INVESTIGACIÓN-APRENDIZAJE: Nuevas estructuras y procesos a través de la Educación disruptiva & IA

Juan Domingo Farnos

Cuando un equipo de diseño de instrucción permite al estudiante convertirse en investigador, el enfoque de la investigación no es sólo un método de aprendizaje, sino también una estrategia, donde el foco de la investigación debe involucrar a los alumnos en su propio aprendizaje, y su conocimiento crece a partir de contenidos que entienden mientras que la construcción en las habilidades que son capaces de hacer, mejoran.

Un ejemplo práctico de este enfoque podría ser un proyecto de investigación en una clase de ciencias. Supongamos que el objetivo es que los estudiantes comprendan el ciclo del agua en un ecosistema específico. En lugar de simplemente enseñarles los conceptos mediante conferencias y materiales de lectura, el equipo de diseño de instrucción podría estructurar la clase de la siguiente manera:

1. Introducción guiada: Proporcionar una breve introducción al ciclo del agua y sus componentes principales.
2. Planteamiento del problema: Presentar a los estudiantes un problema específico relacionado con el ciclo del agua en un ecosistema local. Por ejemplo, podrían investigar la falta de agua en una determinada región y cómo afecta a la flora y fauna.
3. Investigación autónoma: Dar a los estudiantes la tarea de investigar por sí mismos. Esto podría incluir la recopilación de datos, la realización de entrevistas, la observación de fenómenos naturales, etc. Se les animaría a utilizar diversas fuentes de información, como libros, entrevistas con expertos, y recursos en línea.
4. Construcción del conocimiento: A medida que los estudiantes realizan su investigación, se espera que construyan su conocimiento. Esto implica no solo entender los conceptos teóricos del ciclo del agua, sino también aplicar estos conocimientos a situaciones específicas y comprender las interconexiones dentro del ecosistema.
5. Presentación y discusión: Al final del proyecto, los estudiantes presentarían sus hallazgos y conclusiones al resto de la clase. Esta fase fomenta la comunicación efectiva y la retroalimentación entre pares.

Este enfoque de investigación no solo permite que los estudiantes adquieran conocimientos de manera más profunda, sino que también desarrollan habilidades críticas, como la investigación, el pensamiento analítico y la capacidad de comunicar sus ideas. Además, al estar involucrados activamente en su propio aprendizaje, los estudiantes pueden desarrollar un sentido de responsabilidad y motivación intrínseca hacia la materia.

El enfoque de investigación dentro del marco de la Educación Disruptiva y la Integración de la Inteligencia Artificial (IA) se presenta como un paradigma educativo que va más allá de la simple transmisión de conocimientos. Este enfoque no solo busca que los estudiantes adquieran información, sino que se conviertan en agentes activos en la construcción de su propio conocimiento. Aquí se destacan algunos elementos clave:

1. Adquisición de Conocimientos Profundos:

• En lugar de simplemente recibir información de manera pasiva, los estudiantes participan activamente en procesos de investigación que les permiten explorar temas en profundidad. Utilizan recursos digitales, plataformas de aprendizaje en línea y herramientas de IA para acceder a información actualizada y relevante.

2. Desarrollo de Habilidades Críticas:

• El enfoque de investigación fomenta el desarrollo de habilidades críticas, como la capacidad de evaluar información, pensar analíticamente y aplicar el pensamiento crítico. Los estudiantes no solo memorizan datos, sino que también aprenden a analizar, sintetizar y cuestionar la información de manera reflexiva.

3. Investigación Activa:

• Los estudiantes asumen un papel activo como investigadores, explorando preguntas que les plantean desafíos y los motivan a buscar respuestas. Utilizan herramientas de investigación, incluyendo tecnologías de IA, para recopilar datos, analizar patrones y llegar a conclusiones fundamentadas.

4. Comunicación Efectiva:

• Se enfatiza la capacidad de los estudiantes para comunicar sus ideas de manera clara y efectiva. Utilizan herramientas digitales, plataformas de colaboración y tecnologías de presentación para compartir sus hallazgos con sus compañeros y maestros, fomentando así la comunicación en un entorno digital.

5. Responsabilidad y Motivación Intrínseca:

• Al estar involucrados activamente en su propio aprendizaje, los estudiantes desarrollan un sentido de responsabilidad hacia sus tareas. La autonomía que ofrece este enfoque fomenta la motivación intrínseca, ya que los estudiantes encuentran significado y propósito en sus investigaciones, alineándose con sus intereses y aspiraciones personales.

6. Tecnologías de IA como Facilitadoras:

• Las tecnologías de IA actúan como facilitadoras al proporcionar herramientas personalizadas de aprendizaje, adaptándose al ritmo y estilo de aprendizaje de cada estudiante. Asimismo, pueden ofrecer sugerencias de investigación, ayudar en la organización de información y brindar retroalimentación instantánea.

La adaptación al ritmo y estilo de aprendizaje de cada estudiante, así como la oferta de sugerencias de investigación, organización de información y retroalimentación instantánea, se pueden implementar mediante algoritmos específicos de IA:

1. Adaptación al Ritmo y Estilo de Aprendizaje:

a. Algoritmo de Filtrado Colaborativo:

• Descripción: Utilizado en sistemas de recomendación, este algoritmo analiza los patrones de comportamiento de usuarios similares para predecir las preferencias de un estudiante y adaptar la presentación de contenido.

pythonCopy codefrom surprise import Dataset, Reader
from surprise.model_selection import train_test_split
from surprise import SVD

# Crear un conjunto de datos de ejemplo
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(df[['user', 'item', 'rating']], reader)

# Dividir en conjunto de entrenamiento y prueba
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)

# Entrenar el modelo de Filtrado Colaborativo (SVD)
algo = SVD()
algo.fit(trainset)

# Predecir la calificación para un usuario y elemento específicos
prediction = algo.predict(user_id, item_id)

Usuario	Película	Calificación
1	101	4
2	101	5
1	102	3

• En este ejemplo, el algoritmo predice la calificación que un usuario daría a una película específica.

2. Ofrecer Sugerencias de Investigación:

a. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para Recomendaciones:

• Descripción: Utilizando bibliotecas como NLTK, este algoritmo analiza palabras clave en los intereses del estudiante y sugiere temas de investigación relacionados.

pythonCopy codefrom nltk.corpus import wordnet

# Definir intereses del estudiante
intereses_estudiante = ["inteligencia artificial", "aprendizaje automático", "procesamiento de lenguaje natural"]

# Encontrar sinónimos y sugerir temas relacionados
sugerencias_investigacion = []
for interes in intereses_estudiante:
    sinonimos = wordnet.synsets(interes)
    sugerencias_investigacion.extend([synonym.name() for synonym in sinonimos])

sugerencias_investigacion = list(set(sugerencias_investigacion))

Palabra Clave
«inteligencia artificial»
«machine learning»
«natural language processing»

• El algoritmo sugiere temas de investigación relacionados con las palabras clave proporcionadas.

3. Organización de Información:

a. Agrupación con K-Means:

• Descripción: Agrupa automáticamente conjuntos de datos basados en características similares, facilitando la organización de información.

pythonCopy codefrom sklearn.cluster import KMeans

# Datos de ejemplo (variables: edad, horas de estudio)
datos_estudiantes = [[18, 6], [21, 8], [19, 7], [22, 9]]

# Aplicar K-Means para agrupar estudiantes en clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(datos_estudiantes)

# Obtener etiquetas de cluster asignadas a cada estudiante
etiquetas_clusters = kmeans.labels_

Estudiante	Edad	Horas de Estudio	Cluster
1	18	6	1
2	21	8	2
3	19	7	1
4	22	9	2

• Los estudiantes se agrupan en clusters según sus características, facilitando la organización de información.

4. Retroalimentación Instantánea:

a. Análisis de Sentimiento con VADER:

• Descripción: Evalúa el sentimiento de un texto, proporcionando retroalimentación instantánea sobre la positividad o negatividad del contenido.

pythonCopy codefrom nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# Comentario de ejemplo
comentario = "Me encanta aprender sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático."

# Analizar sentimiento del comentario
analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
sentimiento = analyzer.polarity_scores(comentario)

Comentario	Sentimiento
«Me encanta aprender sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático.»	Positivo

• El algoritmo proporciona retroalimentación instantánea sobre el sentimiento del comentario.

Estos ejemplos ilustran cómo la IA puede adaptarse al estilo de aprendizaje, sugerir investigaciones, organizar información y brindar retroalimentación instantánea en un entorno educativo disruptivo con integración de IA. La implementación concreta dependerá de la plataforma y las herramientas específicas utilizadas en el proyecto educativo.

