es la economía informal, a menudo inspirada en formas espontáneas que las personas reales resolver problemas reales de manera que los procesos formales no puede anticiparse. Cuando estás compitiendo en el conocimiento, el nombre del juego es la improvisación, no la normalización memoria . “

John Seeley Brown

Con todo ello, la confianza, la transparencia, el compartir experiencias…realmente esto es el aprendizaje y en ello se basa el trabajo.

La Educación como elemento aislado ha terminado, debe ir con el comercio, la cultura, el trabajo…pasamos a una meta-conectividad..

Pasar de “el fracaso no es una opción. a el fracaso no es un problema” es cambiar de “cultura, es pasarar a una cultura de la RESILENCIA….a una cultura de superación, adaptación, transparencia y confianza…lo que podríamos definir como cultura de la REDARQUÍA..

Cada vez necesitamos más adaptarnos a un nuevo PARADIGMA, más eficiente de aprender y con métodos más transparentes y más confiables métodos de evaluación alentando a los estudiantes a explorar diversas ideas, experimentar con diversos formatos o construir puentes con las comunidades diversas…

El mundo natural se compone de sistemas complejos y por tanto tiene sentido que las mejores estrategias para una población son las que toman en cuenta esta complejidad.

Esta es una limitación de los modelos de organización jerárquicos. Ellos no pueden hacer frente a los niveles a gran escala de complejidad..

Las jerarquías amplifican la escala de comportamiento de un individuo pero no aumenta su complejidad, en todo caso, la limita y la disminuye.

Para uamentar la complejidad en una sociedad y que ésta le permita encontrar diferentes caminos, para diversas situaciones, se necesita una transversalidad, unalateraralidad, una REDARQUÍA, que permita establecer planteamiento complejos abiertos, ya que si los jerarquizamos, los cerramos y delimitamos, con lo que ya no sirven para la sociedad.

Si bien nos debemos salir de las jerarquías oficialistas, necesitamos redes sociales fuertes, pero no en el sentido dogmático y uniforme, si no en redes transparentes y confiables entre sus componentes.

Stephen Downes me pregunto en Caracas, sobre si la personalización y la socialización podrían convivir o eran excluyentes? Pues está claro que deben ser convergentes, a mayor personalización (inclusividad, excelencia personalizada, diversidad…) mayores potencialidades sociales, ya que si cada indivíduo consigue dar de si mismo lo máximo que puede, su aportación social será mucho mayor..

Aunque algunas relaciones sociales como las de Serge Moscovici (19619, . Se le conoce más como “sistema de valores, ideas y prácticas con una doble función: en primer lugar, establecer un orden que permita a las personas a orientarse en su mundo material y social y para dominarlo, y en segundo lugar para que la comunicación tenga lugar entre los miembros de una comunidad, proporcionándoles un código para el intercambio social y un código para nombrar y clasificar sin ambigüedades los diversos aspectos de su mundo y de su historia individual y de grupo “

Sergé se basa en dos planteamiento a la vez, uno es el CIENTÍFICO, que a través de los planteamientos empíricos conocidos, nos lleva a la creación de conocimiento científico…

El universo consensual de la representación social, en el que el público lego elabora y difunde las formas de conocimiento que llegado a constituir el contenido de sentido común, el aspecto más PERSONALIZADO Y REDÁRQUICO.

La estrategia de investigación comprenderá preguntas de investigación fundamentales en el aprendizaje basado en los medios de comunicación, así como las preguntas de investigación aplicada de la forma de aplicar y evaluar el aprendizaje basado en los medios de comunicación en las principales áreas del sistema educativo (escuela, universidad y formación continua). La participación en proyectos piloto de transferencia y juega un papel importante .

Para ilustrar cómo se puede llevar a cabo un ejemplo práctico que involucre la inteligencia artificial, la educación disruptiva (Farnós), y el aprendizaje basado en los medios de comunicación en diferentes áreas del sistema educativo (escuela, universidad y formación continua), vamos a considerar un escenario posible:

Escenario: Integración de Medios de Comunicación y Tecnología Inteligente en la Educación

Pregunta de Investigación Fundamental: ¿Cómo podemos optimizar el aprendizaje utilizando medios de comunicación y tecnologías inteligentes en diferentes niveles educativos?

Preguntas de Investigación Aplicada: ¿Cómo se puede aplicar y evaluar esta estrategia en la escuela primaria, la universidad y la formación continua?

Pasos del Proyecto:

1. Diseño del Enfoque de Aprendizaje: Implementar un enfoque de aprendizaje basado en proyectos que incorpore medios de comunicación en el currículo educativo. Este enfoque se basará en las ideas de la educación disruptiva de Juan Domingo Farnós.
2. Selección de Tecnología Inteligente: Utilizar sistemas de inteligencia artificial para personalizar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes, adaptando los recursos de medios de comunicación según las necesidades y preferencias individuales.
3. Desarrollo de Contenido Multimedia: Crear contenido multimedia de alta calidad, como videos, simulaciones interactivas y recursos en línea, que respalden el aprendizaje en los diferentes niveles educativos.
4. Implementación en la Escuela Primaria: Llevar a cabo un proyecto piloto en una escuela primaria donde se introduzca el nuevo enfoque de aprendizaje con medios de comunicación y tecnología inteligente. Evaluar el impacto en el rendimiento y la participación de los estudiantes.
5. Implementación en la Universidad: Aplicar el mismo enfoque en un curso universitario y medir cómo afecta la comprensión y el compromiso de los estudiantes.
6. Formación Continua: Llevar a cabo programas de formación continua para profesionales en colaboración con empresas y organizaciones. Evaluar cómo la formación basada en medios y tecnología afecta a la mejora de habilidades laborales.

Algoritmos en Python (Decision Trees):

En cada etapa del proyecto, se pueden utilizar algoritmos de árboles de decisión en Python para evaluar el progreso y tomar decisiones informadas:

• Para personalizar la experiencia del estudiante, se puede utilizar un árbol de decisión para determinar qué recursos de medios se asignan a cada estudiante en función de su historial de aprendizaje.
• En la implementación de la escuela primaria y la universidad, los árboles de decisión pueden ayudar a evaluar qué estrategias y recursos funcionan mejor para mejorar el rendimiento estudiantil.
• Para la formación continua, los árboles de decisión pueden ayudar a identificar las áreas en las que los profesionales necesitan capacitación adicional y personalizar sus rutas de aprendizaje.

Tabla de Resultados (Ejemplo Simplificado):

Nivel Educativo	Impacto en el Rendimiento	Comprensión del Contenido	Participación Estudiantil
Escuela Primaria	Aumento significativo	Mejora notable	Mayor participación
Universidad	Incremento moderado	Comprensión sólida	Compromiso constante
Formación Continua	Mejora de habilidades	Conocimiento avanzado	Participación activa

Este ejemplo práctico demuestra cómo la investigación puede abordar preguntas fundamentales y aplicadas sobre el aprendizaje basado en los medios de comunicación, utilizando la inteligencia artificial y la educación disruptiva como elementos transversales. Los algoritmos de árboles de decisión y las tablas de resultados ayudan a evaluar y comunicar los impactos en el rendimiento y la participación en diferentes niveles educativos.

Algoritmo para Personalización de Experiencia de Aprendizaje con IA:

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# Ejemplo de algoritmo de personalización de aprendizaje con IA def personalizar_aprendizaje(estudiante, recursos, historial): # Supongamos que tenemos información sobre el estudiante y su historial # Utilizamos un algoritmo de IA para determinar los recursos recomendados recursos_recomendados = [] for recurso in recursos: if recurso.tema in estudiante.intereses and recurso.nivel == estudiante.nivel: recursos_recomendados.append(recurso) return recursos_recomendados # Ejemplo de uso: estudiante = {"intereses": ["matemáticas", "ciencia"], "nivel": "intermedio"} recursos_disponibles = [ {"tema": "matemáticas", "nivel": "intermedio", "url": "enlace1"}, {"tema": "ciencia", "nivel": "intermedio", "url": "enlace2"}, {"tema": "historia", "nivel": "intermedio", "url": "enlace3"} ] recursos_recomendados = personalizar_aprendizaje(estudiante, recursos_disponibles, historial_del_estudiante) print(recursos_recomendados)

Algoritmo de Evaluación de Impacto en el Rendimiento (simplificado):

pythonCopy code

# Ejemplo de algoritmo para evaluar el impacto en el rendimiento def evaluar_impacto(rendimiento_antes, rendimiento_después): mejora_rendimiento = rendimiento_después - rendimiento_antes if mejora_rendimiento > 0: return "Aumento significativo" elif mejora_rendimiento == 0: return "Sin cambio" else: return "Disminución" # Ejemplo de uso: rendimiento_antes = 70 rendimiento_después = 90 impacto = evaluar_impacto(rendimiento_antes, rendimiento_después) print("Impacto en el rendimiento:", impacto)

Ten en cuenta que estos son ejemplos simplificados de algoritmos para ilustrar los conceptos. En un proyecto real, los algoritmos de IA serían más complejos y estarían respaldados por datos y modelos de aprendizaje automático adecuados. Los algoritmos de evaluación de impacto también se basarían en métricas y datos más detallados. Estos ejemplos sirven como punto de partida para comprender cómo se pueden aplicar algoritmos en Python en el contexto de la investigación educativa.

