Movemos con procesos holísticos un aprendizaje relacional y de transformación con nuevos conceptos, ideas e implementaciones de los mismos en la realidad…

Juan Domingo Farnós

Los profesionales y organizaciones a menudo se reúnen con poca preparación en términos de lo que se requiere para ofrecer una atención integral; líderes y profesionales carecen de las herramientas o habilidades para el trabajo en colaboración . Aprender a aprender puede ayudar a los grupos interprofesionales navegar incertidumbre, la complejidad y la exposición a las diversas necesidades y valores — todos los factores asociados con la prestación de atención integrada.

En el contexto de la atención integrada, esto se vuelve aún más crucial debido a la naturaleza compleja y cambiante de la atención médica. Vamos a desglosar los diferentes elementos :

1. Incertidumbre:
   • En el campo de la atención médica, la incertidumbre puede surgir de diversas fuentes, como diagnósticos difíciles, reacciones inesperadas a tratamientos, o cambios en las condiciones del paciente. Aprender a aprender implica desarrollar la capacidad de adaptarse y tomar decisiones informadas incluso en situaciones inciertas.
2. Complejidad:
   • La atención médica es inherentemente compleja, con múltiples factores que pueden influir en el diagnóstico y el tratamiento. Esto incluye variables médicas, sociales, emocionales y económicas. Aprender a aprender en este contexto implica adquirir habilidades para analizar y abordar esta complejidad de manera efectiva.
3. Exposición a diversas necesidades:
   • Los pacientes tienen una amplia gama de necesidades, que van más allá de las puramente médicas. Pueden necesitar apoyo emocional, asesoramiento sobre estilo de vida, asistencia con tareas cotidianas, entre otros. Aprender a aprender en este contexto implica comprender y abordar estas diversas necesidades de manera integral.
4. Valores:
   • Los valores de los pacientes pueden variar ampliamente y a menudo influirán en sus decisiones de tratamiento y atención. Aprender a aprender en este contexto implica desarrollar la sensibilidad para comprender y respetar estos valores, incluso si difieren de los propios.

Ahora, vamos a hablar sobre cómo aplicar algoritmos en Python para abordar estos elementos:

1. Árboles de Decisión:
   • Los árboles de decisión son útiles para tomar decisiones en base a múltiples criterios. En el contexto de la atención médica, se pueden utilizar para guiar el proceso de diagnóstico y tratamiento, teniendo en cuenta la incertidumbre y la complejidad.
2. Algoritmos de Clasificación:
   • Estos algoritmos son útiles para categorizar pacientes en grupos según sus necesidades y características. Por ejemplo, se pueden usar para identificar grupos de pacientes con necesidades similares, lo que facilita la personalización de la atención.
3. Análisis de Sentimientos:
   • Para abordar los valores y necesidades emocionales de los pacientes, se pueden usar algoritmos de análisis de sentimientos para comprender las emociones y preocupaciones expresadas en registros médicos o encuestas de satisfacción del paciente.
4. Integración de Datos:
   • Los datos en el campo de la atención médica pueden ser muy diversos y dispersos. Utilizar algoritmos de integración de datos puede ayudar a unificar y analizar esta información de manera más efectiva.

1. Árboles de Decisión (Clasificación):

pythonCopy code

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # Supongamos que tienes un conjunto de datos X e y # X es una matriz de características y y es el objetivo (clase) # Divide los datos en conjunto de entrenamiento y prueba X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Crea el clasificador de árbol de decisión clf = DecisionTreeClassifier() # Entrena el clasificador clf.fit(X_train, y_train) # Realiza predicciones en el conjunto de prueba y_pred = clf.predict(X_test) # Evalúa la precisión del modelo accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Precisión del modelo: {accuracy}")

2. Algoritmos de Clasificación:

En este caso, puedes utilizar diversos algoritmos de clasificación como Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (KNN), o Random Forest, entre otros. El proceso es similar al ejemplo anterior.

3. Análisis de Sentimientos:

pythonCopy code

from textblob import TextBlob # Supongamos que tienes una lista de opiniones en texto opiniones = [ "El producto es genial", "No estoy satisfecho con el servicio", "La película fue aburrida" ] # Analiza el sentimiento de cada opinión for opinion in opiniones: analysis = TextBlob(opinion) # El sentimiento va de -1 (negativo) a 1 (positivo) print(f"Opinión: {opinion}, Sentimiento: {analysis.sentiment.polarity}")

4. Integración de Datos:

La integración de datos dependerá del tipo de datos que estés manejando. Puedes utilizar bibliotecas como pandas para combinar y procesar conjuntos de datos. Aquí hay un ejemplo básico:

pythonCopy code

import pandas as pd # Supongamos que tienes dos DataFrames df1 y df2 que quieres combinar # Puedes combinarlos por una columna en común merged_df = pd.merge(df1, df2, on='columna_comun', how='inner')

El aprendizaje interprofesional puede ser aplicado en grupos interprofesionales para mejorar la atención integrada. Algunas formas en que se puede aplicar el aprendizaje interprofesional en la atención integrada incluyen:

• Desarrollar habilidades de colaboración: El aprendizaje interprofesional puede ayudar a los grupos interprofesionales a desarrollar habilidades de colaboración, lo que puede mejorar la coordinación y la calidad de la atención.
• Comprender las perspectivas de otros profesionales: El aprendizaje interprofesional puede ayudar a los grupos interprofesionales a comprender las perspectivas y necesidades de otros profesionales, lo que puede mejorar la comunicación y la colaboración.
• Desarrollar habilidades de resolución de problemas: El aprendizaje interprofesional puede ayudar a los grupos interprofesionales a desarrollar habilidades de resolución de problemas, lo que puede mejorar la capacidad del grupo para abordar problemas complejos y proporcionar atención integrada.
• Desarrollar habilidades de liderazgo: El aprendizaje interprofesional puede ayudar a los grupos interprofesionales a desarrollar habilidades de liderazgo, lo que puede mejorar la capacidad del grupo para coordinar la atención y liderar iniciativas de mejora de la calidad.

Para aplicar el aprendizaje interprofesional en la atención integrada, se pueden utilizar diferentes estrategias de enseñanza-aprendizaje, como el aprendizaje basado en problemas, el aprendizaje colaborativo y el aprendizaje basado en simulaciones. Además, se pueden establecer espacios físicos adecuados para realizar las actividades y rotar instalaciones para que los estudiantes puedan aprender en diferentes entornos. 

Para fomentar la colaboración interprofesional en la educación, se pueden utilizar diferentes estrategias y enfoques que promuevan la interacción y el trabajo en equipo entre estudiantes de diferentes profesiones. Algunas de estas estrategias incluyen:

• Aprendizaje interprofesional: El aprendizaje interprofesional se produce cuando estudiantes o miembros de dos o más profesiones aprenden juntos para mejorar conocimientos y competencias en educación. Esta estrategia puede ayudar a fomentar la colaboración interprofesional al permitir que los estudiantes aprendan de y con otros profesionales, lo que puede mejorar la comprensión y el respeto por las perspectivas y necesidades de otros profesionales.
• Resolución de problemas interprofesional: La resolución de problemas interprofesional implica trabajar en equipo para abordar problemas complejos y desarrollar soluciones efectivas. Esta estrategia puede ayudar a fomentar la colaboración interprofesional al permitir que los estudiantes trabajen juntos para abordar problemas complejos y desarrollar soluciones efectivas.
• Simulaciones interprofesionales: Las simulaciones interprofesionales implican recrear situaciones clínicas complejas en un entorno seguro y controlado. Esta estrategia puede ayudar a fomentar la colaboración interprofesional al permitir que los estudiantes trabajen juntos para abordar situaciones clínicas complejas y desarrollar habilidades de comunicación y colaboración.
• Rotaciones interprofesionales: Las rotaciones interprofesionales implican que los estudiantes de diferentes profesiones trabajen juntos en diferentes entornos clínicos. Esta estrategia puede ayudar a fomentar la colaboración interprofesional al permitir que los estudiantes trabajen juntos en diferentes entornos clínicos y desarrollen habilidades de colaboración y comunicación.