Ejemplo Práctico:

Un proyecto de investigación podría incluir la exploración de un tema utilizando recursos en línea, la aplicación de algoritmos de IA para analizar conjuntos de datos relevantes, la presentación de hallazgos utilizando herramientas de visualización avanzada y la participación en discusiones en línea para compartir perspectivas con compañeros.

En este contexto, la Educación Disruptiva con Integración de IA crea un entorno dinámico donde los estudiantes no solo adquieren conocimientos, sino que también desarrollan habilidades esenciales para el siglo XXI y se preparan para enfrentar desafíos complejos en un mundo impulsado por la tecnología.

Escenario de Educación Disruptiva con Integración de IA: Proyecto de Investigación en Ciencias Ambientales

Descripción del Proyecto:

Título del Proyecto: «Explorando el Impacto del Cambio Climático en Nuestra Comunidad»

Nivel Educativo: Secundaria (14-16 años)

Fases del Proyecto:

1. Introducción Guiada:

• Actividad Inicial: Los estudiantes participan en una simulación interactiva en línea que presenta conceptos básicos sobre el cambio climático y sus posibles impactos en el entorno local.
• Rol de la IA: La IA proporciona retroalimentación personalizada basada en las respuestas de los estudiantes, adaptando el contenido según su nivel de comprensión.

2. Planteamiento del Problema:

• Actividad de Discusión: Los estudiantes participan en debates en línea sobre temas relacionados con el cambio climático, identificando preguntas clave y desafíos en su comunidad.
• Rol de la IA: La IA analiza las discusiones para identificar patrones de interés y sugiere áreas específicas para la investigación.

3. Investigación Autónoma:

• Recopilación de Datos: Los estudiantes utilizan herramientas de investigación en línea, bases de datos y sensores ambientales para recopilar datos sobre patrones climáticos locales.
• Rol de la IA: La IA asiste en la identificación de fuentes confiables, sugiere métodos de recopilación de datos y ofrece análisis preliminares.

4. Construcción del Conocimiento:

• Análisis de Datos: Los estudiantes aplican algoritmos de IA para analizar los datos recopilados, identificando tendencias y patrones relacionados con el cambio climático.
• Rol de la IA: La IA proporciona herramientas de análisis de datos y orientación sobre la interpretación de resultados.

5. Presentación y Discusión:

• Creación de Proyectos: Los estudiantes preparan presentaciones multimedia y informes que resumen sus hallazgos y proponen posibles soluciones.
• Actividad de Debate: Los proyectos se comparten en una plataforma en línea, y los estudiantes participan en debates virtuales sobre las implicaciones de sus investigaciones.
• Rol de la IA: La IA facilita la organización de la información, sugiere mejoras en la presentación y analiza los debates para identificar perspectivas clave.

La facilitación de la organización de la información, sugerencias de mejoras en la presentación y análisis de debates por parte de la Inteligencia Artificial (IA) se lleva a cabo mediante la implementación de diversas herramientas y algoritmos específicos. Aquí hay una descripción más detallada de cómo la IA puede desempeñar estos roles:

1. Organización de la Información:
   • Algoritmos de Agrupación (Clustering): La IA puede utilizar algoritmos de agrupación para organizar automáticamente la información recopilada por los estudiantes en categorías temáticas. Por ejemplo, si los datos incluyen información sobre diferentes aspectos del cambio climático (temperatura, precipitación, efectos en la biodiversidad), la IA puede agrupar estos datos de manera coherente.
   • Reconocimiento de Patrones: La IA puede aplicar técnicas de reconocimiento de patrones para identificar tendencias y relaciones dentro de los conjuntos de datos. Esto ayuda a los estudiantes a obtener una comprensión más profunda de la información y a destacar patrones significativos relacionados con el cambio climático en su comunidad.

La aplicación de técnicas de reconocimiento de patrones por parte de la Inteligencia Artificial (IA) para identificar tendencias y relaciones dentro de los conjuntos de datos puede realizarse mediante diferentes enfoques y algoritmos. Aquí se describen algunas técnicas comunes:

1. Algoritmos de Aprendizaje Automático:

a. Aprendizaje No Supervisado: Clustering (Agrupación):

• Descripción: Los algoritmos de clustering, como el k-means o el hierarchical clustering, pueden agrupar automáticamente datos similares en conjuntos. En el contexto del cambio climático, esto podría ayudar a identificar patrones climáticos similares en diferentes períodos o regiones.
• Implementación: La IA puede aplicar estos algoritmos a conjuntos de datos que contengan variables climáticas para agrupar automáticamente áreas o momentos con características climáticas similares.

b. Aprendizaje Supervisado: Regresión y Clasificación:

• Descripción: Los algoritmos de regresión pueden predecir valores numéricos, mientras que los algoritmos de clasificación pueden asignar categorías a los datos. Estos modelos pueden identificar relaciones entre variables climáticas y prever cambios futuros.
• Implementación: Se podrían utilizar para predecir tendencias futuras basadas en datos históricos o para clasificar regiones según patrones climáticos específicos.

2. Análisis de Series Temporales:

a. Descomposición de Series Temporales:

• Descripción: Este enfoque descompone una serie temporal en componentes, como tendencia, estacionalidad y residuos. Ayuda a identificar patrones recurrentes a lo largo del tiempo.
• Implementación: La IA puede aplicar técnicas de descomposición a conjuntos de datos temporales para resaltar patrones climáticos a lo largo de estaciones o años.

3. Minería de Datos:

a. Asociación de Reglas:

• Descripción: Identifica relaciones entre variables mediante la búsqueda de patrones de asociación. Puede revelar conexiones no evidentes a simple vista.
• Implementación: La IA puede aplicar algoritmos de asociación para identificar relaciones inesperadas entre factores climáticos, como la asociación entre la temperatura y ciertos eventos meteorológicos.

4. Redes Neuronales:

a. Redes Neuronales Convolucionales (CNN):

• Descripción: Especializadas en el procesamiento de datos en forma de cuadrícula, como imágenes. Pueden identificar patrones complejos y características en datos multidimensionales.
• Implementación: Útiles para analizar patrones en conjuntos de datos climáticos que pueden tener una estructura espacial compleja.

5. Análisis de Componentes Principales (PCA):

a. Reducción de Dimensionalidad:

• Descripción: PCA reduce la complejidad de los datos al identificar las dimensiones más significativas. Puede ayudar a visualizar patrones y tendencias.
• Implementación: La IA puede aplicar PCA a conjuntos de datos climáticos para resaltar las variables más influyentes y simplificar la comprensión.

Implementación Práctica:

La implementación de estas técnicas generalmente involucra programación en lenguajes como Python o R, utilizando bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow o PyTorch. La IA procesa los datos, aprende patrones y proporciona resultados que pueden ser interpretados por los estudiantes en el contexto de su investigación sobre cambio climático.

1. Sugerencias de Mejoras en la Presentación:
   • Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): La IA basada en NLP puede analizar el contenido de las presentaciones de los estudiantes y proporcionar sugerencias para mejorar la claridad y la coherencia del texto. Esto podría incluir recomendaciones sobre la estructura del documento, elección de palabras, y coherencia en la presentación de ideas.
   • Reconocimiento de Imágenes y Multimedia: Si las presentaciones incluyen elementos visuales, la IA puede analizar imágenes y multimedia para evaluar su relevancia y sugerir mejoras. Esto podría abarcar desde la calidad de las imágenes hasta la presentación visual de datos.
2. Análisis de Debates para Identificar Perspectivas Clave:
   • Sentimiento y Análisis de Opiniones: La IA puede analizar los debates en línea para evaluar el tono general de las discusiones y detectar opiniones predominantes. Esto ayuda a identificar perspectivas clave y áreas de interés o desacuerdo entre los participantes.
   • Extracción de Información Relevante: Utilizando técnicas de extracción de información, la IA puede identificar información clave y argumentos destacados en los debates. Esto facilita la síntesis de información y resalta los puntos más relevantes para su posterior discusión.

Es importante destacar que la implementación de estas capacidades específicas de la IA dependerá de las herramientas y algoritmos utilizados, así como de la personalización del sistema según las necesidades específicas del proyecto educativo. Además, la ética y la privacidad deben ser consideraciones fundamentales al implementar tecnologías de IA en entornos educativos.

Resultados Esperados:

• Los estudiantes adquieren conocimientos profundos sobre el cambio climático y su impacto local.
• Desarrollan habilidades críticas, como la capacidad de analizar datos, presentar ideas de manera efectiva y participar en debates informados.
• Se fomenta la responsabilidad y motivación intrínseca a medida que los estudiantes lideran su propio proceso de aprendizaje.
• La integración de la IA facilita el proceso de investigación, personaliza la experiencia de aprendizaje y proporciona retroalimentación continua.

