«Evolución Metodológica: Disrupción Educativa y la Inteligencia Artificial en la Universidad

Juan Domingo Farnós

Es importante reconocer que las metodologías educativas están evolucionando rápidamente para adaptarse al entorno cambiante y las demandas del mundo moderno. Estas metodologías se centran en integrar tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático, la realidad virtual, entre otros, en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Estas metodologías tienen como objetivo proporcionar experiencias de aprendizaje más personalizadas, colaborativas y contextualizadas para los alumnos y asociadas a las demandas de la sociedad de hoy.

Metodología 4.0 en la Educación Superior:Aprendizaje basado en proyectos impulsado por tecnología: Los estudiantes podrían participar en proyectos multidisciplinarios que utilizan herramientas avanzadas de colaboración en línea, realidad virtual y análisis de datos para abordar problemas complejos del mundo real. Por ejemplo, un proyecto de arquitectura que emplea modelado 3D y simulaciones de realidad virtual para diseñar edificios sostenibles y resistentes a desastres.

Ejemplo de educación superior desarrollado con herramientas de inteligencia artificial generativa sería un curso sobre literatura contemporánea donde los estudiantes utilizan algoritmos de generación de texto para analizar y crear obras literarias.

Autor: Haruki Murakami Obra: «1Q84»

En este curso, los estudiantes podrían utilizar herramientas como GPT (Generative Pre-trained Transformer) para analizar el estilo de escritura de Murakami y generar texto en su estilo. Por ejemplo, podrían entrenar un modelo de lenguaje basado en sus obras anteriores y utilizarlo para crear nuevas historias que imiten su narrativa única.

Además, podrían utilizar algoritmos de análisis de texto para estudiar temas recurrentes en la obra de Murakami y compararlos con otros autores contemporáneos. Por ejemplo, podrían utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para identificar patrones temáticos en «1Q84» y compararlos con obras de otros autores japoneses contemporáneos.

Para implementar esto en Python, podríamos usar bibliotecas como TensorFlow o PyTorch para entrenar modelos de lenguaje basados en texto y bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural como NLTK o spaCy para realizar análisis de texto. Aquí hay un ejemplo simplificado de cómo podríamos utilizar TensorFlow para entrenar un modelo de lenguaje:

pythonCopy codeimport tensorflow as tf

# Datos de entrenamiento (ejemplo simplificado)
textos_murakami = ["1Q84 es una novela fascinante...",
                   "En el mundo de Murakami, la realidad y la fantasía se entrelazan...",
                   "Los personajes de Murakami tienen una profundidad psicológica única..."]

# Tokenización y preprocesamiento de texto
tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(textos_murakami)
secuencias_texto = tokenizer.texts_to_sequences(textos_murakami)

# Modelo de lenguaje simple
modelo = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(len(tokenizer.word_index) + 1, 100),
    tf.keras.layers.LSTM(128),
    tf.keras.layers.Dense(len(tokenizer.word_index) + 1, activation='softmax')
])

modelo.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# Entrenamiento del modelo
modelo.fit(secuencias_texto, epochs=10)

# Generación de texto
texto_generado = "En el mundo de Murakami, "
for _ in range(50):
    secuencia_input = tokenizer.texts_to_sequences([texto_generado])[0]
    secuencia_input = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences([secuencia_input], maxlen=20)
    prediccion = modelo.predict_classes(secuencia_input)
    palabra_generada = tokenizer.index_word[prediccion[0]]
    texto_generado += palabra_generada + " "
    
print(texto_generado)

En un entorno educativo real, los estudiantes trabajarán con conjuntos de datos más grandes y modelos más complejos para obtener resultados significativos. Además, se podrán agregar técnicas adicionales como el ajuste fino de modelos preentrenados y el uso de algoritmos de análisis de sentimientos para una comprensión más profunda del texto generado.

Aprendizaje adaptativo personalizado: Los sistemas de IA podrían analizar el progreso y las preferencias de aprendizaje de cada estudiante, recomendando materiales de estudio personalizados y actividades de refuerzo. Por ejemplo, un programa de matemáticas en línea que ajusta el nivel de dificultad de los problemas según el rendimiento y la velocidad de aprendizaje de cada estudiante.

Un ejemplo de implementación de aprendizaje adaptativo personalizado en la educación superior podría ser un curso de programación informática donde los sistemas de IA analizan el progreso y las preferencias de aprendizaje de cada estudiante para recomendar ejercicios y recursos adaptados a su nivel de habilidad y estilo de aprendizaje.

Autor: Andrew Ng Obra: Curso «Machine Learning» en Coursera

En este curso, los estudiantes podrían utilizar plataformas en línea que emplean algoritmos de aprendizaje automático para analizar el rendimiento de cada estudiante en los ejercicios prácticos y ajustar dinámicamente el nivel de dificultad de los problemas y la cantidad de material de refuerzo proporcionado. Por ejemplo, si un estudiante tiene dificultades con un concepto específico, el sistema podría recomendar recursos adicionales como videos explicativos, ejemplos de código y ejercicios interactivos para reforzar ese concepto.

Además, el sistema podría utilizar técnicas de recomendación colaborativa para sugerir ejercicios similares que hayan sido útiles para otros estudiantes con perfiles de aprendizaje similares. Esto proporcionaría una experiencia de aprendizaje altamente personalizada y eficaz para cada estudiante, ayudándoles a progresar a su propio ritmo y superar sus desafíos individuales.

Para implementar esto en Python, podríamos utilizar bibliotecas como scikit-learn o TensorFlow para desarrollar modelos de aprendizaje automático que analicen el rendimiento del estudiante y generen recomendaciones personalizadas. Aquí hay un ejemplo simplificado de cómo podríamos utilizar scikit-learn para entrenar un modelo de recomendación:

pythonCopy codeimport numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# Datos de ejemplo: rendimiento de los estudiantes en diferentes ejercicios
datos_estudiantes = np.array([[0.9, 0.8, 0.7],  # Estudiante 1
                              [0.6, 0.7, 0.8],  # Estudiante 2
                              [0.7, 0.9, 0.6]]) # Estudiante 3

# Entrenamiento del modelo de recomendación
modelo_recomendacion = NearestNeighbors(n_neighbors=2, algorithm='ball_tree')
modelo_recomendacion.fit(datos_estudiantes)

# Ejemplo de recomendación para un nuevo estudiante
nuevo_estudiante = np.array([[0.8, 0.6, 0.9]])  # Rendimiento del nuevo estudiante
distancias, indices = modelo_recomendacion.kneighbors(nuevo_estudiante)

# Obtener ejercicios recomendados para el nuevo estudiante
ejercicios_recomendados = indices.flatten()

print("Ejercicios recomendados para el nuevo estudiante:", ejercicios_recomendados)

Este código no utiliza datos reales de estudiantes ni ejercicios, pero ilustra el proceso básico de entrenamiento de un modelo de recomendación utilizando scikit-learn.

Metodología 5.0 en la Educación Superior:Aprendizaje inmersivo y experiencial: Los estudiantes podrían participar en entornos de aprendizaje inmersivos que combinan realidad aumentada, realidad virtual y realidad mixta para simular situaciones del mundo real. Por ejemplo, estudiantes de medicina practicando procedimientos quirúrgicos en simulaciones virtuales de alta fidelidad.

Un ejemplo de implementación de la metodología 5.0 en la educación superior podría ser un curso de ingeniería civil donde los estudiantes participan en entornos de aprendizaje inmersivos para simular proyectos de construcción de infraestructuras utilizando realidad aumentada, realidad virtual y realidad mixta.

Autor: Autodesk Obra: Aplicación «Autodesk BIM 360»

En este curso, los estudiantes podrían utilizar herramientas como la aplicación «Autodesk BIM 360» para colaborar en proyectos de construcción virtualmente y experimentar de manera inmersiva diferentes escenarios de diseño y construcción de infraestructuras. Por ejemplo, podrían trabajar juntos en la planificación y diseño de un puente utilizando realidad aumentada para visualizar el modelo 3D en el entorno físico del aula, luego utilizar realidad virtual para explorar el diseño desde diferentes perspectivas y finalmente, experimentar con realidad mixta para simular la construcción del puente y resolver problemas prácticos en tiempo real.

Además, podrían utilizar algoritmos de análisis de datos para evaluar el rendimiento y la eficiencia de diferentes diseños y métodos de construcción, lo que les permitiría tomar decisiones informadas y optimizar sus proyectos para cumplir con los requisitos técnicos y presupuestarios.

Para implementar esto en Python, podríamos utilizar bibliotecas como Unity o Unreal Engine para desarrollar entornos de realidad virtual y realidad aumentada, y bibliotecas de análisis de datos como pandas y matplotlib para realizar análisis de datos sobre el rendimiento de los proyectos de construcción simulados. Aquí hay un ejemplo simplificado de cómo podríamos utilizar pandas para analizar datos de proyectos de construcción simulados:

pythonCopy codeimport pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Datos de ejemplo: rendimiento de diferentes diseños de puente
datos_diseños = {
    'Diseño': ['Diseño A', 'Diseño B', 'Diseño C'],
    'Costo': [1000000, 1200000, 900000],
    'Tiempo de construcción': [12, 14, 10]
}

# Crear un DataFrame de pandas con los datos
df = pd.DataFrame(datos_diseños)

# Visualizar el costo de cada diseño
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df['Diseño'], df['Costo'], color='skyblue')
plt.title('Costo de diferentes diseños de puente')
plt.xlabel('Diseño')
plt.ylabel('Costo')
plt.show()

# Visualizar el tiempo de construcción de cada diseño
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df['Diseño'], df['Tiempo de construcción'], color='lightgreen')
plt.title('Tiempo de construcción de diferentes diseños de puente')
plt.xlabel('Diseño')
plt.ylabel('Tiempo de construcción (meses)')
plt.show()

Este código es un ejemplo que ilustra cómo podríamos utilizar pandas y matplotlib para analizar datos sobre el costo y el tiempo de construcción de diferentes diseños de puente simulados en un entorno de realidad virtual o realidad aumentada. En un entorno educativo real, los estudiantes trabajarían con conjuntos de datos más grandes y complejos y utilizarían técnicas más avanzadas de análisis de datos para optimizar sus proyectos de construcción.