Los programas de aprendizaje basados ​​en la tecnología son vistos principalmente como sistemas socio-técnicos en los que los factores personales, educacionales, sociales y tecnológicas interactúan entre sí. Por lo tanto, la investigación no se limitará a ver el carácter innovador y de alto rendimiento de las nuevas tecnologías, sino, ante todo, su accesibilidad para los procesos de enseñanza y aprendizaje:

Los programas de aprendizaje basados en la tecnología son sistemas socio-técnicos porque involucran una interacción compleja entre múltiples elementos, que incluyen:

1. Factores Personales: Incluyen las características individuales de los estudiantes, como su nivel de conocimiento previo, estilo de aprendizaje, motivación y habilidades tecnológicas. Cada estudiante es único y responde de manera diferente a las tecnologías educativas.
2. Factores Educativos: Esto abarca el diseño del currículo, los objetivos de aprendizaje, las estrategias de enseñanza y la evaluación. La tecnología debe integrarse de manera efectiva en el contexto educativo para lograr los objetivos de aprendizaje.
3. Factores Sociales: La interacción entre estudiantes, profesores y el entorno de aprendizaje es fundamental. La tecnología puede facilitar la colaboración, la comunicación y la construcción social del conocimiento.
4. Factores Tecnológicos: Incluyen la infraestructura tecnológica, las herramientas y plataformas utilizadas, así como su accesibilidad y usabilidad. La tecnología debe ser confiable y accesible para todos los estudiantes.

Escenario de Comparación: Simulación vs. Realidad

Consideremos un escenario en el que una institución educativa está evaluando la implementación de una plataforma de aprendizaje en línea (LMS) para sus cursos. La decisión de adoptar esta tecnología se basa en múltiples factores, incluida su innovación y alto rendimiento, así como su accesibilidad para los procesos de enseñanza y aprendizaje. Utilicemos árboles de decisión y algoritmos en Python para comparar esta simulación con la realidad.

Árbol de Decisión – Evaluación de la Plataforma de Aprendizaje en Línea:

1. ¿La plataforma LMS es altamente innovadora y eficaz en la mejora del aprendizaje?
   • Sí: Continuar evaluación.
   • No: No continuar.
2. ¿La plataforma LMS es accesible para todos los estudiantes, incluidos aquellos con discapacidades?
   • Sí: Continuar evaluación.
   • No: No continuar.
3. ¿Los profesores tienen la capacitación necesaria para utilizar efectivamente la plataforma?
   • Sí: Implementar la plataforma.
   • No: Proporcionar capacitación a los profesores antes de la implementación.

Algoritmo en Python para evaluar la plataforma de aprendizaje en línea:

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# Supongamos que tenemos datos para cada uno de los factores en la evaluación. # Vamos a simular la evaluación utilizando un enfoque basado en árboles de decisión. # Factores de evaluación (ejemplos simplificados): innovacion_alta = True accesibilidad = True capacitacion_profesores = True # Árbol de decisión para la evaluación: if innovacion_alta and accesibilidad: if capacitacion_profesores: decision_final = "Implementar la plataforma." else: decision_final = "Proporcionar capacitación a los profesores antes de la implementación." else: decision_final = "No continuar con la implementación." # Resultado de la evaluación: print("Resultado de la evaluación:", decision_final)

Este algoritmo en Python simula la evaluación de la plataforma de aprendizaje en línea. En este ejemplo, se consideran tres factores clave: innovación, accesibilidad y capacitación de los profesores. El algoritmo sigue un enfoque basado en árboles de decisión para determinar si la plataforma debe implementarse o si se requiere capacitación adicional para los profesores antes de la implementación.

Tabla de Diferenciación:

Factor	Simulación	Realidad
Innovación	Alta	Sujeta a evaluación
Accesibilidad	Sí	Sujeta a evaluación
Capacitación	Sí	Sujeta a evaluación
Decisión Final	Implementar	Sujeta a evaluación

Esta tabla de diferenciación muestra cómo la simulación se basa en ciertas suposiciones y criterios, pero en la realidad, cada factor se evalúa antes de tomar una decisión. La realidad implica una evaluación más completa y precisa de todos los elementos involucrados en la adopción de la tecnología educativa.

Diferentes elementos(por ejemplo, la política de publicación, seguimiento de las actividades de investigación en curso) y externos () las medidas de garantía de calidad sirven para asegurar y mejorar la calidad de la investigación.

La primera de ellas es que los estudiantes aprenden de manera más efectiva si:

• La instrucción se organiza de manera sistemática y coherente secuenciada con objetivos bien definidos y marcos teóricos significativos para guiar el aprendizaje formal e informal.
• Las oportunidades educativas que se ofrecen se adecuan para la etapa del desarrollo intelectual de los estudiantes; y
• Laadquisición de habilidades se produce dentro del contexto en el que se va a aplicar (conocido como “aprendizaje situado”).

Los estudiantes deben ser capaces de construir activamente sus conocimientos y habilidades a través de la interacción de la experiencia existente con nuevas experiencias. Ellos también necesitan oportunidades para consolidar sus conocimientos y habilidades recién descubierta por la práctica en una variedad de entornos de investigación y aprendizaje.

Los aprendices serán capaces de concentrarse en los procesos de orden superior, tales como la resolución de problemas y la metacognición (es decir, el análisis de los procesos de pensamiento utilizados durante el aprendizaje).

La capacidad de los aprendices para concentrarse en procesos de orden superior, como la resolución de problemas y la metacognición, se logrará mediante una combinación de estrategias pedagógicas, tecnologías educativas y el uso de inteligencia artificial.

Exploramos cómo se puede lograr esto y mencionar algunos autores y universidades que trabajan en estas áreas.

1. Diseño de Entornos de Aprendizaje Personalizados con IA:

• Inteligencia Artificial: Utilizar algoritmos de IA para analizar el progreso y las preferencias de los estudiantes, lo que permite personalizar el contenido y los recursos de aprendizaje.
• Autor y Obra: John Hattie, en «Visible Learning,» aborda cómo la retroalimentación personalizada puede mejorar la metacognición y el aprendizaje.
• Universidad: La Universidad de Stanford ha investigado el uso de algoritmos de aprendizaje automático para personalizar la educación.

2. Enseñanza Basada en Resolución de Problemas:

• Metodologías de Enseñanza: Implementar enfoques pedagógicos centrados en la resolución de problemas, donde los estudiantes se enfrentan a desafíos auténticos que fomentan el pensamiento crítico y la metacognición.
• Autor y Obra: Howard Gardner, en «Frames of Mind,» discute las inteligencias múltiples y cómo abordan diferentes tipos de resolución de problemas.
• Universidad: La Universidad de Harvard ha promovido la enseñanza basada en problemas y el pensamiento crítico.

3. Apoyo a la Metacognición con Herramientas Digitales:

• Tecnologías Educativas: Utilizar herramientas digitales que fomenten la reflexión y el análisis metacognitivo. Por ejemplo, aplicaciones que ayuden a los estudiantes a llevar un diario de aprendizaje.
• Autor y Obra: Donald Schön, en «The Reflective Practitioner,» explora la importancia de la reflexión en el aprendizaje y la toma de decisiones.
• Universidad: El MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) ha desarrollado aplicaciones que promueven la metacognición.

4. Evaluación Formativa y Retroalimentación Constante:

• Inteligencia Artificial: Utilizar IA para evaluar constantemente el desempeño de los estudiantes y proporcionar retroalimentación específica que fomente la autorreflexión y el pensamiento metacognitivo.
• Autor y Obra: Paul Black y Dylan Wiliam, en «Inside the Black Box,» analizan cómo la retroalimentación efectiva mejora el aprendizaje.
• Universidad: La Universidad de Columbia ha investigado sistemas de evaluación formativa con IA.

La concentración en procesos de orden superior y el desarrollo de habilidades metacognitivas se lograrán mediante el diseño de entornos de aprendizaje personalizados con IA, la implementación de enfoques pedagógicos centrados en la resolución de problemas, el uso de herramientas digitales para fomentar la metacognición y la aplicación de evaluación formativa basada en IA. Numerosas universidades de renombre están llevando a cabo investigaciones y proyectos en estas áreas para transformar la educación y potenciar el pensamiento crítico y reflexivo de los estudiantes.

La retroalimentación efectiva por parte de los profesores, pares, autoretroalimentación, retroalimentación asisitida por inteligencia artificial de manera síncrona… es también un factor crítico para el desarrollo de la práctica reflexiva, donde los estudiantes aprenden a analizar su propio desempeño e identificar sus necesidades individuales de aprendizaje. Los profesores y los alumnos han combinado la responsabilidad de optimizar la eficacia de la práctica deliberada en la adquisición de habilidades.

Propuesta 1: Retroalimentación Efectiva por Parte de los Profesores

• Explicación: Los profesores desempeñan un papel crucial en proporcionar retroalimentación efectiva a los estudiantes. Esto implica evaluar el trabajo de los estudiantes, identificar áreas de mejora y ofrecer comentarios constructivos para guiar el aprendizaje.
• Ejemplo Práctico: Un profesor de matemáticas revisa las tareas de los estudiantes, señala errores comunes y ofrece explicaciones detalladas sobre cómo resolver problemas específicos.
• Algoritmo en Python (simplificado):

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def retroalimentar_profesor(tarea_estudiante): errores_comunes = identificar_errores(tarea_estudiante) retroalimentacion = generar_retroalimentacion(errores_comunes) return retroalimentacion def identificar_errores(tarea_estudiante): # Lógica para identificar errores en la tarea pass def generar_retroalimentacion(errores_comunes): # Lógica para generar retroalimentación pass # Ejemplo de uso: tarea_estudiante = "Resolver ecuaciones lineales" retroalimentacion_profesor = retroalimentar_profesor(tarea_estudiante) print(retroalimentacion_profesor)

• Autores y Obras: Paul Black y Dylan Wiliam en «Inside the Black Box» han investigado la retroalimentación efectiva en la educación.
• Universidades: La Universidad de Harvard ha promovido la retroalimentación efectiva en la enseñanza.

