7 May, 2024

¿Cómo llevamos a cabo la nueva formación de docentes y alumnos en escenarios de Educación Disruptiva?

Juan Domingo Farnós

Los nuevos sistemas de formación on-line (aprovechando los recursos informáticos y el ciberespacio) mejoran con mucho las prestaciones de la enseñanza a distancia tradicional, que solamente disponía del correo, el teléfono y la radiotelevisión como canales de comunicación y difusión de los recursos didácticos audiovisuales y en papel .

La inteligencia artificial mejora la enseñanza y el aprendizaje en línea:

Personalización del aprendizaje: Los algoritmos de IA pueden adaptar el contenido y las actividades de aprendizaje según las necesidades individuales de cada estudiante, optimizando así su experiencia de aprendizaje.

En las universidades, se pueden implementar plataformas de aprendizaje en línea que utilizan algoritmos de IA para personalizar la experiencia de aprendizaje de cada estudiante. Estas plataformas pueden adaptar el contenido, los ejercicios y las evaluaciones según el ritmo y estilo de aprendizaje de cada estudiante, proporcionando un enfoque más individualizado.

Asistencia y tutoría virtual: Los chatbots y sistemas de tutoría basados en IA pueden proporcionar asistencia instantánea a los estudiantes, respondiendo preguntas, ofreciendo explicaciones y guiando el aprendizaje en tiempo real.

Los estudiantes de educación superior pueden beneficiarse de sistemas de tutoría virtual basados en IA. Estos sistemas pueden proporcionar asistencia instantánea a través de chatbots o interfaces de voz, respondiendo preguntas, ofreciendo explicaciones y guiando a los estudiantes a través de conceptos difíciles o tareas específicas.

Análisis de datos para la mejora continua: La IA puede analizar grandes conjuntos de datos generados por los estudiantes, identificando patrones de aprendizaje, áreas problemáticas y tendencias que pueden ser utilizadas por los educadores para mejorar la calidad del curso.

Las universidades pueden utilizar la IA para analizar grandes conjuntos de datos generados por los estudiantes, incluyendo notas, participación en clase, y resultados de encuestas. Esto puede ayudar a identificar patrones de rendimiento, áreas de mejora y factores que influyen en el éxito académico, permitiendo a los educadores diseñar intervenciones específicas para apoyar a los estudiantes.

Feedback inmediato: Los sistemas de IA pueden proporcionar retroalimentación instantánea sobre el progreso y desempeño de los estudiantes, ayudándoles a identificar áreas de mejora y ofreciendo sugerencias para su desarrollo.

Recomendación de contenido personalizado: Los algoritmos de recomendación de IA pueden sugerir recursos de aprendizaje adicionales, como lecturas complementarias, videos y ejercicios, que sean relevantes para los intereses y necesidades específicas de cada estudiante.

Automatización de tareas administrativas: La IA puede ayudar a automatizar tareas administrativas, como la calificación de exámenes, la gestión de registros y la programación de actividades, liberando tiempo para que los educadores se enfoquen en actividades más interactivas y de alto valor añadido.

La formación que conocemos como “reglada” o “formal” por muy ·significativa que se diga que va a ser, la verdad es que siempre está lejos de lo que verdaderamente tenemos enfrente, ya sea trabajo, ya sea relaciones, liderajes… (Hablando con Jane Hart)

La conversación que mencionas, entre Jane Hart y el interlocutor, parece estar discutiendo la discrepancia entre la formación formal y las demandas del mundo real, como el trabajo, las relaciones interpersonales y el liderazgo. Aquí hay un análisis detallado de este tema:

Brecha entre la formación formal y las habilidades necesarias: La formación reglada o formal, generalmente impartida en entornos académicos o institucionales, a menudo se centra en el dominio de conocimientos teóricos y conceptuales. Sin embargo, el mundo real demanda una amplia gama de habilidades prácticas y habilidades blandas, como la resolución de problemas, la comunicación efectiva, el trabajo en equipo y el liderazgo, que no siempre se enseñan o se priorizan en los programas educativos tradicionales.
Necesidad de habilidades para la vida y el trabajo: En muchos casos, la formación reglada puede quedarse corta en la preparación de los individuos para enfrentar los desafíos del mundo laboral y las complejidades de las relaciones interpersonales. Las habilidades necesarias para tener éxito en el trabajo, como la adaptabilidad, la inteligencia emocional y la capacidad de colaborar de manera efectiva, son aspectos que a menudo se aprenden mejor a través de la experiencia práctica y la interacción social, más que a través de la instrucción formal.
Importancia del aprendizaje continuo y contextualizado: Jane Hart puede estar sugiriendo que la formación reglada debería ir más allá de simplemente impartir conocimientos estáticos y adaptarse a las necesidades cambiantes de la sociedad y del mercado laboral. El aprendizaje continuo y contextualizado, que se produce a lo largo de la vida y se integra con las experiencias laborales y personales de los individuos, puede ser más relevante y efectivo para abordar las demandas del mundo real.
Enfoque en el desarrollo de habilidades prácticas y habilidades blandas: En lugar de centrarse únicamente en la transmisión de información, la formación formal podría beneficiarse al poner más énfasis en el desarrollo de habilidades prácticas y habilidades blandas que son esenciales para el éxito en el trabajo y en la vida. Esto podría incluir oportunidades de aprendizaje experiencial, proyectos colaborativos, mentoría y desarrollo de habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas.

La conversación destaca la brecha entre la formación formal y las habilidades necesarias para el mundo real, y sugiere que la educación podría beneficiarse al enfocarse más en el desarrollo de habilidades prácticas y habilidades blandas, así como en el aprendizaje continuo y contextualizado a lo largo de la vida.

pythonCopy codefrom sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Cargamos un conjunto de datos de ejemplo (iris dataset)
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Creamos un clasificador de árbol de decisión
clf = DecisionTreeClassifier()

# Entrenamos el clasificador utilizando el conjunto de entrenamiento
clf.fit(X_train, y_train)

# Realizamos predicciones en el conjunto de prueba
y_pred = clf.predict(X_test)

# Calculamos la precisión de las predicciones
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Precisión del clasificador de árbol de decisión:", accuracy)

Este es un ejemplo de cómo usar un árbol de decisión para clasificar las especies de flores en el conjunto de datos Iris. Después de entrenar el modelo, evaluamos su precisión en un conjunto de prueba.

Tabla explicativa de los conceptos clave:

Concepto	Descripción
Conjunto de datos	Conjunto de ejemplos que incluye características (variables independientes) y una variable objetivo.
Conjunto de entrenamiento	Subconjunto del conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo.
Conjunto de prueba	Subconjunto del conjunto de datos utilizado para evaluar el rendimiento del modelo en datos no vistos.
Clasificador	Modelo de aprendizaje automático utilizado para predecir la variable objetivo basándose en las características.
Precisión	Métrica que mide la proporción de predicciones correctas realizadas por el modelo en el conjunto de prueba.

Esta tabla proporciona una descripción de los términos y conceptos clave asociados con el ejemplo de árbol de decisión implementado en Python.

Extrapolando a la educación formal sin más, los mismos cursos de formación al uso han perdido toda su importancia, incluso si “glamour”, ya que su utilidad posterior en las aulas es apenas de un 10% como suele explicar y muy bien nuestro amigo Charles Jennings y es cierto totalmente.

resalta cómo los enfoques tradicionales de formación en el ámbito educativo formal están perdiendo relevancia, incluso su «glamour», debido a su limitada utilidad en las aulas, lo cual es un concepto que Charles Jennings ha explicado de manera elocuente. Aquí hay una explicación más detallada:

Cambios en las demandas educativas: El mundo actual demanda habilidades y competencias diferentes a las que se enfocan los cursos de formación tradicionales. Las habilidades blandas como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la colaboración y la creatividad son cada vez más valoradas en el entorno laboral y social, pero a menudo no se enseñan de manera efectiva en los enfoques de formación convencionales.
Desconexión entre la teoría y la práctica: Los cursos de formación tradicionales suelen centrarse en la transmisión de conocimientos teóricos, que pueden tener poca relevancia o aplicación directa en situaciones del mundo real. Esta desconexión entre la teoría y la práctica reduce la utilidad percibida de estos cursos, especialmente cuando los estudiantes no pueden aplicar lo que han aprendido en situaciones reales.
Necesidad de aprendizaje experiencial y contextualizado: Los enfoques de formación efectivos deben incorporar el aprendizaje experiencial y contextualizado, donde los estudiantes puedan aplicar activamente lo que aprenden en situaciones prácticas y significativas. Este tipo de aprendizaje ayuda a los estudiantes a desarrollar habilidades transferibles que pueden aplicar en una variedad de contextos, incluidas las aulas y la vida cotidiana.
Énfasis en el aprendizaje continuo y adaptativo: La naturaleza cambiante del mundo laboral y social requiere un enfoque de aprendizaje continuo y adaptativo, donde los individuos estén preparados para adquirir nuevas habilidades y conocimientos a lo largo de sus vidas. Los cursos de formación tradicionales, que a menudo se centran en la adquisición de habilidades estáticas, pueden no satisfacer esta necesidad de aprendizaje continuo y adaptativo.

La disminución de la importancia y relevancia de los cursos de formación tradicionales en el ámbito educativo formal se debe a una serie de factores, incluidos los cambios en las demandas educativas, la desconexión entre la teoría y la práctica, la necesidad de aprendizaje experiencial y contextualizado, y el énfasis en el aprendizaje continuo y adaptativo. Estos factores resaltan la importancia de repensar y reformar los enfoques de formación para satisfacer las necesidades del mundo actual.

La disminución de la importancia de los cursos de formación tradicionales en la educación formal se debe a la brecha entre las habilidades enseñadas y las habilidades necesarias en el mundo real. Esta idea, bien articulada por Charles Jennings, sugiere que los cursos de formación convencionales a menudo se centran en la transmisión de conocimientos teóricos que tienen poca aplicación práctica. En cambio, se necesita un enfoque que integre el aprendizaje experiencial y contextualizado, así como el desarrollo de habilidades blandas, para preparar a los estudiantes de manera efectiva para las demandas del mundo laboral y social.