Inteligencia colectiva y colaborativa: Las plataformas educativas podrían facilitar la colaboración entre estudiantes de diferentes disciplinas y ubicaciones geográficas mediante la integración de herramientas de IA para la gestión del conocimiento y la generación de ideas. Por ejemplo, un proyecto de investigación internacional que utiliza algoritmos de IA para analizar grandes conjuntos de datos y generar nuevas hipótesis de investigación.

Un ejemplo de implementación de inteligencia colectiva y colaborativa en la educación superior podría ser un proyecto de investigación internacional en el campo de la biología utilizando plataformas educativas que integran herramientas de inteligencia artificial para facilitar la colaboración entre estudiantes de diferentes disciplinas y ubicaciones geográficas.

Autor: Instituto Broad del MIT y la Universidad de Harvard Obra: Proyecto «Human Cell Atlas»

En este proyecto, los estudiantes de diferentes universidades y países podrían colaborar en la construcción del «Human Cell Atlas«, un proyecto de investigación que tiene como objetivo mapear y caracterizar cada tipo de célula humana en el cuerpo. Utilizando plataformas educativas en línea como GitHub y Slack, los estudiantes podrían compartir datos, ideas y recursos de manera colaborativa, facilitando la colaboración a través de fronteras geográficas y disciplinarias.

Por ejemplo, los estudiantes podrían utilizar algoritmos de inteligencia artificial para analizar grandes conjuntos de datos genómicos y transcriptómicos y generar nuevas hipótesis de investigación sobre la función y la interacción de diferentes tipos de células en el cuerpo humano. Utilizando herramientas de aprendizaje automático y minería de datos, podrían identificar patrones y correlaciones en los datos que podrían conducir a nuevos descubrimientos en biología y medicina.

Además, podrían utilizar técnicas de visualización de datos para representar gráficamente la información y compartir sus hallazgos de manera efectiva con otros estudiantes y científicos de todo el mundo. Esto fomentaría la colaboración y el intercambio de conocimientos en la comunidad científica y ayudaría a avanzar en nuestra comprensión del cuerpo humano y las enfermedades.

Para implementar esto en la práctica, los estudiantes podrían utilizar herramientas como Python para programar algoritmos de inteligencia artificial y análisis de datos, y bibliotecas como TensorFlow o scikit-learn para implementar modelos de aprendizaje automático. Además, podrían utilizar herramientas de visualización de datos como Matplotlib o Plotly para crear visualizaciones interactivas de los resultados de su investigación.

Los estudiantes podrían utilizar una variedad de herramientas y técnicas en Python para analizar los datos del proyecto «Human Cell Atlas» y generar nuevas hipótesis de investigación. Aquí hay un ejemplo simplificado de cómo podrían utilizar la biblioteca pandas para analizar datos genómicos y la biblioteca scikit-learn para aplicar algoritmos de aprendizaje automático:

pythonCopy codeimport pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# Cargar datos genómicos
datos_genomicos = pd.read_csv('datos_genomicos.csv')

# Explorar los primeros registros de los datos
print(datos_genomicos.head())

# Aplicar algoritmo de clustering (por ejemplo, KMeans) para identificar grupos de células similares
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(datos_genomicos)

# Obtener etiquetas de cluster para cada célula
etiquetas_clusters = kmeans.labels_

# Agregar las etiquetas de cluster al DataFrame de datos
datos_genomicos['Cluster'] = etiquetas_clusters

# Explorar las características de los clusters
print(datos_genomicos.groupby('Cluster').mean())

# Generar nuevas hipótesis de investigación basadas en los resultados del clustering

En este ejemplo, los estudiantes cargarían los datos genómicos del proyecto «Human Cell Atlas» en un DataFrame de pandas y luego aplicarían el algoritmo de clustering KMeans para identificar grupos de células similares. Luego, podrían explorar las características de cada cluster para generar nuevas hipótesis de investigación sobre la función y la interacción de diferentes tipos de células en el cuerpo humano.

Además, los estudiantes podrían utilizar bibliotecas adicionales de Python, como NetworkX, para analizar las interacciones entre diferentes tipos de células y construir redes de células que representen las relaciones funcionales en el cuerpo humano. Esto les permitiría explorar aún más las complejas interacciones biológicas y generar nuevas ideas para la investigación colaborativa.

La integración de herramientas de inteligencia artificial en proyectos de investigación colaborativa en la educación superior puede ayudar a los estudiantes a aprovechar el poder de la inteligencia colectiva para avanzar en nuestro conocimiento en campos como la biología y la medicina. Mediante el uso de Python y otras herramientas de análisis de datos, los estudiantes pueden explorar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y generar nuevas hipótesis de investigación que impulsen el progreso científico y la innovación.

Educación Disruptiva & IA en la Educación Superior:Tutoría personalizada basada en IA: Los estudiantes podrían acceder a sistemas de tutoría virtual impulsados por IA que ofrecen retroalimentación individualizada y recomendaciones de aprendizaje adaptadas a sus necesidades y estilos de aprendizaje. Por ejemplo, un estudiante de derecho que recibe comentarios instantáneos sobre sus argumentos legales de un asistente virtual de IA.

Un ejemplo de implementación de educación disruptiva y IA en la educación superior podría ser un sistema de tutoría personalizada basado en IA para estudiantes de derecho que ofrece retroalimentación individualizada sobre sus argumentos legales y recomendaciones de aprendizaje adaptadas a sus necesidades y estilos de aprendizaje.

Autor: Universidad de Stanford Obra: Sistema de tutoría basado en IA para estudiantes de derecho

En este sistema, los estudiantes de derecho podrían acceder a un asistente virtual de IA que utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural para analizar sus argumentos legales y proporcionar retroalimentación instantánea sobre su estructura, coherencia y persuasión. Por ejemplo, el asistente virtual podría identificar fallas en la lógica legal, sugerir evidencia adicional o proporcionar ejemplos de argumentos más efectivos basados en casos legales precedentes.

Además, el sistema podría utilizar algoritmos de aprendizaje automático para adaptar las recomendaciones de aprendizaje a las necesidades específicas de cada estudiante y su estilo de aprendizaje. Por ejemplo, si un estudiante tiene dificultades con un concepto legal particular, el sistema podría recomendar lecturas adicionales, videos explicativos o ejercicios prácticos diseñados para reforzar ese concepto de manera efectiva.

Para implementar esto en la práctica, el sistema podría utilizar tecnologías como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) en Python. Aquí hay un ejemplo simplificado de cómo podríamos utilizar la biblioteca NLTK de Python para analizar argumentos legales y proporcionar retroalimentación:

pythonCopy codeimport nltk

# Configurar NLTK para análisis de lenguaje natural
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

# Función para analizar argumentos legales y proporcionar retroalimentación
def analizar_argumento(argumento):
    # Tokenización de palabras y etiquetado POS (Part of Speech)
    palabras = nltk.word_tokenize(argumento)
    etiquetas_pos = nltk.pos_tag(palabras)
    
    # Análisis de la estructura del argumento y generación de retroalimentación
    # Aquí se puede implementar la lógica para identificar errores y sugerir mejoras
    
    return "Retroalimentación: Su argumento es claro y bien estructurado."

# Ejemplo de uso
argumento_estudiante = "La jurisprudencia establece que..."
retroalimentacion = analizar_argumento(argumento_estudiante)
print(retroalimentacion)

Este código ilustra cómo podríamos utilizar la biblioteca NLTK de Python para analizar argumentos legales y proporcionar retroalimentación basada en el procesamiento de lenguaje natural. En un sistema de tutoría personalizada basado en IA, esta funcionalidad se integraría con otras técnicas de aprendizaje automático para ofrecer retroalimentación más sofisticada y adaptada a las necesidades individuales de cada estudiante.

Evaluación automatizada y análisis de aprendizaje: Los profesores podrían utilizar herramientas de IA para evaluar automáticamente el trabajo de los estudiantes, identificar áreas de fortaleza y debilidad, y ofrecer retroalimentación detallada para mejorar el rendimiento académico. Por ejemplo, un sistema de evaluación de redacción automática que analiza la estructura, gramática y coherencia de los ensayos de los estudiantes.

La educación disruptiva se alinea naturalmente con la implementación de estas metodologías avanzadas. La integración de la IA en la educación puede permitir la adaptación del contenido y la entrega del material educativo según las necesidades individuales de cada alumno, lo que promueve un aprendizaje más efectivo y significativo.

Un ejemplo de implementación de educación disruptiva alineada con la IA en la educación superior podría ser un sistema de evaluación automatizada y análisis de aprendizaje para cursos de redacción que utiliza herramientas de IA para evaluar automáticamente los ensayos de los estudiantes, identificar áreas de fortaleza y debilidad, y ofrecer retroalimentación detallada para mejorar el rendimiento académico.

Autor: Turnitin Obra: Plataforma de evaluación de redacción automatizada

En este sistema, los estudiantes enviarían sus ensayos a la plataforma de evaluación de redacción automatizada, que utilizaría algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar la estructura, gramática y coherencia de los ensayos. Por ejemplo, el sistema podría identificar errores comunes de gramática y puntuación, evaluar la coherencia del argumento y proporcionar sugerencias de mejora para cada aspecto del ensayo.

Además, el sistema podría utilizar técnicas de aprendizaje automático para comparar los ensayos de los estudiantes con una base de datos de ensayos previamente evaluados y detectar posibles casos de plagio o contenido no original. Esto ayudaría a garantizar la integridad académica y fomentar la originalidad en el trabajo de los estudiantes.

Los profesores podrían utilizar los resultados de la evaluación automatizada para identificar áreas de fortaleza y debilidad en el desempeño de cada estudiante, así como para ofrecer retroalimentación individualizada y personalizada para mejorar su rendimiento académico. Por ejemplo, podrían utilizar los datos proporcionados por la plataforma para diseñar actividades de refuerzo específicas y proporcionar orientación adicional sobre aspectos particulares de la redacción académica.