La educación interprofesional es una estrategia de enseñanza que involucra a estudiantes de diferentes ramas, con el objetivo de mejorar la colaboración y la coordinación en su atención :

• Mejora la colaboración y la coordinación: La educación interprofesional puede mejorar la colaboración y la coordinación entre los profesionales de la salud, al permitir que los estudiantes aprendan de y con otros profesionales, lo que puede mejorar la comprensión y el respeto por las perspectivas y necesidades de otros profesionales.
• Mejora la calidad de la atención: La educación interprofesional puede mejorar la calidad de la atención al paciente, al permitir que los estudiantes aprendan a trabajar en equipo y a colaborar con otros profesionales para abordar problemas complejos y desarrollar soluciones efectivas.
• Mejora la comunicación: La educación interprofesional puede mejorar la comunicación entre los profesionales de la salud, al permitir que los estudiantes aprendan a comunicarse de manera efectiva con otros profesionales y a comprender las perspectivas y necesidades de otros profesionales.
• Mejora la satisfacción del paciente: La educación interprofesional puede mejorar la satisfacción del paciente, al permitir que los estudiantes aprendan a trabajar juntos para abordar problemas complejos y desarrollar soluciones efectivas, lo que puede mejorar la calidad de la atención y su experiencia.

1. Don Berwick:
   • Don Berwick es un médico, profesor y líder en el campo de la mejora de la calidad en atención médica. Es fundador y presidente emérito del Instituto para la Mejora de la Atención Médica (Institute for Healthcare Improvement). Entre sus obras se encuentra el libro «Measuring the Health of Nations: Updating an Earlier Analysis» y numerosos artículos sobre calidad y seguridad en la atención médica.
2. Mary Dixon-Woods:
   • Mary Dixon-Woods es una renombrada investigadora en salud pública y gestión de la salud. Es directora del grupo de investigación de Cambridge sobre Implementación de Políticas y Prácticas de Salud (Cambridge Research Group on Health Policy and Practice). Su obra «Why is patient safety so hard?» es muy influyente en el campo de la seguridad del paciente.
3. Thomas Bodenheimer:
   • Thomas Bodenheimer es un médico y profesor de medicina en la Universidad de California, San Francisco. Es conocido por su trabajo en el diseño de sistemas de atención médica centrados en el paciente y en la atención primaria. Es autor del libro «Improving Primary Care: Strategies and Tools for a Better Practice» y ha escrito extensamente sobre atención centrada en el paciente.

Tres universidades importantes asociadas con la investigación en atención integrada y gestión de la salud son:

1. Harvard University:
   • La Harvard T.H. Chan School of Public Health y la Harvard Medical School son dos de las instituciones más prestigiosas en investigación de salud y atención médica.
2. University of California, San Francisco (UCSF):
   • UCSF es conocida por su enfoque en la atención médica centrada en el paciente y la investigación en sistemas de atención de salud.
3. University of Cambridge:
   • La Universidad de Cambridge, en el Reino Unido, tiene una destacada facultad de medicina y salud pública que ha contribuido significativamente a la investigación en políticas de salud y prácticas médicas.

Podemos definir aprender a aprender como un proceso continuo por el cual los estudiantes se mueven hacia el aprendizaje relacional y de transformación para lograr la metacognición (la capacidad de monitorear, evaluar y cambiar la forma en que uno piensa y aprende) no es un proceso lineal; las personas pueden ir y venir entre varios tipos y profundidades de aprendizaje a lo largo del proceso de integración.

Itinerarios de Aprendizaje:

1. Introducción a la Educación Disruptiva:

• Recursos:
  • Cursos en línea sobre teorías de la educación disruptiva.
  • Lecturas sobre ejemplos de innovaciones educativas.
• Actividades:
  • Participación en debates y discusiones sobre la importancia de la educación disruptiva.

2. Fundamentos de la Inteligencia Artificial en Educación:

• Recursos:
  • Tutoriales sobre aplicaciones de la IA en el campo educativo.
  • Estudios de casos sobre cómo la IA está transformando la enseñanza y el aprendizaje.
• Actividades:
  • Experimentación con herramientas de tutoría inteligente y sistemas de recomendación educativa.

3. Metacognición y Aprendizaje Autónomo:

• Recursos:
  • Materiales sobre desarrollo de la metacognición y estrategias de autorregulación del aprendizaje.
  • Ejercicios para fomentar la reflexión sobre el propio proceso de aprendizaje.
• Actividades:
  • Llevar un diario de aprendizaje para rastrear el progreso y las estrategias utilizadas.

4. Diseño de Itinerarios de Aprendizaje Personalizados:

• Recursos:
  • Talleres sobre diseño instruccional basado en el perfil y las necesidades de los estudiantes.
  • Herramientas para la creación de rutas de aprendizaje individualizadas.
• Actividades:
  • Desarrollar un itinerario de aprendizaje personalizado utilizando herramientas específicas.

Árboles de Decisión para Situaciones de Aprendizaje:

Podemos usar árboles de decisión para guiar a los estudiantes en su proceso de elección de itinerarios. Por ejemplo:

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Si el estudiante está interesado en la programación: - ¿Nivel de habilidad actual? - Principiante: Tomar un curso introductorio de Python. - Intermedio: Explorar proyectos de código abierto y participar en hackatones. - Avanzado: Iniciar un proyecto personal y contribuir a comunidades de código abierto. Si el estudiante prefiere el diseño gráfico: - ¿Software preferido? - Adobe Creative Cloud: Acceder a tutoriales avanzados y crear un portafolio en línea. - Otro software: Explorar alternativas y crear proyectos personalizados.

Algoritmos en Python para Personalización del Aprendizaje:

Recursos de Aprendizaje:

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def recomendar_recursos(interés, nivel): if interés == "Programación": if nivel == "Principiante": return ["Curso de Python en Codecademy", "Introducción a Algoritmos en Coursera"] elif nivel == "Intermedio": return ["Proyectos de código abierto en GitHub", "Participación en hackatones"] elif nivel == "Avanzado": return ["Iniciar un proyecto personal en GitHub", "Contribuir a proyectos de código abierto"] elif interés == "Diseño Gráfico": return ["Tutoriales avanzados de Adobe Creative Cloud", "Crear un portafolio en Behance"] else: return ["Explorar recursos según tus intereses"]

Para implementar estas rutas, se pueden utilizar diferentes herramientas y tecnologías, como PyTorch, LLaMa, algoritmos de recomendación, técnicas de aprendizaje automático y bases de datos. Además, se pueden utilizar diferentes estrategias de enseñanza-aprendizaje, como el aprendizaje interprofesional, la resolución de problemas interprofesional, las simulaciones interprofesionales y las rotaciones interprofesionales.

La educación disruptiva es un modelo de aprendizaje que busca transformar el sistema educativo tradicional, rompiendo con las estructuras y paradigmas establecidos, y utilizando las nuevas tecnologías y los nuevos usos que se les pueden dar. Para adaptar la educación disruptiva a diferentes niveles educativos, se pueden utilizar diferentes estrategias y enfoques que se adapten a las necesidades y características de cada nivel:

• Educación primaria: En la educación primaria, se puede utilizar la educación disruptiva para fomentar la creatividad y el pensamiento crítico en los estudiantes, a través de la gamificación, la experimentación y la práctica. Además, se pueden utilizar herramientas tecnológicas como las tabletas y las aplicaciones educativas para personalizar el aprendizaje y adaptarlo a las necesidades y preferencias de cada estudiante.
• Educación secundaria: En la educación secundaria, se puede utilizar la educación disruptiva para fomentar la innovación y el emprendimiento en los estudiantes, a través de proyectos y desafíos que les permitan desarrollar habilidades de liderazgo y resolución de problemas. Además, se pueden utilizar herramientas tecnológicas como las redes sociales y las plataformas de aprendizaje en línea para fomentar la colaboración y el trabajo en equipo.
• Educación superior: En la educación superior, se puede utilizar la educación disruptiva para fomentar la personalización del aprendizaje y la adaptación a las necesidades del mercado laboral, a través de la inteligencia artificial y los algoritmos de recomendación. Además, se pueden utilizar herramientas tecnológicas como las simulaciones y los juegos educativos para fomentar la experimentación y el aprendizaje práctico.

La educación disruptiva puede ser adaptada a diferentes niveles educativos, utilizando diferentes estrategias y enfoques que se adapten a las necesidades y características de cada nivel. Algunas de estas estrategias incluyen la gamificación, la experimentación, la práctica, los proyectos y desafíos, la inteligencia artificial y los algoritmos de recomendación, las simulaciones y los juegos educativos.