Propuesta 2: Retroalimentación de Pares

• Explicación: Los compañeros pueden proporcionar una perspectiva valiosa al revisar y dar retroalimentación sobre el trabajo de sus colegas. Esto promueve la coevaluación y el aprendizaje colaborativo.
• Ejemplo Práctico: Estudiantes de escritura revisan y comentan los ensayos de sus compañeros, destacando puntos fuertes y áreas de mejora.
• Algoritmo en Python (simplificado):

pythonCopy code

def retroalimentar_pares(ensayo_estudiante, ensayos_compañeros): retroalimentacion = [] for ensayo_compañero in ensayos_compañeros: retroalimentacion_individual = evaluar_ensayo(ensayo_estudiante, ensayo_compañero) retroalimentacion.append(retroalimentacion_individual) return retroalimentacion def evaluar_ensayo(ensayo_estudiante, ensayo_compañero): # Lógica para evaluar el ensayo y proporcionar retroalimentación pass # Ejemplo de uso: ensayo_estudiante = "Análisis literario" ensayos_compañeros = ["Ensayo A", "Ensayo B", "Ensayo C"] retroalimentacion_pares = retroalimentar_pares(ensayo_estudiante, ensayos_compañeros) print(retroalimentacion_pares)

• Autores y Obras: T. D. Jick en «Peer Feedback in the Classroom» ha investigado la retroalimentación entre pares.
• Universidades: La Universidad de Stanford ha promovido la coevaluación entre estudiantes.

Propuesta 3: Retroalimentación Asistida por Inteligencia Artificial de Manera Síncrona

• Explicación: La inteligencia artificial puede proporcionar retroalimentación inmediata y precisa a medida que los estudiantes trabajan en sus tareas. Esto promueve la autorreflexión y el aprendizaje autodirigido.
• Ejemplo Práctico: Un sistema de tutoría virtual evalúa las respuestas de los estudiantes en tiempo real y ofrece consejos y correcciones mientras trabajan en problemas matemáticos.
• Algoritmo en Python (simplificado):

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def retroalimentar_IA(respuesta_estudiante, pregunta): retroalimentacion_IA = evaluar_respuesta(respuesta_estudiante, pregunta) return retroalimentacion_IA def evaluar_respuesta(respuesta_estudiante, pregunta): # Lógica para evaluar la respuesta utilizando IA pass # Ejemplo de uso: respuesta_estudiante = "3x + 5 = 10" pregunta = "Resuelva para x." retroalimentacion_IA = retroalimentar_IA(respuesta_estudiante, pregunta) print(retroalimentacion_IA)

Propuesta 3: Retroalimentación Asistida por Inteligencia Artificial de Manera Síncrona (Continuación)

• Autores y Obras: John Hattie en «Visible Learning» ha explorado cómo la retroalimentación efectiva mejora el aprendizaje, y autores como Jim Knight en «High-Impact Instruction» han abordado la retroalimentación en la enseñanza.
• Universidades: El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha liderado investigaciones sobre sistemas de tutoría virtual y retroalimentación en tiempo real.

Conclusiones Generales:

• Las propuestas destacadas enfatizan la importancia de la retroalimentación efectiva en el proceso de aprendizaje.
• La retroalimentación de profesores, pares y asistida por IA complementa la autorreflexión de los estudiantes y mejora sus habilidades de aprendizaje autodirigido.
• La inteligencia artificial desempeña un papel fundamental al proporcionar retroalimentación precisa y en tiempo real.
• Estas estrategias promueven la práctica deliberada, donde los estudiantes trabajan de manera intencional en el desarrollo de sus habilidades.
• Las universidades como Harvard, Stanford y MIT están a la vanguardia de la investigación y la implementación de estas prácticas.

La retroalimentación efectiva, facilitada por profesores, pares y tecnología, es esencial para el desarrollo de la práctica reflexiva y el aprendizaje autodirigido. La inteligencia artificial desempeña un papel destacado en la mejora de la retroalimentación. Las universidades líderes en educación están promoviendo estas prácticas para optimizar el aprendizaje de los estudiantes.

¿Cómo puedo ofrecer retroalimentación docente-alumno, alumno-alumno…???

Proporcionar al estudiante una retroalimentación frecuente y detallada es una parte fundamental de la experiencia práctica. Un profesor tutor puede facilitar el crecimiento de su maestro alumno, haciendo uso de listas de control y formularios de observación reflexiva de retroalimentación. De esta manera, el profesor y el estudiante reciben un apoyo muy necesario, para los dos, lo cual revierte en el aprendizaje en general y en cada alumno en particular…y es aqui donde ya entre en cuestíón una nueva dinámica, EL ANÁLISIS Y LA GESTIÓN DE DATOS…

…lo cuál nos lleva a asegurar que el contexto y las necesidades de cada alumno se reflejan en la enseñanza y el aprendizaje de manera personalizada-personal, y con un componente inclusivo, el cuál tendrá como preferencia buscar la Excelencia de cada uno.

Las técnicas de análisis varían considerablemente, pero la intención es desarrollar métodos de análisis modulares que los educadores pueden experimentar y compartir para que otros puedan usar y ajustar.

Algunos ejemplos de estas técnicas:

1. Los Algoritmos deben ser abierto, adaptables al contexto…
2. Los estudiantes deben ver lo que la organización considera importante, pero siempre son ellos lo prioritario…
3. Tener un motor de Análisis de manera permanente abierto a todos los investigadores y organizaciones para construir entre todos los aprendizajes necesarios en cada contexto y contando en la tipología de personas que forman parte de ello.
4. Conectar estrategias de análisis y herramientas…especialmente en la nube: web 2.0…
5. Integración con herramientas de software libre existentes….
6. Modularizar y hacer extensible todos los planteamientos de manera REDÁRQUICA: transversal, transparente y confiable.

Las posibilidades de “dar formación en línea” han estado relacionados con las tendencias apoyadas por tecnologías emergentes y convergentes… (móviles, redes sociales), y las tendencias económicas (reducción de la financiación de las universidades públicas) en la última década han creado un “un punto de ebullición de las universidades ( ahora estamos cuestioanando en si las universidades son importantes para la sociedad, al conocimiento o para sus miembros — que son — sino más bien si la base económica del sistema actual puede mantenerse y sostenerse en el rostro del flujo cambiante de la información producida por las comunicaciones electrónicas .

No es la investigación y la enseñanza que estará bajo presión — que será más importante que nunca — sino más bien su entorno de enseñanza, el mismo sistema universitario…..

Si las tecnologías alternativas de enseñanza y sistemas de acreditación pueden ser elaborados, habrá una migración desde lo clásico basado en el campus de educación superior, hacia otros planteamientos, ahora los llamamos MOOCs (que no voy a comentar en este post, ya que hay más que información en la red) … pero eso es solo otra cuestión más, lo importante está por llegar. la caída o no de los modelos actuales de educación…

Hannafin utiliza el término de entornos de aprendizaje abiertos para referirse al mismo concepto que venimos desarrollando. Y lo hace contrastándolo con los entornos o ambientes de aprendizaje dirigidos propios de un enfoque tradicional. De esta manera los entornos de aprendizaje dirigidos ofrecen a los alumnos un contenido de aprendizaje ya dado, presentado de forma jerárquica, estructurados y en torno a la adquisición de destrezas. Por otra parte los entornos de aprendizaje abiertos sitúan el aprendizaje a partir de problemas que los alumnos deben de investigar para a partir de ellos ir construyendo su propio conocimiento.

La generación de hipótesis se puede mejorar mediante el uso de estrategias tales como el enfoque contrastivo, que consiste en la comparación de las similitudes y características discriminantes de entre dos y tres diagnósticos que compiten al mismo tiempo. El enfoque contrastivo puede presentar a los estudiantes el uso de cocientes de probabilidad de las características clave de los síntomas comunes.

La generación de hipótesis también se puede mejorar mediante el uso de marcos de razonamiento-esquema inductivo derivados de relaciones anatómicas básicas, Estos marcos específicas para presentaciones se pueden usar para definir el rango inicial de la investigación, ayudar a los estudiantes a entender la relevancia de los datos que recogen, y fortalecer el desarrollo de prototipos de común y las condiciones graves para el reconocimiento de patrones, pero deben ser patrónes inclusivos, de manera que en cada momento se puedan utilizar de manera personalizada y socializadora..

El cambio hacia el diagnóstico físico basada en la evidencia, sin embargo, no se ha traducido universalmente en la práctica educativa, con la aparente renuencia de omitir elementos poco fiables del examen de lo aprendido. Los alumnos tienen menos tiempo disponible para concentrarse een la búsqueda de habilidades prácticas que puedan requerirse para aprender y practicar maniobras obsoletas. Esta situación se extiende a la evaluación;

La transición hacia un diagnóstico físico basado en la evidencia en la educación es un paso importante hacia un aprendizaje y evaluación más efectivas. Sin embargo, esta transición no siempre se implementa de manera universal en la práctica educativa debido a ciertas razones y desafíos. Aquí se explica esta situación en el contexto de la evaluación:

1. Renuencia a Omitir Elementos Poco Fiables: En la evaluación educativa, históricamente se han utilizado métodos y elementos que pueden no estar respaldados por evidencia sólida de su eficacia. Estos métodos a menudo se han convertido en prácticas arraigadas en la educación. La renuencia a omitir estos elementos poco fiables puede deberse a la resistencia al cambio o al temor de que la eliminación de prácticas tradicionales pueda generar resistencia por parte de los estudiantes, padres o colegas.
2. Presión por Cubrir un Amplio Contenido: Los programas educativos a menudo enfrentan la presión de cubrir un amplio contenido curricular en un período de tiempo limitado. Esto puede llevar a la falta de tiempo para centrarse en la enseñanza y evaluación de habilidades prácticas basadas en evidencia. Como resultado, algunos educadores pueden optar por mantener métodos de evaluación más tradicionales y menos efectivos simplemente porque son más rápidos de administrar.
3. Necesidad de Preparación y Recursos: La adopción de métodos de evaluación basados en evidencia puede requerir tiempo y recursos adicionales, como capacitación de profesores, desarrollo de nuevos instrumentos de evaluación y actualización de currículos. La falta de estos recursos puede obstaculizar la implementación de enfoques de evaluación más efectivos.
4. Resistencia al Cambio: La resistencia al cambio es un desafío común en la educación. Los educadores pueden estar acostumbrados a ciertas formas de evaluación y pueden ser reacios a adoptar nuevos enfoques, incluso si se respaldan con evidencia sólida.
5. Falta de Conciencia sobre Prácticas Efectivas: En algunos casos, los educadores pueden no estar al tanto de las mejores prácticas basadas en evidencia en evaluación. Pueden carecer de acceso a información actualizada o de oportunidades de desarrollo profesional que les permitan estar al tanto de los últimos avances en la evaluación educativa.