Este escenario ofrece un ejemplo de cómo la Educación Disruptiva, combinada con la Integración de la IA, puede transformar la experiencia educativa, empoderando a los estudiantes para abordar problemas del mundo real de manera colaborativa y creativa

1. Introducción guiada:

• Descripción Académica: Esta fase involucra la presentación de conceptos fundamentales del ciclo del agua, destacando los procesos clave como la evaporación, la condensación y la precipitación.
• Pseudocódigo en Python:pythonCopy codedef introduccion_guiada(): print("Bienvenidos a la lección sobre el ciclo del agua en los ecosistemas.") print("El ciclo del agua es un proceso vital que involucra...")

2. Planteamiento del problema:

• Descripción Académica: Se plantea a los estudiantes un problema específico relacionado con el ciclo del agua en su entorno local para motivar la investigación y la aplicación práctica de los conceptos aprendidos.
• Pseudocódigo en Python:pythonCopy codedef plantear_problema(): problema = "Investigar la escasez de agua en una región específica y sus impactos en la flora y fauna." print(f"Problema a investigar: {problema}")

3. Investigación autónoma:

• Descripción Académica: Los estudiantes se embarcan en una investigación independiente, utilizando diversas fuentes de información, aplicando métodos científicos y recopilando datos para abordar el problema planteado.
• Pseudocódigo en Python:pythonCopy codedef investigacion_autonoma(): # Código para la recopilación de datos, entrevistas y observaciones datos = recopilar_datos() entrevistas = realizar_entrevistas() observaciones = hacer_observaciones()

4. Construcción del conocimiento:

• Descripción Académica: Los estudiantes integran la información recopilada, aplican conceptos teóricos y desarrollan un entendimiento profundo del ciclo del agua en el contexto de su investigación.
• Pseudocódigo en Python:pythonCopy codedef construccion_conocimiento(datos, entrevistas, observaciones): # Análisis de datos y aplicación de conceptos analisis_datos = analizar_datos(datos) aplicar_conceptos(analisis_datos)

5. Presentación y discusión:

• Descripción Académica: Los estudiantes comunican sus hallazgos y conclusiones al resto de la clase, fomentando la discusión y la retroalimentación entre pares.
• Pseudocódigo en Python:pythonCopy codedef presentacion_discusion(): # Código para la presentación de hallazgos y la facilitación de la discusión presentar_hallazgos() facilitar_discusion()

Este enfoque estructurado, que combina la introducción guiada, el planteamiento del problema, la investigación autónoma, la construcción del conocimiento y la presentación/discusión, permite a los estudiantes convertirse en investigadores activos, promoviendo un aprendizaje significativo y habilidades de investigación críticas.

1. Introducción guiada:

• Descripción Académica: Esta fase involucra la presentación de conceptos fundamentales del ciclo del agua, destacando los procesos clave como la evaporación, la condensación y la precipitación.
• Pseudocódigo en Python:pythonCopy codedef introduccion_guiada(): print("Bienvenidos a la lección sobre el ciclo del agua en los ecosistemas.") print("El ciclo del agua es un proceso vital que involucra...")

2. Planteamiento del problema:

• Descripción Académica: Se plantea a los estudiantes un problema específico relacionado con el ciclo del agua en su entorno local para motivar la investigación y la aplicación práctica de los conceptos aprendidos.
• Pseudocódigo en Python:pythonCopy codedef plantear_problema(): problema = "Investigar la escasez de agua en una región específica y sus impactos en la flora y fauna." print(f"Problema a investigar: {problema}")

3. Investigación autónoma:

• Descripción Académica: Los estudiantes se embarcan en una investigación independiente, utilizando diversas fuentes de información, aplicando métodos científicos y recopilando datos para abordar el problema planteado.
• Pseudocódigo en Python:pythonCopy codedef investigacion_autonoma(): # Código para la recopilación de datos, entrevistas y observaciones datos = recopilar_datos() entrevistas = realizar_entrevistas() observaciones = hacer_observaciones()

4. Construcción del conocimiento:

• Descripción Académica: Los estudiantes integran la información recopilada, aplican conceptos teóricos y desarrollan un entendimiento profundo del ciclo del agua en el contexto de su investigación.
• Pseudocódigo en Python:pythonCopy codedef construccion_conocimiento(datos, entrevistas, observaciones): # Análisis de datos y aplicación de conceptos analisis_datos = analizar_datos(datos) aplicar_conceptos(analisis_datos)

5. Presentación y discusión:

• Descripción Académica: Los estudiantes comunican sus hallazgos y conclusiones al resto de la clase, fomentando la discusión y la retroalimentación entre pares.
• Pseudocódigo en Python:pythonCopy codedef presentacion_discusion(): # Código para la presentación de hallazgos y la facilitación de la discusión presentar_hallazgos() facilitar_discusion()

Este enfoque estructurado, que combina la introducción guiada, el planteamiento del problema, la investigación autónoma, la construcción del conocimiento y la presentación/discusión, permite a los estudiantes convertirse en investigadores activos, promoviendo un aprendizaje significativo y habilidades de investigación críticas.

Desarrollo Académico:

Este enfoque estructurado, basado en la introducción guiada, planteamiento del problema, investigación autónoma, construcción del conocimiento y presentación/discusión, se fundamenta en los principios de la pedagogía constructivista y promueve un aprendizaje activo y significativo.

1. Introducción Guiada:
   • Fundamento Académico: La introducción guiada establece una base teórica para el aprendizaje, proporcionando a los estudiantes una visión general de los conceptos clave. La conexión inicial con el contenido facilita la comprensión y prepara el terreno para la investigación posterior.
   • Importancia: Establecer un marco conceptual sólido es esencial para que los estudiantes contextualicen la información y comprendan la relevancia de su investigación.
2. Planteamiento del Problema:
   • Fundamento Académico: La formulación de un problema específico en el contexto del ciclo del agua en un ecosistema local fomenta la aplicación práctica de los conocimientos adquiridos. La identificación del problema despierta el interés de los estudiantes y los motiva a abordar cuestiones del mundo real.
   • Importancia: Al plantear un problema concreto, se proporciona a los estudiantes un propósito claro para su investigación, lo que contribuye a la autonomía y la relevancia del aprendizaje.
3. Investigación Autónoma:
   • Fundamento Académico: La investigación autónoma enfatiza la autonomía del estudiante, promoviendo habilidades de indagación y la capacidad de buscar información de diversas fuentes. Este enfoque refleja la teoría del constructivismo, donde el conocimiento se construye activamente a través de la experiencia y la interacción con el entorno.
   • Importancia: Permite a los estudiantes desarrollar habilidades de investigación críticas, como la selección y evaluación de fuentes, la recopilación y análisis de datos, y la síntesis de información.
4. Construcción del Conocimiento:
   • Fundamento Académico: La construcción del conocimiento implica la integración activa de la información recopilada con los conceptos teóricos previos. Esta fase refleja la teoría del construccionismo, que destaca la importancia de la construcción individual del conocimiento a través de la reflexión y la aplicación práctica.
   • Importancia: Al aplicar los conceptos teóricos a situaciones concretas, los estudiantes fortalecen su comprensión y desarrollan un conocimiento más profundo y contextualizado.
5. Presentación y Discusión:
   • Fundamento Académico: La presentación y discusión de los hallazgos reflejan la teoría del aprendizaje social, donde el intercambio de ideas y la retroalimentación entre pares son cruciales para la construcción del conocimiento. La comunicación efectiva y la argumentación fortalecen la comprensión individual y colectiva.
   • Importancia: Fomenta habilidades de comunicación y promueve la internalización del conocimiento a través de la exposición y la interacción con los compañeros, creando un entorno colaborativo.

En conjunto, este enfoque estructurado no solo facilita un aprendizaje significativo al vincular teoría y práctica, sino que también nutre habilidades de investigación crítica, autonomía y colaboración, preparando a los estudiantes para abordar desafíos complejos en su trayectoria educativa y más allá.

Descripción del Enfoque Estructurado:

Este enfoque estructurado se erige como un marco pedagógico que integra la teoría y la práctica, fomentando un aprendizaje significativo y cultivando habilidades esenciales en los estudiantes. A través de la vinculación de la teoría y la práctica, se busca proporcionar a los estudiantes un contexto tangible para la aplicación de conocimientos, contribuyendo así a una comprensión más profunda y duradera de los conceptos. Además, se enfatiza el desarrollo de habilidades críticas de investigación, autonomía y colaboración, elementos fundamentales para preparar a los estudiantes para enfrentar desafíos complejos tanto en su trayectoria educativa como en su vida futura.