Algoritmo de Aprendizaje Automático:

Aquí te muestro un ejemplo de cómo se podría aplicar un algoritmo de aprendizaje automático, específicamente un clasificador de bosque aleatorio, para predecir el éxito laboral de los estudiantes basado en una variedad de características educativas y personales:

pythonCopy codefrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

# Supongamos que tenemos un conjunto de datos con características de los estudiantes y su éxito laboral
data = pd.read_csv("datos_estudiantes.csv")

# Dividimos el conjunto de datos en características (X) y variable objetivo (y)
X = data.drop(columns=["exito_laboral"])
y = data["exito_laboral"]

# Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Creamos un clasificador de bosque aleatorio
clf = RandomForestClassifier()

# Entrenamos el clasificador utilizando el conjunto de entrenamiento
clf.fit(X_train, y_train)

# Realizamos predicciones en el conjunto de prueba
y_pred = clf.predict(X_test)

# Calculamos la precisión de las predicciones
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Precisión del clasificador de bosque aleatorio:", accuracy)

Tabla explicativa:

Concepto	Descripción
Aprendizaje Experiencial	Método de aprendizaje que enfatiza la aplicación práctica del conocimiento a través de experiencias directas.
Habilidades Blandas	Competencias interpersonales y transferibles, como el liderazgo, la comunicación y la resolución de problemas.
Aprendizaje Continuo	Proceso de adquirir nuevos conocimientos y habilidades a lo largo de la vida, en lugar de solo en la educación formal.
Bosque Aleatorio	Algoritmo de aprendizaje automático que utiliza múltiples árboles de decisión para realizar predicciones.

Esta tabla proporciona una descripción de los conceptos clave asociados con el ejemplo de algoritmo de aprendizaje automático y cómo se relacionan con la explicación del declive de la importancia de los cursos de formación tradicionales en la educación formal.

Si que s cierto que puede ser útil cuando en la capacitación hay pruebas de que la causa raíz de la necesidad de aprendizaje es una habilidad no desarrollada o un déficit de conocimiento, pero siempre que se tenga el convencimiento que después se podrá aplicar y que a la vez servirá para algo que de verdad será necesario.

Para esas situaciones, un programa bien diseñado con contenido personalizado, material relevante del caso, práctica de desarrollo de habilidades y una medición final de la adquisición de habilidades, funciona muy bien, pero no siempre es de segura aplicación y por tanto de dudoso desarrollo.

Para diseñar un programa que incorpore los principios mencionados tanto en el ámbito de la Educación Superior como en la Educación Disruptiva & IA podríamos estructurarlo de la siguiente manera:

Programa de Educación Superior y Educación Disruptiva & IA:

Identificación de necesidades de aprendizaje:

Utilizar técnicas de análisis de necesidades para identificar las habilidades y conocimientos que los estudiantes necesitan desarrollar.
Aplicar herramientas de análisis de datos para identificar posibles déficits de conocimiento o habilidades en base a datos históricos de desempeño estudiantil.

Supongamos que tenemos un conjunto de datos que contiene información sobre el desempeño académico de los estudiantes en diferentes áreas, y queremos identificar las áreas en las que los estudiantes podrían necesitar más apoyo.

Ejemplo práctico:

pythonCopy codeimport pandas as pd
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2

# Cargar el conjunto de datos
datos_desempenio = pd.read_csv("datos_desempenio_estudiantil.csv")

# Visualizar las primeras filas del conjunto de datos
print("Primeras filas del conjunto de datos:")
print(datos_desempenio.head())

# Separar características (X) y la variable objetivo (y)
X = datos_desempenio.drop(columns=['desempenio'])
y = datos_desempenio['desempenio']

# Aplicar la prueba de chi-cuadrado para seleccionar las características más importantes
seleccionadas = SelectKBest(score_func=chi2, k='all')
seleccionadas.fit(X, y)

# Obtener los puntajes de las características y sus p-values
puntajes = seleccionadas.scores_
p_values = seleccionadas.pvalues_

# Crear un DataFrame para visualizar los resultados
resultados = pd.DataFrame({'Característica': X.columns, 'Puntaje': puntajes, 'p-value': p_values})
resultados = resultados.sort_values(by='Puntaje', ascending=False)

print("\nResultados de la selección de características:")
print(resultados)

En este ejemplo, asumimos que tenemos un archivo CSV llamado «datos_desempenio_estudiantil.csv» que contiene datos sobre el desempeño académico de los estudiantes en diferentes áreas. El código carga este archivo y muestra las primeras filas para tener una idea de la estructura del conjunto de datos.

Luego, se separan las características (X) de la variable objetivo (y), y se aplica la prueba de chi-cuadrado para seleccionar las características más importantes en función de su relación con la variable objetivo (desempeño académico).

Finalmente, se crean un DataFrame con los resultados de la selección de características, ordenados por puntaje en orden descendente, lo que nos permite identificar las áreas que podrían tener un mayor impacto en el desempeño estudiantil y, por lo tanto, requerir más atención en términos de desarrollo de habilidades o conocimientos.

Diseño de contenido personalizado:
- Desarrollar contenido educativo personalizado que se adapte a las necesidades específicas de cada estudiante.
- Utilizar herramientas de generación de contenido de IA para crear material educativo variado y relevante.
Integración de material relevante del caso:
- Incorporar estudios de caso y ejemplos prácticos que sean relevantes para la disciplina o área de estudio de los estudiantes.
- Utilizar herramientas de IA para identificar y seleccionar casos relevantes automáticamente.
Práctica de desarrollo de habilidades:
- Diseñar actividades de aprendizaje prácticas que permitan a los estudiantes aplicar los conocimientos y habilidades adquiridos.
- Utilizar herramientas de simulación y realidad virtual para proporcionar experiencias de aprendizaje prácticas y realistas.
Medición de la adquisición de habilidades:
- Implementar evaluaciones formativas y sumativas para medir el progreso de los estudiantes y la adquisición de habilidades.
- Utilizar herramientas de análisis de datos para analizar el desempeño de los estudiantes y ajustar el programa según sea necesario.

Autores y obras relevantes:

Para la Educación Superior: Podríamos referirnos a autores como John Biggs y su obra «Teaching for Quality Learning at University«, que aborda la importancia del diseño instruccional centrado en el estudiante.
Para la Educación Disruptiva & IA: Autores como Juan Domingo Farnos y su obra «La Educación Disruptiva: Escuela y Universidad», donde explora cómo la tecnología, incluida la IA, está transformando la educación.

Herramientas de IA generativa:

GPT-3: Un modelo de IA desarrollado por OpenAI que puede generar contenido de texto coherente y relevante en una variedad de temas.
DeepMind: Una empresa de IA que ha desarrollado algoritmos de aprendizaje profundo para aplicaciones educativas, como la enseñanza adaptativa.
IBM Watson: Una plataforma de IA que ofrece herramientas para analizar datos educativos, desarrollar contenido personalizado y proporcionar asistencia virtual a los estudiantes.

Webs donde encontrar herramientas de IA generativa:

Este programa integra los principios de diseño instruccional centrado en el estudiante, el uso de la tecnología disruptiva y las herramientas de IA generativa para crear una experiencia educativa personalizada, relevante y efectiva tanto en la Educación Superior como en la Educación Disruptiva & IA.

Algoritmos de árboles de decisión en Python en el contexto del diseño de un programa educativo adaptativo, junto con una tabla explicativa de los conceptos clave:

Algoritmo de árbol de decisión en Python:

pythonCopy codefrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

# Supongamos que tenemos un conjunto de datos con características de los estudiantes y su éxito laboral
data = pd.read_csv("datos_estudiantes.csv")

# Dividimos el conjunto de datos en características (X) y variable objetivo (y)
X = data.drop(columns=["exito_laboral"])
y = data["exito_laboral"]

# Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Creamos un clasificador de árbol de decisión
clf = DecisionTreeClassifier()

# Entrenamos el clasificador utilizando el conjunto de entrenamiento
clf.fit(X_train, y_train)

# Realizamos predicciones en el conjunto de prueba
y_pred = clf.predict(X_test)

# Calculamos la precisión de las predicciones
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Precisión del clasificador de árbol de decisión:", accuracy)

Tabla explicativa:

Concepto	Descripción
Árbol de decisión	Un algoritmo de aprendizaje automático que toma decisiones basadas en una serie de condiciones. Cada nodo del árbol representa una característica de entrada, cada borde representa una regla de decisión y cada hoja representa un resultado.
Conjunto de datos	Conjunto de ejemplos que incluye características (variables independientes) y una variable objetivo.
Conjunto de entrenamiento	Subconjunto del conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo.
Conjunto de prueba	Subconjunto del conjunto de datos utilizado para evaluar el rendimiento del modelo en datos no vistos.
Precisión	Métrica que mide la proporción de predicciones correctas realizadas por el modelo en el conjunto de prueba.

Esta tabla proporciona una descripción de los conceptos clave asociados con el ejemplo de algoritmo de árbol de decisión implementado en Python, en el contexto del diseño de un programa educativo adaptativo.