Para implementar esto en la práctica, se utilizarían tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático (ML) en Python. A continuación, se presenta un ejemplo simplificado de cómo podríamos utilizar la biblioteca spaCy de Python para realizar análisis de texto en un ensayo enviado por un estudiante:

pythonCopy codeimport spacy

# Cargar modelo de spaCy para análisis de texto en inglés
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

# Función para analizar un ensayo y proporcionar retroalimentación
def analizar_ensayo(ensayo):
    # Procesar el ensayo con spaCy
    doc = nlp(ensayo)
    
    # Analizar la estructura, gramática y coherencia del ensayo
    # Aquí se puede implementar la lógica para identificar errores y sugerir mejoras
    
    return "Retroalimentación: Su ensayo es claro y bien organizado."

# Ejemplo de uso
ensayo_estudiante = "En el presente ensayo..."
retroalimentacion = analizar_ensayo(ensayo_estudiante)
print(retroalimentacion)

Este código es un ejemplo que ilustra cómo podríamos utilizar la biblioteca spaCy de Python para realizar análisis de texto en un ensayo enviado por un estudiante y proporcionar retroalimentación basada en el procesamiento de lenguaje natural. En un sistema de evaluación automatizada más completo, esta funcionalidad se integraría con otros análisis y técnicas de aprendizaje automático para ofrecer una evaluación más completa y detallada del trabajo de los estudiantes.

Relaciones manifestadas en el texto:

1. La educación disruptiva se caracteriza por desafiar los modelos tradicionales de aprendizaje, fomentando la innovación y la adaptación a las necesidades cambiantes de los estudiantes, creando unos de completamente nuevos no existentes antes.
2. La integración de metodologías avanzadas como la 4.0 y 5.0 en la educación superior promueve la personalización del aprendizaje y el uso eficaz de la tecnología para mejorar la experiencia educativa.
3. La inteligencia artificial (IA) facilita la adaptación del contenido educativo según las necesidades individuales de los alumnos, lo que aumenta la efectividad y significatividad del aprendizaje.

La educación disruptiva y la inteligencia artificial (IA) se han convertido en herramientas poderosas para transformar la forma en que aprendemos y enseñamos en el siglo XXI. 

Ken Robinson, una de las figuras más reconocidas en el mundo de la educación, ha señalado repetidamente que mientras que en los últimos 50 años las esferas económica, cultural y personal han sufrido una transformación enorme, los sistemas educativos no han movido un ápice sus programas y sus objetivos. 

No hay quorum sobre los retos de la educación en el siglo XXI, pero sí aproximaciones como las que se desprenden de informes como 2018 Higher Education Edition del grupo americano NMC Horizon. Este documento detalla algunos objetivos globales, como por ejemplo: personalizar la educación para adaptarla a las necesidades y potencialidades de cada alumno, formar a profesionales que al mismo tiempo sean ciudadanos y, desde luego, dotar a los estudiantes de las habilidades y herramientas sociales y tecnológicas que el mercado laboral demanda.

¿Cómo alcanzarlos? En la innovación está la respuesta. Innovación en los planteamientos, en los métodos y en los formatos. Hablamos, por ejemplo, de la Inteligencia Artificial (IA), la gamificación —que tan buena acogida tiene en las aulas como forma efectiva de involucrar a los alumnos en el estudio mediante el juego—, los profetubers, los MOOC —massive open online courses—, el lifelong learning, el e-learning empresarial y tantas otras posibilidades que ofrece la tecnología educativa.

La educación disruptiva y el papel de la universidad

En la actualidad, el mundo se mueve a velocidad de vértigo y demanda personas curiosas, flexibles y proactivas. Esto, en el caso de la educación, no puede aplicarse solo a profesores y alumnos, sino también a instituciones como la universidad. Históricamente, la universidad se ha movido con lentitud y ha tenido problemas para adaptarse a los cambios, pero ahora vive un momento disruptivo marcado por los siguientes hitos:

  La práctica por encima de la teoría
La universidad se enfoca cada día más hacia la adquisición de competencias y habilidades que se adapten a la nueva realidad que a la de conceptos.

En el contexto de la educación disruptiva y la integración de la inteligencia artificial (IA), la adquisición de competencias y habilidades prácticas se vuelve fundamental para preparar a los estudiantes para enfrentar los desafíos del mundo actual. Algunas de estas competencias y habilidades clave incluyen:

1. Pensamiento crítico: Capacidad para analizar, evaluar y resolver problemas de manera lógica y reflexiva. Ejemplo: Utilizar algoritmos de IA para analizar grandes conjuntos de datos y extraer conclusiones significativas.
2. Creatividad: Habilidad para generar ideas originales, innovar y pensar de manera no convencional. Ejemplo: Crear contenido educativo interactivo utilizando herramientas de IA generativa.
3. Colaboración: Capacidad para trabajar de manera efectiva en equipo, comunicarse y cooperar con otros para lograr objetivos comunes. Ejemplo: Participar en proyectos de aprendizaje colaborativo en línea utilizando plataformas de IA.
4. Adaptabilidad: Habilidad para ajustarse a entornos cambiantes, aprender nuevas tecnologías y habilidades rápidamente. Ejemplo: Utilizar simulaciones de IA para practicar situaciones de la vida real y adaptarse a diferentes escenarios.
5. Alfabetización digital: Competencia para utilizar de manera efectiva las tecnologías digitales y comprender su impacto en la sociedad. Ejemplo: Desarrollar habilidades en programación y análisis de datos con herramientas de IA como Python y TensorFlow.

Algunos autores y expertos que han trabajado en la integración de estas competencias en la educación disruptiva y la IA incluyen a Ken Robinson, Curtis Johnson, Juan Domingo Farnós Miró, Yuhyun Park, y Anshul Sonak, entre otros. Estos pensadores han abogado por un enfoque educativo que priorice la práctica sobre la teoría, fomente la adquisición de habilidades prácticas y promueva la creatividad, la colaboración y la adaptabilidad como pilares fundamentales para la formación de los estudiantes en la era digital y disruptiva.

Para introducir algoritmos en Python y ejemplificar su aplicación en el contexto de la educación disruptiva y la inteligencia artificial, podemos considerar un algoritmo simple como el de ordenamiento de burbuja (Bubble Sort) y mostrar cómo se puede implementar en Python. Además, podemos presentar una tabla que ilustre el proceso de ordenamiento paso a paso.

Algoritmo de Ordenamiento de Burbuja (Bubble Sort) en Python:

pythondef bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]

# Ejemplo de uso
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
bubble_sort(arr)
print("Arreglo ordenado:")
print(arr)

Tabla de Ejemplo del Proceso de Ordenamiento de Burbuja:

Paso	Estado del Arreglo
1
2
3
4
5
6
7

Este algoritmo de ordenamiento de burbuja es un ejemplo básico de cómo se pueden utilizar algoritmos en Python para manipular datos y realizar tareas de procesamiento. En el contexto de la educación disruptiva y la inteligencia artificial, los algoritmos juegan un papel crucial en el análisis de datos, la optimización de procesos educativos y la personalización del aprendizaje para adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes.r

Los algoritmos más utilizados en Python para la educación 5.0 de Farnós incluyen:

1. Algoritmo de Regresión Lineal: Este algoritmo se emplea para predecir resultados o tendencias a partir de datos históricos, lo que puede ser útil en la personalización del aprendizaje y la adaptación a las necesidades individuales de los estudiantes.

En el contexto de la educación 5.0 de Farnós, el algoritmo de Regresión Lineal puede ser implementado en Python para analizar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Este algoritmo se utiliza comúnmente en el análisis de datos para predecir resultados o tendencias a partir de datos históricos.

Ejemplo de Implementación del Algoritmo de Regresión Lineal en Python:

pythonimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Generar datos de ejemplo
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1))
Y = np.array([2, 3, 5, 7, 11])

# Crear un objeto de regresión lineal
regression_line = LinearRegression()

# Entrenar el modelo
regression_line.fit(X, Y)

# Predecir el valor de Y para un valor de X desconocido
X_new = np.array([[6]]).reshape((-1, 1))
Y_new = regression_line.predict(X_new)

print("Valor predicho de Y para X = 6:", Y_new)

# Visualizar los resultados
plt.scatter(X, Y, color='blue', label='Datos reales')
plt.plot(X, regression_line.predict(X), color='red', label='Línea de regresión')
plt.xlabel('Tamaño de cabeza')
plt.ylabel('Peso del cerebro')
plt.legend()
plt.show()

Evaluación del Modelo y Cálculo de R-cuadrado:

python# Calcular los valores de R-cuadrado
SS_T = np.sum((Y - Y.mean()) ** 2)
SS_R = np.sum((Y - regression_line.predict(X)) ** 2)
R_squared = 1 - (SS_R / SS_T)
print("El valor de R-cuadrado es:", R_squared)

Este algoritmo de Regresión Lineal puede ser utilizado en la educación 5.0 de Farnós para analizar la relación entre variables como el rendimiento académico y el tiempo de estudio, o el impacto de la tecnología en el aprendizaje. La implementación de este algoritmo en Python puede ayudar a los educadores a comprender mejor las tendencias y patrones en los datos, lo que puede ser útil para personalizar el aprendizaje y mejorar la eficacia de la educación.

1. Algoritmo de Programación Educativa Adaptable: Este tipo de algoritmo evalúa las respuestas de los estudiantes y selecciona la siguiente pregunta adecuada en función de su desempeño, permitiendo una experiencia de aprendizaje personalizada y escalable.

El algoritmo de Programación Educativa Adaptable es un enfoque educativo que utiliza la inteligencia artificial (IA) para adaptar el contenido educativo a las necesidades individuales de los estudiantes. En el contexto de la educación 5.0 de Farnós, este algoritmo puede ser implementado utilizando Python y bibliotecas de IA como TensorFlow o PyTorch.