Algoritmos en Python:

A continuación, se presentan ejemplos de algoritmos en Python que podrían implementarse en cada etapa del enfoque estructurado:

1. Introducción Guiada:pythonCopy codedef introduccion_guiada(): print("Bienvenidos a la lección sobre el ciclo del agua en los ecosistemas.") print("El ciclo del agua es un proceso vital que involucra...")
2. Planteamiento del Problema:pythonCopy codedef plantear_problema(): problema = "Investigar la escasez de agua en una región específica y sus impactos en la flora y fauna." print(f"Problema a investigar: {problema}")
3. Investigación Autónoma:pythonCopy codedef investigacion_autonoma(): # Código para la recopilación de datos, entrevistas y observaciones datos = recopilar_datos() entrevistas = realizar_entrevistas() observaciones = hacer_observaciones()
4. Construcción del Conocimiento:pythonCopy codedef construccion_conocimiento(datos, entrevistas, observaciones): # Análisis de datos y aplicación de conceptos analisis_datos = analizar_datos(datos) aplicar_conceptos(analisis_datos)
5. Presentación y Discusión:pythonCopy codedef presentacion_discusion(): # Código para la presentación de hallazgos y la facilitación de la discusión presentar_hallazgos() facilitar_discusion()

Árboles de Decisión y Tablas:

Si bien no se utiliza un árbol de decisión clásico en este contexto educativo, se puede conceptualizar la toma de decisiones de los estudiantes a través de un enfoque similar. Aquí, se presentan algunas decisiones clave y sus posibles ramificaciones en forma de tabla:

Decisión del Estudiante	Acciones a Tomar
Investiga más a fondo	Realiza experimentos adicionales y recopila datos más detallados.
Refina la formulación del problema	Colabora con compañeros para mejorar la definición del problema de investigación.
Selecciona fuentes de información	Evalúa la credibilidad de las fuentes y utiliza diversas perspectivas.

Este enfoque estructurado, combinando teoría, práctica y toma de decisiones, busca cultivar un entorno educativo que empodere a los estudiantes, fomente la indagación y los prepare para enfrentar desafíos complejos a lo largo de su viaje educativo y más allá.

Este enfoque estructurado tiene como objetivo prioritario cultivar habilidades cruciales que son esenciales para el éxito en la educación y en la vida futura de los estudiantes. Estas habilidades no solo fortalecen su capacidad para abordar desafíos complejos, sino que también les proporcionan herramientas valiosas para el aprendizaje continuo y la adaptabilidad en un mundo en constante cambio.

1. Habilidades Críticas de Investigación:

Importancia Académica: La investigación no solo implica la recopilación de información, sino también la capacidad de evaluar, sintetizar y aplicar conocimientos de manera crítica. Los estudiantes, al embarcarse en proyectos de investigación, desarrollan habilidades analíticas que les permiten abordar problemas complejos desde diversas perspectivas.

Algoritmo en Python – Evaluación de Datos:

pythonCopy codedef evaluar_datos(datos):
    # Código para evaluar la calidad y confiabilidad de los datos
    calidad_datos = evaluar_calidad(datos)
    confiabilidad_datos = evaluar_confiabilidad(datos)
    return calidad_datos, confiabilidad_datos

2. Fomento de la Autonomía:

Importancia Académica: La autonomía del estudiante es fundamental para el aprendizaje significativo. Permite a los estudiantes asumir la responsabilidad de su propio proceso de aprendizaje, tomar decisiones informadas y dirigir sus esfuerzos hacia metas específicas.

Algoritmo en Python – Toma de Decisiones Autónoma:

pythonCopy codedef tomar_decision_autonoma():
    # Código para presentar opciones y permitir al estudiante tomar decisiones
    opciones = presentar_opciones()
    decision_estudiante = tomar_decision(opciones)
    return decision_estudiante

3. Fomento de la Colaboración:

Importancia Académica: La colaboración es esencial para resolver problemas complejos en entornos profesionales y sociales. Los estudiantes, al trabajar en proyectos de investigación y presentaciones, desarrollan habilidades de colaboración que les serán beneficiosas en situaciones futuras.

Algoritmo en Python – Colaboración en la Presentación:

pythonCopy codedef colaborar_en_presentacion():
    # Código para asignar roles y facilitar la colaboración en la presentación
    roles_grupo = asignar_roles_grupo()
    colaborar_en_presentacion(roles_grupo)

Este enfoque no solo enseña contenido académico, sino que también prioriza el desarrollo de habilidades fundamentales que son críticas para el éxito en la educación y la vida. Al potenciar la capacidad de investigación, autonomía y colaboración, los estudiantes se preparan para enfrentar desafíos significativos y para continuar aprendiendo a lo largo de sus vidas.

La integración de un enfoque estructurado, que combina la teoría y la práctica, dentro del marco de la Educación Disruptiva y la Inteligencia Artificial (IA) ofrece una perspectiva innovadora y potente para el desarrollo de habilidades críticas en los estudiantes. La Educación Disruptiva busca transformar los métodos tradicionales de enseñanza, mientras que la IA puede potenciar aún más la personalización del aprendizaje y la toma de decisiones automatizada. Veamos cómo se puede estructurar este enfoque en este contexto:

Educación Disruptiva y Enfoque Estructurado:

1. Personalización del Aprendizaje con IA:
   • Integración de la IA: Utilizar algoritmos de IA para personalizar el contenido de aprendizaje según las necesidades individuales de los estudiantes, adaptando el enfoque estructurado a sus estilos y velocidades de aprendizaje.
   • Recomendación de Recursos: La IA puede recomendar recursos adicionales o rutas de aprendizaje basadas en las preferencias y habilidades de cada estudiante.
   pythonCopy codedef personalizar_aprendizaje_con_IA(estudiante): # Algoritmo de IA para personalizar el contenido de aprendizaje contenido_personalizado = recomendar_contenido_IA(estudiante) presentar_contenido_personalizado(contenido_personalizado)
2. Aprendizaje Basado en Proyectos Potenciado por IA:
   • Selección de Proyectos: La IA puede sugerir proyectos de investigación basados en los intereses y habilidades previas de los estudiantes, impulsando la autonomía y la relevancia del aprendizaje.
   • Colaboración Virtual: Plataformas de colaboración virtual potenciadas por IA pueden facilitar la comunicación y la colaboración entre estudiantes en proyectos de investigación.
   pythonCopy codedef seleccionar_proyecto_con_IA(estudiante): # Algoritmo de IA para sugerir proyectos basados en intereses y habilidades proyecto_sugerido = sugerir_proyecto_IA(estudiante) iniciar_proyecto(proyecto_sugerido)

Sinergia Entre Educación Disruptiva, IA y Habilidades Críticas:

1. Habilidades Críticas de Investigación:
   • IA en Evaluación de Datos: La IA puede asistir en la evaluación de la calidad y confiabilidad de los datos recopilados por los estudiantes, fortaleciendo sus habilidades de investigación crítica.
   pythonCopy codedef evaluar_datos_con_IA(datos): # Algoritmo de IA para evaluar la calidad y confiabilidad de los datos calidad_datos, confiabilidad_datos = evaluar_datos_IA(datos) return calidad_datos, confiabilidad_datos
2. Fomento de la Autonomía con IA:
   • IA en Toma de Decisiones Educativas: Sistemas de IA pueden apoyar a los estudiantes al presentar opciones educativas y ayudarles a tomar decisiones autónomas basadas en sus metas y preferencias.
   pythonCopy codedef tomar_decision_autonoma_con_IA(): # Algoritmo de IA para presentar opciones y facilitar la toma de decisiones opciones_IA = presentar_opciones_IA() decision_estudiante = tomar_decision_autonoma(opciones_IA) return decision_estudiante
3. Fomento de la Colaboración con IA:
   • Plataformas de Colaboración Inteligente: Utilizar IA para mejorar la colaboración en línea, asignar roles eficientemente y facilitar la comunicación efectiva durante la presentación y discusión de hallazgos.
   pythonCopy codedef colaborar_en_presentacion_con_IA(): # Algoritmo de IA para asignar roles y facilitar la colaboración en la presentación roles_grupo_IA = asignar_roles_grupo_IA() colaborar_en_presentacion(roles_grupo_IA)

Este enfoque integrado de Educación Disruptiva y IA potencia el desarrollo de habilidades críticas en los estudiantes, permitiendo una adaptación más eficiente a las necesidades individuales y preparándolos para enfrentar desafíos complejos en su trayectoria educativa y futura. La combinación de teoría y práctica, respaldada por tecnologías emergentes, crea un ambiente educativo enriquecido y personalizado.