1. Sir Ken Robinson:
   • Obra Destacada: «El Elemento: Descubrir tu pasión lo cambia todo»
   • Enfoque: Robinson argumenta a favor de un enfoque educativo que fomente la creatividad y la exploración de las pasiones individuales.
2. Sugata Mitra:
   • Obra Destacada: «Hole in the Wall – Self Organized Learning Environments»
   • Enfoque: Mitra es conocido por su experimento «Hole in the Wall», donde demostró cómo los niños pueden aprender de manera autónoma utilizando recursos tecnológicos.
3. Carol Dweck:
   • Obra Destacada: «Mindset: The New Psychology of Success»
   • Enfoque: Dweck explora la importancia del «mindset» (mentalidad) y cómo la creencia en la capacidad de aprender y crecer afecta el éxito.
4. Alfie Kohn:
   • Obra Destacada: «Punished by Rewards: The Trouble with Gold Stars, Incentive Plans, A’s, Praise, and Other Bribes»
   • Enfoque: Kohn cuestiona el uso de recompensas y castigos como motivadores en el aprendizaje y promueve un enfoque más intrínseco y autónomo.
5. Edgar Morin:
   • Obra Destacada: «Los siete saberes necesarios para la educación del futuro»
   • Enfoque: Morin aboga por una educación que promueva la comprensión del mundo complejo y fomente la transdisciplinariedad.

Universidades con Obras Destacadas:

1. Harvard University:
   • Obra Destacada: «Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns» por Clayton Christensen, Curtis W. Johnson y Michael B. Horn.
2. Stanford University:
   • Obra Destacada: «Make School: A new model for college in the 21st century» por Ashu Desai y Jeremy Rossmann.
3. MIT (Massachusetts Institute of Technology):
   • Obra Destacada: «OpenCourseWare» (OCW) – Una iniciativa que proporciona acceso gratuito a materiales de cursos de MIT.
4. University of California, Berkeley:
   • Obra Destacada: «Blended: Using Disruptive Innovation to Improve Schools» por Michael B. Horn y Heather Staker.
5. University of Pennsylvania:
   • Obra Destacada: «Learning How to Learn: Powerful mental tools to help you master tough subjects» (Curso en línea) por Barbara Oakley y Terrence Sejnowski en Coursera.

Conductas de aprendizaje clave y condiciones (hasta ahora se refiere como procesos) asociado con intercambios y que sostenemos ayudan a fomentar la auto-organización como la capacidad de aprendizaje de un sistema social incluye “interacción”, “retroalimentación”, “reflexión” y “aprendizaje autodirigido .

A caballo entre las dimensiones afectivas, cognitivas y relacionales, estos procesos son reconocidas como una cuestión de carácter como un conjunto de habilidades, exigiendo un vocabulario mucho más rico en torno al aprendizaje que incluye palabras como actitudes, disposiciones, cualidades, valores, tolerancias emocionales, normas y hábitos de mente . Aunque separados para el propósito de claridad, estos procesos están relacionados entre sí , que conectan los cuatro procesos. Estos procesos pueden dar lugar a marcos de referencia que sean más conducentes a enmiendas y adiciones adicionales, y que sean más inclusivas y discriminar,en otras palabras, puede hacer que los alumnos más capaces de intercambiar conocimientos y asimilar la nueva información en conocimientos, creencias y hábitos de acción existentes.

1. Dimensiones Afectivas, Cognitivas y Relacionales:

• Afectivas: Se refieren a las emociones, actitudes y valores de los estudiantes. Incluyen aspectos como la motivación, el interés, la confianza en sí mismo y la apertura a nuevas ideas.
• Cognitivas: Se centran en los procesos de pensamiento, comprensión y análisis. Esto abarca la capacidad de pensar críticamente, resolver problemas y aplicar el conocimiento en situaciones diversas.
• Relacionales: Se refieren a la capacidad de los estudiantes para interactuar, colaborar y comunicarse eficazmente con otros. Esto incluye habilidades sociales, trabajo en equipo y empatía.

2. Desarrollo de Habilidades y Actitudes:

• Actitudes: Reflejan las disposiciones y posturas que los estudiantes adoptan hacia el aprendizaje. Esto puede incluir la actitud positiva hacia los desafíos, la curiosidad intelectual y la perseverancia.
• Disposiciones: Se refiere a la inclinación o predisposición de un individuo hacia ciertas formas de pensar o actuar. Por ejemplo, la disposición para explorar nuevas ideas o para ser reflexivo.
• Cualidades: Representan las características personales que contribuyen al éxito en el aprendizaje. Esto puede incluir la creatividad, la resiliencia y la autodisciplina.
• Valores: Son los principios o creencias fundamentales que guían el comportamiento y las decisiones de los estudiantes. Los valores pueden incluir la ética, la responsabilidad y el respeto.

3. Vocabulario Enriquecido para el Aprendizaje:

• Actitudes y Disposiciones Positivas: Fomentar una mentalidad de crecimiento, la apertura a la diversidad de ideas y la disposición para aprender de los errores.
• Cualidades de Autogestión: Incluir la capacidad de establecer metas, gestionar el tiempo y mantener la motivación a largo plazo.
• Valores Éticos y Sociales: Promover la integridad, la responsabilidad cívica y el respeto por los demás.

4. Conexión entre los Procesos:

• Estas dimensiones no son independientes, sino que están interconectadas. Por ejemplo, una actitud positiva hacia el aprendizaje puede influir en la motivación y la persistencia, lo que a su vez afecta la calidad del pensamiento y la comprensión.

5. Fomentar el Intercambio de Conocimientos y la Asimilación:

• Al desarrollar estas dimensiones, los estudiantes están mejor preparados para participar en un aprendizaje colaborativo y para integrar nueva información en su base de conocimientos existente.

Este enfoque holístico hacia el aprendizaje busca cultivar no solo la adquisición de conocimientos, sino también el desarrollo de habilidades y actitudes que permitan a los estudiantes ser aprendices efectivos y ciudadanos responsables.

A través de procesos de auto-organización, los estudiantes pueden comenzar a cambiar la estructura y dinámica de la forma en que interactúan, creando nuevos conjuntos de vínculos a través de fronteras profesionales y organizacionales, en consecuencia, mejorar la integración , aunque puede manifestarse a nivel individual, grupal y organizacional, nos centramos en los niveles individuales y colectivas en este documento.

Descripción del Proceso:

La autoorganización en el aprendizaje implica que los estudiantes tienen la capacidad de:

1. Iniciar Cambios Estructurales: Los estudiantes tienen la autonomía para identificar oportunidades de mejora en la forma en que interactúan y colaboran.
2. Crear Nuevos Vínculos y Conexiones: Pueden establecer relaciones y colaboraciones que trascienden las fronteras profesionales y organizacionales existentes.
3. Mejorar la Integración: Al crear nuevos conjuntos de vínculos, los estudiantes pueden mejorar la forma en que la información y el conocimiento fluyen entre diferentes áreas y grupos.
4. A Nivel Individual y Colectivo: Este proceso puede manifestarse tanto a nivel individual, cuando un estudiante toma la iniciativa de buscar nuevas conexiones, como a nivel colectivo, cuando un grupo de estudiantes se organiza para crear nuevas dinámicas de colaboración.

Árboles de Decisión:

Voy a proporcionar ejemplos de árboles de decisión que podrían guiar a los estudiantes en el proceso de autoorganización:

Árbol de Decisión para la Autoorganización a Nivel Individual:

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¿Identificas oportunidades de mejora en la forma en que interactúas? ├── Sí: ¿Puedes iniciar cambios por ti mismo o necesitas colaboración? │ ├── Puedo iniciar cambios por mí mismo: Inicia cambios y evalúa resultados. │ └── Necesito colaboración: Identifica personas o recursos que puedan ayudar. └── No: Continúa observando y reflexionando sobre tu interacción.

Árbol de Decisión para la Autoorganización a Nivel Colectivo:

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¿Tienes un grupo de estudiantes interesados en mejorar la colaboración? ├── Sí: ¿Han identificado áreas específicas que necesitan mejora? │ ├── Sí, áreas específicas identificadas: Inician cambios y evalúan resultados. │ └── No, áreas específicas identificadas: Identifican juntos oportunidades de mejora. └── No: Continúan observando y reflexionando sobre su interacción.