Implementación del Algoritmo de Programación Educativa Adaptable en Python:

pythonimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Crear un modelo de aprendizaje profundo
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(1,)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Entrenar el modelo con datos de ejemplo
X_train = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1))
Y_train = np.array([2, 3, 5, 7, 11])
model.fit(X_train, Y_train, epochs=100)

# Evaluar el modelo
X_test = np.array([6]).reshape((-1, 1))
Y_test = model.predict(X_test)
print("Valor predicho de Y para X = 6:", Y_test)

# Implementar la lógica de adaptación del contenido educativo
def adapt_content(student_data, model):
    # Evaluar el rendimiento del estudiante
    student_performance = model.predict(student_data)
    
    # Adaptar el contenido educativo según el rendimiento del estudiante
    if student_performance > 0.5:
        return "Contenido avanzado"
    elif student_performance < 0.3:
        return "Contenido básico"
    else:
        return "Contenido intermedio"

# Ejemplo de uso
student_data = np.array([1]).reshape((-1, 1))
adapted_content = adapt_content(student_data, model)
print("Contenido adaptado para el estudiante:", adapted_content)

Integración con la Educación Disruptiva & IA:

Este algoritmo de Programación Educativa Adaptable puede ser integrado con la educación disruptiva & IA para crear un sistema de aprendizaje personalizado y adaptativo. La IA puede ser utilizada para analizar los datos de los estudiantes, evaluar su rendimiento y adaptar el contenido educativo en tiempo real. Esto puede incluir la generación de contenido interactivo, la personalización de la retroalimentación y la adaptación del ritmo de aprendizaje a las necesidades individuales de los estudiantes.

Ventajas:

• Mejora la eficacia del aprendizaje al adaptar el contenido educativo a las necesidades individuales de los estudiantes.
• Fomenta la personalización del aprendizaje y la adaptación a las necesidades cambiantes de los estudiantes.
• Utiliza la IA para analizar los datos de los estudiantes y evaluar su rendimiento, lo que puede ser útil para identificar áreas de mejora y adaptar el contenido educativo de manera efectiva.

Limitaciones:

• Requiere un gran conjunto de datos para entrenar el modelo de aprendizaje profundo.
• Puede ser costoso implementar y mantener un sistema de aprendizaje adaptativo que utilice la IA.
• Requiere un equipo de educadores capacitados para diseñar y adaptar el contenido educativo.

El algoritmo de Programación Educativa Adaptable es un enfoque educativo que utiliza la IA para adaptar el contenido educativo a las necesidades individuales de los estudiantes. En el contexto de la educación 5.0 de Farnós, este algoritmo puede ser implementado utilizando Python y bibliotecas de IA como TensorFlow o PyTorch. La integración de este algoritmo con la educación disruptiva & IA puede ser útil para crear un sistema de aprendizaje personalizado y adaptativo que mejore la eficacia del aprendizaje y fomente la personalización del aprendizaje.

Estos algoritmos, al ser implementados en Python, pueden contribuir significativamente a la personalización del aprendizaje, la mejora de la experiencia educativa y el desarrollo de habilidades prácticas y colaborativas en el contexto de la educación 5.0 propuesta por Farnós.

El aprendizaje multidisciplinar
Las fronteras entre disciplinas ya no existen. Por ello, la formación debe adaptarse y ser rica para crear profesionales con una visión amplia.

En el contexto de la educación disruptiva y multidisciplinar, las herramientas de IA generativas pueden ser fundamentales para facilitar el aprendizaje y la colaboración entre estudiantes y profesores de diferentes disciplinas. A continuación, se presentan dos ejemplos de herramientas de IA generativas que pueden ser útiles en este contexto:

1. Asistentes de búsqueda y escritura basados en IA: Estas herramientas, como ChatGPT o Gemini, pueden ser utilizadas para recopilar información, generar contenido educativo y preparar material de enseñanza. Estos asistentes pueden ayudar a los estudiantes a investigar temas complejos de manera eficiente y precisa, y a los profesores a crear documentos y responder preguntas de manera efectiva.
2. Generadores de presentaciones: Estas herramientas, como Beautiful AI, Gamma App o SlidesAI, pueden ser utilizadas para crear presentaciones atractivas y personalizadas. Estos generadores utilizan la IA generativa para ayudar a los profesores a diseñar diapositivas basadas en el contenido que desean comunicar, lo que puede ser especialmente útil para la educación multidisciplinar, donde se necesitan presentaciones que integren conceptos de diferentes disciplinas.

Autores que trabajan en la educación disruptiva y multidisciplinar:

• Juan Domingo Farnós Miró, quien ha escrito sobre la relación entre la IA y la educación disruptiva, y ha argumentado que la IA puede ser utilizada para mejorar la educación personalizando el aprendizaje y brindando retroalimentación instantánea a los estudiantes.
• Ken Robinson, quien ha señalado que la educación tradicional no ha cambiado significativamente en los últimos 50 años, y que es necesario una educación disruptiva que aborde el aprendizaje de manera diferente.
• Curtis Johnson, quien ha escrito sobre la necesidad de una educación disruptiva que aborde el aprendizaje de manera diferente, y que la forma actual de enseñanza no puede proporcionar a los alumnos de hoy las habilidades que necesitan dominar para interactuar con y dentro de la sociedad.

Referencias adicionales:

• «La educación multidisciplinar como estrategia de éxito»
• «Inteligencia Artificial y Educación Disruptiva: La Nueva Revolución»
• «Analizando la Educación Disruptiva de Juan Domingo Farnós»
• Estos prompts que pongo a continuación pueden servir como punto de partida para que los estudiantes de Educación Superior exploren y profundicen en la educación disruptiva de Juan Domingo Farnós y apliquen estos conceptos en sus propios proyectos educativos:
• —¿Cuáles son los principales desafíos que enfrenta la educación tradicional en la actualidad y cómo podría abordarlos la educación disruptiva?
• —Explora los conceptos clave de la educación disruptiva según Juan Domingo Farnós y cómo se diferencian de los enfoques tradicionales de enseñanza y aprendizaje.
• —Investiga ejemplos concretos de instituciones educativas que han implementado enfoques disruptivos en su modelo educativo y analiza los resultados obtenidos.
• —¿Cuáles son las principales tecnologías y herramientas que se pueden utilizar para facilitar la educación disruptiva? Examina cómo estas tecnologías pueden mejorar la personalización y la interacción en el proceso de aprendizaje.
• —¿Cuáles son los beneficios y desafíos de la educación a distancia y cómo se puede aprovechar la tecnología para mejorar la calidad de la educación en este contexto?
• —Analiza cómo la educación disruptiva puede fomentar el desarrollo de habilidades y competencias relevantes para el siglo XXI, como el pensamiento crítico, la creatividad y la colaboración.
• —Explora cómo la educación disruptiva puede promover la inclusión y la equidad en el acceso a la educación, especialmente en comunidades desfavorecidas o en países en desarrollo.
• —Investiga casos de estudio de proyectos educativos innovadores que han sido influenciados por los planteamientos de Juan Domingo Farnós y analiza cómo han transformado la experiencia de aprendizaje de los estudiantes.
• —¿Cuáles son los principales obstáculos y resistencias que se pueden encontrar al implementar enfoques disruptivos en la educación? Propón estrategias para superar estos desafíos.
• —Reflexiona sobre tu propia experiencia educativa y cómo los principios de la educación disruptiva podrían mejorarla. Diseña un proyecto o propuesta que integre estos principios en tu área de estudio.
• Aquí hay algunos referentes que podrían acompañar los prompts para estudiantes de IA de educación superior interesados en explorar la educación disruptiva de Juan Domingo Farnós:
• «La formación con la Educación Disruptiva»
• 1—https://juandomingofarnos.wordpress.com/2022/03/31/la-formacion-con-la-educacion-disruptiva/
• : Este artículo de Juan Domingo Farnós explora cómo la educación disruptiva puede transformar la forma en que se lleva a cabo la formación y el aprendizaje. Podría ser un referente útil para los estudiantes que buscan entender los conceptos clave de la educación disruptiva y cómo se aplican en la práctica.
• «La educación (disruptiva) en una nueva cultura»
• 2— https://www.academia.edu/37305475/La_educaci%C3%B3n_disruptiva_en_una_nueva_cultura_docx
• : Este documento de Juan Domingo Farnós aborda la pregunta de cómo hacer que el trabajo y el aprendizaje siempre puedan estar en constante innovación para ser siempre nuevos. Podría ser un referente interesante para los estudiantes que buscan explorar cómo la educación disruptiva puede fomentar la innovación y la creatividad en el proceso de aprendizaje.
• «¿A qué esperamos a ‘educarnos’ como la sociedad quiere?»
• 3— https://www.linkedin.com/pulse/que-esperamos-educarnos-como-la-sociedad-quiere-c%C3%B3mo-se-juan-farnos-2e/?trk=pulse-article_more-articles_related-content-card
• : En este artículo, Juan Domingo Farnós cuestiona la forma en que se lleva a cabo la educación tradicional y aboga por un cambio hacia enfoques más disruptivos. Podría ser un referente útil para los estudiantes que buscan entender los desafíos que enfrenta la educación tradicional y cómo la educación disruptiva puede abordar estos desafíos.
• La nueva gestión del conocimiento genera una personalización por medio de sus interacciones»
• 4— https://juandoming.medium.com/la-nueva-gesti%C3%B3n-del-conocimiento-genera-una-personalizaci%C3%B3n-por-medio-de-sus-interacciones-40ad4d2f6b91
• : En este artículo, Juan Domingo Farnós explora cómo la gestión del conocimiento puede generar una personalización en el proceso de aprendizaje. Podría ser un referente interesante para los estudiantes que buscan entender cómo la tecnología puede mejorar la personalización y la interacción en el proceso de aprendizaje.
• Juan Domingo Farnós: ‘La universidad necesita un cambio de manera urgente'»
• 5— https://www.educaciontrespuntocero.com/entrevistas/juan-domingo-farnos/
• : En esta entrevista, Juan Domingo Farnós habla sobre la necesidad de un cambio en la forma en que se lleva a cabo la educación universitaria. Podría ser un referente útil para los estudiantes que buscan entender los desafíos específicos que enfrenta la educación superior y cómo la educación disruptiva puede abordar estos desafíos.
• «EDU. DISRUPTIVA S. XXI»
• 6— https://www.academia.edu/44133756/EDU_DISRUPTIVA_S_XXI
• : Este documento de Juan Domingo Farnós explora cómo la educación disruptiva está marcando las pautas del aprendizaje en el siglo XXI. Podría ser un referente interesante para los estudiantes que buscan entender cómo la educación disruptiva puede fomentar el desarrollo de habilidades y competencias relevantes para el siglo XXI.
• Además de los referentes que yo he proporcionado Farnós, hay otros autores que también pueden ser útiles para complementar la exploración de la educación disruptiva en la educación superior.
• Aquí hay algunos ejemplos:
• Clayton Christensen: Es un autor y profesor de la Escuela de Negocios de Harvard que ha escrito ampliamente sobre la innovación disruptiva en los negocios y la educación. Su libro «Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns»
• 1— https://www.linkedin.com/pulse/escenarios-de-aprendizaje-predecibles-abiertos-2000-juan-farnos?originalSubdomain=es
• Es un referente importante para aquellos interesados en explorar cómo la tecnología puede transformar la educación.
• Sugata Mitra: Es un educador e investigador indio que ha desarrollado el concepto de «aprendizaje autoorganizado» y ha explorado cómo la tecnología puede ayudar a los estudiantes a aprender de manera autónoma. Su charla TED «Build a School in the Cloud»
• 2— https://www.ted.com/talks/sugata_mitra_build_a_school_in_the_cloud
• Es un referente interesante para aquellos interesados en explorar cómo la tecnología puede fomentar la autonomía y la creatividad en el aprendizaje.
• Cathy Davidson: Es una profesora de la Universidad de la Ciudad de Nueva York que ha escrito sobre la necesidad de una educación más inclusiva y colaborativa en la era digital. Su libro «The New Education: How to Revolutionize the University to Prepare Students for a World in Flux»
• 3 — https://www.amazon.com/New-Education-Revolutionize-University-Students/dp/1541601270
• es un referente importante para aquellos interesados en explorar cómo la educación superior puede adaptarse a los desafíos del siglo XXI.
• Audrey Watters: Es una escritora y educadora que ha escrito ampliamente sobre la tecnología y la educación. Su blog «Hack Education»
• 4— https://hackeducation.com/
• es un referente interesante para aquellos interesados en explorar los desafíos y oportunidades que presenta la tecnología en la educación.
• Salman Khan: Es el fundador de Khan Academy, una plataforma de aprendizaje en línea que ofrece cursos gratuitos en una variedad de temas. Su charla TED «Let’s use video to reinvent education»
• 5— https://www.ted.com/talks/sal_khan_let_s_use_video_to_reinvent_education
• es un referente interesante para aquellos interesados en explorar cómo la tecnología puede democratizar el acceso a la educación.
• Estos autores pueden ser útiles para complementar la exploración de la educación disruptiva en la educación superior y proporcionar perspectivas adicionales sobre cómo la tecnología y la innovación pueden transformar la educación.
•  
• «Educación Disruptiva para afrontar los retos del futuro» 
• «IA y Educación Disruptiva PPT» 
• «Educación Disruptiva, el nuevo modelo del siglo XXI» 
• «5 tipos de herramientas de IA generativa para el aula» 
• «La interdisciplinariedad y la multidisciplinariedad en el proceso de enseñanza-aprendizaje» 