Al ponderar los pensamientos de Kidman, sé que también hay que seguir la ruta de navegación y mirar las estructuras que ayudan a construir los cimientos de este escenario las mejores prácticas.(me estoy refiriendo a un escenario de EDUCACIÓN FORMAL)…

Cualquier aprendizaje marco (establecido en los organigramas orgánicos y estructurados), modelos y estilos de aprendizaje se han desarrollado en torno a la investigación de aprendizaje, por la sencilla razón de que es una forma natural e instintiva de los seres humanos para aprender en sus vidas, simplemente haciendo preguntas y buscando respuestas.

Al ponderar los pensamientos de Kidman y al considerar un escenario de educación formal, es esencial examinar las estructuras que construyen los cimientos de dicho entorno. En la educación formal, los marcos de aprendizaje, los modelos y los estilos se desarrollan en base a la investigación del aprendizaje. Esto se debe a que la investigación del aprendizaje refleja la forma natural e instintiva en que los seres humanos aprenden en sus vidas, mediante la formulación de preguntas y la búsqueda activa de respuestas.

Exploración del Marco Conceptual:

1. Aprendizaje Basado en Preguntas:
   • Descripción: La investigación del aprendizaje destaca la importancia de la indagación y la formulación de preguntas como motores fundamentales del proceso de aprendizaje. Los estudiantes buscan respuestas y construyen su comprensión a medida que exploran conceptos y fenómenos.
   • Ejemplo en Educación Formal: Una clase de biología podría fomentar el aprendizaje basado en preguntas al pedir a los estudiantes que formulen sus propias preguntas sobre un tema, investiguen y presenten sus hallazgos.
2. Construcción de Conocimiento Activa:
   • Descripción: Los seres humanos aprenden mejor cuando participan activamente en la construcción de su conocimiento. La aplicación práctica de conceptos y la participación en proyectos de investigación fortalecen la comprensión y retención del conocimiento.
   • Ejemplo en Educación Formal: En matemáticas, los estudiantes podrían aprender resolviendo problemas del mundo real, aplicando fórmulas en situaciones prácticas.

Integración de la Educación Disruptiva & IA en la Educación Superior:

1. Personalización del Aprendizaje con IA:
   • Descripción: La inteligencia artificial puede personalizar el aprendizaje en la educación superior al adaptar el contenido según las necesidades y estilos de aprendizaje individuales, proporcionando una experiencia educativa más personalizada y efectiva.
   • Ejemplo: Un sistema de IA podría analizar el progreso de un estudiante en un curso en línea, identificar áreas de dificultad y proporcionar recursos personalizados para abordar esas áreas específicas.
2. Aprendizaje Basado en Proyectos Potenciado por IA:
   • Descripción: La IA puede potenciar el aprendizaje basado en proyectos al sugerir proyectos relevantes, proporcionar recursos adicionales y facilitar la colaboración entre estudiantes en proyectos de investigación.
   • Ejemplo: Una plataforma educativa con IA podría sugerir proyectos de investigación basados en los intereses y habilidades de los estudiantes, facilitando la autonomía y la relevancia del aprendizaje.
3. Habilidades Críticas de Investigación con Apoyo de IA:
   • Descripción: La IA puede apoyar el desarrollo de habilidades críticas de investigación al evaluar la calidad de los datos, proporcionar análisis avanzados y facilitar la gestión eficiente de la información.
   • Ejemplo: Herramientas de análisis de datos alimentadas por IA podrían ayudar a los estudiantes a evaluar la confiabilidad de sus datos y ofrecer insights avanzados para fortalecer sus investigaciones.

La integración de la educación disruptiva y la IA en la educación superior potencia estos principios, permitiendo una adaptación más eficiente a las necesidades individuales de los estudiantes y fomentando un entorno educativo más dinámico y centrado en el estudiante.

Sin embargo, cuando se hacen preguntas que necesitan un enfoque concreto-a veces dirigido, otras no- especialmente cuando se toman a los estudiantes en un viaje investigación-aprendizaje, el modelo de investigación-aprendizaje proporciona un enfoque a través de actividades estructuradas, lo que hace el proyecto mucho menos creativo.

Limitaciones del Modelo de Investigación-Aprendizaje en la Creatividad:

1. Eduación Disruptiva & IA:

Limitaciones de la Estructura Rígida:

El modelo de investigación-aprendizaje, al imponer una estructura definida, puede limitar la creatividad de los estudiantes. En un entorno disruptivo, donde se busca romper con las tradiciones y fomentar la innovación, la rigidez de un enfoque estructurado puede resultar contraproducente.

Integración de la IA para Personalizar la Experiencia:

La IA en la educación disruptiva puede mitigar estas limitaciones al ofrecer personalización. Al utilizar algoritmos adaptativos, la IA puede ajustar el enfoque de aprendizaje según el estilo y ritmo de cada estudiante, permitiendo más flexibilidad y fomentando la creatividad en el proceso de investigación-aprendizaje.

2. Aprendizaje Supervisado en Aprendizaje Automático:

Analogía con el Aprendizaje Supervisado:

El modelo de investigación-aprendizaje, al ser estructurado, puede asemejarse al aprendizaje supervisado en el campo del aprendizaje automático. En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena con datos etiquetados y sigue una estructura predefinida, similar al enfoque estructurado en la investigación-aprendizaje.

Limitaciones de la Creatividad en Ambos Contextos:

Así como el aprendizaje supervisado puede no ser adecuado para tareas creativas y no estructuradas en aprendizaje automático, un modelo de investigación-aprendizaje rígido puede no ser el enfoque más apropiado para fomentar la creatividad en la educación.

Soluciones Potenciales:

1. Desarrollo de Modelos Flexibles:
   • En educación disruptiva, se podría buscar el desarrollo de modelos de investigación-aprendizaje más flexibles, que permitan la adaptabilidad y la creatividad.
   • La IA puede desempeñar un papel clave al personalizar la estructura del aprendizaje según las preferencias de los estudiantes, ofreciendo la libertad necesaria para explorar de manera creativa.
2. Integración de Elementos No Estructurados:
   • Buscar formas de integrar elementos no estructurados en el proceso de investigación-aprendizaje.
   • La IA puede ayudar a gestionar la complejidad al proporcionar herramientas de análisis avanzado que permitan a los estudiantes abordar preguntas más abiertas y creativas.
3. Aplicación de Aprendizaje No Supervisado:
   • Explorar enfoques más parecidos al aprendizaje no supervisado en la educación, permitiendo a los estudiantes explorar y descubrir patrones sin una estructura estricta.
   • La IA puede apoyar este enfoque proporcionando recursos y retroalimentación adaptativa basada en el progreso individual del estudiante.

Para superar las limitaciones del modelo de investigación-aprendizaje en términos de creatividad, se pueden explorar enfoques más flexibles y adaptativos, donde la IA desempeñe un papel fundamental en la personalización y en la gestión de la complejidad para fomentar la innovación y la exploración creativa

. Eduación Disruptiva & IA:

Desafío	Enfoque Tradicional (Investigación-Aprendizaje)	Solución Potencial con IA
Estructura Rigida	Rutas de aprendizaje predefinidas.	Modelos de IA adaptativos y flexibles.
Falta de Creatividad	Limitación en la exploración creativa.	Personalización para fomentar la creatividad.

2. Aprendizaje Supervisado en Aprendizaje Automático:

Analogía	Aprendizaje Supervisado (Aprendizaje Automático)	Paralelo en la Educación
Estructura Predeterminada	Modelo sigue una estructura predefinida.	Investigación-aprendizaje estructurado.
Limitación Creativa	Puede no ser ideal para tareas creativas.	Necesidad de flexibilidad para la creatividad.

Soluciones Potenciales:

Solución	Implementación en la Educación	Aplicación de IA
Desarrollo de Modelos Flexibles	Adopción de modelos más adaptables.	IA para personalización y adaptabilidad.
Integración de Elementos No Estructurados	Permitir mayor libertad y exploración.	Herramientas de análisis avanzado con IA.
Aplicación de Aprendizaje No Supervisado	Exploración sin estructura predefinida.	Utilización de IA para guiar y adaptar.

Estas tablas ayudan a visualizar la relación entre los desafíos en el modelo de investigación-aprendizaje y las soluciones potenciales, destacando cómo la flexibilidad y la aplicación de la IA pueden abordar las limitaciones y fomentar la creatividad en la educación.