Algoritmos en Python:

Voy a proporcionar un ejemplo simple en Python de cómo los estudiantes podrían implementar un proceso de autoorganización:

pythonCopy code

def iniciar_cambios_individuales(): # Lógica para iniciar cambios estructurales a nivel individual pass def iniciar_cambios_colectivos(): # Lógica para iniciar cambios estructurales a nivel colectivo pass def identificar_areas_de_mejora(): # Lógica para identificar áreas específicas que necesitan mejora pass # Uso de los algoritmos iniciar_cambios_individuales() iniciar_cambios_colectivos()

Tablas de Clarificación:

Proceso de Autoorganización a Nivel Individual
Paso 1: Identificar oportunidades de mejora
Paso 2: Iniciar cambios por sí mismo o con colaboración
Paso 3: Evaluar resultados

Proceso de Autoorganización a Nivel Colectivo
Paso 1: Identificar áreas de mejora
Paso 2: Iniciar cambios y evaluar resultados juntos

Estas tablas proporcionan un resumen visual de los pasos en el proceso de autoorganización a nivel individual y colectivo. Cada paso guía a los estudiantes en la toma de decisiones y acciones necesarias para mejorar la interacción y colaboración.

Para fomentar la autoorganización en estudiantes universitarios a través de la educación disruptiva y la inteligencia artificial, se pueden utilizar diferentes estrategias y enfoques que permitan a los estudiantes organizarse y colaborar de manera autónoma.

• Aprendizaje basado en proyectos: El aprendizaje basado en proyectos puede ser utilizado para fomentar la autoorganización, al permitir que los estudiantes trabajen en proyectos que les interesen y que les permitan desarrollar habilidades de liderazgo y resolución de problemas. La educación disruptiva y la inteligencia artificial pueden ser utilizadas para crear proyectos personalizados y adaptados a las necesidades y preferencias de cada estudiante.
• Gamificación: La gamificación puede ser utilizada para fomentar la autoorganización, al permitir que los estudiantes aprendan de manera lúdica y divertida. La educación disruptiva y la inteligencia artificial pueden ser utilizadas para crear juegos educativos y desafíos que permitan a los estudiantes aprender de manera autónoma y colaborativa.
• Plataformas de aprendizaje en línea: Las plataformas de aprendizaje en línea pueden ser utilizadas para fomentar la autoorganización, al permitir que los estudiantes aprendan a su propio ritmo y de acuerdo con sus propias necesidades y preferencias. La educación disruptiva y la inteligencia artificial pueden ser utilizadas para analizar los datos de los estudiantes y recomendar actividades de aprendizaje que se adapten a sus necesidades y preferencias.

El contexto social, cultural e histórica en la que se produce el aprendizaje juega un papel vital en el proceso de aprendizaje, en parte, a través de las posibilidades y exigencias del alumno .La tensión dinámica entre la agencia del alumno y las affordances de la práctica, como se juega en cada actividad, es donde se produce el aprendizaje. La agencia intencional de las necesidades profesionales para sostenerse si él o ella es trabajar en y con el sistema de relaciones que están construyendo en su práctica . Ya sea el contexto y la práctica es propicio para el ejercicio de esa agencia, por tanto, se convierte en motivo de gran preocupación; incluso los niños pequeños son actividades intencionales y de aproximación con el propósito de tener un impacto de algún tipo.

Por lo tanto, con el fin de provocar y promover el aprendizaje interprofesional para la atención integral, tenemos que atender las demandas que integraron las prácticas de atención y el contexto más amplio de hacer profesionales que también están aprendiendo.

El contenido es un área donde las economías digitales favorecerá fuertemente escala, como ya se ha demostrado en otras industrias transformadoras.

El movimiento de los libros de texto, simulaciones, objetos de aprendizaje, es decir, los costos de producción de alta calidad digital productos no son como el último cambio de tecnología cuando facultad se trasladó de retroproyectores a PowerPoint y clickers. Ese viaje fue principalmente individual a cada miembro de la facultad. Esta ronda de la educación digital es mucho más capital así como las habilidades de uso intensivo, la creación de experiencias digitales interactivas con la medición y la adaptación a ritmos de aprendizaje.

Las inversiones institucionales en pruebas y pilotajes , las inversiones de los editores de libros de texto para mover adaptativos experiencias digitales, y los nuevos operadores insurgentes apoyados por decenas de millones en capital de riesgo, intentan “reinventar” la educación superior.

Para muchas de las inversiones institucionales, las experiencias digitales a menudo tienen muy baja reutilización. El profesor a través del pasillo no puede encontrarlos y utilizarlos, y mucho menos el profesor en otro departamento o en otra escuela y las inversiones excepcionales necesarios para mantener y mejorar estas experiencias está más allá de la escala de una sola institución. …

El sistema de gestión de aprendizaje (LMS) y sus variantes durante mucho tiempo han sido considerados como la plataforma de distribución de aprendizaje en línea…

Para hacer que las experiencias digitales en el ámbito educativo sean rentables y reutilizables a gran escala, es esencial implementar estrategias y prácticas que promuevan la accesibilidad, la compartición y la mejora continua.:

1. Estándares y Formatos Abiertos:

• Utilizar estándares y formatos abiertos para crear y compartir contenido digital. Esto facilita la interoperabilidad y la adaptación a diferentes plataformas y sistemas.

2. Repositorios y Plataformas de Acceso Abierto:

• Establecer repositorios digitales o plataformas de acceso abierto donde los profesores puedan buscar y acceder fácilmente a recursos educativos. Esto facilita la visibilidad y reutilización de contenido.

3. Metadatos y Etiquetado Eficiente:

• Asegurarse de que los recursos digitales estén etiquetados con metadatos descriptivos precisos. Esto facilita la búsqueda y recuperación de contenido relevante.

4. Licenciamiento Flexible:

• Utilizar licencias que permitan la reutilización y adaptación de los recursos digitales. Por ejemplo, licencias Creative Commons.

5. Comunidades de Práctica y Colaboración Interinstitucional:

• Fomentar la colaboración entre profesores y departamentos de diferentes instituciones. Esto puede llevar a la co-creación y compartición de recursos digitales.

6. Feedback y Evaluación Continua:

• Solicitar feedback a los usuarios sobre la calidad y utilidad de los recursos digitales. Utilizar esta retroalimentación para mejorar y actualizar los contenidos.

7. Desarrollo de Capacidades y Formación Docente:

• Proporcionar formación y apoyo a los profesores en el diseño y uso efectivo de recursos digitales. Esto puede aumentar la adopción y reutilización de estos recursos.

8. Evaluación de Impacto y Valor Educativo:

• Realizar evaluaciones periódicas para medir el impacto y la eficacia de los recursos digitales en el aprendizaje de los estudiantes.

9. Economías de Escala y Asociaciones Estratégicas:

• Explorar la posibilidad de asociarse con otras instituciones para compartir costos y recursos en el desarrollo y mantenimiento de experiencias digitales.

10. Gestión Eficiente de la Tecnología y Recursos:

• Implementar prácticas de gestión eficiente de la tecnología para optimizar el uso de recursos y reducir costos asociados con la creación y mantenimiento de experiencias digitales.

11. Monitorización y Adaptación Continua:

• Monitorizar el uso y la efectividad de los recursos digitales y estar dispuestos a adaptarlos según las necesidades cambiantes de los estudiantes y docentes.

Al implementar estas estrategias, las instituciones educativas pueden mejorar significativamente la rentabilidad y reutilización de las experiencias digitales a nivel de escala. Esto no solo beneficia a los profesores y estudiantes, sino que también contribuye a la creación de un ecosistema educativo más eficiente y sostenible.

La Inteligencia Artificial (IA) puede aportar significativamente al proceso de hacer que las experiencias digitales sean rentables y reutilizables a nivel de escala en el ámbito educativo:

1. Sistemas de Recomendación Personalizada:

• Herramientas: Plataformas de e-learning con sistemas de recomendación basados en IA.
• Funcionamiento: La IA analiza el comportamiento de los usuarios y sugiere contenido relevante y recursos adicionales, aumentando la probabilidad de reutilización y exploración de otros recursos.

2. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP):

• Herramientas: Chatbots educativos y sistemas de tutoría virtual basados en NLP.
• Funcionamiento: La NLP permite la interacción natural con los estudiantes, proporcionando respuestas instantáneas a preguntas y guía sobre cómo acceder y utilizar recursos digitales.

3. Análisis de Sentimiento y Retroalimentación Automatizada:

• Herramientas: Plataformas con capacidades de análisis de sentimiento.
• Funcionamiento: La IA puede analizar el feedback y comentarios de los usuarios para identificar áreas de mejora en los recursos digitales, facilitando su actualización y optimización.

4. Generación Automatizada de Contenido:

• Herramientas: Sistemas de generación de contenido basados en IA.
• Funcionamiento: La IA puede crear material educativo adicional o complementario, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar experiencias digitales.