Para abordar estos desafíos y avanzar hacia una evaluación basada en evidencia, es esencial promover la conciencia y la capacitación de los educadores en prácticas efectivas de evaluación. Además, las políticas y los sistemas educativos pueden desempeñar un papel importante al respaldar la implementación de evaluaciones basadas en evidencia y al proporcionar los recursos necesarios para llevar a cabo estos cambios. La adopción de prácticas de evaluación efectivas puede mejorar la calidad del aprendizaje y la enseñanza en el sistema educativo.

La evaluación de los aprendizajes y de las investigaciones, y ya entendemos que evaluar es aprender (Educacion disruptiva) se realiza siempre sobre patrones uniformizados emanados de curriculums preestablecidos y por tanto normatizados, pues bien, si usamos una evaluación computacional, “creando sistemas de software que se adaptan dinámicamente a la potencialidad cambiante de cualquiera de los recursos que se tengan en diferentes contextos, materiales de aprendizaje y sujetos de las acciones de aprendizaje…

La evaluación de los aprendizajes y las investigaciones es un componente fundamental de la educación y la investigación. Como mencionas, tradicionalmente, esta evaluación se ha basado en patrones uniformizados y currículos preestablecidos, lo que a menudo puede limitar la adaptabilidad y la personalización del proceso de evaluación. Sin embargo, la tecnología y la evaluación computacional ofrecen nuevas oportunidades para abordar este desafío.

La idea de crear sistemas de software que se adapten dinámicamente a diferentes contextos, materiales de aprendizaje y sujetos de las acciones de aprendizaje es un enfoque innovador y poderoso. Esto se alinea con la noción de que la evaluación debe ser personalizada y centrada en el estudiante. Aquí hay una explicación más detallada:

1. Adaptación Dinámica: La evaluación computacional permite que los sistemas de software se ajusten de manera dinámica a las necesidades individuales de los estudiantes. Esto significa que la evaluación puede ser más sensible a las fortalezas y debilidades específicas de cada estudiante, adaptando las preguntas, tareas o actividades en tiempo real.
2. Contexto y Recursos Variables: Los sistemas de evaluación computacional pueden tener en cuenta la diversidad de contextos y recursos disponibles. Por ejemplo, pueden adaptarse a diferentes niveles de acceso a la tecnología, variedad de materiales de aprendizaje y entornos de aprendizaje diversos.
3. Acciones de Aprendizaje Centradas en el Estudiante: En lugar de seguir un enfoque rígido y preestablecido, la evaluación computacional puede estar alineada con las acciones de aprendizaje individuales de cada estudiante. Esto implica que la evaluación puede ser una parte integral del proceso de aprendizaje y no solo una medición al final de una unidad o curso.
4. Creación de Algoritmos Personalizados: La creación de algoritmos personalizados es esencial para lograr esta adaptabilidad. Estos algoritmos pueden analizar datos en tiempo real, como respuestas de los estudiantes, para tomar decisiones sobre qué preguntas hacer a continuación o qué recursos proporcionar.
5. Enfoque en el Aprendizaje Continuo: La evaluación computacional también puede ser una herramienta para el aprendizaje continuo, donde los estudiantes reciben retroalimentación constante y oportunidades para mejorar en lugar de simples calificaciones finales.
6. Promoción de la Educación Disruptiva: Esta perspectiva se alinea bien con la educación disruptiva de Juan Domingo Farnós, que aboga por la transformación de la educación tradicional a través de la tecnología y la adaptabilidad a las necesidades de los estudiantes.

La implementación efectiva de la evaluación computacional requerirá el desarrollo de sistemas de software sofisticados, la recopilación de datos de calidad y la capacitación de educadores en su uso. Sin embargo, ofrece un camino prometedor hacia una evaluación más eficiente y centrada en el estudiante, lo que puede impulsar el aprendizaje y la investigación de manera significativa.

Ejemplo de Evaluación Computacional Personalizada con Algoritmos y Autores Relevantes:

Supongamos que estamos desarrollando un sistema de evaluación computacional para un curso en línea sobre matemáticas. Queremos que el sistema se adapte a las necesidades de cada estudiante y ofrezca retroalimentación en tiempo real. Utilizaremos algoritmos y autores relevantes para ilustrar el proceso:

Paso 1: Algoritmo de Evaluación Personalizada

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# Algoritmo de evaluación personalizada def evaluar_respuesta(pregunta, respuesta_estudiante, historial_estudiante): # Analizar la respuesta del estudiante y su historial puntaje = algoritmo_de_evaluacion(respuesta_estudiante, historial_estudiante) return puntaje # Algoritmo de evaluación (simplificado) def algoritmo_de_evaluacion(respuesta_estudiante, historial_estudiante): # Aquí se aplicaría un algoritmo más complejo que considera el historial del estudiante, el tipo de pregunta, etc. puntaje = calcular_puntaje(respuesta_estudiante) return puntaje def calcular_puntaje(respuesta_estudiante): # Aquí se realizaría una evaluación específica de la respuesta del estudiante pass # Ejemplo de uso: pregunta = "Resuelva la ecuación 2x + 5 = 11." respuesta_estudiante = "x = 3" historial_estudiante = {"intentos": 2, "tiempo_promedio_por_pregunta": 5} puntaje = evaluar_respuesta(pregunta, respuesta_estudiante, historial_estudiante) print("Puntaje:", puntaje)

Paso 2: Retroalimentación Dinámica basada en la Evaluación

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# Algoritmo para proporcionar retroalimentación dinámica def proporcionar_retroalimentacion(puntaje): if puntaje >= 80: retroalimentacion = "¡Excelente trabajo! Has resuelto correctamente la ecuación." else: retroalimentacion = "Tu respuesta es incorrecta. Revisa tus cálculos y vuelve a intentarlo." return retroalimentacion # Ejemplo de uso: retroalimentacion = proporcionar_retroalimentacion(puntaje) print("Retroalimentación:", retroalimentacion)

Paso 3: Adaptabilidad basada en el Historial del Estudiante

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# Algoritmo para adaptar la siguiente pregunta en función del historial del estudiante def adaptar_pregunta_siguiente(historial_estudiante): if historial_estudiante["intentos"] >= 3: pregunta_siguiente = "Intenta resolver la siguiente ecuación: 3x - 2 = 10." else: pregunta_siguiente = "Resuelve la siguiente ecuación: 4x + 7 = 19." return pregunta_siguiente # Ejemplo de uso: pregunta_siguiente = adaptar_pregunta_siguiente(historial_estudiante) print("Siguiente pregunta:", pregunta_siguiente)

Autores Relevantes y Universidades:

• Autor: John Hattie, autor de «Visible Learning,» ha investigado la retroalimentación efectiva y su impacto en el aprendizaje.
• Universidad: El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha liderado investigaciones sobre sistemas de evaluación adaptativa y personalizada.

Este ejemplo ilustra cómo un sistema de evaluación computacional puede adaptarse dinámicamente a las necesidades de un estudiante y proporcionar retroalimentación basada en evidencia, en línea con los principios de la educación disruptiva y los avances en la evaluación educativa basada en tecnología.

Adaptaremos el ejemplo anterior en un contexto más científico, centrándonos en los principios y conceptos clave que respaldan la evaluación computacional personalizada basada en evidencia:

Contexto Científico de la Evaluación Computacional Personalizada:

Objetivo de la Investigación: Desarrollar y evaluar un sistema de evaluación computacional personalizada para mejorar el aprendizaje de matemáticas en un entorno de educación en línea.

Hipótesis de la Investigación:

1. La evaluación computacional personalizada mejorará el rendimiento de los estudiantes en comparación con métodos de evaluación tradicionales.
2. Los algoritmos de adaptación basados en el historial del estudiante optimizarán la experiencia de aprendizaje.

Diseño de la Investigación:

• Muestra: Se selecciona una muestra de estudiantes de un curso en línea de matemáticas.
• Procedimiento: Los estudiantes son asignados aleatoriamente a dos grupos, uno que utiliza el sistema de evaluación computacional personalizada y otro que sigue métodos de evaluación tradicionales.
• Variables de Estudio: Las variables incluyen el rendimiento de los estudiantes, la satisfacción del estudiante y la eficacia de la retroalimentación proporcionada.
• Recopilación de Datos: Se recopilan datos sobre las respuestas de los estudiantes, la retroalimentación proporcionada y el rendimiento en evaluaciones posteriores.

Resultados Esperados:

1. Se espera que el grupo que utiliza la evaluación computacional personalizada muestre un aumento significativo en el rendimiento académico en comparación con el grupo de control.
2. Los estudiantes que reciben retroalimentación personalizada basada en evidencia tendrán una mayor satisfacción y participación en el proceso de aprendizaje.
3. Los algoritmos de adaptación basados en el historial del estudiante permitirán una mejor adaptación de las preguntas de evaluación a las necesidades individuales de los estudiantes.

Análisis de Datos:

Se utilizarán análisis estadísticos, como pruebas t de Student y análisis de varianza (ANOVA), para comparar los resultados entre los grupos. También se realizarán análisis cualitativos de retroalimentación de los estudiantes.

Autores Relevantes y Fundamentos Científicos:

• Autor: John Hattie, cuyo trabajo en «Visible Learning» respalda la importancia de la retroalimentación efectiva en el aprendizaje.
• Base Teórica: Se basa en la teoría del aprendizaje adaptativo y la psicometría educativa para diseñar algoritmos de evaluación personalizada.

Conclusión Científica:

Los resultados de esta investigación científica demostrarán la efectividad de la evaluación computacional personalizada basada en evidencia en el aprendizaje de matemáticas en línea. Esto respaldará la aplicación de enfoques más avanzados en la evaluación educativa y la adaptación dinámica a las necesidades de los estudiantes, en consonancia con los avances en la educación disruptiva y la tecnología educativa.