La educación multidisciplinaria es fundamental en el contexto de la educación disruptiva y la inteligencia artificial (IA). La IA puede ser utilizada para personalizar el aprendizaje, automatizar tareas y proporcionar retroalimentación constante a los estudiantes. Sin embargo, es importante considerar los desafíos que surgen con la implementación de la IA en la educación, como la privacidad de los datos y la prevención de sesgos y prejuicios en el proceso educativo.

Para implementar la educación multidisciplinaria de manera efectiva, es necesario romper con los paradigmas tradicionales de la educación. Esto puede incluir la utilización de tecnologías y herramientas digitales para mejorar el proceso de aprendizaje, la evaluación alternativa y la inclusión de diferentes disciplinas en el currículum.La IA puede ser una herramienta valiosa en este proceso, al permitir la personalización del aprendizaje y la automatización de tareas.

Sin embargo, es importante considerar los desafíos que surgen con la implementación de la IA en la educación, como la privacidad de los datos y la prevención de sesgos y prejuicios en el proceso educativo.En resumen, la educación multidisciplinaria es fundamental en el contexto de la educación disruptiva y la IA. La IA puede ser utilizada para personalizar el aprendizaje, automatizar tareas y proporcionar retroalimentación constante a los estudiantes.

Sin embargo, es importante considerar los desafíos que surgen con la implementación de la IA en la educación, como la privacidad de los datos y la prevención de sesgos y prejuicios en el proceso educativo.

Referencias:

• Johnson, C. Horn, M. (2008) How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns. International Journal of Humanities and Social Science Invention (2016) Disruptive Innovation in Education: Open Learning, Online Learning, MOOCs and What Next?. Universiti Sains Malaysia, Malaysia.
• 1 Christensen, C.M. (1997). The innovator’s dilemma: When new technologies cause great firms to fail. Boston: Harvard Business School Press.
• 2 Zenteno, J. (2021, julio 1). TRANSDISCIPLINARIEDAD e INTERDISCIPLINARIEDAD en Educación: Qué es, TODO Fácil. jorgeinnova.
• 3 Pol. Con. (Edición núm. 85) Vol. 8, No 8, Agosto 2023, pp. 2487-2504, ISSN: 2550 – 682X La interdisciplinariedad y la multidisciplinariedad en el contexto educativo postpandemia
• 4 García Gómez, A. (2017). La educación disruptiva: Un enfoque innovador para el siglo XXI. Revista de Educación, 14(2), 1-15.
• 5 EARTES. (2023). Educación disruptiva para afrontar los retos del futuro. Retrieved from https://www.eartes.com/educacion-disruptiva-para-los-retos-del-futuro/
• 6 CETYS. (2023). La multidisciplinariedad como clave del éxito. Retrieved from https://www.cetys.mx/noticias/la-multidisciplinariedad-como-clave-del-exito

Las herramientas de IA generativas pueden ser fundamentales para facilitar el aprendizaje y la colaboración en el contexto de la educación disruptiva y multidisciplinar. Estas herramientas pueden ser utilizadas para recopilar información, generar contenido educativo, crear presentaciones atractivas y personalizadas, y brindar retroalimentación instantánea a los estudiantes. Los autores mencionados anteriormente han trabajado en la educación disruptiva y multidisciplinar, y han argumentado sobre la importancia de una educación que aborde el aprendizaje de manera diferente y que integre diferentes disciplinas.

  La innovación digital
Alrededor de 800 universidades tienen ya sus propias áreas virtuales para la formación, la colaboración y el conocimiento compartido.

La innovación digital es un tema clave en la educación superior, y las universidades están adoptando nuevas tecnologías para mejorar la educación y el aprendizaje. Según un artículo de la Universidad Complutense de Madrid, la innovación a través de entornos virtuales de enseñanza y aprendizaje es fundamental para el desarrollo de innovación en docencia, investigación y gestión 1.

 La Universidad Internacional de Andalucía (UNIA) ha implementado un campus virtual que es un espacio centralizador de la enseñanza-aprendizaje innovadora, y ha incorporado herramientas como videoconferencia educativa para apoyar la innovación digital.

La Universidad Internacional de Andalucía (UNIA) viene apostando desde sus orígenes por el uso de las TICs y del e-learning como instrumentos al servicio de una enseñanza-aprendizaje innovadora y acorde a la Educación Superior. A partir del surgimiento de la Sede Tecnológica de Málaga, de la puesta en marcha de su entorno virtual de enseñanza-aprendizaje (Campus Virtual), basado en Moodle, y de la posterior creación del servicio de Enseñanza Virtual, actualmente integrado en el Área de Innovación, su modelo de enseñanza-aprendizaje en red ha ido afianzándose.

Desde 2007-08 todos los posgrados (independientemente de su modalidad) así como un creciente número de cursos de formación permanente vienen usando el campus virtual conforme a una serie de estándares, recogidos en el Plan de Innovación Docente y Digital aprobado en 2008-09.  Así, en posgrados todas las asignaturas/materias incluyen, entre otros recursos específicos: guías didácticas, contenidos y recursos complementarios, actividades individuales y/o colaborativas y sistema de tutorización y seguimiento en red. Junto a éstos, el alumnado dispone de recursos generales de ayuda y guía en red sobre el uso del campus virtual y de diversas herramientas de comunicación y de seguimiento de su actividad. Y en los últimos años se han ido incorporando herramientas como videoconferencia educativa, que se emplea de forma combinada o como complemento al campus virtual.

Entre las funciones del área de Innovación sobre enseñanza virtual, se halla, por tanto, el dar soporte técnico y asesoramiento didáctico-pedagógico, en cuanto al uso de éstas y otras herramientas online a los participantes en acciones formativas de la Universidad impartidas mediante TICs y e-learning.

Ello, al margen de las actividades formativas que se ofertan en el marco de sus planes de formación de profesorado en materia de TICs, e-learning y competencias digitales, de las convocatorias e iniciativas para el fomento de la innovación educativa y de otras iniciativas para la generación de REA y conocimiento abierto y la transferencia en estas materias, que gestiona también Innovación.

La Universidad Europea ofrece un Máster en Innovación Educativa Online que se centra en la formación en nuevas metodologías activas y la aplicación de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) para personalizar el aprendizaje . 

Además, se han presentado estudios sobre la competencia digital docente y la evaluación de la competencia digital docente, que son fundamentales para el desempeño de pedagogías activas con realidad aumentada.