5. Adaptación Personalizada al Estilo de Aprendizaje:

• Herramientas: Sistemas que utilizan IA para adaptar el contenido al estilo de aprendizaje de cada estudiante.
• Funcionamiento: La IA analiza el comportamiento de aprendizaje de cada estudiante y ofrece contenido y recursos que se alinean mejor con sus preferencias y necesidades.

6. Evaluación Automatizada y Retroalimentación Inmediata:

• Herramientas: Plataformas que utilizan IA para evaluar tareas y proporcionar retroalimentación instantánea.
• Funcionamiento: La IA puede analizar respuestas de los estudiantes y proporcionar evaluaciones precisas y específicas, acelerando el proceso de retroalimentación.

7. Analítica de Aprendizaje Predictiva:

• Herramientas: Plataformas de analítica de aprendizaje basadas en IA.
• Funcionamiento: La IA puede predecir patrones de aprendizaje y proporcionar información valiosa sobre cómo mejorar y adaptar los recursos digitales para un mayor impacto.

8. Automatización de Procesos Administrativos:

• Herramientas: Sistemas de gestión educativa con capacidades de automatización basadas en IA.
• Funcionamiento: La IA puede encargarse de tareas administrativas, liberando tiempo para que los docentes se enfoquen en la creación y mejora de experiencias digitales.

Estas herramientas y aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial tienen el potencial de transformar la forma en que se crean, distribuyen y utilizan los recursos digitales en el ámbito educativo, aumentando su rentabilidad y reutilización a gran escala.

1. Martin Weller:
   • Obra Destacada: «25 Years of Ed Tech: The Business of Ed Tech» – Este libro examina la evolución y el impacto de la tecnología educativa en los últimos 25 años.
2. Rose Luckin:
   • Obra Destacada: «Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education for the 21st Century» – Este libro explora cómo la inteligencia artificial puede transformar la educación.
3. Andreas Kaplan:
   • Obra Destacada: «European Management and European Business Schools: Insights from the History of Business Schools» – Aunque no se centra exclusivamente en IA, Kaplan ha investigado la integración de tecnología en la educación superior.

Universidades:

1. Stanford University:
   • Stanford es líder en investigación en inteligencia artificial y ha realizado investigaciones significativas sobre cómo la IA puede mejorar la educación. Ejemplos de obras incluyen informes y publicaciones de la Graduate School of Education.
2. Harvard University:
   • Harvard ha llevado a cabo investigaciones sobre la aplicación de la IA en la educación a través de su Graduate School of Education. Puedes explorar sus publicaciones y proyectos en este campo.
3. University of Oxford:
   • La Universidad de Oxford ha realizado investigaciones sobre la integración de la IA en la educación a través de su Departamento de Educación. Puedes explorar sus publicaciones y proyectos relacionados con la tecnología educativa.

Pero ahora, como el contenido se convierte en plataforma, Coursera Edx, Udacity…están creciendo como un monstruo, edx se está expandiendo, y los editores están produciendo sistemas de aprendizaje adaptativo. Las mismas universidades se han rendido para dejar la formación en estas grandes empresas que consiguen grandes inversiones, aunque también surgen muchos abandonos (pero ya han cobrado) porque el sistema que utilizan de ELEARNING, es el mismo de siempre, es decir, no sirve para la nueva sociedad porque parte de una idea equicovada.

Comparación: Trabajo Universitario vs Plataformas de Aprendizaje en Línea

Trabajo Universitario:

• Enfoque Tradicional:
  • Basado en métodos de enseñanza presenciales y materiales de estudio estáticos.
• Estructura Académica:
  • Programas de estudio a largo plazo, a menudo con requisitos de grado específicos.
• Inversión en Tecnología:
  • Puede haber una curva de aprendizaje para integrar tecnología de vanguardia en el proceso educativo.
• Flexibilidad Limitada:
  • Menor flexibilidad en términos de horarios y métodos de aprendizaje.

Plataformas de Aprendizaje en Línea:

• Enfoque Digital e Interactivo:
  • Ofrecen contenido digitalmente interactivo y atractivo, a menudo con videos, simulaciones y evaluaciones interactivas.
• Aprendizaje Adaptativo:
  • Utilizan algoritmos para adaptar el contenido y el ritmo de aprendizaje a las necesidades individuales.
• Amplia Variedad de Contenido:
  • Ofrecen cursos en una amplia gama de temas y niveles de habilidad.
• Accesibilidad Global:
  • Brindan acceso a la educación a nivel mundial, sin limitaciones geográficas.

Árbol de Decisión: Elección de Plataforma de Aprendizaje

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¿El estudiante busca una experiencia de aprendizaje estructurada y basada en créditos académicos? ├── Sí: La universidad tradicional puede ser la mejor opción. └── No: ¿El estudiante busca flexibilidad, acceso global y aprendizaje a su propio ritmo? ├── Sí: Una plataforma en línea como Coursera, edX o Udacity puede ser más adecuada. └── No: Se debe considerar la preferencia individual del estudiante y los objetivos de aprendizaje.

Algoritmo en Python: Sugerencia de Recursos de Aprendizaje

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def sugerir_recursos_plataforma_aprendizaje(preferencia, objetivo): if preferencia == "Flexibilidad" and objetivo == "Aprendizaje a su propio ritmo": return ["Coursera", "edX", "Udacity"] elif preferencia == "Estructura Académica" and objetivo == "Obtener créditos académicos": return ["Universidad Tradicional"] else: return ["Explorar opciones según preferencias individuales"] # Uso del algoritmo recursos_sugeridos = sugerir_recursos_plataforma_aprendizaje("Flexibilidad", "Aprendizaje a su propio ritmo") print(recursos_sugeridos)

Este algoritmo en Python sugiere recursos de aprendizaje basados en las preferencias y objetivos del estudiante. En este caso, sugiere plataformas en línea si el estudiante valora la flexibilidad y el aprendizaje a su propio ritmo. Si el estudiante busca una experiencia más estructurada y créditos académicos, se sugiere una universidad tradicional.

La teoría ha sido celebrado tanto y condenado en la práctica educativa y la investigación. Muchos defensores han argumentado fuerzas nos permite que la teoría-incluso a ver el “cuadro grande” y hace posible para nosotros para ver nuestra práctica y nuestra investigación desde una perspectiva más amplia que la prevista de las trincheras turbias de nuestra práctica. Esta perspectiva más amplia nos ayuda a hacer conexiones con el trabajo de otros, facilita marcos coherentes y comprensión más profunda de nuestras acciones, y quizás lo más importante, nos permite transferir la experiencia adquirida en un contexto a nuevas experiencias y contextos. Los críticos de la teoría (Wilson, 1999) han argumentado que demasiado estricta adhesión a cualquier punto de vista teórico particular, a menudo se filtra nuestras percepciones y nos ciega a las lecciones importantes de la realidad.

Wilson (1997) ha descrito tres funciones de una buena teoría de la educación. En primer lugar, nos ayuda a imaginar nuevos mundos. Pocos de nosotros necesitamos ayuda imaginar nuevos mundos en medio de la publicidad y la exuberancia de los defensores de aprendizaje en línea que inundan la prensa popular, pero necesitamos la teoría para ayudarnos a imaginar cómo la educación mejor puede aprovechar de la mejor comunicación, recuperación de información, y capacidad de gestión nos brinda la red. Es demasiado fácil considerar nuevas innovaciones de una manera “carruaje sin caballos”, y tratar de desarrollar nuevas acciones basadas en viejas adaptaciones a contextos obsoletos.

Clark (1994) aboga por un enfoque curricular que presente una “perspectiva sistémica y ecológica, con el propósito no de acumular conocimiento sino cultivar el espíritu de indagación, la comprensión de significados y el compromiso directo”. El autor considera que tal enfoque resulta cada vez más relevante debido a “la complejidad y rapidez de los cambios sociales, culturales y tecnológicos”. Por su parte Fuguet (1998) coincide con los lineamientos anteriores al caracterizar un enfoque curricular comprehensivo que debe plantearse la construcción del futuro, operando con una visión de plena creatividad, con el cual “… se promocionará la descentralización curricular, se manejarán modelos circulares de desarrollo, y se amparará en una evaluación negociada”.