Nos encontramos con:

a-Procesos ineficaces de toma de decisiones que no logran convencer ni a docentes ni a discentes de una utilidad aplicable.

b-Autoridad estrechamente distribuida, concentrada en la parte superior de la organización, lo cual no la hace ni abierta, ni flexible, por tanto poco eficaz.

c-No hay expectativas medibles de que los aprendices tomen decisiones por lo que el cambio de roles no se produce y seguimos como un constructismo puro y duro.

d-No hay tecnologías para mover rápidamente la información a quienes la necesitaban para tomar decisiones.

a- Los procesos ineficaces de toma de decisiones pueden ser una barrera significativa en el entorno educativo, ya que afectan tanto a los docentes como a los estudiantes. Esto puede llevar a una falta de confianza en la utilidad aplicable de las decisiones tomadas, lo que a su vez puede afectar la motivación y el compromiso con el proceso educativo. Para superar este desafío, es fundamental implementar estrategias de toma de decisiones más efectivas y transparentes. Un enfoque podría ser el uso de herramientas de inteligencia artificial para analizar datos educativos y proporcionar información relevante y procesable para apoyar la toma de decisiones. Por ejemplo, la plataforma de análisis de datos educativos Brightspace Insights de D2L utiliza algoritmos de IA para identificar patrones y tendencias en el desempeño estudiantil, lo que puede ayudar a los educadores a tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar la experiencia de aprendizaje.

b- La concentración de autoridad en la parte superior de la organización educativa puede obstaculizar la apertura, la flexibilidad y, en última instancia, la eficacia. Esto puede crear una cultura organizacional rígida y jerárquica que dificulta la innovación y la adaptación a los cambios. Para abordar este problema, es necesario descentralizar la autoridad y fomentar una cultura de liderazgo distribuido en todos los niveles de la organización educativa. La tecnología puede desempeñar un papel importante en este proceso, facilitando la comunicación y la colaboración entre diferentes partes interesadas. Por ejemplo, herramientas de inteligencia artificial como Slack y Microsoft Teams permiten una comunicación rápida y eficiente entre equipos y niveles jerárquicos, lo que promueve la transparencia y la colaboración en la toma de decisiones.

c- La falta de expectativas medibles sobre la toma de decisiones por parte de los estudiantes puede perpetuar un enfoque tradicional de enseñanza centrado en el maestro, en lugar de fomentar un enfoque más constructivista y participativo. Es fundamental establecer expectativas claras y medibles para que los estudiantes asuman un papel activo en su propio proceso de aprendizaje y toma de decisiones. Esto podría implicar la implementación de métodos de evaluación formativa que midan la capacidad de los estudiantes para tomar decisiones informadas y resolver problemas de manera autónoma. Las herramientas de inteligencia artificial pueden ser útiles en este sentido, proporcionando retroalimentación personalizada y análisis de rendimiento en tiempo real para ayudar a los estudiantes a evaluar y mejorar sus habilidades de toma de decisiones.

d- La falta de tecnologías para mover rápidamente la información a quienes la necesitan para tomar decisiones puede obstaculizar la eficacia y la eficiencia en el entorno educativo. La implementación de sistemas de gestión de la información y el conocimiento puede ayudar a superar este desafío, facilitando el acceso y la distribución de información relevante en tiempo real. Por ejemplo, herramientas de inteligencia artificial como los sistemas de recomendación pueden identificar y entregar automáticamente información relevante y actualizada a los educadores y estudiantes según sus necesidades y preferencias específicas. Además, las plataformas de gestión del aprendizaje (LMS) como Moodle y Canvas ofrecen funciones de seguimiento y análisis que permiten a los educadores monitorear el progreso de los estudiantes y tomar decisiones informadas sobre su instrucción.

a- Procesos ineficaces de toma de decisiones:

Referentes: Daniel Kahneman y su obra «Thinking, Fast and Slow«, donde explora los procesos cognitivos detrás de la toma de decisiones.
Implementación en Python: Utilizaremos un algoritmo de árbol de decisión para predecir decisiones basadas en datos históricos. Por ejemplo, podríamos predecir qué estudiantes podrían necesitar intervención adicional basándonos en su desempeño académico pasado.

pythonCopy code# Aquí iría el código de implementación del algoritmo de árbol de decisión

Tabla explicativa:

Concepto	Descripción
Árbol de decisión	Algoritmo de aprendizaje automático que toma decisiones basadas en una serie de condiciones. Cada nodo del árbol representa una característica de entrada, cada borde representa una regla de decisión y cada hoja representa un resultado.

b- Autoridad estrechamente distribuida:

Referentes: Margaret Wheatley y su obra «Liderazgo y la Nueva Ciencia: Descubriendo el Poder de la Sabiduría en Tiempos de Caos», donde argumenta a favor de un enfoque más distribuido y orgánico del liderazgo.
Implementación en Python: Utilizaremos análisis de redes para visualizar la estructura de autoridad en una organización educativa y determinar si está distribuida de manera uniforme o concentrada en la parte superior.

pythonCopy code# Aquí iría el código de implementación del análisis de redes

Tabla explicativa:

Concepto	Descripción
Análisis de redes	Método para visualizar y analizar la estructura de conexiones y relaciones en una red, como una organización.

c- Expectativas medibles de toma de decisiones por parte de los aprendices:

Referentes: Lev Vygotsky y su teoría del desarrollo socio-cultural, que destaca la importancia del entorno social en el aprendizaje y la adquisición de habilidades de toma de decisiones.
Implementación en Python: Utilizaremos análisis estadísticos para evaluar la efectividad de las expectativas de toma de decisiones de los estudiantes en su desempeño académico.

pythonCopy code# Aquí iría el código de implementación del análisis estadístico

Tabla explicativa:

Concepto	Descripción
Análisis estadístico	Método para analizar datos numéricos y evaluar relaciones y patrones entre variables.

d- Tecnologías para mover rápidamente la información:

Referentes: Clayton Christensen y su obra «The Innovator’s Dilemma», donde explora cómo las tecnologías disruptivas pueden transformar industrias y procesos.
Implementación en Python: Utilizaremos técnicas de procesamiento de lenguaje natural para extraer y distribuir información relevante de manera rápida y eficiente.

pythonCopy code# Aquí iría el código de implementación del procesamiento de lenguaje natural

Tabla explicativa:

Concepto	Descripción
Procesamiento de lenguaje natural	Campo de la inteligencia artificial que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, permitiendo a las máquinas entender, interpretar y generar texto en lenguaje natural.

Estas implementaciones en Python junto con las referencias proporcionan una visión más completa de cómo abordar cada desafío y cómo las herramientas de inteligencia artificial pueden ser parte de la solución en el contexto de la educación disruptiva.

Dados estos problemas sistémicos, es poco probable que un programa de capacitación haya tenido un resultado productivo o sostenible, lo normal es que se convierta al momento en una innovación (algunos lo llaman “buenas prácticas) y por lo tanto acotado y restringido en el espacio, pero especialmente en el tiempo y por tanto con fecha de caducidad.

El aprendizaje es una consecuencia del pensamiento, no de la enseñanza. Ocurre cuando las personas reflexionan y eligen un nuevo comportamiento. Pero si el ambiente de trabajo no admite ese comportamiento, un empleado bien entrenado no hará una diferencia y por tanto le será cada vez más difícil aprender.

No escondo que la formación atiende directamente las prioridades estratégicas. Cuando una organización implementa una nueva estrategia, la capacitación puede desempeñar un papel fundamental en equipar a las personas con las habilidades y el conocimiento que necesitan para ayudar a que la estrategia tenga éxito. Pero cuando una iniciativa de capacitación no tiene un propósito discernible ni una meta final, el riesgo de fracaso aumenta….otra cosa son las variables que ya hemos expuesto.

Miro hacia atrás en los años que he estado en la escuela, en la universidad. Cada año es lo mismo. Tomo clases porque si quiero un título, debo hacerlo (obligación), incluso me dicen que sino hago eso no encontraré un trabajo.

Pero ¿estamos pensando en cómo aprende cada estudiante y en qué ritmo y con qué pasión?

Todo ello viene referido a una palabra clara, CONTROL :

–Las organizaciones tienen que rediseñar sus procedimientos de gestión, identificar sus activos de conocimiento y transformar su cultura interna hacia la redarquía, el modelo organizativo emergente característico de las nuevas redes abiertas de colaboración -muy especialmente la Web 2.0- y está basado en las interacciones que múltiples agentes mantienen entre sí cuando comparten su talento y su conocimiento de forma abierta y transparente (Wikipedia) …

–Los trabajadores más valiosos son quienes más activamente comparten lo que saben y van descubriendo, quienes más aportan al conocimiento colectivo, no quienes se lo reservan como instrumento de poder. Gestionar el conocimiento de una organización consiste en gran parte en facilitar la interacción, colaboración y conexión colectiva, convertirla en una comunidad de aprendizaje activa que a su vez participa en otras comunidades externas, ya sean locales, sectoriales o globales.

–En los centros educativos, universidades, aunque parezca sorprendente, no suele haber sistemas dinámicos de gestión colectiva del conocimiento. El trabajo docente está tan pautado que cuando el profesor llega a un centro se da por supuesto que conoce los procedimientos y sabe lo que tiene que hacer para dar clase sobre su materia una vez informado de los materiales didácticos (o “libro de texto”) elegidos en su departamento.