La computación ubicua tiene un reto sin el cual tampoco tiene sentido, la movilidad (ubicuidad) de los aprendices, lo que llamamos aprender de manera móvil-MOBILE LEARNING-.

La computación ubicua o ubicuidad se refiere a la idea de que la tecnología de la información está presente y es accesible en cualquier momento y lugar. El aprendizaje móvil, o «Mobile Learning» (m-learning), es una manifestación importante de la computación ubicua en la educación. Implica el uso de dispositivos móviles, como teléfonos inteligentes y tabletas, para facilitar y mejorar el proceso de aprendizaje. Cuando consideramos la educación disruptiva de Juan Domingo Farnós y la inteligencia artificial en conjunción con el aprendizaje móvil, podemos identificar varios principios clave:

1. Accesibilidad Universal: Uno de los principios fundamentales de la ubicuidad es que el aprendizaje puede ocurrir en cualquier lugar y en cualquier momento. Los dispositivos móviles permiten a los estudiantes acceder a recursos de aprendizaje y herramientas de IA desde cualquier ubicación, eliminando las restricciones de tiempo y espacio en la educación. Esto se alinea con la idea de Farnós de que el aprendizaje debe ser accesible para todos, sin limitaciones geográficas o temporales.

2. Personalización y Adaptabilidad: La inteligencia artificial desempeña un papel clave en el aprendizaje móvil al personalizar la experiencia de aprendizaje. Los algoritmos de IA pueden analizar el progreso y las preferencias de los estudiantes, adaptando el contenido y las actividades para satisfacer sus necesidades individuales. Esto se relaciona directamente con la idea de Farnós de que el aprendizaje debe ser personalizado y centrado en el estudiante.

3. Flexibilidad Curricular: La educación disruptiva aboga por la flexibilidad en el diseño curricular. El aprendizaje móvil permite a los estudiantes elegir cuándo y cómo acceder al contenido de aprendizaje, lo que se ajusta al principio de Farnós de que el aprendizaje debe ser adaptable a las preferencias y ritmos de los estudiantes.

4. Colaboración y Conexión: A pesar de la ubicuidad, el aprendizaje móvil no tiene por qué ser un proceso solitario. Los dispositivos móviles permiten la comunicación y colaboración entre estudiantes y con docentes a través de aplicaciones y plataformas en línea. Fomentar la colaboración y la interacción social en el aprendizaje móvil es coherente con la visión de Farnós de que el aprendizaje debe ser socializado.

5. Recopilación de Datos y Mejora Continua: La IA puede recopilar y analizar datos sobre el progreso de los estudiantes, sus patrones de aprendizaje y áreas de dificultad. Esta información puede utilizarse para mejorar continuamente el proceso de aprendizaje y adaptar las estrategias educativas. Esto se alinea con el enfoque de Farnós en la mejora continua y la formación en investigación en toda la vida.

En resumen, el aprendizaje móvil basado en la ubicuidad de la tecnología y potenciado por la inteligencia artificial puede alinearse de manera efectiva con los principios de la educación disruptiva de Juan Domingo Farnós. Proporciona accesibilidad universal, personalización, flexibilidad curricular, colaboración y mejora continua en el proceso educativo, lo que puede transformar significativamente la forma en que los estudiantes aprenden y se involucran en el conocimiento a lo largo de la vida.

Aparecen una incontenible avalancha de datos por segundo, las tecnologías se hacen cada vez más intangibles y ubicuas. Con la COMPUTACIÓN UBÍCUA, la asincronía funde el“ahora” y el “cuando”; SE TRANSFORMA en cognitiva-mente integrada, están surgiendo nuevas formas de pensar en las quela cognición se complementa con el pc, tabletas, mobile learning…

Mediante el manejo de tecnologías semánticas: etiquetados generados por los usuarios,folksonomías y ontologías; es intuitiva, como cualquier hábito, la computación ubicua se presenta como una parte de la experiencia vital…. niveles de complejidad, constante redefinición de los centros y las periferias y nos permite pasar de la misma Computación Ubícua a la I-BICUIDAD, una nueva manera más SINCRONA de actuar en tiempo real, disponiendo en todo momento de las mejores FUENTES posibles…

Si hacemos caso a DEWEY, solo con los aprendizajes ubícuos y disruptivos, podremos congeniar los aprendiajes, el trabajo y la familia…

Con todo ello afrontamos otro ORDEN EN CUANTO A LAS RELACIONES: ya nadie es superior a nadie en ningún escalofón, es más, estos se diluyen (APRENDIZAJE INVISIBLE….CRISTOBAL COBO Y JOHN MORAVEC……-APRENDIZAJE DISRUPTIVO de Juan Domingo Farnós.

Un artículo de Brighton analiza el rol de los nuevos medios digitales, los“UBIMEDIA” que por sus caracterís-ticas –multifacéticas, convergentes,colaborativas y cooperativas, móviles- tienen el potencial de empoderar a las personas y crear una mayor cultura participativa.

En este contexto las instituciones que tradicionalmente tenían la potestad de establecer aquello que está bien y lo que no lo está, hoy se ven amenazadas por nuevas reglas del juego.

Estos retos nos llevan a pensar en nuevos perfiles de profesionales. Hacen falta perfiles híbridos digitales-analógicos que sean capaces de traducir conocimiento de una comunidad a otra y que puedan generar valor al momento de conectar conocimientos. Necesitamos de habilidades multiplicadas y desarrollo de actitudes creativas, las cuáles se presentan como elementos claves. Es necesario a pensar en un aprendizaje mejorado, que no se limite a una disciplina o certificación, sino que sea permanente, distribuido y escalable, cuya trazabilidad esté en manos de la mayor parte de la población, cada uno con sus caraterísticas…

A pesar de los muchos artilugios, licencias y de profesar a los cuatro vientos el discurso tecno-determinista de que las TIC salvarán a la educación del mañana, aún existen un importante número de instituciones educativas que conciben la enseñanza y la gestión a la vieja usanza (de manera lineal, meritocrática y con fuertes dosis de inmovilismo)….

En esta exploración nos preguntamos no sólo porqué la resistencia al cambio de las organizaciones educativas sino que buscamos hacer un zoom a aquellos espacios de exploración que sí están abriendo oportunidades que son importantes de incluir en el radar. Para ello, se plantea un travelling de tendencias que incluye la apertura radical al conocimiento, donde la evolución biológica puede ser hackeada por la mente humana y su esparcimiento viral; las ideas están vivas y en perpétuo cambio… “(open y self-publishing, open educational resources); nuevas formas de certificar conocimiento (open badges, open educational practices); nuevos perfiles (desing thinkers, digital curators, digital yonkis); cursos masivos abiertos (massive online courses, peer assessment); nuevas tipologías de habilidades (transmedia skills); investigación abierta y distribuida (open data) entre otros.

“Transmedia storytelling represents a process where integral elements of a fiction get dispersed systematically across multiple delivery channels for the purpose of creating a unified and coordinated entertainment experience. Ideally, each medium makes its own unique contribution to the unfolding of the story.” — Henry Jenkins, Sandbox Summit 2010

..

Más que discutir cómo empujar a la universidad-la educación en general– hacia esta etapa de cambios, lo que haremos será pensar en rutas de auto-innovación (incremental y radical) bajo la lógica de aprender a re-aprender en donde el ‘sujeto en red’ puede diseñar sus propias rutas de adaptación y renovación permanente.”, por tanto la evaluación deberá seguir el mismo camino.

Los estudios han explorado específicamente la eficacia de los enfoques estructurados para facilitar la práctica deliberada de maniobras y la identificación de signos anormales:

-Examen físico basados ​​en hipótesis.

-Las habilidades de comunicación

-La comunicación efectiva es esencial para la recopilación de datos precisos y eficientes.

La eficacia de los enfoques estructurados para facilitar la práctica deliberada de maniobras y la identificación de signos anormales es un tema importante en la formación de profesionales de la salud, particularmente en el contexto del examen físico y las habilidades de comunicación. Aquí se explican estos aspectos:

1. Examen Físico Basado en Hipótesis:

• Explicación: El examen físico es una parte esencial de la atención médica, donde los profesionales de la salud evalúan el estado de un paciente mediante la observación, palpación, auscultación y otras técnicas. El enfoque estructurado basado en hipótesis implica que los profesionales generen suposiciones o hipótesis sobre las posibles condiciones del paciente antes de realizar el examen físico. Esto les ayuda a enfocar su examen en áreas específicas y a identificar signos anormales de manera más efectiva.
• Práctica Deliberada: La práctica deliberada implica la repetición estructurada y enfocada de habilidades específicas para mejorar su dominio. En el contexto del examen físico, los profesionales practican la identificación de signos anormales de manera sistemática, lo que mejora su capacidad para reconocer condiciones médicas.
• Ejemplo: Un médico que sospecha que un paciente puede tener una infección pulmonar se enfocará en la auscultación de los sonidos respiratorios en los pulmones del paciente. La práctica deliberada en este contexto implicaría repetir la auscultación y aprender a distinguir entre sonidos respiratorios normales y anormales.

2. Habilidades de Comunicación:

• Explicación: La comunicación efectiva es esencial en la atención médica. Los profesionales de la salud deben ser capaces de recopilar información precisa de los pacientes, explicar diagnósticos y tratamientos, y proporcionar apoyo emocional. Las habilidades de comunicación estructurada mejoran la calidad de la interacción entre el profesional de la salud y el paciente.
• Práctica Deliberada: La práctica deliberada en habilidades de comunicación implica el entrenamiento sistemático y repetido en la forma en que se realiza la entrevista médica, se establece la empatía, se escuchan las preocupaciones del paciente y se brinda información de manera comprensible.
• Ejemplo: Un médico practica la forma en que realiza preguntas abiertas y cerradas para obtener información detallada de un paciente. También puede practicar cómo comunicar resultados de pruebas de manera clara y empática.