En segundo lugar, una buena teoría nos ayuda a hacer las cosas. Necesitamos teorías de aprendizaje en línea que nos ayudan a invertir nuestro tiempo y recursos limitados con mayor eficacia. Hay muchas oportunidades, pero siempre una escasez crítica de recursos, situación que nos exige maximizar la eficiencia de nuestros esfuerzos de desarrollo y entrega. Este libro contiene una serie de capítulos con recomendaciones y sugerencias concretas para el desarrollo de cursos en línea y la enseñanza. Se espera que este capítulo proporciona un teórico “cuadro grande” que le ayudará a dar sentido a estas recomendaciones específicas.

En tercer lugar, Wilson sostiene que una buena teoría nos mantiene honestos. Buena teoría se basa en lo que ya se sabe, y nos ayuda a interpretar y planificar para el desconocido. También nos obliga a mirar más allá de las contingencias del día a día y para asegurarnos de que nuestro conocimiento y la práctica del aprendizaje en línea es robusto, considerado, y en constante expansión.

Este capítulo comienza con una evaluación general de cómo aprenden las personas que se basa en Bransford, Brown, y el trabajo de Cocking (1999). Además, se incluye las características únicas de la web que le permiten mejorar estos contextos de aprendizaje generalizadas; es decir, “affordances.” El capítulo de la Web siguiente discute las seis formas de interacción y su papel fundamental en la participación y el apoyo a los alumnos y profesores. A continuación, se presenta un modelo de e-learning, un primer paso hacia una teoría en la que-el e-learning-se presentan modos de estudio de colaboración e independiente las dos formas predominantes de, con un breve análisis de las ventajas y desventajas de cada uno. El capítulo termina con una discusión de las herramientas emergentes de la “Web Semántica” y la forma en que afectará a los futuros desarrollos de la teoría y la práctica del aprendizaje en línea Atributos de Aprendizaje

Como muchos teóricos han argumentado (Guarnición y Shale, 1990), y como profesionales de experimentar por sí mismos, el aprendizaje en línea es un subconjunto de aprendizaje en general; por lo tanto, podemos esperar que las cuestiones relativas a cómo aprenden los adultos en general, a ser relevantes para la forma en que aprenden en un contexto en línea. En un libro profundo en la “nueva ciencia del aprendizaje”, Bransford, Brown y Cocking (1999) proporcionan evidencia de que los entornos de aprendizaje efectivos se enmarcan dentro de la convergencia de cuatro lentes superpuestas. Ellos argumentan que el aprendizaje efectivo es centrado en el estudiante, el conocimiento centrado, evaluación centrada, y comunidad centrada. Hablar de cada una de estas lentes nos ayuda a definir el aprendizaje en un sentido general, antes de aplicar este marco analítico a las características únicas de aprendizaje en línea.

Tanto el aprendizaje centrado en el estudiante según Bransford, Brown y Cocking como el aprendizaje disruptivo de Juan Domingo Farnos comparten la idea de que el aprendizaje debe ser personalizado y adaptado a las necesidades y preferencias de cada estudiante. Sin embargo, existen algunas diferencias entre ambos enfoques:Aprendizaje centrado en el estudiante según Bransford, Brown y Cocking:

• Se enfoca en la creación de ambientes de aprendizaje que fomenten la participación activa del estudiante en su propio proceso de aprendizaje.
• Se basa en la idea de que el aprendizaje debe ser guiado por el estudiante, pero con la orientación y el apoyo del profesor.
• Se enfoca en el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas en los estudiantes.

Aprendizaje disruptivo de Juan Domingo Farnos:

• Se enfoca en la creación de un entorno de aprendizaje más innovador, flexible, participativo y centrado en el estudiante.
• Se basa en la idea de que el aprendizaje debe ser personalizado y adaptado a las necesidades y preferencias de cada estudiante.
• Se enfoca en el desarrollo de habilidades de colaboración y cooperación en los estudiantes.

En resumen, tanto el aprendizaje centrado en el estudiante según Bransford, Brown y Cocking como el aprendizaje disruptivo de Juan Domingo Farnos comparten la idea de que el aprendizaje debe ser personalizado y adaptado a las necesidades y preferencias de cada estudiante. Sin embargo, mientras que el enfoque de Bransford, Brown y Cocking se enfoca en la creación de ambientes de aprendizaje que fomenten la participación activa del estudiante, el enfoque de Farnos se enfoca en la creación de un entorno de aprendizaje más innovador, flexible, participativo y centrado en el estudiante, con un enfoque en el desarrollo de habilidades de colaboración y cooperación en los estudiantes.

Los ambientes sociales junto con el aprendizaje social tanto de manera presencial como electrónica ( e-learning ) y los sitios de redes sociales existentes, utilizan su poder d para proporcionar un entorno Open Course Ware. Por otra parte, se analiza la cartera de aprendizaje en el sistema de e-learning con la relación social la adquisición de los sitios de redes sociales, para hacer el análisis del aprendizaje social y proporcionar un mecanismo recomendación aprendizaje social, que puede ayudar a los estudiantes a elegir curso adecuado de acuerdo a su situación de aprendizaje y tener una interacción y discusión con otros estudiantes o amigos….

Cuando nos referimos a los entornos de aprendizaje social, el factor clave es sin duda el ambiente emocional del grupo. Las emociones constituyen un recurso importante dentro del proceso educativo. En un ambiente positivo, es posible hacer preguntas a priori “estúpidas” sin ningún miedo a hacer el ridículo. El papel del profesor a la hora de crear el ambiente emocional resulta de vital importancia. Un profesor integrador es el que da cabida a diferentes tipos de alumnos y estilos de aprendizaje. El hecho de centrarse en un único estilo de aprendizaje provoca ansiedad en determinados alumnos, puesto que, por norma general, un grupo está formado por personas que aprenden de distintas formas.

Barbara Prashing (1996; 2000) pone de relieve la utilización del conocimiento derivado de la investigación cerebral a la hora de enseñar y aprender conceptos. Las personas aprenden de diferentes modos y en distintos contextos. Algunas personas tienen un pensamiento analítico y prefieren comenzar con los detalles para progresivamente llegar hasta el concepto. Otras perciben las cosas desde una perspectiva holística, es decir, prefieren empezar por lo más general e ir profundizando en los detalles. Estos modos distintos exigen diferentes métodos de ejemplificación. No existe un método de enseñanza, un entorno o un tiempo óptimos y a la vez adecuados para todo el mundo. La diferencia entre las personas en lo que respecta a la educación es evidente y conocerlas le puede ayudar a desarrollar entornos de aprendizaje y un currículum que se adapte a las necesidades de cada individuo.

Los entornos de aprendizaje adquieren una mayor diversidad a través del aprendizaje basado en el trabajo, el aprendizaje a través de Internet y otros métodos. Los aspectos sociales tienen una gran importancia en todos ellos, no obstante. Los cursos a través de Internet cuentan a menudo con foros de discusión y las relaciones sociales que se forman parten de un punto de partida que difiere poco del de la interacción cara a cara. Para participar en una conversación es necesario poner nuestros pensamientos por escrito y, para determinadas personas, ésta no es la forma más sencilla de expresarse. En la comunicación online también se echa en falta el componente no verbal, que constituye una parte importante de la interacción entre las personas. El siguiente material se basa principalmente en la educación presencial “cara a cara”.

Pero realmente, ¿Cuál es el problema de la aplicación, evolución y desarrollo de la interdisciplinariedad ? ¿Es ésta la solución?

Steve Fuller plantea una pregunta inevitable para esta serie en la interdisciplinariedad. Él responde a esta pregunta, proporcionando una cuenta de la naturaleza propietaria esencialmente y otra que añadiríamos, las dificultades de transferencia que la mayoría de veces tenemos.

¿Cuál es el problema para el que la interdisciplinariedad se la solución?

Sin duda, la llegada de Internet ha puesto en marcha una nueva y robusta ola de libertarismo credencial, como estamos ahora siempre sólo unas pocas pulsaciones de teclado lejos de encontrar retos y alternativas a la opinión de expertos sobre prácticamente cualquier tema. Sin embargo, también existe una revuelta contra la epistémica búsqueda de rentas procedentes del interior de la academia, que es donde generalmente se ponen “mas pegas” a la interdisciplinariedad.

Thomas Kuhn originalmente lo llama “ciencia normal“. Esto ocurre cuando un distintivo teórico y metodológico marco o paradigma, con probada eficacia se extiende indefinidamente, desplazando de ese modo un vistazo a otros enfoques y los tipos distintivos de preguntas que que potencialmente abordan.

Sin duda, esta marginación da lugar a la creación de otras disciplinas, .