Vamos a abordar cada punto con un ejemplo práctico en el contexto de la Educación Disruptiva & IA, utilizando referentes relevantes y también incluyendo algoritmos de árboles de decisión, junto con una tabla resumen que englobe todos los conceptos.

a- Rediseño de procedimientos de gestión hacia la redarquía:

Referente: Henry Chesbrough y su obra «Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology», donde discute la importancia de abrir las fronteras de la empresa y colaborar con otros en la innovación.
Ejemplo práctico: Implementación de un sistema de gestión del conocimiento basado en la colaboración y la participación abierta de todos los miembros de la comunidad educativa. Por ejemplo, utilizando una plataforma de gestión del conocimiento como Confluence de Atlassian, que permite a los usuarios crear, compartir y colaborar en documentos y proyectos de manera transparente y accesible para todos.

pythonCopy code# Aquí iría el código de implementación del algoritmo de árbol de decisión

b- Valoración de los trabajadores que comparten activamente conocimiento:

Referente: Etienne Wenger y su obra «Communities of Practice: Learning, Meaning, and Identity«, donde explora cómo las comunidades de práctica facilitan el aprendizaje y la creación de conocimiento.
Ejemplo práctico: Implementación de una plataforma de aprendizaje colaborativo como Edmodo, donde los estudiantes y profesores pueden compartir recursos, discutir ideas y colaborar en proyectos. Además, se puede utilizar un algoritmo de recomendación basado en árboles de decisión para sugerir contenido relevante a los usuarios en función de sus intereses y actividades previas.

pythonCopy code# Aquí iría el código de implementación del algoritmo de árbol de decisión

c- Falta de sistemas dinámicos de gestión colectiva del conocimiento en centros educativos:

Referente: Sugata Mitra y su concepto de «Escuela en la Nube», donde propone un enfoque disruptivo para la educación que fomenta el autoaprendizaje y la colaboración entre pares.
Ejemplo práctico: Implementación de un sistema de gestión del conocimiento en un centro educativo utilizando herramientas como Google Classroom, donde los profesores pueden compartir recursos, crear tareas y dar retroalimentación en tiempo real. Además, se puede utilizar un algoritmo de árbol de decisión para analizar el desempeño de los estudiantes y proporcionar recomendaciones personalizadas para mejorar su aprendizaje.

pythonCopy code# Aquí iría el código de implementación del algoritmo de árbol de decisión

Tabla resumen explicativa:

Concepto	Descripción
Redarquía	Modelo organizativo emergente basado en la colaboración abierta y transparente entre múltiples agentes.
Colaboración	Interacción activa y compartida entre miembros de una comunidad para contribuir al conocimiento colectivo.
Gestión del conocimiento	Proceso de facilitar la creación, compartición y utilización del conocimiento dentro de una organización.
Algoritmo de árbol de decisión	Método de aprendizaje automático que toma decisiones basadas en una serie de condiciones.

Esta tabla resume los conceptos clave abordados en cada punto, proporcionando una visión general de cómo la educación disruptiva y la inteligencia artificial pueden transformar la gestión del conocimiento en entornos educativos.

a- Rediseño de procedimientos de gestión hacia la redarquía:

Referente: Henry Chesbrough y su obra «Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology», donde discute la importancia de abrir las fronteras de la empresa y colaborar con otros en la innovación.
Ejemplo práctico: Implementación de un sistema de gestión del conocimiento basado en la colaboración y la participación abierta de todos los miembros de la comunidad educativa. Por ejemplo, utilizando una plataforma de gestión del conocimiento como Confluence de Atlassian, que permite a los usuarios crear, compartir y colaborar en documentos y proyectos de manera transparente y accesible para todos.

pythonCopy code# Aquí iría el código de implementación del algoritmo de árbol de decisión

b- Valoración de los trabajadores que comparten activamente conocimiento:

Referente: Etienne Wenger y su obra «Communities of Practice: Learning, Meaning, and Identity», donde explora cómo las comunidades de práctica facilitan el aprendizaje y la creación de conocimiento.
Ejemplo práctico: Implementación de una plataforma de aprendizaje colaborativo como Edmodo, donde los estudiantes y profesores pueden compartir recursos, discutir ideas y colaborar en proyectos. Además, se puede utilizar un algoritmo de recomendación basado en árboles de decisión para sugerir contenido relevante a los usuarios en función de sus intereses y actividades previas.

pythonCopy code# Aquí iría el código de implementación del algoritmo de árbol de decisión

c- Falta de sistemas dinámicos de gestión colectiva del conocimiento en centros educativos:

Referente: Sugata Mitra y su concepto de «Escuela en la Nube», donde propone un enfoque disruptivo para la educación que fomenta el autoaprendizaje y la colaboración entre pares.
Ejemplo práctico: Implementación de un sistema de gestión del conocimiento en un centro educativo utilizando herramientas como Google Classroom, donde los profesores pueden compartir recursos, crear tareas y dar retroalimentación en tiempo real. Además, se puede utilizar un algoritmo de árbol de decisión para analizar el desempeño de los estudiantes y proporcionar recomendaciones personalizadas para mejorar su aprendizaje.

pythonCopy code# Aquí iría el código de implementación del algoritmo de árbol de decisión

Tabla resumen explicativa:

Concepto	Descripción
Redarquía	Modelo organizativo emergente basado en la colaboración abierta y transparente entre múltiples agentes.
Colaboración	Interacción activa y compartida entre miembros de una comunidad para contribuir al conocimiento colectivo.
Gestión del conocimiento	Proceso de facilitar la creación, compartición y utilización del conocimiento dentro de una organización.
Algoritmo de árbol de decisión	Método de aprendizaje automático que toma decisiones basadas en una serie de condiciones.

El problema es que muchas organizaciones siguen teniendo una visión estática del conocimiento con estructuras compartimentadas poco abiertas a la colaboración en red, reduciendo así dramáticamente su capacidad para innovar (es decir, mejorar los procedimientos para conseguir ser mas eficaces y efectivos con respecto a los objetivos de nuestras acciones y servicios):

1-El aprendizaje social es el mecanismo por el cual el conocimiento es creado, compartido e internalizado. Esta es la base del “trabajo del conocimiento”.

2-Debido a que la gestión del conocimiento parece estar haciendo una reaparición, pero esta vez tiene un nuevo traje brillante y está llamado aprendizaje social. Social learning)…La ola KM fue impulsada inicialmente por el gran tecnología — la idea de que una organización podría de alguna manera manejar su conocimiento era atractiva en una economía donde el conocimiento era tan importante como el capital. Pero el conocimiento es difícil de alcanzar y las formas más valiosas de conocimiento se negó a ser almacenada en bases de datos corporativas. La respuesta de la mayoría de los profesionales era un enfoque centrado en el mayor número de personas. El valioso conocimiento reside en cabeza de la gente por lo que la mejor manera de salir a la superficie, es a través de conversaciones en las comunidades — comunidades de práctica y las comunidades de interés.

-Esto podría significar una serie de cosas diferentes para cada individuo. La forma en que lo veo es que si soy apasionado y entusiasmado con una clase, un grado, una asignación o una tarea que se me asignó, es más probable que esté orgulloso de ello. Cuando eres apasionado pones sel mayor esfuerza para conseguir la “aprobación” que estamos buscando.

En nuestros entornos complejos, el aprendizaje es mucho más que los mecanismos de adquisición de conocimientos estructurados como aunque eso es lo que la formación convencional hace y a su vez limita…. como explica Harold jarche “La PKM es principalmente un marco para facilitar el aprendizaje en las redes mediante la cooperación. Para colaborar, se necesita más estructura, así como reglas acordadas para compartir el conocimiento. Gestión de Conocimiento de Grupo (KM) lleva al PK Mastery

-El PKM es un conjunto de procesos, construidos individualmente, para ayudar a cada uno de nosotros a dar sentido a nuestro mundo, trabajar más eficazmente y contribuir a la sociedad. PKM significa tomar el control de su desarrollo profesional, y permanecer conectado en la era de la red, ya sea un empleado, autónomo o entre trabajos-. Naturalmente si no se asocia a un trabajo-aprendizaje diverso y como aportación de valores diferenciados a otro aprendizaje de orden superior, el social learning, serviría de bien poco.:

El PKM, o Personal Knowledge Management (Gestión Personal del Conocimiento), se refiere a un conjunto de procesos que cada individuo construye para dar sentido a su mundo, trabajar de manera más efectiva y contribuir a la sociedad. Implica tomar el control de nuestro desarrollo profesional y permanecer conectados en la era de la red, independientemente de si somos empleados, trabajadores autónomos o estamos entre trabajos. El PKM es fundamentalmente sobre cómo gestionamos y aprovechamos nuestro propio conocimiento y experiencia para mejorar nuestras habilidades, tomar decisiones informadas y contribuir al aprendizaje colectivo.

En el contexto de la educación superior, el PKM se vuelve aún más relevante ya que los estudiantes necesitan desarrollar habilidades de gestión del conocimiento para tener éxito en su carrera profesional y contribuir de manera significativa a la sociedad. Aquí hay una descripción detallada del enfoque PKM aplicado a la educación superior:

–Personal — de acuerdo a sus habilidades, intereses y motivación.

(No dirigido por fuerzas externas)

–Conocimiento — comprensión de la información y la experiencia para actuar sobre ella. (Saber qué, saber quién, saber cómo)

–Maestría — el viaje de aprendiz como catalizador de conocimiento.

Procesos de PKM en la Educación Superior:
- Refuerzo de habilidades de investigación: Los estudiantes utilizan herramientas como bases de datos académicas y motores de búsqueda para buscar información relevante y confiable sobre temas de estudio.
- Organización del conocimiento: Utilización de herramientas de gestión de información como Zotero o Mendeley para organizar y almacenar recursos académicos, como artículos, libros y notas.
- Reflexión y síntesis: Los estudiantes llevan a cabo procesos de reflexión y síntesis para integrar y aplicar el conocimiento adquirido en diferentes contextos académicos y profesionales.
- Colaboración y aprendizaje social: Participación en comunidades de aprendizaje en línea, foros académicos y grupos de estudio para compartir ideas, colaborar en proyectos y aprender de los demás.

No hay texto alternativo para esta imagen

Un componente crítico de la narración del trabajo y del aprendizaje es la captura de cómo se manejan las excepciones con el fin de obtener esta información a cualquier persona que pueda necesitarla en el futuro. Los problemas únicos deben surgir una vez y luego ser abordados. La captura de estas excepciones debe ser practicada por grupos, y luego el proceso puede ser compartido a través de las organizaciones educativas, de trabajo, etc…. De este modo se establecer una práctica de memoria de decisión — por qué tomamos una decisión determinada y no otra — es una forma sencilla de empezar. Sin embargo, requiere una dirección sólida para capturar y compartir estos procesos de decisión.

Con todo ello se promueve grupos para tomar decisiones teniendo en cuenta el conocimiento que tienen en el momento, pero posteriormente aprender de cada decisión. Además, al crear experimentos seguros a fallar, deben probar nuevas formas de trabajar, con una inversión o riesgo mínimo.

“Pero casi todos los argumentos sobre la privacidad de los estudiantes, ya sean aquellos que piden más restricciones o menos, no dan a los estudiantes una voz …” Al dar a los estudiantes una salida, Internet en el de un dominio, los estudiantes pueden responder de manera diferente y se enorgullecen de su trabajo.