Ejemplo Paralelo: Aprendizaje Supervisado en Aprendizaje Automático vs. Educación Superior

Aprendizaje Supervisado en Aprendizaje Automático:

Contexto:

Imaginemos un sistema de recomendación para cursos en línea que utiliza un enfoque de aprendizaje supervisado para predecir los cursos que un estudiante podría encontrar más beneficiosos. El modelo se entrena con datos históricos de estudiantes, incluyendo sus preferencias, elecciones de cursos y rendimiento.

Ejemplo:

1. Entrenamiento del Modelo:
   • Datos Etiquetados: Se utilizan datos históricos de estudiantes que han completado cursos en línea.
   • Características: Preferencias, historial académico y comportamiento de navegación.
   pythonCopy code# Código de entrenamiento del modelo supervisado from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Cargar datos etiquetados datos_entrenamiento = cargar_datos_etiquetados() # Dividir datos en conjuntos de entrenamiento y prueba X_entrenamiento, X_prueba, y_entrenamiento, y_prueba = train_test_split(features, etiquetas, test_size=0.2) # Entrenar modelo de clasificación modelo = RandomForestClassifier() modelo.fit(X_entrenamiento, y_entrenamiento)
2. Predicción de Recomendaciones:
   • Nuevos Datos del Usuario: El modelo utiliza las preferencias y características del usuario para predecir cursos relevantes.
   pythonCopy code# Código de predicción del modelo datos_usuario_nuevo = obtener_datos_usuario_nuevo() # Predecir recomendaciones para el nuevo usuario recomendaciones = modelo.predict(datos_usuario_nuevo)

Educación Superior:

Contexto:

Consideremos un enfoque educativo en una universidad que busca fomentar la autonomía y la creatividad de los estudiantes. Se propone un proyecto de investigación abierto en el que los estudiantes deben explorar y desarrollar soluciones innovadoras para desafíos específicos en sus campos de estudio.

Ejemplo:

1. Planteamiento del Proyecto de Investigación:
   • Tema Amplio y Abierto: Se presenta un tema de investigación amplio relacionado con la disciplina estudiada.
   • Libertad de Elección: Los estudiantes tienen la libertad de elegir un enfoque específico dentro del tema general.
   plaintextCopy codeTema: "Innovaciones en Tecnologías Sostenibles"
2. Desarrollo del Proyecto:
   • Investigación Autónoma: Los estudiantes llevan a cabo investigaciones autónomas, exploran diversas fuentes y aplican metodologías de investigación.
   plaintextCopy code- Exploración de tecnologías existentes. - Análisis de impacto ambiental. - Desarrollo de propuestas de soluciones sostenibles.
3. Presentación y Evaluación:
   • Exposición Creativa: Los estudiantes presentan sus hallazgos de manera creativa, utilizando diversos medios como presentaciones, demostraciones o informes.
   plaintextCopy code- Presentación multimedia. - Prototipo de solución práctica. - Informe detallado de investigación.

Mientras que el aprendizaje supervisado en aprendizaje automático sigue un enfoque estructurado con datos etiquetados y predicciones, la educación superior fomenta la creatividad y autonomía a través de proyectos de investigación abiertos. Ambos ejemplos resaltan la importancia de adaptar el enfoque educativo a los objetivos específicos y las características del aprendizaje.

Las teorías de Hattie sobre el aprendizaje visible se han convertido en la fuerza impulsora detrás de cambios importantes, lo podríamos llamar innovaciones bastante agresivas, ya que los maestros comienzan a considerarse a sí mismos como activadores en lugar de facilitadores.

Comparación de las Teorías de Hattie sobre el Aprendizaje Visible con la Educación Disruptiva & IA:

Teorías de Hattie sobre el Aprendizaje Visible:

1. Énfasis en los Factores que Impactan el Aprendizaje:
   • Características:
     • Identifica factores que tienen un impacto significativo en el aprendizaje, como el feedback efectivo, la autoevaluación y las expectativas del maestro.
     • Prioriza estrategias que maximizan el progreso del estudiante.
2. Cambio en el Rol del Maestro:
   • Transformación del Rol:
     • Aboga por que los maestros actúen como activadores del aprendizaje, enfocándose en estrategias que realmente impactan en el rendimiento estudiantil.
     • Destaca la importancia de establecer expectativas claras y desafiantes para los estudiantes.
3. Medición del Impacto Visible:
   • Evaluación del Rendimiento:
     • Introduce la noción de «efecto tamaño» para medir y comparar el impacto de diferentes estrategias en el aprendizaje.
     • Proporciona un marco cuantitativo para evaluar la eficacia de las intervenciones educativas.

Educación Disruptiva & IA:

1. Transformación de Paradigmas Educativos:
   • Características:
     • Rompe con los métodos educativos tradicionales y busca introducir enfoques más flexibles y centrados en el estudiante.
     • Busca aprovechar la tecnología para personalizar el aprendizaje y adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes.
2. Cambio en el Rol del Maestro:
   • Transformación del Rol:
     • En la educación disruptiva, los maestros adoptan roles más dinámicos, actuando como guías y facilitadores del aprendizaje en lugar de solo transmisores de información.
     • Se fomenta la autonomía estudiantil y la exploración creativa.
3. Uso de Tecnologías Emergentes (IA):
   • Incorporación de la IA:
     • La IA se utiliza para personalizar el aprendizaje, adaptándose a los estilos y ritmos individuales de los estudiantes.
     • Facilita la retroalimentación instantánea y la evaluación formativa para mejorar continuamente el proceso de aprendizaje.

Comparación:

1. Enfoque en Resultados Medibles:
   • Ambas corrientes, tanto las teorías de Hattie como la educación disruptiva con IA, comparten el interés en medir y maximizar el impacto del aprendizaje. Hattie a través del «efecto tamaño» y la educación disruptiva & IA mediante el uso de datos y métricas personalizadas.
2. Transformación del Rol del Maestro:
   • Tanto Hattie como la educación disruptiva proponen un cambio en el papel del maestro hacia el de un activador o guía. En ambas perspectivas, se enfatiza el papel crucial del maestro en facilitar un entorno de aprendizaje efectivo.
3. Personalización y Adaptabilidad:
   • La educación disruptiva con IA se destaca por su enfoque en la personalización del aprendizaje, utilizando algoritmos para adaptarse a las necesidades únicas de cada estudiante. Este enfoque se alinea con la idea de Hattie de centrarse en estrategias que realmente impactan el progreso del estudiante.
4. Exploración Creativa:
   • Ambas corrientes fomentan la exploración creativa y la autonomía estudiantil. La educación disruptiva busca romper con las estructuras tradicionales, permitiendo una mayor libertad y creatividad en el aprendizaje.

.

Para ser un activador debes ser un profesor activo, apasionado por el tema y para el aprendizaje, y que actúa como un agente de cambio. Sin embargo, para ser un facilitador, debe pasar a ser un proveedor de información, o descubrir las actividades basadas en que se involucran los estudiantes.

Si yo fuera a creer todo lo que Hattie afirma e ignorar todos los estudiosos del mundo que han escrito sobre el aprendizaje investigación, estaría apoyando la idea de que el aprendizaje basado en la investigación no es tan eficaz como se pensaba anteriormente. Como informa Hattie (2009), la enseñanza basada en la investigación del profesor facilitador no clasifica como alto en la escala de tamaño del efecto para la enseñanza y el aprendizaje exitoso, como otros elementos tales como la retroalimentación, la enseñanza recíproca, la instrucción directa y la fijación de metas.

También podríamos utilizar una formula mixta, digamos…El maestro de la clase había diseñado un proyecto que siguió a la naturaleza misma de un modelo de investigación, ya que:

– Preguntó preguntas y respuestas y problemas investigables identificados

– Desarrollado un plan y tomó una forma de acción

– Reunido recursos y analizado y resumido la información

– Señaló a conclusiones y hallazgos reportados

– Se refleja en el proceso

(Audet y Jordan 2005)

Mi recomendación para asistir a esta fusión de los modelos en el futuro sería la creación de una Indagación y montar un equipo de instrucción, donde por la orientación y el andamio podría ser proporcionada a través del proyecto de un equipo docente, o por los alumnos mismos, o por todos juntos…escojan…en lugar de un solo profesor. Ser parte del equipo de instrucción me permitiría apoyar a todo el equipo, nos permitirá trabajar en red, con lo que el problema está resuelto…

Reconociendo la estrecha relación y similitudes entre las respuestas de los estudiantes y la secuencia de Habilidades de Consulta … nosotros, como educadores, para reconocer el apoyo debemos ser capaces de pasarles la responsabilidad a los aprendices y nosotros pasar a ser facilitadores de verdad y cómo los proyectos basados en la investigación como este, puede ser re-diseñado para el futuro éxito de los estudiantes.