Pero éstas también sufrirán el mismo proceso de “normalización”. El final de esta visión es que los dominios de fenómenos llegan a ser propiedad de disciplinas, el acceso a los altos costos que implican principales, no sólo en términos de formación especializada, sino también los recursos humanos y materiales necesarios para llevar un proyecto de investigación a buen término y eso provoca una situación de PROTECCIONISMO ENDOGÁMICO que al mismo tiempo, y tal vez debido a este recurso-intensidad, hay poco interés en que se produzca ya ni tan solo una reorganización interna y mucho menos una transformación que harían que las partes sufrieran frente al todo.

De hecho, según Kuhn, una disciplina tiene que estar al borde de la autodestrucción, la “crisis” que precipita una “revolución” -antes que su paradigma se sustituya correctamente.

Hemos visto, pues, como dirían los economistas, que las disciplinas son entidades “dependientes de la trayectoria”, cuyo éxito muy en particular, siguiendo un camino se convierte en un fuerte atractor.

Siempre estableceremos una distinción entre el “contexto de descubrimiento” y el “contexto de justificación.” La ciencia como una institución convierte los orígenes idiosincráticos de los descubrimientos en conocimiento lo que afirma que cualquier persona, en principio, puede justificar por sí mismo, simplemente mediante el examen de la evidencia y el razonamiento ofrecido por una afirmación de conocimiento en particular. De esta manera, las percepciones individuales llegan a ser incorporadas en un cuerpo colectivo de investigación, que a su vez permite a la humanidad en su conjunto.

Por lo tanto, mientras que una verdad particular puede haber sido descubierta de una manera muy particular, la tarea de la ciencia es mostrar que podría haber sido descubierta bajo una variedad de circunstancias, siempre que obtengamos la evidencia y el razonamiento necesario.

La respuesta es lo que podemos denominar la tendencia de las disciplinas a ser cada vez más la propiedad de su relación con la consulta organizada. Una disciplina es “propiedad” en este sentido negativo si se puede obligar a investigadores a reconocer la propiedad de un campo de investigación, independientemente de la relevancia real de las disciplinas . Si la consulta que necesitaremos hacer constantemente es una especie de viaje intelectual, entonces las disciplinas imponen peajes a lo largo del camino, el cuál dificultará todo el proceso.

Estamos de acuerdo en que el impacto del aprendizaje informal dentro de ecosistemas formales de aprendizaje deben ser “medidos” de diferente manera que los formales y no solo porque provienen de ecosistemas que nada tienen que ver, si no porque los posicionamientos individuales y sociales frente a ellos, nada tiene que ver con la predisposición estática y cerrada de los formales.

Organizaciones de todos los tamaños, formas y la descripción deben ser capaz de identificar el retorno de la inversión para la formación — tanto formal como informal. Del mismo modo, estamos de acuerdo en que el aprendizaje informal juega un gran papel mucho mayor, en el aprendizaje que los “indicadores de aprendizaje tradicionales” podrían sugerir. Y, por último, creo que estamos de acuerdo en que el aprendizaje informal es más eficaz en el medio-largo plazo que los formales.

También me gusta su objetivo estratégico para todo el aprendizaje — mover los comportamientos de la corriente de las conductas deseadas.Y creo que este objetivo central es algo que se puede medir — sin importar el tipo de aprendizaje que dio lugar a la mejora.

El Entorno de aprendizaje social hace referencia a la red social y al sistema en el que tiene lugar el aprendizaje. El entorno social está influenciado por todos los participantes en el proceso de aprendizaje y por la interacción que se produce entre ellos. Por ejemplo, una clase o un grupo suelen tener su propia jerarquía social. El orden social puede tanto fomentar como dificultar el aprendizaje.

Las leyes que rigen la dinámica del grupo tienen una clara influencia sobre la formación del entorno de aprendizaje social. Cada uno de los miembros del grupo influye en la dinámica del mismo a través de su presencia y su actuación.

Los tradicionalistas estarán encantados de saber que la pluma y el papel son todavía una tecnología PKM útil:

-Seguimiento de Intervención: Herramientas y mecanismos para el seguimiento de las intervenciones de los profesores para reconocer lo que es más impactante en los logros y los resultados de los estudiantes.

-Mapas de Aprendizaje: Mapas de aprendizaje mostrarán los conceptos clave de contenido y de nivel de grado para tomar decisiones mejor informadas de instrucción, desarrollado con la ayuda de especialistas de contenido con experiencia en la formación de docentes y la enseñanza. Inicialmente Los mapas de aprendizaje comunican qué normas son las normas y qué significan, y proporcionan una conexión directa con el contenido relevante. Las futuras versiones de los mapas de aprendizaje estarán conectados a los datos de rendimiento, el uso de varios tipos de evaluación. la Aplicación proporcionará un conjunto básico de aprendizaje de mapas en ELA / Alfabetización, Matemáticas, Ciencias, y de otras a áreas del racimo que los demás pueden utilizar como punto de partida para la creación de sus propios mapas personalizados de aprendizaje:

-Autoría de Evaluación y entrega: Banco de artículos y herramientas para los profesores para crear, administrar y anotar las evaluaciones que se basan en el contenido que está alineado con las normas.

-Etiquetado contenido : Herramientas que se pueden utilizar para buscar y contenido etiquetado sobre la base de normas u otras clasificaciones, incluyendo la búsqueda, herramientas de publicación, herramientas de alineación estándar, las normas de evaluación de rigor, motor de recomendación, gusta / disgusta y características comentando, y la integración del uso, pero también como referentes actualizados para que el aprendizaje personalizado y socializador sean de mayor calidad.

-Repositorio de contenidos: La aplicación utilizará una aplicación repositorio de contenido de código abierto y personalizarlo para apoyar la carga de objetos digitales para integrarse con el descubrimiento de contenido y aprendizaje, aplicaciones de mapas…

-Herramientas de colaboración: Herramientas para educadores y otros asociados (como participantes STEM Learning Exchange) para colaborar en las actividades y la ejecución de programas STEM de Estudio de instrucción.

-Exploración y Preparación: Aplicaciones y herramientas para apoyar a los educadores con las actividades de exploración de carreras, grados, maestrías.. para los aprendices, y para preparar a los estudiantes para carreras pero de manera personalizada Estos se conectarán a los recursos agregados a través de un STEM Intercambio de Aprendizaje y / o en esa comunidad en particular.

STEM Localizador y Programador: Solicitud de educadores para localizar y recursos STEM horarios disponibles a través de socios dentro de las Bolsas de aprendizaje STEM (por ejemplo, equipo, espacio de laboratorio, etc.).

-Caminos Noticias y Actualidad Calendario: Información para los educadores y otros socios para obtener información sobre Illinois Caminos. Todo esta obviamento bajo el paraguas de los aprendizajes formales, por supuesto…. Este diseño será lo que los programadores deberán realizar para disponer de programas de Inteligencia Artificial que permitirán, primero dentro de las aulas, a los aprendices y profesores, trabajar con el personalized learning, y cuando estén más desarrollados de manera informal tal como nos proponen…

El uso de herramientas de software sofisticadas, como el análisis semántico latente o redes neuronales, a la máquina de puntuación incluso materias complicadas, tales como ensayos de los estudiantes. Por lo tanto, el reto de la educación en línea es para proporcionar una alta cantidad y calidad de la evaluación, manteniendo el interés y compromiso de los estudiantes. Estos objetivos suelen lograrse mejor mediante el desarrollo de una comunidad de aprendizaje, DE LAS QUE YA HEMOS HABLADO Y MUCHO…

La contradictoria relación entre significado y poder se manifiesta mediante una disociación cada vez más señalada entre el espacio de los flujos y el espacio de los lugares. El significado es definido en términos del lugar, hay lugares en el espacio de los flujos y flujos en el espacio de los lugares.

Mientras tanto, la funcionalidad, la riqueza y el poder quedan definidos en términos de los flujos. Se trata de la contradicción más crítica que surge en nuestro mundo urbanizado conectado en una red global.

Es el principio de una nueva era de la REDARQUÍA (transversalidad), donde los flujos de información, creación de conocimientos y su imprementación en trabajo-aprendizaje, harán una sociedad más autónoma, sin necesidad de tanta burocracia y regulaciones por medio de leyes que delimitan la libertad de las personas y aumentará el grado de RESPONSABILIAD de su propia ciudadanía.

A primera vista mi posicionamiento sería muy claro: sacrificar las ventajas del aprendizaje y del trabajo a corto plazo, por supuesto que esto se entendería bien .