Andrew Rikard, “¿Soy dueño de mi dominio si lo puedo calificar yo?” Esto realmente te hace pensar. Muchas de las asignaciones que fueron para ti no para mí. Se siente un poco duro para borrar todo el trabajo, pero Rikard hace un punto válido en su título, es realmente mi trabajo y las creencias si se está poniendo un número en el final? Con esta lógica, creo que el trabajo es para ti y no para mí .

Todo esto está unido. El cambio necesita suceder y está sucediendo justo antes de nosotros. Los estudiantes necesitan una voz en sus educaciones, crean y desarrollan sus opiniones y hacen el trabajo que es apasionante.

La cita de Andrew Rikard, «¿Soy dueño de mi dominio si lo puedo calificar yo?», plantea una pregunta fundamental sobre la propiedad y el control del trabajo académico. Tradicionalmente, los estudiantes han sido evaluados y calificados por otros, generalmente por sus profesores o examinadores. Sin embargo, en la era digital y con el advenimiento de plataformas de aprendizaje en línea y portafolios digitales, los estudiantes tienen la capacidad de autoevaluarse y autocalificarse.

Esta idea desafía las convenciones tradicionales sobre la autoría y la evaluación del trabajo académico. ¿Quién realmente es el propietario del trabajo: el estudiante que lo realiza o el profesor que lo califica? La reflexión de Rikard sugiere que la verdadera propiedad del trabajo y las creencias asociadas con él no se establecen únicamente a través de una calificación externa, sino que deben ser reconocidas y validadas por el propio estudiante.

Este cambio en la dinámica de evaluación refleja una evolución hacia un modelo educativo más centrado en el estudiante, donde los estudiantes tienen más voz y agencia en su proceso de aprendizaje. Al permitir que los estudiantes participen activamente en la evaluación y la calificación de su propio trabajo, se les empodera para tomar el control de su aprendizaje y para desarrollar un sentido más profundo de responsabilidad y autenticidad en su trabajo académico.

Comparativamente, este enfoque se relaciona con movimientos más amplios hacia la educación personalizada y la autonomía del estudiante. Al igual que en el mundo profesional, donde los trabajadores están cada vez más empoderados para autogestionar su desarrollo y evaluarse a sí mismos, en el ámbito educativo, los estudiantes están reclamando un mayor control sobre su propio aprendizaje y evaluación.

Este cambio hacia una educación más centrada en el estudiante y participativa también se relaciona con la idea de construcción colectiva del conocimiento. Al permitir que los estudiantes contribuyan activamente a la evaluación y la calificación de su trabajo, se fomenta un ambiente de colaboración y co-creación donde el conocimiento es construido y compartido de manera colectiva.

La reflexión de Rikard plantea cuestiones importantes sobre la propiedad y la autoría del trabajo académico, y destaca la necesidad de un cambio hacia un enfoque más centrado en el estudiante y participativo en la educación. Este cambio está en línea con movimientos más amplios hacia la autonomía del estudiante y la construcción colectiva del conocimiento, y representa una evolución significativa en la forma en que concebimos y practicamos la evaluación y la calificación en el ámbito educativo.

Para comparar la reflexión de Andrew Rikard con un algoritmo en Python y una tabla, podríamos estructurar la comparación de la siguiente manera:

Reflexión de Andrew Rikard:
- Andrew Rikard plantea la pregunta fundamental sobre la propiedad y el control del trabajo académico en su reflexión, cuestionando quién es el verdadero propietario del trabajo: el estudiante que lo realiza o el profesor que lo califica.
Algoritmo de Comparación en Python:
- Podemos utilizar un algoritmo de comparación de cadenas en Python para evaluar similitudes entre las reflexiones de Rikard y otros textos relacionados con la autonomía estudiantil y la evaluación del trabajo académico. Aquí hay un ejemplo simple de cómo podría ser este algoritmo:

pythonCopy codedef comparar_reflexiones(reflexion_1, reflexion_2):
    similitud = 0
    palabras_reflexion_1 = reflexion_1.split()
    palabras_reflexion_2 = reflexion_2.split()
    
    for palabra in palabras_reflexion_1:
        if palabra in palabras_reflexion_2:
            similitud += 1
    
    porcentaje_similitud = (similitud / len(palabras_reflexion_1)) * 100
    return porcentaje_similitud

reflexion_1 = "Andrew Rikard plantea la pregunta sobre la propiedad y el control del trabajo académico."
reflexion_2 = "La reflexión de Rikard cuestiona quién es el verdadero propietario del trabajo académico."

similitud = comparar_reflexiones(reflexion_1, reflexion_2)
print("Porcentaje de similitud:", similitud)

Tabla de Comparación:

Elemento	Reflexión de Rikard	Reflexión Comparativa
Planteamiento	Cuestiona la propiedad y el control del trabajo académico.	Reflexiona sobre quién es el verdadero propietario del trabajo académico.
Enfoque	Se centra en la autonomía estudiantil y la evaluación del trabajo.	Analiza la reflexión desde una perspectiva comparativa.
Conclusiones	Destaca la importancia de un enfoque más centrado en el estudiante.	Sugiere que la reflexión de Rikard se asemeja a otras perspectivas sobre la autonomía del estudiante.

Esta tabla permite comparar las reflexiones de Rikard con otras perspectivas relacionadas con la autonomía estudiantil y la evaluación del trabajo académico, utilizando un algoritmo de comparación en Python para evaluar la similitud entre los textos.

Si nuestro aprendizaje no es nuestro, des de su inicio, seguirá todo igual como hasta ahora por muy disfrazado que esté en INNOVACIONES, pero si se transforma la nueva vision de la sociedad y somos los aprendices quienes ya no solo controlemos lo que hacemos, si no que lo construimos, no solo mejorara la educacion, sino también, y lo más impostante, la sociedad. (la construcción colaborativa de un nuevo conocimiento. El aprendizaje se realiza con y sobre todo por los demás. Los aprendices tienen acceso a material común investigado y trabajan en colaboración como nuevos conocimientos. Este conocimiento construido puede a su vez servir como referente para otros.)

La visión de transformar el aprendizaje para que los estudiantes no solo controlen lo que hacen, sino que también lo construyan, es fundamental para impulsar cambios significativos tanto en la educación como en la sociedad en general. En el contexto de la Educación Disruptiva & IA de Juan Domingo Farnós, esta visión se alinea perfectamente con los principios de empoderamiento estudiantil, construcción colaborativa del conocimiento y uso de la inteligencia artificial para mejorar la experiencia educativa.

Para abordar esta visión utilizando herramientas de IA generativa, podríamos considerar lo siguiente:

Plataformas de aprendizaje colaborativo: Utilizar plataformas de aprendizaje en línea que fomenten la colaboración entre estudiantes para la construcción conjunta del conocimiento. Ejemplos de esto incluyen Moodle, Canvas o incluso redes sociales educativas como Edmodo. Estas plataformas pueden proporcionar espacios donde los estudiantes puedan acceder a material común investigado, discutir ideas, colaborar en proyectos y crear nuevo conocimiento de manera colaborativa.
Sistemas de recomendación personalizados: Implementar sistemas de recomendación basados en IA que sugieran recursos de aprendizaje relevantes para cada estudiante según sus intereses, habilidades y actividades previas. Estos sistemas pueden ayudar a personalizar la experiencia de aprendizaje y facilitar la exploración de nuevos temas y perspectivas.
Herramientas de generación de contenido: Explorar herramientas de IA generativa que permitan a los estudiantes crear contenido educativo de manera colaborativa. Por ejemplo, herramientas de generación de texto como GPT-3 pueden ser utilizadas para escribir ensayos, crear material didáctico o incluso desarrollar proyectos de investigación en colaboración con otros estudiantes.
Plataformas de crowdsourcing de conocimiento: Utilizar plataformas de crowdsourcing donde los estudiantes puedan contribuir con su conocimiento y experiencia para resolver problemas y generar nuevo conocimiento de manera colectiva. Estas plataformas pueden facilitar la colaboración entre estudiantes de diferentes áreas de conocimiento y fomentar la diversidad de perspectivas.

La combinación de la educación disruptiva centrada en el estudiante y el uso estratégico de herramientas de IA generativa puede permitir la construcción colaborativa de un nuevo conocimiento en el ámbito educativo. Esto no solo mejorará la experiencia de aprendizaje de los estudiantes, sino que también contribuirá al desarrollo de una sociedad más informada, creativa y colaborativa en general.

En la actualidad, nos encontramos inmersos en una era de rápidos avances tecnológicos y cambios sociales, donde la educación juega un papel fundamental en la preparación de los individuos para enfrentar los desafíos del futuro. La combinación de la educación disruptiva centrada en el estudiante y el uso estratégico de herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa abre nuevas oportunidades para la construcción colaborativa de conocimiento en el ámbito educativo, lo que a su vez puede impulsar el desarrollo de una sociedad más informada, creativa y colaborativa.

En primer lugar, la educación disruptiva, como propuesta por autores como Clayton Christensen en su obra «Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns», se enfoca en romper con los modelos educativos tradicionales y centrarse en las necesidades individuales de los estudiantes. Esto implica un cambio de paradigma, donde el aprendizaje se personaliza, se fomenta la autonomía del estudiante y se promueve la experimentación y la creatividad.

Por otro lado, el uso estratégico de herramientas de IA generativa, como los modelos de lenguaje de última generación como GPT-3, nos permite aprovechar el poder del aprendizaje automático para mejorar la experiencia educativa. Estas herramientas pueden ayudar a personalizar el contenido educativo, generar material didáctico en tiempo real y facilitar la colaboración entre estudiantes a través de la creación conjunta de conocimiento.

Un ejemplo concreto de cómo estas ideas pueden implementarse en la práctica es el concepto de aula invertida, donde los estudiantes acceden al contenido educativo en línea antes de la clase y luego utilizan el tiempo en el aula para participar en actividades prácticas, discusiones y proyectos colaborativos. Esto no solo permite una mayor personalización del aprendizaje, sino que también fomenta el trabajo en equipo, la resolución de problemas y la creatividad.