Los aprendices identificaran cuáles son las tareas que encuentran fáciles o difíciles, mientras que la realización de sus investigaciones no se limitaran a hacer un solo comentario, sino a un recorrido muy diverso y completo…. Con este aumento de la conciencia de sí mismos ( Kuhlthau, 2004 ) los estudiantes serán capaces de reflexionar y pensar en las ideas que encontraron durante el proceso de investigación, lo que les permite construir su propio conocimiento y significado necesario para completar con éxito el proyecto.

Este conocimiento cada vez mayor se produce a medida que el proyecto avanzaba, mientras que los estudiantes experimentan tareas como dar sentido a la información del sitio web, escribir guiones de puntos de puntos en sus propias palabras, y la creación de películas utilizando el nuevo software.

Los mismos estudiantes se mantienen consistentes en sus respuestas relacionadas con las habilidades de alfabetización siendo difícil, lo cual era de esperar ya que todos ellos lucharon con las habilidades de alfabetización bajo nivel. El aumento sustancial en las categorías de ‘habilidades tecnológicas fáciles “,” habilidades tecnológicas duros “y” habilidades de alfabetización fáciles “, implica que los estudiantes no han pensado mucho en las habilidades requeridas para el proyecto, para empezar, pero son capaces de elevarse el desafío a través del apoyo continuo de su facilitador.

Temas como el contenido curricular en el hecho de las tareas de retirada, el desarrollo de competencias TIC , la alfabetización informacional en las tareas de investigación, y el desarrollo personal en la nueva área de interés, todos aparecen y son representados en las cotizaciones de los estudiantes destacados -…

Una vez más, los altos resultados en ‘más hechos’ refleja que los estudiantes consideran la información de recuperación (RETROALIMENTACION) como una habilidad importante en la agenda del proyecto. También es interesante observar que todos los alumnos aprenden a usar diferentes herramientas TIC para estos proyectos , pero sin embargo, sólo algunos estudiantes lo verán como algo nuevo. Sospecho que esto puede reflejar que los estudiantes de hoy en día son tan “PERFECTOS” con la incorporación de “nuevas habilidades tecnológicas, que no reconocen conscientemente, otras cosas diferentes…

Es interesante ver que la “confianza” es la respuesta predominante durante al menos el 50% de los alumnos . Me gustaría relacionar esto con el excelente nivel del tiempo maestro, del uno a uno de los estudiantes, el cual podemos poner a disposición por parte del maestro de la clase.

juandon

BIBLIOGRAFÍA:

1. Clayton Christensen:
   • Autor de «The Innovator’s Dilemma» y pionero en el concepto de innovación disruptiva en el ámbito educativo.

Universidades:

1. Harvard University:
   • Donde Clayton Christensen enseñó y desarrolló sus ideas sobre innovación disruptiva.

Libros:

1. «The Innovator’s Dilemma» – Clayton M. Christensen:
   • Este libro no está específicamente centrado en la educación, pero sienta las bases para comprender los conceptos de innovación disruptiva.

Aprendizaje Visible:

Autores:

1. John Hattie:
   • Autor de «Visible Learning» y creador de la teoría del aprendizaje visible.

Universidades:

1. University of Melbourne:
   • John Hattie ha desarrollado gran parte de su investigación en esta universidad.

Libros:

1. «Visible Learning: A Synthesis of Over 800 Meta-Analyses Relating to Achievement» – John Hattie:
   • Este libro presenta la investigación de Hattie sobre los factores que más influyen en el aprendizaje.

Inteligencia Artificial en Educación (IAE):

Autores:

1. Rose Luckin:
   • Experta en inteligencia artificial en educación y autora de diversos artículos sobre el tema.

Universidades:

1. University College London (UCL):
   • Donde Rose Luckin ha trabajado en investigaciones sobre tecnologías educativas y la integración de la IA.

Artículos Científicos y Revistas:

1. «Artificial Intelligence in Education» (Revista):
   • Publicación que aborda la aplicación de la inteligencia artificial en entornos educativos.

Masters y Programas de Estudio:

1. «Learning, Design, and Technology» – Stanford University:
   • Programa de maestría que aborda la intersección entre la tecnología y la educación.
2. «Educational Technology» – Harvard University:
   • Programa que explora la aplicación de tecnologías en la enseñanza y el aprendizaje.

1. Michael Horn:
   • Coautor de «Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns», junto con Clayton Christensen.

Libros:

1. «Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns» – Clayton M. Christensen y Michael B. Horn:
   • Explora cómo la innovación disruptiva puede transformar la educación.

Aprendizaje Visible:

Autores:

1. Lorin W. Anderson:
   • Colaborador en el desarrollo del marco de referencia «Taxonomía de Bloom Revisada», utilizado para medir el aprendizaje visible.

Artículos Científicos y Revistas:

1. «Visible Learning: A Review of the Literature» – John Hattie:
   • Artículo que resume la investigación de Hattie sobre los factores que impactan en el aprendizaje.

Inteligencia Artificial en Educación (IAE):

Autores:

1. Benedict Du Boulay:
   • Contribuyente en el campo de la inteligencia artificial en educación, con enfoque en sistemas de tutoría inteligente.

Artículos Científicos y Revistas:

1. «Artificial Intelligence in Education: Where it is Now and Where it is Going» – Benedict Du Boulay:
   • Artículo que aborda el estado actual y futuro de la inteligencia artificial en la educación.

Programas de Estudio:

1. «Learning Sciences and Technologies» – Stanford University:
   • Programa que combina las ciencias del aprendizaje con la tecnología educativa.
2. «Digital Media and Learning» – University of California, Irvine:
   • Explora cómo la tecnología digital influye en la forma en que aprendemos.

Educación Disruptiva:

Libros:

1. «The End of College: Creating the Future of Learning and the University of Everywhere» – Kevin Carey:
   • Examina cómo la tecnología está cambiando la educación superior y cuestiona el modelo tradicional de la universidad.

Aprendizaje Visible:

Autores:

1. H. Lynn Erickson:
   • Autora de libros sobre aprendizaje visible y diseño de currículo, como «Concept-Based Curriculum and Instruction.»

Libros:

1. «Concept-Based Curriculum and Instruction» – H. Lynn Erickson:
   • Explora enfoques basados en conceptos para mejorar la comprensión y el aprendizaje de los estudiantes.

Inteligencia Artificial en Educación (IAE):

Autores:

1. Ryan S.J.d. Baker:
   • Investigador en el campo de la inteligencia artificial en educación, enfocado en sistemas de tutoría inteligente y análisis de datos educativos.

Artículos Científicos y Revistas:

1. «Data Mining and Education» – Ryan S.J.d. Baker:
   • Artículo que aborda la aplicación de la minería de datos en el ámbito educativo.

Programas de Estudio:

1. «Educational Technology and Learning Design» – University of Saskatchewan:
   • Programa que combina tecnología educativa y diseño de aprendizaje.
2. «Learning Technologies and Media Systems» – Columbia University:
   • Enfocado en la integración de tecnologías para mejorar la enseñanza y el aprendizaje.

1. Scott D. Anthony:
   • Coautor de «Dual Transformation: How to Reposition Today’s Business While Creating the Future» y defensor de la innovación disruptiva.

Libros:

1. «Dual Transformation: How to Reposition Today’s Business While Creating the Future» – Scott D. Anthony, Clark G. Gilbert, y Mark W. Johnson:
   • Explora cómo las organizaciones pueden transformarse para el futuro a través de la innovación disruptiva.

Aprendizaje Visible:

Autores:

1. Robert J. Marzano:
   • Autor de libros sobre prácticas efectivas de enseñanza, incluyendo «The Art and Science of Teaching» que se alinea con las ideas de aprendizaje visible.

Libros:

1. «The Art and Science of Teaching» – Robert J. Marzano:
   • Proporciona estrategias prácticas para mejorar la enseñanza y maximizar el impacto en el aprendizaje de los estudiantes.

Inteligencia Artificial en Educación (IAE):

Autores:

1. Judy Kay:
   • Investigadora destacada en el campo de la interacción persona-computadora y la inteligencia artificial en educación.

Artículos Científicos y Revistas:

1. «Personalized and Adaptive Social Conversational Agents to Improve Wellbeing and Reduce Anxiety» – Judy Kay:
   • Explora el uso de agentes conversacionales en el contexto educativo para mejorar el bienestar de los estudiantes.

Programas de Estudio:

1. «Learning and Technology» – University of Oxford:
   • Programa que examina la relación entre el aprendizaje y la tecnología en diversos contextos educativos.
2. «Educational Technology Leadership» – George Washington University:
   • Enfocado en liderazgo educativo y la implementación efectiva de tecnologías educativas.