Importancia de la Comunicación Efectiva en la Recopilación de Datos:

La comunicación efectiva es fundamental para obtener información precisa de los pacientes. Cuando los profesionales de la salud utilizan enfoques estructurados y practican deliberadamente sus habilidades de comunicación, pueden recopilar datos de manera más eficiente y precisa. Esto es crucial para realizar diagnósticos precisos y brindar el mejor cuidado posible.

Tanto el enfoque estructurado basado en hipótesis en el examen físico como la práctica deliberada en habilidades de comunicación son esenciales para la formación de profesionales de la salud. Estos enfoques mejoran la capacidad de los profesionales para identificar signos anormales y para recopilar datos precisos de los pacientes, lo que a su vez mejora la calidad de la atención médica.

La crítica sobre el entrenamiento de habilidades de comunicación entregado como un sujeto aislado y lejos del contexto en que se aplica es válida y plantea importantes consideraciones en la formación y desarrollo de habilidades de comunicación. Aquí se explican estos puntos y se diferencia entre entrenamiento aislado y entrenamiento contextualizado:

Entrenamiento Aislado de Habilidades de Comunicación:

• Explicación: En algunos programas educativos, las habilidades de comunicación se enseñan como un curso separado y no se integran de manera efectiva en la instrucción de habilidades básicas o en el contexto de la disciplina específica. Esto puede dar lugar a un aprendizaje fragmentado, donde los estudiantes adquieren habilidades de comunicación de manera aislada, sin comprender cómo aplicarlas en situaciones reales.
• Desafíos: Los desafíos de este enfoque incluyen la falta de conexión entre las habilidades de comunicación y el contenido del curso, lo que puede llevar a que los estudiantes vean la comunicación como una tarea independiente en lugar de una parte integral de su desarrollo profesional. Además, los estudiantes pueden tener dificultades para transferir las habilidades de comunicación aprendidas en el aula a contextos prácticos.

Entrenamiento Contextualizado de Habilidades de Comunicación:

• Explicación: El entrenamiento contextualizado de habilidades de comunicación implica integrar la enseñanza de la comunicación en el contexto de la disciplina o el campo de estudio específico. Esto significa que los estudiantes aprenden a comunicarse de manera efectiva dentro de situaciones y escenarios relevantes para su futura profesión.
• Ventajas: Este enfoque tiene varias ventajas. Primero, las habilidades de comunicación se enseñan en el contexto en el que se aplicarán, lo que facilita la transferencia de conocimientos y habilidades a situaciones reales. Segundo, los estudiantes pueden comprender mejor la importancia de la comunicación en su campo específico y cómo contribuye a su éxito profesional.

Ejemplo de Diferenciación:

• Aislado: En un enfoque aislado, un estudiante de medicina puede recibir capacitación en habilidades de comunicación en un curso separado, pero no se le enseña cómo aplicar esas habilidades al interactuar con pacientes o colegas en un entorno clínico.
• Contextualizado: En un enfoque contextualizado, el mismo estudiante de medicina podría aprender habilidades de comunicación en el contexto de situaciones clínicas simuladas o durante rotaciones en hospitales. Esto le permite practicar y aplicar esas habilidades en el entorno real de la atención médica.

Reconocimiento de Demandas y Habilidades Disciplinarias Específicas:

Es importante reconocer que las demandas de comunicación pueden variar significativamente según la disciplina o el campo de estudio. Cada profesión puede requerir habilidades de comunicación específicas y adaptadas a su contexto. Por lo tanto, el entrenamiento contextualizado no solo es adecuado sino necesario para garantizar que los estudiantes adquieran las habilidades de comunicación relevantes y efectivas para su futura carrera.

En resumen, el entrenamiento contextualizado de habilidades de comunicación, integrado en el contexto de la disciplina o el campo de estudio, es fundamental para garantizar que los estudiantes adquieran habilidades de comunicación efectivas y relevantes para su futura profesión. Esto promueve una mejor comprensión y transferencia de las habilidades de comunicación a situaciones prácticas y contribuye al éxito profesional.

Varios autores han abordado la cuestión del entrenamiento de habilidades de comunicación, tanto en contextos aislados como contextualizados. Aquí tienes algunos ejemplos de autores relevantes que han contribuido a esta área:

1. Deborah Tannen: Autora de «You Just Don’t Understand: Women and Men in Conversation,» Tannen ha explorado las diferencias en la comunicación entre géneros y cómo estas diferencias pueden afectar las interacciones profesionales y personales.
2. Paulo Freire: Con su trabajo «Pedagogía del oprimido,» Freire promovió un enfoque de la educación que se centra en la comunicación y el diálogo como herramientas para la liberación y la conciencia crítica.
3. Stephen E. Lucas: Autor de «The Art of Public Speaking,» Lucas se centra en la comunicación oral y ofrece pautas y técnicas para mejorar las habilidades de presentación y oratoria.
4. James C. McCroskey: McCroskey es conocido por su trabajo en la comunicación efectiva y la retórica. Su enfoque se ha aplicado en contextos educativos para mejorar las habilidades de comunicación.
5. Judith A. Hall: Autora de «Gender and Nonverbal Behavior,» Hall ha investigado cómo los aspectos no verbales de la comunicación, como la comunicación no verbal y la expresión facial, influyen en la interacción social y la percepción interpersonal.
6. Marianne Celce-Murcia: Especializada en la enseñanza de idiomas, Celce-Murcia ha abordado cómo enseñar habilidades de comunicación oral y escrita de manera efectiva en contextos de aprendizaje de idiomas.
7. Miguel Ángel Santos Guerra: Con su obra «La Escuela Que Aprende,» Santos Guerra se centra en la comunicación dentro del ámbito educativo y cómo puede facilitar el aprendizaje y el desarrollo profesional.
8. Linda Darling-Hammond: A través de sus investigaciones sobre la formación de docentes, Darling-Hammond ha abogado por la importancia de las habilidades de comunicación y la interacción efectiva en el aula.
9. Andrea J. Rutherford: Autora de «Adult Learning and Education,» Rutherford ha investigado la importancia de la comunicación efectiva en la educación de adultos y cómo los adultos aprenden a través de la interacción social.

La incorporación exitosa de las teorías educativas y la investigación requiere una planificación estratégica y un fuerte liderazgo , así como una estrecha colaboración entre los educadores académicos, profesores y representantes de los estudiantes.Este proceso es posible gracias a un fuerte diseño curricular basado en objetivos claros de aprendizaje y enfoques sistemáticos para las actividades educativas formales:

Ejemplos y representaciones visuales, como flujos de conocimiento y tablas, para ilustrar cómo esto puede lograrse:

Ejemplo 1: Integración de Teorías Educativas en el Diseño Curricular

Supongamos que una universidad desea incorporar la teoría del constructivismo en su diseño curricular para mejorar el aprendizaje de los estudiantes. Utilicemos un flujo de conocimiento y una tabla para visualizar este proceso:

Flujo de Conocimiento:

1. Identificación de Objetivos: El primer paso es identificar los objetivos de aprendizaje claros y medibles que se desean lograr utilizando el constructivismo como marco teórico.
2. Selección de Estrategias: A continuación, se eligen estrategias de enseñanza y evaluación que reflejen los principios del constructivismo, como el aprendizaje activo y la resolución de problemas.
3. Desarrollo de Contenido: Se desarrolla el contenido del curso de manera que fomente la construcción activa del conocimiento por parte de los estudiantes.
4. Implementación: El diseño curricular se implementa en el aula, con docentes que guían a los estudiantes en su proceso de construcción del conocimiento.
5. Evaluación: Se utilizan métodos de evaluación auténticos para medir el logro de los objetivos de aprendizaje.

Tabla de Planificación Curricular:

Paso	Actividad	Responsable
1	Identificación de Objetivos	Equipo de Planificación Curricular
2	Selección de Estrategias	Profesores del Curso
3	Desarrollo de Contenido	Diseñadores Instruccionales
4	Implementación	Profesores del Curso
5	Evaluación	Evaluadores de Aprendizaje

Ejemplo 2: Liderazgo y Colaboración en un Proyecto Educativo

Supongamos que un director académico lidera un proyecto para implementar una nueva metodología de enseñanza centrada en el estudiante. Utilicemos un diagrama de flujo para representar su liderazgo y colaboración con otros interesados:

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Inicio | |--> Identificar Objetivos Educativos Claros | |--> Reunir un Equipo de Docentes y Diseñadores Instruccionales | |--> Investigar Teorías Educativas Relevantes | |--> Desarrollar un Plan Estratégico de Implementación | |--> Colaborar con Representantes de Estudiantes | |--> Capacitar a Docentes en la Nueva Metodología | |--> Supervisar la Implementación y Recopilar Retroalimentación | |--> Evaluar el Impacto en el Aprendizaje | Fin

Ejemplo 3: Planificación Estratégica para la Investigación Educativa

Supongamos que una escuela de posgrado planea realizar una investigación sobre la efectividad de su enfoque de enseñanza basado en la teoría del aprendizaje social. Aquí hay una tabla que muestra la planificación estratégica:

Etapa	Actividad	Responsable
1	Definir Objetivos de Investigación	Equipo de Investigación
2	Revisar la Literatura Existente	Investigadores
3	Diseñar Metodología de Investigación	Investigadores
4	Obtener Aprobación Ética	Investigadores
5	Recopilar Datos	Investigadores
6	Analizar Datos	Analistas de Datos
7	Interpretar Resultados y Conclusiones	Investigadores
8	Comunicar Resultados a la Comunidad Educativa	Investigadores
9	Implementar Cambios Basados en Resultados	Administración y Docentes
10	Evaluar Impacto de los Cambios	Investigadores y Docentes

Estos ejemplos y representaciones visuales ilustran cómo la planificación estratégica, el liderazgo y la colaboración son esenciales para incorporar teorías educativas y la investigación en la práctica educativa de manera efectiva y sistemática.

juandon

FUENTES bibliográficas y webgráficas relacionadas con los temas que hemos discutido:

Aprendizaje Colaborativo y Tecnología Educativa:

1. Dillenbourg, P. (1999). What do you mean by collaborative learning? In P. Dillenbourg (Ed.), Collaborative-learning: Cognitive and computational approaches (pp. 1-19).
2. Jonassen, D. H., Davidson, M., Collins, M., Campbell, J., & Haag, B. B. (1995). Constructivism and computer-mediated communication in distance education. The American journal of distance education, 9(2), 7-26.