Las áreas virtuales en las universidades son espacios digitales que permiten la colaboración, el aprendizaje y el intercambio de conocimientos entre estudiantes, profesores y personal académico. Estas áreas virtuales son fundamentales para fomentar el conocimiento compartido en las universidades. A continuación se presentan algunas formas en las que se pueden utilizar las áreas virtuales para el conocimiento compartido en las universidades:

1. Colaboración en tiempo real: Las áreas virtuales permiten a los usuarios colaborar en tiempo real, compartir documentos, realizar videoconferencias y trabajar juntos en proyectos de forma remota, lo que facilita el intercambio de ideas y conocimientos.
2. Foros de discusión y comunidades virtuales: Estos espacios permiten a los estudiantes y profesores participar en discusiones, plantear preguntas, compartir recursos y experiencias, y colaborar en la resolución de problemas, lo que fomenta el intercambio de conocimientos y la construcción colectiva de aprendizaje.
3. Acceso a recursos educativos: Las áreas virtuales pueden albergar una amplia variedad de recursos educativos, como materiales de lectura, videos, presentaciones y enlaces a sitios web relevantes, que pueden ser compartidos y accedidos por la comunidad universitaria para enriquecer el aprendizaje.
4. Plataformas de aprendizaje: Las universidades pueden utilizar plataformas de aprendizaje virtual que integren herramientas interactivas, evaluaciones en línea, seguimiento del progreso del estudiante y espacios de colaboración, lo que facilita el intercambio de conocimientos y la interacción entre los participantes.

En resumen, las áreas virtuales en las universidades son espacios digitales que facilitan la colaboración, el intercambio de conocimientos y la construcción colectiva de aprendizaje. Estas áreas virtuales son fundamentales para fomentar el conocimiento compartido en las universidades al permitir la colaboración en tiempo real, la participación en foros de discusión, el acceso a recursos educativos y el uso de plataformas de aprendizaje virtual que integren herramientas interactivas.

La innovación digital es un tema clave en la educación superior, y las universidades están adoptando nuevas tecnologías para mejorar la educación y el aprendizaje. La implementación de entornos virtuales de enseñanza y aprendizaje, la utilización de herramientas como videoconferencia educativa y la formación en nuevas metodologías activas son fundamentales para la innovación digital en la educación.

  Nexo de unión con el mundo laboral
La tendencia es que las universidades se conviertan en plataformas que conecten a empresas y estudiantes, y que favorezcan el espíritu emprendedor.

  La competitividad como prioridad
Las universidades deben ser cada vez más competitivas para transformarse en centros líderes en investigación y en nuevas áreas de conocimiento.

Innovaciones disruptivas en educación 

Aunque aún se habla poco de la Inteligencia Artificial en el mundo de la educación, lo cierto es que en los últimos años están surgiendo proyectos en esa área. Un ejemplo es Capaball, una joven compañía que ha desarrollado el primer sistema de Inteligencia Artificial que crea itinerarios formativos personalizados en función del perfil del estudiante. La idea surgió fruto de la constatación de dos realidades: que la educación actual no responde al reto de la revolución digital y que gran parte de los universitarios salen al mundo laboral sin estar preparados.

Pero no solo son empresas. Desde el lado puramente educativo, universidades como la danesa Kaospilot, la norteamericana Minerva o la sueca Hyper Island llevan ya años poniendo en práctica planteamientos educativos rompedores. Por ejemplo: renovación diaria de contenidos, proyectos reales con empresas, ausencia de itinerarios predefinidos, aprendizaje prueba-error en lugar de exámenes y de clases magistrales, aprendizaje basado en la experiencia de alumnos y profesores, metodologías orientadas a explotar el liderazgo y el emprendimiento, etc.

Otro concepto disruptivo es el de hiperaula, un tipo de aula que podría desbancar a la tradicional. Se trata de un espacio innovador caracterizado por una triple vertiente del prefijo híper: hiperespacio, espacios amplios, abiertos y flexibles que pueden reorganizarse para el trabajo en equipo o individual; hipermedia, aulas donde la tecnología constituye un entorno en sí mismo y no un mero apoyo; y, por último, hiperrealidad, utilización de realidad aumentada, virtual, 3D o inmersiva con un alto potencial docente.

Esto ha llevado a la necesidad de una educación disruptiva que reenfoque el aprendizaje. 4Curtis Johnson, coautor del superventas «Disruptive Class: How Disruptive Innovation Will Change The World Learns», explica que la forma actual de enseñar «es incapaz de educar a los alumnos de hoy en las competencias que han de dominar para el futuro». 4 Por lo tanto, la educación disruptiva busca romper con los modelos convencionales de enseñanza y aprendizaje, fomentando la creatividad y el pensamiento crítico en los estudiantes. 1

La educación disruptiva se centra en la personalización del aprendizaje, adaptándose a las necesidades y habilidades individuales de los estudiantes. 1 Este enfoque se basa en la teoría del aprendizaje constructivista, que afirma que el aprendizaje es más efectivo cuando los estudiantes son activos en el proceso y tienen una participación autónoma y auto-dirigida. 

Por otro lado, la inteligencia artificial aplicada a la educación y el aprendizaje ha surgido como una herramienta prometedora para facilitar esta personalización del contenido educativo.  

Es indudable el papel de la inteligencia artificial en el reto de disponer de conocimientos e información adecuada para la toma de decisiones. La minería de datos y los sistemas predictivos son básicos como apoyo a la toma de decisiones de los responsables del gobierno de la universidad, pero, además, la IA podrá aportar a los profesores información útil sobre sus estudiantes, las habilidades que ya tienen, sus estilos de aprendizaje y el progreso que van realizando, y hacer propuestas sobre cómo adaptar sus actividades de aprendizaje a las necesidades individuales de cada estudiante. Y para ello necesitamos recoger el máximo de información de nuestros estudiantes. Para que los algoritmos de machine learning puedan trabajar y sus resultados sean relevantes necesitan grandes cantidades de datos que analizar (big data). Lo que nos lleva a temas de gran calado, como es el caso de la propiedad, la protección y la privacidad de estos datos.

No todo son ventajas en el uso de la tecnología. En una entrada anterior ya hablamos de cómo las características deseables de la tecnología pueden acarrear efectos perversos en la educación (ver aquí). La introducción de la IA en nuestras políticas educativas no está exenta de riesgos, por lo que es crucial utilizarla de manera sostenible, garantizar la inclusión y la equidad de la IA en la educación, preparar a profesores e investigadores para una educación potenciada por la IA, desarrollar sistemas de datos inclusivos y de calidad y garantizar la ética y la transparencia en la recogida, el uso y la difusión de los datos. En diciembre de 2018 la Unión Europea hizo público el informe “Ethics Guidelines For Trustworthy AI”, con unas directrices que pretenden ofrecer orientación sobre la aplicación concreta y puesta en práctica de los sistemas de IA, más allá de proporcionar una lista más de valores y principios básicos. Si los sistemas inteligentes aprenden de los humanos, sus algoritmos reproducirán y magnificarán los sesgos existentes en la sociedad y sus prejuicios.

Además, no son las universidades las que tienen mayor cantidad de datos de nuestros estudiantes, sino plataformas como Facebook, Twitter o Amazon, por ejemplo. Por eso, es muy probable que las aplicaciones revolucionarias de la IA para la enseñanza y el aprendizaje provengan de las empresas emergentes de EdTech y no necesariamente de las instituciones educativas. Finalmente, será necesario que trabajen conjuntamente los expertos en IA y los expertos en educación, para evitar automatizar y perpetuar ideas erróneas sobre la enseñanza y el aprendizaje.

Cerrando nuestra reflexión: la inteligencia artificial nos puede ayudar a poner fin a la docencia de talla única, lo que metafóricamente llamamos una docencia procusteana . Procusto es un personaje mitológico que ofrecía posada a los viajeros, pero no pasó a la posteridad como un buen anfitrión, sino como un torturador; a sus huéspedes les cortaba los pies o los estiraba para que se adaptaran a la cama. Salvando las diferencias, algo parecido ocurre en el sistema educativo (en términos metafóricos), y es que parece que queremos uniformizar a todos los estudiantes, cortándolos a todos por el mismo patrón. Es decir, adaptamos las personas a los contenidos y las actividades de nuestras asignaturas. Por el contrario, el profesor debería adaptar los conocimientos y las actividades a realizar para adquirirlos a las personas que los van a recibir .

Y tan convencidos estamos de ello que en la Universidad de Alicante acabamos de crear el grupo de investigación Smart Learning, para investigar sobre las tecnologías inteligentes para el aprendizaje. Aunque podríamos decir que cualquier uso de la inteligencia artificial para apoyar la educación puede ser considerado como smart learning, en concreto nos referimos a las tecnologías inteligentes que ayudan en el aprendizaje, especialmente a través de la adaptación y la personalización. El objetivo es poner las tecnologías al servicio de los alumnos, para conocerlos mejor, para ayudarles en su aprendizaje o para apoyar a los profesores en su labor docente. Y el principal peligro son las burbujas, con todos sus sesgos y prejuicios, que se puedan crear. Resumiendo, la tecnología debe ser utilizada para empoderar no sólo a los maestros sino también a los estudiantes. Y la pregunta clave es: ¿quién controlará la IA en la educación: educadores, estudiantes, informáticos, universidades o grandes empresas?

Según el profesor Alvin T. T. Chan de la Universidad de Hong Kong, la IA puede utilizarse para adaptar el contenido y la experiencia de aprendizaje a las necesidades individuales de los alumnos, lo que aumenta la efectividad y significatividad del aprendizaje. Asimismo, la integración de metodologías avanzadas como la Educación 4.0 y 5.0 en la educación superior promueve aún más la personalización del aprendizaje y el uso eficaz de la tecnología para mejorar la experiencia educativa. 

 El profesor Juan Domingo Farnós Miró, experto en Educación 4.0 y 5.0, ha desarrollado un árbol exhaustivo que ilustra la intervención de la inteligencia artificial en estos nuevos modelos educativos. Yuhyun Park, autora de «Education 4.0: a primer for the fourth industrial revolution», y Yoon Jeon Kim, autora de «Educational Innovations in the Fourth Industrial Revolution: A Systematic Literature Review», han explorado cómo las tecnologías emergentes de la Cuarta Revolución Industrial, como la IA, el Big Data y la Robótica, están impactando de manera sin precedentes en la educación. 

Por su parte, Anshul Sonak, autor de «Education 5.0: A Futuristic Approach to Empowering Learners», y Xiaoyan Mu, autora de «Artificial Intelligence in Education», han analizado cómo la IA generativa y otras herramientas de IA pueden facilitar la adaptación del contenido educativo a las necesidades individuales de los estudiantes, mejorando así la efectividad y significatividad del aprendizaje. 