1. Salman Khan:
   • Fundador de Khan Academy, una plataforma educativa que utiliza la tecnología para proporcionar educación gratuita y accesible en todo el mundo.

Libros:

1. «The One World Schoolhouse: Education Reimagined» – Salman Khan:
   • Explora la visión de Khan sobre la transformación de la educación a través de la tecnología y la personalización.

Aprendizaje Visible:

Autores:

1. Grant Wiggins y Jay McTighe:
   • Autores de «Understanding by Design», un enfoque que se alinea con la idea de aprendizaje visible al centrarse en la comprensión profunda.

Libros:

1. «Understanding by Design» – Grant Wiggins y Jay McTighe:
   • Proporciona un marco para el diseño de currículos centrados en la comprensión y el aprendizaje significativo.

Inteligencia Artificial en Educación (IAE):

Autores:

1. Neil Selwyn:
   • Investigador que ha abordado críticamente el uso de la tecnología, incluida la inteligencia artificial, en la educación.

Libros:

1. «Should Robots Replace Teachers?: AI and the Future of Education» – Neil Selwyn:
   • Examina el papel de la inteligencia artificial en la educación y sus implicaciones.

Programas de Estudio:

1. «Educational Technology» – University of Michigan:
   • Ofrece un programa de maestría en tecnología educativa con enfoque en el diseño y la implementación efectiva de tecnologías.
2. «Learning, Design, and Technology» – University of Georgia:
   • Programa que integra teorías del aprendizaje y tecnologías para mejorar la instrucción.

1. Jesús Huerta de Soto:
   • Economista y autor español que ha abordado temas de innovación educativa y libertad en la educación.

Autores Latinoamericanos:

1. César Coll:
   • Psicólogo y educador español, pero con contribuciones significativas a la educación en América Latina. Ha trabajado en temas de psicología educativa y currículo.

Autores Orientales:

1. Sugata Mitra:
   • Educador e investigador indio conocido por su trabajo en «Hole in the Wall» y su enfoque de aprendizaje autoorganizado.

Aprendizaje Visible:

Autores Españoles:

1. José Antonio Marina:
   • Filósofo y ensayista español que ha escrito sobre educación y aprendizaje.

Autores Latinoamericanos:

1. Paulo Freire:
   • Filósofo y pedagogo brasileño, una figura clave en la pedagogía crítica.

Autores Orientales:

1. Yong Zhao:
   • Educador chino-americano que ha explorado temas de educación y habilidades globales.

Inteligencia Artificial en Educación (IAE):

Autores Españoles:

1. José María Luzón Encabo:
   • Investigador español que ha trabajado en el uso de la inteligencia artificial en la educación.

Autores Latinoamericanos:

1. Francisco Cervantes Pérez:
   • Investigador mexicano en temas de tecnología educativa y aprendizaje en línea.

Autores Orientales:

1. Noriko Arai:
   • Investigadora japonesa que ha trabajado en la inteligencia artificial y su aplicación en la educación.

Programas de Estudio:

España:

1. «Máster en Tecnología Educativa» – Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED):
   • Programa en España que explora la aplicación de tecnologías en la educación.

Latinoamérica:

1. «Maestría en Educación con Mención en Tecnologías Aplicadas a la Educación» – Universidad Tecnológica del Perú:
   • Programa que integra tecnología y educación en América Latina.

Oriente:

1. «Educational Technology Program» – The Chinese University of Hong Kong:
   • Programa que aborda la tecnología educativa en el contexto oriental.

1. José Antonio Marina:
   • Filósofo y escritor español, también ha explorado temas de educación y aprendizaje en sus obras.

Autores Latinoamericanos:

1. Santiago Bilinkis:
   • Empresario y autor argentino que ha escrito sobre innovación y educación.

Autores Orientales:

1. Yuhyun Park:
   • Emprendedora surcoreana y defensora de la educación global a través de la tecnología.

Aprendizaje Visible:

Autores Españoles:

1. José Gimeno Sacristán:
   • Sociólogo español especializado en temas de educación y currículo.

Autores Latinoamericanos:

1. Claudio Naranjo:
   • Psiquiatra y escritor chileno que ha abordado la educación desde una perspectiva humanista.

Autores Orientales:

1. Ken Robinson (fallecido en 2020):
   • Aunque británico, sus ideas sobre la creatividad en la educación han tenido impacto global, incluyendo en oriente.

Inteligencia Artificial en Educación (IAE):

Autores Españoles:

1. Fernando Cucchietti:
   • Científico español con interés en la aplicación de la inteligencia artificial en diversos campos, incluida la educación.

Autores Latinoamericanos:

1. Eduardo Vendrell Vidal:
   • Profesor e investigador uruguayo especializado en tecnología educativa.

Autores Orientales:

1. Hao Wang:
   • Investigador chino en el campo de la inteligencia artificial y su aplicación en la educación.

Programas de Estudio:

España:

1. «Máster en Innovación y Tecnología Educativa» – Universidad de Salamanca:
   • Programa que aborda la innovación y la tecnología en la educación.

Latinoamérica:

1. «Maestría en Tecnologías de la Información Aplicadas a la Educación» – Universidad de los Andes (Colombia):
   • Programa que integra la tecnología en el ámbito educativo.

Oriente:

1. «Educational Technology Program» – Beijing Normal University (China):
   • Programa que se centra en la tecnología educativa en un contexto oriental.

1. Mario Alonso Puig:
   • Médico y conferencista español que ha abordado temas de educación y desarrollo personal.

Autores Latinoamericanos:

1. Juan Carlos Tedesco (Argentina):
   • Sociólogo argentino con contribuciones en el campo de las políticas educativas y la innovación en la educación.

Autores Orientales:

1. Yong Zhao:
   • Educador chino-americano con contribuciones significativas en el área de la educación global y las habilidades del siglo XXI.

Aprendizaje Visible:

Autores Españoles:

1. César Coll (Español):
   • Psicólogo y educador español, autor de trabajos importantes en psicología educativa y desarrollo cognitivo.

Autores Latinoamericanos:

1. Paulo Freire (Brasil):
   • Pedagogo brasileño, conocido por su trabajo en la pedagogía crítica y la educación liberadora.

Autores Orientales:

1. Ken Robinson (Reino Unido):
   • Aunque británico, sus ideas sobre la creatividad y la educación han influido en el enfoque educativo en todo el mundo, incluyendo en oriente.

Inteligencia Artificial en Educación (IAE):

Autores Españoles:

1. Ana Iglesias (Española):
   • Investigadora española con contribuciones en el campo de la inteligencia artificial y la educación.

Autores Latinoamericanos:

1. Juan Miguel Zorita (Argentina):
   • Investigador en el área de tecnologías educativas y su impacto en el aprendizaje.

Autores Orientales:

1. Masahiro Mori (Japón):
   • Roboticista japonés cuyo trabajo en inteligencia artificial y robótica también tiene implicaciones en la educación.

Programas de Estudio:

España:

1. «Máster en Educación y Tecnologías de la Información y Comunicación» – Universidad Internacional de la Rioja (UNIR):
   • Programa que explora la integración de tecnologías en la educación.

Latinoamérica:

1. «Maestría en Educación, Tecnología e Innovación» – Universidad de San Andrés (Argentina):
   • Programa que aborda la intersección entre la educación y la tecnología.

Oriente:

1. «Masters in Educational Technology and Applied Learning Science» – National Taiwan Normal University (Taiwán):
   • Programa que se centra en la tecnología educativa y la ciencia del aprendizaje aplicada.

1. uan Domingo Farnós Miró:
   • Experto español en educación disruptiva, autor y conferencista que aborda la transformación educativa mediante la tecnología.

Aprendizaje Visible:

Autores Españoles:

1. Juan Domingo Farnós Miró:
   • Con respecto al aprendizaje visible, Juan Domingo Farnós Miró también ha explorado cómo la tecnología puede mejorar la visibilidad y comprensión del aprendizaje.

Inteligencia Artificial en Educación (IAE):

Autores Españoles:

1. Juan Domingo Farnós Miró:
   • En el campo de la inteligencia artificial en educación, Juan Domingo Farnós Miró ha discutido la integración de estas tecnologías de manera disruptiva, con diferentes instituciones del mundo y siempre en el paraguas de la Eduacioón Disruptiva.

Programas de Estudio:

España:

1. **»Máster en Educación Disruptiva: Innovación y Tecnología» – Diversas instituciones pueden ofrecer programas específicos sobre educación disruptiva, donde se aborden las ideas de Juan Domingo Farnós Miró.