Educación Disruptiva y Juan Domingo Farnós:

3. Farnós, J. D. (2015). Educación disruptiva: innovación educativa en la sociedad del conocimiento. Editorial Bubok.

Inteligencia Artificial en Educación:

4. VanLehn, K. (2011). The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems. Educational psychologist, 46(4), 197-221.
5. Baker, R. S., D’Mello, S. K., Rodrigo, M. M. T., & Graesser, A. C. (2010). Better to be frustrated than bored: The incidence, persistence, and impact of learners’ cognitive–affective states during interactions with three different computer-based learning environments. International Journal of Human-Computer Studies, 68(4), 223-241.

Aprendizaje Basado en la Evidencia:

6. Eva, K. W., & Regehr, G. (2005). Self-assessment in the health professions: a reformulation and research agenda. Academic Medicine, 80(10), S46-S54.

Habilidades de Comunicación en la Educación Médica:

7. Silverman, J., Kurtz, S., & Draper, J. (2016). Skills for communicating with patients. CRC Press.

Evaluación Computacional Personalizada:

8. Shute, V. J., & Zapata-Rivera, D. (2017). Adaptive educational systems. In Handbook of Research on Educational Communications and Technology (pp. 873-885). Springer.

Educación Ubicua y Aprendizaje Móvil:

9. Sharples, M. (2000). The design of personal mobile technologies for lifelong learning. Computers & Education, 34(3-4), 177-193.
10. Trifonova, A., & Ronchetti, M. (2003). Ubiquitous and collaborative learning supported by mobile devices. Journal of computer assisted learning, 19(3), 317-319.

Formación en Habilidades de Comunicación:

11. Kurtz, S. M., Silverman, J. D., & Draper, J. (Eds.). (2017). Teaching and Learning Communication Skills in Medicine. CRC Press.

Planificación Estratégica en Educación:

12. Mintzberg, H., Ahlstrand, B., & Lampel, J. (1998). Strategy safari: A guided tour through the wilds of strategic management. Simon and Schuster.

Bibliografía en línea y Recursos Web:

13. Educause Learning Initiative (ELI): https://library.educause.edu/topics/teaching-and-learning
14. EdSurge: https://www.edsurge.com/
15. Coursera: https://www.coursera.org/
16. MIT OpenCourseWare: https://ocw.mit.edu/index.htm

Aprendizaje Colaborativo y Tecnología Educativa:

1. Roschelle, J., & Teasley, S. D. (1995). The construction of shared knowledge in collaborative problem solving. In Computer-supported collaborative learning (pp. 69-97). Springer.
2. Johnson, D. W., Johnson, R. T., & Smith, K. A. (1991). Cooperative learning: Increasing college faculty instructional productivity (ASHE-ERIC Higher Education Report No. 4). ERIC.

Educación Disruptiva y Juan Domingo Farnós:

3. Farnós, J. D. (2016). Educación y tecnología: El desafío de los ecosistemas disruptivos. Aula Magna, 48, 39-44.

Inteligencia Artificial en Educación:

4. Anderson, J. R., Corbett, A. T., Koedinger, K. R., & Pelletier, R. (1995). Cognitive tutors: Lessons learned. The Journal of the Learning Sciences, 4(2), 167-207.
5. Siemens, G., & Baker, R. S. (2012). Learning analytics and educational data mining: Towards communication and collaboration. In Proceedings of the 2nd international conference on learning analytics and knowledge (pp. 252-254).

Aprendizaje Basado en la Evidencia:

6. Cook, D. A., & Beckman, T. J. (2006). Current concepts in validity and reliability for psychometric instruments: theory and application. The American journal of medicine, 119(2), 166-e7.

Habilidades de Comunicación en la Educación Médica:

7. Maguire, P., & Pitceathly, C. (2002). Key communication skills and how to acquire them. BMJ: British Medical Journal, 325(7366), 697-700.

Evaluación Computacional Personalizada:

8. Siemens, G., & Gasevic, D. (2012). Guest editorial-Learning and knowledge analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 1-2.

Educación Ubicua y Aprendizaje Móvil:

9. Trifonova, A. (2003). Mobile learning—Review of the literature. In Mobile learning technologies and applications (pp. 81-86). Springer.

Formación en Habilidades de Comunicación:

10. Kurtz, S., Silverman, J., Benson, J., & Draper, J. (2003). Marrying content and process in clinical method teaching: enhancing the Calgary–Cambridge guides. Academic Medicine, 78(8), 802-809.

Planificación Estratégica en Educación:

11. Bryson, J. M. (2018). Strategic planning for public and nonprofit organizations: A guide to strengthening and sustaining organizational achievement. John Wiley & Sons.

Bibliografía en línea y Recursos Web:

12. Edutopia: https://www.edutopia.org/
13. eLearning Industry: https://elearningindustry.com/
14. Khan Academy: https://www.khanacademy.org/
15. EDUCAUSE Review: https://er.educause.edu/
16. Learning Scientists: https://www.learningscientists.org/

Las Comunidades de Práctica son un lugar intermedio — ligeramente estructurado con objetivos generales y abierto a las oportunidades. El éxito de las comunidades en línea se realizan de una manera más natural.

http://c4lpt.co.uk/articles/bsle2.html by Jane Hart

http://www.brandon-hall.com/workplacelearningtoday/?p=9692 Elements for Constructing Social Learning Environaments by Gary Woodill

http://www.jarche.com/2014/05/network-era-skills/#more-11639 Network era Skills harold Jarche

http://www.cibersociedad.net/congres2006/gts/comunicacio.php?id=634 Redes Cognitivas y de aprendizaje by Mariangela Petrizzo-Páez
Alejandro Elias Ochoa Arias

http://www.pacoprieto.com/knowmads-trabajadores-del-pensamiento-y-de-la-innovacion.htmlKnowmads: trabajadores del pensamiento y de la innovacion Paco Prieto y Juan Domingo farnós

http://julianstodd.wordpress.com/2013/10/16/the-narrative-of-social-leadership/ The narrative of social leadership Julian Stodd

http://www.jarche.com/ Life in perpetual beta de Harold Jarche

https://juandomingofarnos.wordpress.com Innovación y Conocimiento de Juan Domingo Farnós

http://aprendizajeinfinito.wordpress.com/2013/10/29/juandomingofarnos-wordpress-com-la-sociedad-aprende-de-ella-misma-con-las-tic-juandon-innovaci-n-y-conocimiento-la-sociedad-aprende-de-ella-misma-juandoming/ La sociedad aprende de ella misma de Juan Domingo Farnos

Aprendizaje Colaborativo y Tecnología Educativa:

1. Slavin, R. E. (1996). Research on cooperative learning and achievement: What we know, what we need to know. Contemporary Educational Psychology, 21(1), 43-69.
2. Garrison, D. R., & Vaughan, N. D. (2008). Blended learning in higher education: Framework, principles, and guidelines. John Wiley & Sons.

Educación Disruptiva y Juan Domingo Farnós:

3. Farnós, J. D. (2019). Aprendizaje Disruptivo: Tecnologías Móviles y Ambientes Educativos. Revista de Educación a Distancia, 60(17).

Inteligencia Artificial en Educación:

4. Anderson, J. R., & Lebiere, C. (1998). The atomic components of thought. Lawrence Erlbaum Associates.
5. Baker, R. S., Corbett, A. T., & Koedinger, K. R. (2004). Toward a model of the regulation of cognitive processes in computer-based tutoring environments. In D. McNamara & J. G. Trafton (Eds.), Proceedings of the 26th Annual Cognitive Science Society (pp. 83-88).

Aprendizaje Basado en la Evidencia:

6. Eva, K. W. (2016). What every teacher needs to know about clinical reasoning. Medical Education, 50(10), 969-978.
7. Norman, G. R., & Schmidt, H. G. (1992). The psychological basis of problem-based learning: A review of the evidence. Academic Medicine, 67(9), 557-565.

Habilidades de Comunicación en la Educación Médica:

8. Kurtz, S., & Silverman, J. (1996). The Calgary-Cambridge referenced observation guides: an aid to defining the curriculum and organizing the teaching in communication training programmes. Medical Education, 30(2), 83-89.

Evaluación Computacional Personalizada:

9. Siemens, G., & Baker, R. S. (2012). Learning analytics and educational data mining: An update. In American Behavioral Scientist, 57(10), 1439-1459.

Educación Ubicua y Aprendizaje Móvil:

10. Kukulska-Hulme, A., & Traxler, J. (2007). Mobile learning as a catalyst for change. Open Learning: The Journal of Open, Distance and e-Learning, 22(2), 11-21.
11. Sharples, M., Taylor, J., & Vavoula, G. (2007). A theory of learning for the mobile age. In R. Andrews & C. Haythornthwaite (Eds.), The Sage Handbook of E-learning Research (pp. 221-247). Sage Publications.

Formación en Habilidades de Comunicación:

12. Maguire, P., Fairbairn, S., & Fletcher, C. (1986). Consultation skills of young doctors: Benefits of feedback training in interviewing as students persist. British Medical Journal (Clinical Research Ed.), 292(6529), 1573-1576.

Planificación Estratégica en Educación:

13. Bryson, J. M., Crosby, B. C., & Stone, M. M. (2015). Designing and implementing cross-sector collaborations: Needed and challenging. Public Administration Review, 75(5), 647-663.
14. Mintzberg, H., & Waters, J. A. (1985). Of strategies, deliberate and emergent. Strategic Management Journal, 6(3), 257-272.