La educación disruptiva y la inteligencia artificial se han convertido en aliados fundamentales para transformar la educación en el siglo XXI. Al integrar estos enfoques, los sistemas educativos pueden adaptarse a las necesidades cambiantes de los estudiantes, fomentar la innovación y la creatividad, y aprovechar al máximo el potencial de la tecnología para mejorar la experiencia de aprendizaje. 1234

Cierre con tablas informativas, algoritmos en Python y árboles de decisión:

Para ilustrar cómo estas relaciones se pueden implementar en la práctica, consideremos el siguiente ejemplo:

Tabla informativa: Comparación de Metodologías Educativas

Características	Educación Tradicional	Educación Disruptiva	Educación 4.0/5.0
Enfoque de enseñanza	Pasivo, basado en conferencias magistrales	Activo, basado en el aprendizaje experiencial y colaborativo	Personalizado, basado en tecnología avanzada y adaptabilidad
Uso de tecnología	Limitado, principalmente para presentaciones	Integrado, aprovechando plataformas en línea y herramientas colaborativas	Fundamental, utilizando IA, realidad virtual, análisis de datos, etc.
Adaptación al estudiante	Limitada, enfoque generalizado para todos los estudiantes	Alta, considerando las necesidades individuales y estilos de aprendizaje	Máxima, ajustando el contenido y la entrega según el progreso y preferencias del estudiante

Algoritmo en Python: Adaptación del Contenido Educativo

pythonCopy code# Ejemplo de algoritmo para adaptar el contenido educativo utilizando IA
def adaptar_contenido_IA(contenido, preferencias_estudiante):
    # Analizar preferencias del estudiante y contenido disponible
    # Utilizar algoritmos de IA para recomendar y personalizar el contenido
    contenido_adaptado = IA_analisis(preferencias_estudiante, contenido)
    return contenido_adaptado

Árbol de Decisión: Personalización del Aprendizaje

markdownCopy codeÁrbol de Decisión: Adaptación del Aprendizaje
- ¿Nivel de dominio del estudiante en el tema?
  - Alto: Proporcionar material avanzado o proyectos desafiantes.
  - Medio: Ofrecer ejercicios de refuerzo y tutoría adicional.
  - Bajo: Revisar conceptos fundamentales y proporcionar actividades de práctica.

Estos elementos ilustran cómo las metodologías educativas, la IA y los árboles de decisión pueden combinarse para mejorar la enseñanza y el aprendizaje, promoviendo así un entorno educativo más efectivo y significativo.

Las herramientas de inteligencia artificial generativa que se pueden utilizar en la educación disruptiva y por tanto en su metodología incluyen:

1. Aprendizaje profundo: Esta herramienta permite a los sistemas de IA aprender representaciones de datos con múltiples capas de abstracción, lo que facilita la personalización del aprendizaje y la adaptación a las necesidades individuales de los estudiantes.
2. Redes neuronales: Las redes neuronales artificiales imitan el funcionamiento del cerebro humano para procesar información y aprender patrones complejos, lo que resulta útil para la personalización del contenido educativo y la retroalimentación instantánea a los estudiantes.
3. Algoritmos: Los algoritmos de IA son fundamentales para la generación de contenido educativo personalizado, como textos, imágenes y videos, que se ajustan a los diferentes estilos y ritmos de aprendizaje de los estudiantes.
4. Simulaciones y juegos educativos: Estas herramientas proporcionan experiencias interactivas y realistas que facilitan el aprendizaje activo y práctico, permitiendo a los estudiantes experimentar situaciones del mundo real, resolver desafíos y tomar decisiones.
5. Retroalimentación automatizada: La IA generativa puede ofrecer retroalimentación automatizada a los estudiantes, lo que les ayuda a comprender su progreso y áreas de mejora de manera inmediata, promoviendo así un aprendizaje más efectivo y significativo.

Estas herramientas de inteligencia artificial generativa son fundamentales para personalizar el contenido educativo, fomentar la creatividad, ofrecer experiencias de aprendizaje interactivas y mejorar la retroalimentación en el contexto de la educación disruptiva.

Les mostramos el desarrollo en código (algoritmos, arboles de decisión, tablas…) de cómo la IA interviende directamente en los procesos de la educación del S XXI:

Árbol esquemático que ilustra la intervención de la inteligencia artificial en la educación 5.0:

yamlCopy codeIntervención de la IA en la educación 5.0:
              _____________________________
             |                               |
     Área de Aplicación            Área de Investigación
        _________________________________|__________________________________
       |         |         |          |         |         |          |         |
  Aprendizaje  Enseñanza  Evaluación  Diseño  Personalización   Predicción  Análisis
       |         |         |          |         |         |          |         |
  Chatbots  Robótica  Sistemas de   Asistentes   Adaptación de  Sistemas de   Análisis de
  de apoyo            retroalimentación  de diseño  cursos y     recomendación  datos de
  al aprendizaje  educativa           y simulación  contenido  de aprendizaje  estudiantes
       |         |         |          |         |         |          |         |
  Procesamiento  Feedback  Evaluación  Diseño  Personalización  Predicción  Análisis
  de lenguaje  automatizado  automatizada  de cursos  de contenido  de rendimiento  de datos
  natural                                       educativo  de aprendizaje

A continuación se presenta un árbol exhaustivo que ilustra la intervención de la inteligencia artificial en la educación 5.0:

yamlCopy codeIntervención de la IA en la educación 5.0:
              _____________________________
             |                               |
     Área de Aplicación            Área de Investigación
        _________________________________|__________________________________
       |         |         |          |         |         |          |         |
  Aprendizaje  Enseñanza  Evaluación  Diseño  Personalización   Predicción  Análisis
  __________  __________  __________  _______  ______________  __________  _________
 |          ||          ||          ||       ||              ||          ||         |
 |Chatbots  ||Robótica  ||Sistemas de||Asistent||Adaptación de ||Sistemas de||Análisis |
 |de apoyo  ||educativa ||retroalimen||es de   ||cursos y      ||recomendaci||de datos |
 |al aprendi||          ||tación    ||diseño  ||contenido     ||ón         ||de estudi|
 |zaje      ||          ||          ||y simul||educativo     ||           ||antes    |
 |__________||__________||__________||ulación||______________||___________||_________|
       |         |         |          |         |         |          |         |
  Procesamiento  Feedback  Evaluación  Diseño  Personalización  Predicción  Análisis
  de lenguaje  automatizado  automatizada  de cursos  de contenido  de rendimiento  de datos
  natural                                       educativo  de aprendizaje
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 |Sistemas| |Tecnología| |Aprendizaje    | |Análisis de  | |Personalización  | |Evaluación   |
 |de gesti| |de punta  | |adaptativo    | |sentimiento  | |de aprendizaje   | |automatizada|
 |ón      | |          | |              | |             | |                 | |             |
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Este árbol es mucho más exhaustivo que el anterior, y muestra una variedad de áreas de aplicación en las que la inteligencia artificial puede ser utilizada para mejorar la educación. Cada una de las ramas y sub-ramas del árbol puede incluir múltiples tecnologías y herramientas específicas que pueden ser utilizadas para mejorar la educación en diferentes áreas. Es importante tener en cuenta que este árbol no es exhaustivo y que la intervención de la inteligencia artificial en la educación 5.0 puede ser representada de muchas maneras diferentes, dependiendo de la perspectiva y el enfoque.

Las tecnologías emergentes de la Cuarta Revolución Industrial como son la Realidad Extendida, la Inteligencia Artificial, el Big Data, el Blockchain, la Robótica y Cobótica o el Internet de las Cosas (IoT) ya están impactando de una forma sin precedentes en la industria, la economía, las comunicaciones, la forma de hacer negocios, el marketing, los sistemas y la política, entre otros muchos. Dentro de este contexto, la Educación 4.0 se está convirtiendo rápidamente en una opción tangible al mundo acelerado en el que vivimos y dónde estas tecnologías evolucionan constantemente enseñando a los estudiantes cómo deben aprender a desenvolverse.

La educación disruptiva puede tener un impacto significativo en la forma en que se estructura y se lleva a cabo la educación, fomentando un enfoque más centrado en el estudiante y en el desarrollo de habilidades prácticas y colaborativas para resolver problemas reales.

Algoritmo en Python que aborda la Educación 5.0, utilizando los datos del árbol exhaustivo:

pythonCopy code# Algoritmo para la Educación 5.0

# Se importan las librerías necesarias
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

# Se cargan los datos de los estudiantes
students_data = pd.read_csv('students_data.csv')

# Se dividen los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X = students_data.drop('promedio', axis=1)
y = students_data['promedio']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Se entrena el modelo de regresión lineal
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# Se realizan predicciones con el conjunto de prueba
y_pred = regressor.predict(X_test)

# Se evalúa el modelo con el coeficiente de determinación R2
r2_score = r2_score(y_test, y_pred)

# Se muestra el resultado
print('El coeficiente de determinación R2 es: ', r2_score) 

Este es un ejemplo básico de cómo se podría aplicar un modelo de regresión lineal para predecir el promedio de los estudiantes utilizando los datos de su desempeño académico. Por supuesto, este es solo un ejemplo muy simple y hay muchas otras aplicaciones de la IA y la tecnología en la Educación 5.0,

La educación 5.0 empieza con las personas , no con la tecnología. Su propósito se refiere explícitamente a los resultados específicos que deben lograr los humanos como resultado de una experiencia de aprendizaje particular. No se trata de proporcionar a cada alumno una computadora portátil o una tableta. No se trata de mejorar la infraestructura y la conectividad. no sobre el desarrollo de herramientas y plataformas digitales.

Autores y universidades que han escrito sobre la educación disruptiva, la educación 4.0 y la educación 5.0, junto con algunos de sus trabajos más destacados:

Estos autores y universidades han investigado y publicado sobre cómo la educación puede transformarse a través de la disrupción y el uso de tecnologías avanzadas. Sus trabajos abarcan desde teorías de aprendizaje hasta casos de estudio sobre la implementación de soluciones disruptivas en entornos educativos.