Además, la construcción colaborativa de conocimiento en el aula puede extenderse más allá de las paredes de la escuela, utilizando plataformas en línea y redes sociales educativas para conectar a estudiantes de todo el mundo y facilitar el intercambio de ideas y experiencias. Esto promueve una cultura de aprendizaje colaborativo y una mentalidad global, preparando a los estudiantes para ser ciudadanos activos y colaborativos en una sociedad cada vez más interconectada.

En conclusión, la combinación de la educación disruptiva centrada en el estudiante y el uso estratégico de herramientas de IA generativa tiene el potencial de transformar radicalmente la educación y contribuir al desarrollo de una sociedad más informada, creativa y colaborativa. Sin embargo, para aprovechar plenamente estas oportunidades, es necesario un cambio de mentalidad y una inversión en la capacitación docente y la infraestructura tecnológica. Solo así podremos preparar a las generaciones futuras para enfrentar los desafíos del siglo XXI y construir un mundo mejor para todos.

Esta manera de aprender nos puede ir bien para el learning is the work, ya que la forma y fondo de actuación son los mismos y establece parámetros complementarios.

Se necesita que se entienda que el tiempo ha perdido su carácter fluido para nivelarse a un presente siempre disponible, se ha vuelto transparente. El futuro se visualiza como un presente optimizado, se ha vuelto transparente. Las imágenes se han liberado de toda dramaturgia, de toda su profundidad hermética, se han vuelto pornográficas, se han vuelto transparentes. “La coacción de la transparencia nivela al hombre mismo hasta convertirlo en un elemento funcional del sistema. Ahí está la violencia de la trasparencia”,(Ana March)

La idea de que «el aprendizaje es el trabajo» resalta la importancia de integrar el proceso de aprendizaje en todas las facetas de la vida y el trabajo. En este contexto, la educación disruptiva centrada en el estudiante y el uso estratégico de la inteligencia artificial (IA) pueden ser herramientas poderosas para facilitar este enfoque. Al reconocer que el aprendizaje es una parte integral del trabajo, se promueve una mentalidad de aprendizaje continuo y se fomenta la adaptabilidad y la innovación en un entorno laboral en constante cambio.

Por otro lado, la noción de que el tiempo ha perdido su carácter fluido y se ha vuelto transparente sugiere que vivimos en una era de instantaneidad y accesibilidad constante a la información. Esto tiene implicaciones profundas para la educación, ya que los estudiantes pueden acceder a recursos educativos en cualquier momento y en cualquier lugar a través de plataformas en línea y herramientas digitales. En este sentido, la educación disruptiva y el uso de la IA pueden aprovechar esta disponibilidad de información para personalizar el aprendizaje y ofrecer experiencias educativas más flexibles y adaptadas a las necesidades individuales de los estudiantes.

Sin embargo, también es importante reconocer los posibles desafíos y riesgos asociados con esta «transparencia» en el aprendizaje. La idea de que el futuro se visualiza como un presente optimizado sugiere la necesidad de equilibrar la eficiencia con la profundidad y la reflexión en el proceso educativo. Además, la preocupación por la «violencia de la transparencia» destaca la importancia de proteger la privacidad y la autonomía de los estudiantes en un mundo cada vez más dominado por la tecnología y los datos.

La educación disruptiva y el uso de la IA pueden ser herramientas poderosas para facilitar el aprendizaje como trabajo y adaptarse a un entorno caracterizado por la transparencia y la instantaneidad. Sin embargo, es crucial abordar estos desafíos de manera reflexiva y ética para garantizar que el aprendizaje siga siendo significativo y centrado en el estudiante en esta era de cambio acelerado.

Tabla comparativa que explora las ideas presentadas y las compara con la educación disruptiva y la IA de Juan Domingo Farnós:

Concepto	Concepto de Ana March	Educación Disruptiva & IA de Juan Domingo Farnós
Aprendizaje como trabajo	Reconoce la integración del aprendizaje en todas las facetas de la vida y el trabajo.	Propone una visión de aprendizaje continuo y adaptativo, donde el aprendizaje es parte fundamental de la actividad laboral.
Transparencia en el tiempo	Considera que el tiempo se ha vuelto transparente, con acceso constante a la información.	Utiliza la disponibilidad de recursos educativos en línea para personalizar el aprendizaje y adaptarlo a las necesidades individuales.
Futuro como presente optimizado	Visualiza el futuro como un presente optimizado.	Promueve la adaptabilidad y la innovación para preparar a los estudiantes para un entorno laboral en constante cambio.
Violencia de la transparencia	Advierte sobre la coacción de la transparencia, que puede nivelar al individuo como un elemento funcional del sistema.	Reconoce la importancia de proteger la privacidad y la autonomía de los estudiantes en un entorno digital y de datos.

Esta tabla compara los conceptos presentados por Ana March con los principios de la educación disruptiva y la IA de Juan Domingo Farnós, resaltando las similitudes y diferencias entre ambas perspectivas.

Algunos utilizamos periodos de tiempo incontables, para compartir con los demás, otros lo hacen menos tiempo, eso no importa, cada personas es ella y sus circunstancias y se debe respetar siempre esto, no hacerlo, es no querer colaborar con esa persona y por tanto no aprender con ella….

La sociedad va muy rápida, las empresas, las organizaciones educativas…por eso el TEMPO, que no el tiempo, es decir, el ritmo, la cadencia de los acontecimientos deben estar de acorde a lo que la sociedad demanda y el grado en que nosotros podemos implicarnos en estos procesos, si no todos, una parte de nosotros.

Yo lo llamo, como ya saben, SOCIEDAD DISRUPTIVA es decir, un tiempo en un espacio o en los “no lugares” (la red) donde la sociedad decide como quiere ser (aspecto creativo):

-La sociedad disruptiva, con la ayuda de las TIC, AI, Internet, cybernética, neurociencia…engloba la educación dentro del trabajo y los fusiona (LEARNING IS WORK (2011 de Michaell Fullan)).

–Las estructuras y organizaciones educativas clásicas: Escuelas y Universidades, deben cambiar su forma y su fondo, si no, desaparecerán.

-Los docentes y su formación inicial y continuada, debe cambiar también radicalmente, su rol actual ya carece de sentido y deben pasar a ser facilitadores de un mejor aprendizaje de los aprendices, ya no, de “sus alumnos”, por tanto, o se hace este planteamiento o pasarán a ser prescindibles.

-Se cuestionan los términos EDUCACIÓN, EVALUACIÓN…porque sus “funciones” aisladas ya no están en el punto de mire de los aprendices que quieren progresar en su excelencia personalizada.

-Finalmente el Learning is Work ya no puede distinguir entre la educación formal, no formal, informal, porque ya no son necesarios de manera parcelada, como hemos indicado.

-La EVALUACIÓN ha pasado de un fenómeno segregador a ser un proceso de aprendizaje más, a finalmente estar integrada en cualquier faceta laboral, de aprendizaje…

–La EDUCACIÓN DISRUPTIVA (Juan Domingo Farnós) perderá sus connotaciones particulares cuando sea la SOCIEDAD, la que se refunde y escoja libremente como quiere ser, una sociedad en permanente estado de ALFA, para anticiparse a los más que posibles y permanentes cambios y en estado de BETA, para saber moverse entre ellos.

En la actualidad, nos encontramos inmersos en lo que algunos llaman la «Sociedad Disruptiva», un tiempo y espacio donde la sociedad tiene el poder de decidir cómo quiere ser, todo ello gracias al avance de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), la inteligencia artificial (IA), Internet, la cybernética y la neurociencia. En este contexto, el concepto de «Learning is Work» de Michael Fullan cobra una nueva relevancia, fusionando la educación dentro del trabajo y reconociendo que el aprendizaje es una parte intrínseca de la actividad laboral en la sociedad moderna.

Las estructuras y organizaciones educativas clásicas, como las escuelas y universidades, se enfrentan a la necesidad de cambiar radicalmente su forma y su fondo. Si no se adaptan a las demandas de la sociedad disruptiva, corren el riesgo de desaparecer en un entorno caracterizado por la rápida evolución tecnológica y los cambios sociales.

En este nuevo paradigma, el rol de los docentes también debe transformarse. Deben pasar de ser meros transmisores de conocimiento a convertirse en facilitadores del aprendizaje de los estudiantes, adoptando un enfoque más centrado en el estudiante y en su progreso personalizado. Autores como Ken Robinson, en su obra «El Elemento: Descubrir tu pasión lo cambia todo», abogan por un cambio en la forma en que concebimos la educación, destacando la importancia de cultivar las pasiones individuales de los estudiantes.

Además, se cuestionan los términos tradicionales como «educación» y «evaluación», ya que sus funciones aisladas ya no satisfacen las necesidades de los aprendices en su búsqueda de excelencia personalizada. La evaluación ya no es un fenómeno segregador, sino un proceso integrado en cualquier faceta laboral y de aprendizaje. Autores como John Hattie, en su libro «Visible Learning: A Synthesis of Over 800 Meta-Analyses Relating to Achievement», exploran nuevas formas de evaluar el aprendizaje que se centran en el progreso y el crecimiento del estudiante.

En este contexto, la educación disruptiva, como propuesta por Juan Domingo Farnós, pierde sus connotaciones particulares a medida que la sociedad misma se transforma y elige libremente su camino. La sociedad disruptiva se encuentra en un estado constante de adaptación y anticipación, utilizando herramientas de IA para prever y gestionar los cambios de manera efectiva. Herramientas como los sistemas de recomendación basados en algoritmos de aprendizaje automático pueden personalizar la experiencia educativa y laboral de cada individuo, adaptándola a sus necesidades y preferencias únicas.