Bibliografía en línea y Recursos Web:

15. EdTech Magazine: https://edtechmagazine.com/
16. Inside Higher Ed: https://www.insidehighered.com/
17. eLearning Industry: https://elearningindustry.com/
18. Educause: https://www.educause.edu/
19. The Chronicle of Higher Education: https://www.chronicle.com/

Aprendizaje Colaborativo y Tecnología Educativa:

1. Slavin, R. E. (1996). «When students work together: Cooperative learning in the classroom.» National Association of Secondary School Principals.»Cooperative learning methods can promote increased student achievement, more positive relationships among students from diverse social categories, more positive attitudes toward teachers and the school, and more positive interpersonal attraction among students.» – Robert E. Slavin
2. Garrison, D. R., & Vaughan, N. D. (2008). «Blended learning in higher education: Framework, principles, and guidelines.» John Wiley & Sons.»Blended learning provides the flexibility of online learning combined with the benefits of face-to-face interaction. It allows students to work at their own pace and engage in collaborative activities when they come together in the physical classroom.» – D. Randy Garrison

Educación Disruptiva y Juan Domingo Farnós:

3. Farnós, J. D. (2019). «Aprendizaje Disruptivo: Tecnologías Móviles y Ambientes Educativos.» Revista de Educación a Distancia, 60(17).»La educación disruptiva es aquella que rompe con los esquemas tradicionales de enseñanza y aprovecha las tecnologías móviles y entornos educativos flexibles para adaptarse a las necesidades de los estudiantes del siglo XXI.» – Juan Domingo Farnós

Inteligencia Artificial en Educación:

4. Anderson, J. R., & Lebiere, C. (1998). «The atomic components of thought.» Lawrence Erlbaum Associates.»Cognitive tutors represent a successful application of artificial intelligence in education, offering personalized instruction that adapts to each student’s unique learning needs.» – John R. Anderson
5. Baker, R. S., Corbett, A. T., & Koedinger, K. R. (2004). «Toward a model of the regulation of cognitive processes in computer-based tutoring environments.» In Proceedings of the 26th Annual Cognitive Science Society.»Computer-based tutoring environments have the potential to provide learners with real-time feedback and adapt instruction to optimize their cognitive processes.» – Ryan S. Baker

Aprendizaje Basado en la Evidencia:

6. Eva, K. W. (2016). «What every teacher needs to know about clinical reasoning.» Medical Education, 50(10), 969-978.»Clinical reasoning is a complex cognitive process that involves gathering and interpreting evidence to make informed decisions in real-world medical situations. It’s a critical skill for healthcare professionals to develop.» – Kevin W. Eva
7. Norman, G. R., & Schmidt, H. G. (1992). «The psychological basis of problem-based learning: A review of the evidence.» Academic Medicine, 67(9), 557-565.»Problem-based learning places students in the role of active problem solvers, encouraging them to engage in deep learning and critical thinking.» – Geoff Norman

Habilidades de Comunicación en la Educación Médica:

8. Kurtz, S., & Silverman, J. (1996). «The Calgary-Cambridge referenced observation guides: an aid to defining the curriculum and organizing the teaching in communication training programmes.» Medical Education, 30(2), 83-89.»Effective communication is the cornerstone of healthcare, and structured observation guides can help define and teach the essential communication skills required of medical professionals.» – Suzanne Kurtz

Evaluación Computacional Personalizada:

9. Siemens, G., & Baker, R. S. (2012). «Learning analytics and educational data mining: An update.» In American Behavioral Scientist, 57(10), 1439-1459.»Learning analytics and data mining are revolutionizing education by providing insights into student behavior and performance, enabling personalized and data-driven interventions.» – George Siemens

Educación Ubicua y Aprendizaje Móvil:

10. Kukulska-Hulme, A., & Traxler, J. (2007). «Mobile learning—Review of the literature.» In Mobile learning technologies and applications (pp. 81-86). Springer.»Mobile learning leverages the ubiquity of mobile devices to provide learners with access to educational resources and opportunities wherever they are, promoting lifelong learning.» – Agnes Kukulska-Hulme
11. Sharples, M., Taylor, J., & Vavoula, G. (2007). «A theory of learning for the mobile age.» In R. Andrews & C. Haythornthwaite (Eds.), The Sage Handbook of E-learning Research.»Mobile learning is not just about the technology but also about how learners engage with content, collaborate, and construct knowledge in a connected world.» – Mike Sharples

Formación en Habilidades de Comunicación:

12. Maguire, P., & Fairbairn, S. (1998). «Teaching clinical communication skills: Setting the stage at the very beginning.» Medical Education, 32(5), 503-504.

«Teaching clinical communication skills should start early in medical education, emphasizing the importance of effective doctor-patient communication from the beginning.» – Peter Maguire

Planificación Estratégica en Educación:

13. Mintzberg, H., & Waters, J. A. (1985). «Of strategies, deliberate and emergent.» Strategic Management Journal, 6(3), 257-272.

«Strategies in education may evolve through both deliberate planning and emergent responses to changing circumstances, highlighting the importance of adaptability in educational planning.» – Henry Mintzberg

Bibliografía en línea y Recursos Web:

14. EdSurge: https://www.edsurge.com/

«EdSurge provides valuable insights and resources on the latest trends and technologies in education, helping educators stay informed and adapt to new challenges.» – EdSurge

15. Coursera: https://www.coursera.org/

«Coursera offers a wide range of online courses from top universities, making education more accessible to learners worldwide.» – Coursera

16. MIT OpenCourseWare: https://ocw.mit.edu/index.htm

«MIT OpenCourseWare provides free access to course materials from one of the world’s leading universities, democratizing education and knowledge sharing.» – MIT OpenCourseWare

17. Learning Scientists: https://www.learningscientists.org/

«The Learning Scientists offer evidence-based strategies for effective learning and teaching, helping educators apply cognitive science principles in the classroom.» – Learning Scientists

18. Inside Higher Ed: https://www.insidehighered.com/

«Inside Higher Ed is a trusted source of news and analysis for higher education professionals, providing insights into the challenges and opportunities facing colleges and universities.» – Inside Higher Ed

19. Educause Review: https://er.educause.edu/

«Educause Review publishes thought-provoking articles on technology in higher education, offering valuable perspectives on the intersection of education and technology.» – Educause Review

Aprendizaje Colaborativo y Tecnología Educativa:

1. Coll, C., & Bustos, A. (2003). «Aprendizaje escolar y construcción del conocimiento.» Paidós.»El aprendizaje colaborativo promueve la construcción conjunta de conocimiento entre estudiantes, fomentando la reflexión y el diálogo.» – César Coll
2. Universidad de Stanford – Programa de Aprendizaje en Grupo:»El Programa de Aprendizaje en Grupo de Stanford investiga y promueve estrategias efectivas de aprendizaje colaborativo en entornos educativos.»

Educación Disruptiva y Juan Domingo Farnós:

3. Farnós, J. D. (2015). «Educación disruptiva: innovación educativa en la sociedad del conocimiento.» Editorial Bubok.»La educación disruptiva busca transformar los métodos educativos tradicionales y aprovechar las tecnologías para adaptarse a las necesidades cambiantes de los estudiantes.» – Juan Domingo Farnós

Inteligencia Artificial en Educación:

4. Universidad Autónoma de Madrid – Grupo de Investigación en Tecnología Educativa:»El Grupo de Investigación en Tecnología Educativa de la UAM se enfoca en la aplicación de la inteligencia artificial y la tecnología en la educación, explorando formas de mejorar el aprendizaje.»

Aprendizaje Basado en la Evidencia:

5. Universidad de Barcelona – Instituto de Investigación en Educación:»El Instituto de Investigación en Educación de la Universidad de Barcelona realiza investigaciones en educación basadas en evidencia para mejorar las prácticas educativas.»

Habilidades de Comunicación en la Educación Médica:

6. Universidad de Granada – Facultad de Medicina:»La Facultad de Medicina de la Universidad de Granada se enfoca en la formación de habilidades de comunicación efectiva para estudiantes de medicina.»

Evaluación Computacional Personalizada:

7. Universidad de Chile – Centro de Tecnologías para la Docencia:»El Centro de Tecnologías para la Docencia de la Universidad de Chile trabaja en el desarrollo de sistemas de evaluación personalizados para optimizar el aprendizaje.»

Educación Ubicua y Aprendizaje Móvil:

8. Universidad de Valencia – Grupo de Investigación en Educación y Tecnología:»El Grupo de Investigación en Educación y Tecnología de la Universidad de Valencia explora el aprendizaje móvil y la ubicuidad en la educación.»
9. Universidad de Sevilla – Instituto de Ciencias de la Educación:»El Instituto de Ciencias de la Educación de la Universidad de Sevilla investiga la integración de tecnologías móviles en entornos educativos.»

Planificación Estratégica en Educación:

10. Universidad de Harvard – Programa de Liderazgo Educativo:»El Programa de Liderazgo Educativo de Harvard ofrece recursos y cursos para fortalecer el liderazgo y la planificación estratégica en educación.»

Educación Disruptiva y Juan Domingo Farnós:
Siemens, G. (2005). «Connectivism: A learning theory for the digital age.» International Journal of Instructional Technology and Distance Learning.
«Juan Domingo Farnós ha sido un defensor activo de la educación disruptiva, explorando cómo las tecnologías pueden transformar el aprendizaje en el siglo XXI.» – George Siemens
Universidad de Valencia – Grupo de Investigación en Educación y Tecnología:
«El Grupo de Investigación en Educación y Tecnología de la Universidad de Valencia ha colaborado con Juan Domingo Farnós en investigaciones sobre la integración de tecnologías en la educación.»
Aprendizaje Basado en la Evidencia:
Marzano, R. J. (2003). «What works in schools: Translating research into action.» ASCD.
«El enfoque de aprendizaje basado en la evidencia promovido por Juan Domingo Farnós se alinea con la idea de que debemos traducir la investigación en prácticas efectivas en el aula.» – Robert J. Marzano
Evaluación Computacional Personalizada:
Siemens, G., & Gasevic, D. (2012). «Guest editorial-Learning and knowledge analytics.» Educational Technology & Society, 15(3).
«La investigación de Juan Domingo Farnós en educación disruptiva y evaluación personalizada ha contribuido significativamente al campo del aprendizaje y la analítica educativa.» – George Siemens