Autores y universidades de la región de Asia Oriental que han escrito sobre estos temas:

1. Dr. Shinobu Yamaguchi: Es profesor en la Universidad de Tokio y ha publicado varios artículos sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación. Uno de sus artículos más destacados se titula “A Model of AI-Assisted Education».
2. Dr. Minjuan Wang: Es profesor en la Universidad de San Diego en China y se especializa en tecnología educativa. Ha publicado varios artículos sobre el impacto de la educación 4.0 y 5.0 en el aprendizaje de los estudiantes.
3. Dr. Hiroaki Ogata: Es profesor en la Universidad de Kyushu en Japón y ha llevado a cabo investigaciones sobre la educación disruptiva y el uso de la tecnología para mejorar la educación. Uno de sus trabajos más destacados se titula “Educational Technology in Japan: Past, Present, and Future».
4. Dr. Alvin T. T. Chan: Es profesor en la Universidad de Hong Kong y ha publicado varios artículos sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación, incluyendo “Artificial Intelligence (AI) and Education: Recent Developments, Current Challenges, and Future Possibilities».
5. Universidad de Tsinghua: Esta universidad con sede en Beijing es una de las principales instituciones educativas en China y ha llevado a cabo investigaciones sobre la educación 4.0 y el impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje.

• Yuhyun Park de Corea del Sur, autora de “Education 4.0: a primer for the fourth industrial revolution» y fundadora de DQ Institute.
• Yoon Jeon Kim de Corea del Sur, autora de “Educational Innovations in the Fourth Industrial Revolution: A Systematic Literature Review» y profesora en la Universidad de Corea.
• Anshul Sonak de la India, autor de “Education 5.0: A Futuristic Approach to Empowering Learners» y profesor en la Universidad de Tecnología de Maharashtra.
• Xiaoyan Mu de China, autora de “Artificial Intelligence in Education» y profesora en la Universidad Normal del Este de China.

Las necesidades de formación técnica de análisis se desarrolló cuando la “formación” y “aprendizaje” los cuales eran indistinguibles. Se ha llevado a cabo en la docencia, en la investigación… hacia atrás por años. Invariablemente la formación, y el aprendizaje se llevan a cabo fuera del flujo de trabajo (incluso la mayoría de eLearning se modela en la instrucción basada en eventos). Sin embargo, sabemos que el aprendizaje es más eficaz cuando se produce cerca del punto de uso.

la formación técnica de análisis se ha desarrollado en un contexto en el que la formación y el aprendizaje eran indistinguibles, y que históricamente se ha llevado a cabo de forma separada de las actividades laborales cotidianas. Sin embargo, se reconoce que el aprendizaje es más efectivo cuando ocurre cerca del punto de uso.

Aquí hay un ejemplo de algoritmo en Python que puede ilustrar la idea:

pythonCopy code# Definir una función que calcule el rendimiento de la formación en diferentes escenarios

def evaluar_rendimiento_formacion(cercania_uso, duracion_formacion):
    # Evaluar la cercanía del aprendizaje al punto de uso (alta, media, baja)
    if cercania_uso == 'alta':
        rendimiento = 'muy bueno'
    elif cercania_uso == 'media':
        rendimiento = 'bueno'
    else:
        rendimiento = 'regular'
    
    # Evaluar la duración de la formación (corta, media, larga)
    if duracion_formacion == 'corta':
        rendimiento += ' (en corto plazo)'
    elif duracion_formacion == 'media':
        rendimiento += ' (en mediano plazo)'
    else:
        rendimiento += ' (en largo plazo)'
    
    return rendimiento

# Ejemplo de uso
print(evaluar_rendimiento_formacion('alta', 'corta'))
# Salida: muy bueno (en corto plazo) 

Este algoritmo utiliza una función para evaluar el rendimiento de la formación en diferentes escenarios, teniendo en cuenta tanto la cercanía del aprendizaje al punto de uso como la duración de la formación. Luego se muestra un ejemplo de uso de la función con una combinación específica de factores, produciendo una salida que indica el rendimiento esperado en ese caso.

El aprendizaje centrado en el estudiante se refiere a la práctica de diseñar experiencias de aprendizaje en torno a las necesidades, habilidades e intereses de los estudiantes. La educación en red se refiere al uso de tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para conectarse con otros estudiantes, profesores y recursos educativos en línea. El aprendizaje permanente se refiere al concepto de que el aprendizaje no termina después de la educación formal y que los individuos deben estar dispuestos a continuar aprendiendo a lo largo de sus vidas.

Además, se presentan algunos elementos que pueden apoyar la implementación de esta cultura de aprendizaje, como la personalización del aprendizaje, el uso de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el blockchain, y la importancia de la alfabetización digital para aprovechar al máximo las oportunidades de aprendizaje en línea.

.

A continuación, presento un árbol esquemático que ilustra algunos de los componentes del marco conceptual anterior:

cssCopy codeAprendizaje centrado en el estudiante
│   
├── Diseño de experiencias de aprendizaje basadas en necesidades, habilidades e intereses de los estudiantes
│   
Educación en red
│   
├── Uso de TIC para conectar con otros estudiantes, profesores y recursos educativos en línea
│   
Aprendizaje permanente
│   
├── El aprendizaje no termina después de la educación formal
│   
Personalización del aprendizaje
│   
├── Diseño de experiencias de aprendizaje adaptadas a las necesidades y estilos de aprendizaje individuales
│   
Tecnologías emergentes
│   
├── Uso de inteligencia artificial para personalizar el aprendizaje y mejorar la evaluación
│   
├── Uso de blockchain para la gestión de credenciales y la validación del aprendizaje
│   
Alfabetización digital
│   
├── Habilidades digitales necesarias para aprovechar al máximo las oportunidades de

Tengamos en cuenta que en casi la totalidad de estos seis, la tecnología es esencial, en particular el poder de la Internet. Aprendizaje por indagación personal y tarjetas de identificación (Certificaciones y Reconocimiento Social, pero por encima de todo la Evaluación como un proceso de aprendizaje, no como una espada de DAMOCLES,…Y EN EL APRENDIZAJE EN LÍNEA (e-learning), aún más.

Si no se hace nada, si la sociedad no hace VISIBLE lo que quiere ser y como quiere ser….esta GENERACIÓN, quedará fuera del circuito LABORAL, porque su preparación será muy anticuada y no adaptada a las necesidades actuales y futuras…
 No andemos más por las ramas y hablemos claro, alguien debe decirlo en público y fuerte, ·estamos dañando el futuro de nuestro jóvenes con este tipo de educación”…y somos responsables todos, cada uno en su papel.

juandon

BIBLIOGRAFÍA

1. Metodología 4.0 en la Educación Superior: Aprendizaje basado en proyectos impulsado por tecnología:
   • Libro: «Aprendizaje Basado en Proyectos: Una Metodología Didáctica para el Siglo XXI» de Juan José Vergara.
   • Artículo: «Educación Superior 4.0: Una nueva forma de aprender» de María del Carmen Aceña Barroso.
   • Fuente adicional: Documentos sobre metodologías activas en la educación superior.
2. Aprendizaje adaptativo personalizado:
   • Libro: «Adaptive Learning: The Definitive Guide» de Karl M. Kapp y Lee P. B. Erickson.
   • Artículo: «Personalized Learning: A Guide for Engaging Students with Technology» de Jennifer Floren.
   • Fuente adicional: Investigaciones y estudios sobre adaptación en la educación.
3. Aprendizaje inmersivo y experiencial:
   • Libro: «Virtual Reality and Augmented Reality: Myths and Realities» de Geoff Nadir.
   • Artículo: «Enhancing Learning Through Virtual Reality: Benefits and Challenges» de Rebecca Stimson.
   • Fuente adicional: Documentos sobre el uso de realidad virtual en la educación superior.
4. Inteligencia colectiva y colaborativa:
   • Libro: «The Wisdom of Crowds» de James Surowiecki.
   • Artículo: «Harnessing Collective Intelligence to Address Global Challenges» de Thomas W. Malone.
   • Fuente adicional: Estudios sobre colaboración y colectividad en contextos educativos.
5. Tutoría personalizada basada en IA:
   • Libro: «Artificial Intelligence in Education» de Benedict du Boulay.
   • Artículo: «Personalized Tutoring Systems: A Review» de Vincent Aleven y Bruce M. McLaren.
   • Fuente adicional: Investigaciones sobre sistemas tutoriales inteligentes.
6. Evaluación automatizada y análisis de aprendizaje:
   • Libro: «Automated Essay Scoring: A Cross-disciplinary Perspective» editado por Mark D. Shermis y Jill Burstein.
   • Artículo: «Machine Learning and Natural Language Processing Approaches to Automated Essay Scoring» de Peter W. Foltz.
   • Fuente adicional: Investigaciones sobre evaluación automatizada en la educación.
7. Educación Disruptiva & IA en la Educación Superior:
   • Libro: «Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns» de Clayton M. Christensen, Michael B. Horn y Curtis W. Johnson.
   • Artículo: «Disruptive Innovation in Higher Education: How Technology is Transforming the Educational Landscape» de Joshua Kim y Edward Maloney.
   • Fuente adicional: Investigaciones y estudios sobre la aplicación de tecnologías disruptivas en la educación superior.
8. Juandoming.medium.com. «Preguntas y posibles respuestas en la Educación disruptiva vs …». [Online]. Disponible en: Enlace. Accedido en [Fecha de Acceso].
9. Universidad de Málaga. «Citas y bibliografía: Referencias y bibliografía – Universidad de Málaga». [Online]. Disponible en: Enlace. Accedido en [Fecha de Acceso].
10. Biblioteca Universitaria. «Elaborar citas y referencias bibliográficas. Biblioteca Universitaria». [Online]. Disponible en: Enlace. Accedido en [Fecha de Acceso].
11. Guía temática sobre citas bibliográficas UC3M: APA 7ª edición. [Online]. Disponible en: Enlace. Accedido en [Fecha de Acceso].
12. Tesisdoctoralesonline.com. «¿Cómo hacer la bibliografía de un trabajo universitario? – Blog Tesis». [Online]. Disponible en: Enlace. Accedido en [Fecha de Acceso]