La sociedad disruptiva representa un cambio radical en la forma en que concebimos la educación y el trabajo en la era de la tecnología. Fusionando ambos aspectos y utilizando herramientas de IA para personalizar la experiencia, podemos preparar a los individuos para prosperar en un mundo en constante evolución. Es fundamental que la sociedad, las instituciones educativas y los individuos trabajen juntos para abrazar estos cambios y aprovechar al máximo las oportunidades que ofrecen.

Autor	Enfoque	Contribuciones
Michael Fullan	Propone el concepto de «Learning is Work», que fusiona la educación dentro del trabajo.	Destaca la integración del aprendizaje en todas las facetas de la vida y el trabajo, reconociendo que el aprendizaje es una parte intrínseca de la actividad laboral.
Ken Robinson	Aboga por un enfoque educativo centrado en el estudiante y en el descubrimiento de sus pasiones.	Destaca la importancia de cultivar las pasiones individuales de los estudiantes y promueve un cambio en la forma en que concebimos la educación.
John Hattie	Explora nuevas formas de evaluación del aprendizaje centradas en el progreso del estudiante.	Proporciona una síntesis de más de 800 meta-análisis relacionados con el logro académico y destaca la importancia de una evaluación centrada en el progreso y el crecimiento.
Juan Domingo Farnós	Afirma que el aprendizaje es igual a trabajo, promoviendo la idea de una educación integrada con el trabajo.	Propone un enfoque que reconoce el aprendizaje como una parte esencial del trabajo, abogando por la transformación de las estructuras educativas para adaptarse a la sociedad disruptiva.

Esta tabla actualizada refleja la perspectiva de Juan Domingo Farnós sobre el aprendizaje como trabajo, destacando su enfoque en la integración de la educación con el trabajo y la necesidad de transformar las estructuras educativas para adaptarse a la sociedad disruptiva. Cada autor ofrece valiosas contribuciones para abordar los desafíos y oportunidades de esta era de cambios rápidos y tecnología avanzada.

Si aprendemos a colaborar y/o cooperar, estamos provocando que el conocimiento pase de implícito a explicito y al revés, es decir, nos enriquecemos todos.

Si coincidimos, espero que si, que el conocimiento y sus procesos de aprendizaje son LÍQUIDOS (mutables) y no sólidos (como están siendo considerados incluso ahora en la educación de escuelas y universidades (sistema educativo), debemos pasar de un conocimiento estático a otro dinámico y acumulativo, donde el análisis y la gestión del mismo (con la Inteligencia Artificial adecuada-software), nos permitirá llegar a cotas de progreso que hace poco eran impensables y que incluso ahora, la propia COMUNIDAD EDUCATIVA, ECONÓMICA, POLÍTICA…desconoce casi por completo…

Como dice Guy Claxton:

“ El mundo esta cambiando tan rápidamente que cada vez resulta mas difícil saber qué conocimientos y habilidades concretas necesitaremos nosotros, nuestros hijos o nuestros compañeros, ni siquiera en el plazo de diez años. Todos tenemos que estar preparados y dispuestos para todo, así como ser capaces de prosperar en un mundo en el que la tecnología, el universo laboral, la naturaleza del tiempo libre, el estilo de vida y las costumbres familiares están cambiando constantemente.

No podemos enseñar lo que no sabemos, pero podemos aprender a prepararnos mejor y también ayudar a otros a hacerlo. El tipo de inteligencia que todos necesitamos ahora incluye saber lo que hacer cuando no sabemos qué hacer: ser capaces de implicarnos en las más complejas incertidumbres sin desconcertarnos. La habilidad vital esencial para el siglo XXI es la capacidad de afrontar dificultades y retos sin precedentes con calma e ingenio. Ser un buen aprendiz de la vida real tiene muy poco que ver con la habilidad intelectual o el hecho de aprobar exámenes. (…) Los buenos aprendices sabrán cómo y cuándo vale la pena ponerse a pensar, canalizar la imaginación, disfrutar un poco de la confusión y, en fin, dejar que el cerebro tome las riendas.”

Compartir, hasta incluso el poder, es necesario en las organizaciones actuales, pero claro no basta con esto, las personas que son capaces de hacerlo deben tener los suficientes conocimientos, y/o la mentalidad necesaria de llegar a estos planteamientos en todo momento.

Wirearchy — “una dinámica de flujo de dos vías del poder y la autoridad basada en el conocimiento, la confianza, la credibilidad y un enfoque en los resultados, habilitado por las personas interconectadas y con tecnología…mejora el estado de las cosas..

Ya no podemos pretender que los sistemas educativos decidan lo que se debe aprender o no, ni como, ni cuando…eso ya no tiene ni sentido hoy y mucho menos mañana. Necesitamos muchas fuentes para aprender, no una sola y única, y las necesitamos para ahora, o como se suele decir “para ayer”, no podemos estar pendientes de horarios rígidos, de docentes que nos explicaran lo que el sistema quiere que nos expliquen, necesitamos ayuda y tanto que si, más cada día y de mayor calidad y para eso debemos aprender conectados en todo momento, aprendiendo y trabajando de manera colaborativa, y necesitamos de cualquier tecnología y eso ya no es una opción, es una necesidad, porque las tecnologías no las iremos a buscar a ningún lugar y no podrán decidir por nosotros si las utilizamos o no, sencillamente porque las tecnologías somos nosotros…

Patrice Bernat “Vivimos en una época donde la tecnología tiene la sociedad un cambio fundamental. Cuando los empleados tienen una mejor tecnología en el hogar y en el trabajo, donde los “adolescentes” tienen mejores teléfonos inteligentes que sus padres. La tecnología se ha convertido en una mercancía, y lo digital se convierte en “normal”.

Los datos disponibles acerca de la actividad de los destinatarios de las TIC son diversos y, sobre todo, dispares. Entre ellos se mezclan datos macro-económicos adyacentes, comportamientos, conductas o tasas de participación en actividades, usos sociales de tal o cual herramienta de comunicación y más raramente prácticas sociales (por ejemplo: lectura de noticias diarias, audición de música grabada, etc.).

Si cambiamos el modelo de sociedad, hacia espacios abiertos, ideas que se anticipen a futuros acontecimientos, personas capaces de aplicar su excelencia personalizada, lo cuál hará que la sociedad sea más dinámica y por tanto nunca estará pendiente de si sabe cambiar o no, si no que por si misma ya será cambiante, nos llevará a aprendizajes abiertos, sin certidumbres es cierto, pero de alguna manera autodirigidos y más adecuados para otro tipo de sociedad que requiere precisamente de esta disrupción, no quiere ser mejor porque si, si no que lo que dese es ser capaz de autoregenerarse en cualquier momento y situación.

((((Participación de los alumnos))))):

– Pasan de un rol de escucha pasiva al involucramiento activo en las actividades de aprendizaje (lecturas, discusiones, reflexiones, etc.)

– Se involucran en procesos del pensamiento de orden superior tales como análisis, síntesis y evaluación.

– Aprenden en el diálogo y en la interacción con el contenido y desarrollo de competencias.

– Los alumnos reciben retroalimentación inmediata del profesor y de sus compañeros.

Participación de los profesores:

– Diseñan las actividades de acuerdo a su disciplina y al momento curricular que viven sus alumnos.

– Adaptan la actividad de aprendizaje a las posibilidades y necesidades del grupo.

– Facilitan el proceso de la actividad cuidando la extensión y profundidad del conocimiento que se aborda.

– Retroalimentan de manera oportuna sobre el desempeño del grupo y de los alumnos individualmente.

– Se orientan al desarrollo de las competencias de los alumnos según la disciplina y nivel del curso.

Dentro del marco de la Educación Disruptiva y la IA propuesta por Juan Domingo Farnós, la participación de los alumnos y profesores adquiere un nuevo significado y enfoque. En este contexto, los alumnos pasan de ser receptores pasivos de información a ser participantes activos en su propio proceso de aprendizaje. La tecnología y la IA pueden jugar un papel fundamental en facilitar este cambio al proporcionar herramientas y plataformas que fomenten la interacción, la colaboración y el pensamiento crítico.

La participación activa de los alumnos implica más que simplemente escuchar conferencias o leer materiales; implica involucrarse en actividades de aprendizaje significativas, como discusiones, proyectos y reflexiones. Aquí es donde la IA puede intervenir, proporcionando recursos adaptativos y personalizados que se ajusten al nivel de cada estudiante y promuevan su participación activa en el proceso de aprendizaje. Por ejemplo, sistemas de recomendación basados en IA pueden sugerir actividades y recursos en función de las preferencias y habilidades de cada alumno, lo que aumenta su motivación y compromiso con el aprendizaje.

Además, la participación activa de los alumnos implica el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico y de orden superior, como el análisis, la síntesis y la evaluación. Aquí es donde las herramientas de IA pueden proporcionar un valor adicional al ofrecer oportunidades para el aprendizaje adaptativo y la retroalimentación instantánea. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar el desempeño de los estudiantes en tiempo real y proporcionar retroalimentación personalizada para guiar su progreso.

Por otro lado, la participación de los profesores en la Educación Disruptiva y la IA implica diseñar actividades de aprendizaje que se alineen con las necesidades y posibilidades del grupo de estudiantes. La tecnología puede ser una aliada invaluable en este proceso al proporcionar herramientas de creación de contenido, plataformas de gestión del aprendizaje y sistemas de seguimiento del progreso estudiantil. Por ejemplo, los profesores pueden utilizar plataformas de aprendizaje en línea que les permitan crear y compartir recursos educativos interactivos, así como realizar un seguimiento del progreso y la participación de los estudiantes.

Además, los profesores pueden utilizar herramientas de IA para adaptar las actividades de aprendizaje según las necesidades individuales de los estudiantes y proporcionar retroalimentación oportuna sobre su desempeño. Por ejemplo, los sistemas de análisis de datos pueden ayudar a identificar áreas de mejora para cada alumno y sugerir intervenciones específicas para apoyar su aprendizaje.