Cómo entenderíamos el aprendizaje, bajo estos posicionamientos de learning is work? Naturalmente no es el mismo que podemos entender, definir..si lo encorsetamos solo en el aprendizaje, o solo en el trabajo, eso queda claro.?

De la misma manera ¿Cómo aprenderemos e implementaremos el rendimiento en sus múltiples facetas?
El aprendizaje será un proceso: Un proceso de acción, reflexión y nueva acción (a menudo modificado). El aprendizaje puede ser temporal-cerrar una brecha-…

Es decir, el aprendizaje es cómo la gente consigue donde y cómo tienen que ser, de manera que lo que ellos harán será especial, propio y compartido con los demás, pero nunca será lo que hacen los demás.

Así, el aprendizaje de una segunda forma promueva el rendimiento es mediante el descubrimiento y la invención de nuevas formas de responder que el desempeño mejore en alguna tarea. En este caso, puede que no haya modelos a seguir, por lo que el aprendizaje está allanando un nuevo camino, por lo general en forma de ensayo y error. En este proceso, se mejora el rendimiento mediante el desarrollo de un mejor ajuste entre las capacidades de la entidad y las demandas de su entorno. Una entidad puede ser un individuo o un grupo de trabajo, o de toda una organización.

¿Hay una relación natural entre el aprendizaje y el rendimiento? ¿Cómo y cuándo se convierte en problemática y crea tensión?

No existe una relación natural entre el aprendizaje y el rendimiento en un mundo cambiante. Es decir, el rendimiento no se puede sostener en el tiempo sin necesidad de aprender, ya que el rendimiento de ayer es inadecuada en el mundo actual. Por lo tanto, para mantener o mejorar el rendimiento, se requiere aprendizaje.

Relación entre Aprendizaje y Rendimiento:

1. Naturaleza de la Relación:
   • En teoría, un aumento en el aprendizaje debería llevar a un mejor rendimiento, ya que implica la adquisición de conocimientos y habilidades necesarios para realizar tareas o lograr metas específicas.
2. Variables Interferentes:
   • Sin embargo, factores como la motivación, el ambiente de aprendizaje, la calidad de la enseñanza y la capacidad de aplicar lo aprendido pueden influir en la relación.
3. Rendimiento Visible vs. Aprendizaje Profundo:
   • A veces, un alto rendimiento puede ser el resultado de la memorización y la repetición, en lugar de una comprensión profunda y duradera del material.

Problemas y Tensión:

1. Presión por el Rendimiento:
   • En entornos educativos competitivos o cuando se pone demasiado énfasis en las calificaciones, los estudiantes pueden sentir una presión excesiva para obtener resultados, lo que puede afectar negativamente su proceso de aprendizaje.
2. Enfoque en la Evaluación Sumativa:
   • Si el énfasis se coloca principalmente en las evaluaciones finales y no en el proceso de aprendizaje continuo, los estudiantes pueden estar más orientados a lograr calificaciones que a comprender profundamente el material.
3. Desmotivación y Desconexión:
   • Cuando los estudiantes perciben que el sistema de evaluación no refleja con precisión su aprendizaje, pueden desmotivarse y desconectarse del proceso.
4. Competencia y Comparación:
   • La comparación constante con otros compañeros de clase puede generar una competencia poco saludable y una sensación de inadecuación si no se alcanzan ciertos niveles de rendimiento.
5. Falta de Retroalimentación Constructiva:
   • Si no se proporciona retroalimentación efectiva y constructiva sobre el rendimiento, los estudiantes pueden no entender dónde necesitan mejorar y cómo pueden hacerlo.
6. Falta de Autonomía en el Aprendizaje:
   • Cuando los estudiantes no tienen la oportunidad de elegir lo que quieren aprender o cómo quieren demostrar su conocimiento, pueden sentir que su aprendizaje está siendo controlado y pueden perder interés.

Estrategias para Mitigar la Tensión:

1. Enfoque en el Aprendizaje Significativo:
   • Fomentar un aprendizaje que vaya más allá de la memorización y se centre en la comprensión profunda y la aplicación práctica del conocimiento.
2. Proporcionar Retroalimentación Efectiva:
   • Ofrecer comentarios detallados y específicos que guíen a los estudiantes hacia la mejora continua.
3. Promover un Ambiente de Aprendizaje Positivo:
   • Crear un entorno en el que los estudiantes se sientan seguros para explorar, cometer errores y aprender de ellos.
4. Desarrollar Habilidades de Metacognición:
   • Ayudar a los estudiantes a reflexionar sobre su propio proceso de aprendizaje y a establecer metas realistas.
5. Reducir la Énfasis en las Calificaciones:
   • Equilibrar la evaluación sumativa con la evaluación formativa y otras formas de retroalimentación que no estén centradas en la calificación.

En última instancia, es importante reconocer que el aprendizaje y el rendimiento están interconectados, pero no siempre se alinean de manera perfecta. La educación efectiva busca equilibrar ambos aspectos, priorizando un aprendizaje profundo y duradero sobre el mero logro de calificaciones.

Vamos a utilizar las ramas «Enfoque en la Evaluación Sumativa» y «Fomentar un Ambiente de Aprendizaje Positivo» como ejemplos:

Árbol de Decisión: Enfoque en Evaluación vs. Ambiente de Aprendizaje

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¿El sistema educativo se enfoca principalmente en evaluaciones sumativas y calificaciones? ├── Sí: │ ¿Los estudiantes muestran altos niveles de estrés y ansiedad relacionados con el rendimiento? │ ├── Sí: Pueden surgir problemas de tensión y desmotivación debido a la presión por el rendimiento. │ └── No: Los estudiantes pueden estar motivados por las calificaciones, pero la tensión puede no ser tan pronunciada. └── No: ¿El ambiente de aprendizaje promueve la exploración, el error y el aprendizaje activo? ├── Sí: Los estudiantes pueden sentirse más motivados y comprometidos con el proceso de aprendizaje. └── No: Los estudiantes pueden tener menos oportunidades para desarrollar autonomía y metacognición en su aprendizaje.

Este árbol de decisión compara dos enfoques diferentes en la educación. La rama de «Enfoque en Evaluación Sumativa» se centra en las consecuencias de poner un fuerte énfasis en las evaluaciones finales y las calificaciones. La rama de «Fomentar un Ambiente de Aprendizaje Positivo» se centra en la creación de un entorno que promueva la exploración y el aprendizaje activo. Cada rama tiene implicaciones diferentes para el aprendizaje y el rendimiento de los estudiantes.

La naturaleza problemática de esta relación es doble. En primer lugar, el aprendizaje es desordenado. Cuando usted está aprendiendo, usted está a menudo sin un manual de instrucciones a seguir para obtener resultados garantizados. Además, las ganancias de rendimiento no se mostrarán instantáneamente. Si estamos en un modo de aprendizaje, este será incómodo. Es una transición, o esperamos que sea de todos modos, porque no hay garantía de que estamos haciendo el tipo de aprendizaje que a lo mejor queríamos.

Pero, incluso si estamos aprendiendo las cosas bien, hay una transición para pasar de una situación a otra. Los procesos de aprendizaje, por su naturaleza implican enfrentar los fracasos-problemas, errores-de frente. La presencia de problemas o errores no es señal de alto rendimiento para la mayoría de la gente que podría estar observando. Algunos estudiosos van tan lejos como para definir el aprendizaje como la detección y corrección de errores (sobre todo Chris Argyris, ahora emérito de HBS). Así que, claramente, si el aprendizaje se trata de errores de identificación, en el corto plazo, el rendimiento parece ser débil (error montado), mientras que el aprendizaje está ocurriendo. Por lo menos, si el aprendizaje implica ensayo y error, la parte de error no se parece a la idea de lo que piensa la mayoría de la gente sobre el buen rendimiento, por lo que se suele estar en desacuerdo.

¿Hay un equilibrio entre los costos de aprendizaje frente a los beneficios de un mejor desempeño?

En su mayor parte, creo que es una falsa disyuntiva. No aprender es una opción, por supuesto, pero no es una muy buena opción en un mundo siempre cambiante.

Hasta los que dirigen la sociedad no reconozcan explícitamente esta realidad, entonces el (aquí y ahora) apariencia de alto rendimiento le parecerá mucho más valioso y preferible que el aprendizaje, con su carácter desordenado, plagado de errores, y el primero puede ser abrazado mientras que el segundo se pospone, con lo que los planteamientos holísticos entonces se comprenderían mejor.

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Bibliografia

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