Dentro del marco de la Educación Disruptiva y la IA, la participación activa de los alumnos y profesores se ve potenciada por el uso estratégico de herramientas tecnológicas y de IA. Estas herramientas pueden facilitar la personalización del aprendizaje, el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico y la mejora continua del proceso educativo. La combinación de la participación activa de los alumnos y el apoyo inteligente de los profesores puede conducir a experiencias educativas más enriquecedoras y efectivas para todos los involucrados.

(((((Rol del Profesor))))):

– Diseña y planea el proceso de enseñanza-aprendizaje (Decisiones pre-instruccionales).

– Guía y monitorea el trabajo de los alumnos e interviene cuando se requiere motivar la participación e interacción.

– Retroalimenta y genera espacios para la co-evaluación y autoevaluación.

– Utiliza la tecnología de manera eficiente en actividades de aprendizaje activo.

– Crea y capitaliza los espacios de aprendizaje (hace uso eficiente de los recursos de aprendizaje).

– Capitaliza las experiencias de los alumnos para la construcción del conocimiento.

– Motiva y genera expectativas positivas sobre contenido y proceso de aprendizaje.

– Mantiene una actitud positiva y constante hacia la innovación en el proceso del curso.

– Evalúa de manera continua el proceso de su curso y en particular la eficiencia de las actividades de aprendizaje.

– Mantiene una actitud empática con el grupo y sus necesidades.

– Muestra apertura abierta al diálogo y a la interacción en lo grupal y lo individual.

– Promueve la vinculación de la teoría con la práctica y el entorno real.

– Genera confianza y compromiso de los alumnos con respecto las actividades de aprendizaje.

– Conoce claramente el lugar curricular que ocupa su curso y lo aprovecha para la dinámica de las actividades de aprendizaje.

En el contexto de la Educación Disruptiva y la integración de la IA, el rol del profesor experimenta una transformación significativa. Juan Domingo Farnós propone un cambio de paradigma donde el profesor deja de ser el mero transmisor de conocimientos y el juez del desempeño de los alumnos, para convertirse en un acompañante y facilitador del proceso de aprendizaje de los estudiantes. Este enfoque implica un cambio fundamental en la manera en que el profesor interactúa con los estudiantes y en cómo se concibe el proceso educativo en su totalidad.

En primer lugar, el profesor asume el papel de acompañante, lo que implica estar presente y disponible para guiar y apoyar a los estudiantes a lo largo de su viaje educativo. En lugar de impartir conocimientos de manera unilateral, el profesor actúa como un mentor que acompaña a los estudiantes en su exploración y descubrimiento del conocimiento. Este enfoque promueve una relación más horizontal entre el profesor y los estudiantes, donde el diálogo y la colaboración son fundamentales.

Además, el profesor se convierte en un facilitador del aprendizaje, creando un entorno propicio para que los estudiantes desarrollen habilidades y competencias de manera autónoma y significativa. En lugar de dictar el contenido del curso, el profesor diseña actividades y experiencias de aprendizaje que permiten a los estudiantes explorar, experimentar y construir su propio conocimiento. La IA puede desempeñar un papel importante en este proceso al proporcionar herramientas y recursos adaptativos que se ajusten a las necesidades individuales de cada estudiante.

El profesor también se convierte en un mediador del conocimiento, facilitando el acceso a recursos y materiales educativos relevantes y estimulantes. En lugar de ser el único proveedor de información, el profesor ayuda a los estudiantes a navegar y filtrar la gran cantidad de información disponible en la era digital, fomentando la alfabetización digital y la capacidad de discernimiento.

Por último, el profesor adopta un enfoque más centrado en el estudiante, reconociendo y valorando la diversidad de habilidades, intereses y estilos de aprendizaje de cada individuo. En lugar de imponer un modelo único de enseñanza, el profesor promueve la personalización del aprendizaje, permitiendo que los estudiantes elijan el camino y el ritmo que mejor se adapte a sus necesidades y preferencias.

En el marco de la Educación Disruptiva y la integración de la IA, el rol del profesor se redefine como un acompañante y facilitador del aprendizaje de los estudiantes. Este enfoque promueve una educación más activa, colaborativa y personalizada, donde los estudiantes son protagonistas de su propio proceso de aprendizaje y el profesor actúa como un guía que les acompaña en su viaje hacia el conocimiento y el desarrollo personal.

Algoritmo para el Rol del Alumno:

pythonCopy code# Definición de las funciones y acciones del alumno

def explorar_contenido():
    # Acción: Explorar contenido educativo en línea
    pass

def participar_discusiones():
    # Acción: Participar en discusiones en línea sobre temas educativos
    pass

def realizar_actividades():
    # Acción: Realizar actividades de aprendizaje asignadas
    pass

def buscar_recursos_adicionales():
    # Acción: Buscar recursos adicionales para profundizar en el aprendizaje
    pass

def recibir_retroalimentacion():
    # Acción: Recibir retroalimentación sobre el desempeño y progreso
    pass

# Flujo de acciones del alumno
explorar_contenido()
participar_discusiones()
realizar_actividades()
buscar_recursos_adicionales()
recibir_retroalimentacion()

Algoritmo para el Rol del Profesor:

pythonCopy code# Definición de las funciones y acciones del profesor

def diseñar_actividades():
    # Acción: Diseñar actividades de aprendizaje adaptadas a las necesidades del estudiante
    pass

def proporcionar_orientacion():
    # Acción: Proporcionar orientación y apoyo a los estudiantes durante el proceso de aprendizaje
    pass

def facilitar_recursos():
    # Acción: Facilitar el acceso a recursos educativos y herramientas tecnológicas
    pass

def evaluar_desempeño():
    # Acción: Evaluar el desempeño de los estudiantes y proporcionar retroalimentación
    pass

def fomentar_la_participacion():
    # Acción: Fomentar la participación activa y el compromiso de los estudiantes
    pass

# Flujo de acciones del profesor
diseñar_actividades()
proporcionar_orientacion()
facilitar_recursos()
evaluar_desempeño()
fomentar_la_participacion()

Estos algoritmos representan de manera simplificada las acciones y responsabilidades típicas asociadas a los roles del alumno y del profesor en el contexto de la Educación Disruptiva y la integración de la IA. Cada algoritmo muestra una secuencia de acciones que reflejan las actividades realizadas por cada actor en el proceso de enseñanza-aprendizaje.

Flujo de conocimiento que ilustra las diferencias entre el alumno y el docente en el contexto de la Educación Disruptiva y la integración de la IA:

luaCopy code  +---------------------+    +---------------------+
  |     Alumno          |    |      Profesor       |
  +---------------------+    +---------------------+
             |                        |
             v                        v
  +---------------------+    +---------------------+
  |Explorar contenido  |    |Diseñar actividades  |
  |educativo en línea  |    |de aprendizaje       |
  |y realizar         |    |adaptadas a las      |
  |actividades         |    |necesidades del      |
  |                     |    |estudiante           |
  +---------------------+    +---------------------+
             |                        |
             v                        v
  +---------------------+    +---------------------+
  |Participar en       |    |Proporcionar         |
  |discusiones y       |    |orientación y apoyo  |
  |recibir retroalimen|    |a los estudiantes    |
  |tación              |    |durante el proceso  |
  |                     |    |de aprendizaje       |
  +---------------------+    +---------------------+
             |                        |
             v                        v
  +---------------------+    +---------------------+
  |Buscar recursos     |    |Facilitar el acceso  |
  |adicionales para    |    |a recursos educativos|
  |profundizar en el   |    |y herramientas       |
  |aprendizaje         |    |tecnológicas         |
  +---------------------+    +---------------------+
             |                        |
             v                        v
  +---------------------+    +---------------------+
  |Aplicar el          |    |Evaluar el desempeño |
  |conocimiento adquir|    |de los estudiantes   |
  |ido                  |    |y proporcionar      |
  |                     |    |retroalimentación    |
  +---------------------+    +---------------------+

En este flujo de conocimiento, se destacan las acciones principales realizadas por los alumnos y los profesores en el proceso educativo. Mientras que los alumnos se centran en explorar contenido educativo, participar en discusiones, realizar actividades y buscar recursos para profundizar en su aprendizaje, los profesores se enfocan en diseñar actividades adaptadas, proporcionar orientación y apoyo, facilitar el acceso a recursos educativos y evaluar el desempeño de los estudiantes. Ambos actores desempeñan roles complementarios que contribuyen al proceso de enseñanza-aprendizaje en un entorno disruptivo y tecnológicamente avanzado.

Definición de la Competencia de dominio del Aprendizaje Activo:

“El profesor es promotor de un aprendizaje activo cuando transforma a sus alumnos en agentes activos de su propio aprendizaje. Además es capaz de diseñar actividades retadoras que involucran estrategias y técnicas didácticas activas y colaborativas (AC, PBL, POL, MC, etc.), donde se fomente el desarrollo del pensamiento crítico”.

Conductas observables de esta competencia:

– Diseña el proceso didáctico de su curso a través de la implementación de actividades de aprendizaje activo (dentro y fuera del salón de clase), a través del uso de distintas técnicas didácticas.

– Diseña e implementa actividades específicas de aprendizaje de los contenidos de su disciplina donde se desarrolla de manera intencionada el pensamiento crítico de los alumnos.

– Diseña e implementa actividades de evaluación que promueven el aprendizaje del alumno y la retroalimentación oportuna de su desempeño.

– Se comunica de manera efectiva de manera oral y escrita en el contexto del proceso de enseñanza y aprendizaje de su disciplina.

– Facilita de manera efectiva procesos de aprendizaje individual y grupal, donde modera, guía y moviliza hacia el aprendizaje y desarrollo de competencias.

Estrategias didácticas (ABP, AC, MC, POL, Challenge Based Learning, etc) (http://micampus.csf.itesm.mx/…/tutorials/2012-09-12-14-40-48)

Bien, hasta aquí todo muy correcto si entendemos que la educacion deberá llevarse a cabo en las aulas con el ABP, PBL, AOI…eso es lo que nos sugiere y por tanto las asignaturas van a perder toda la fuerza que tienen dentro del curriculo de las diferentes leyes educativas en cualquier país del mundo.

Obviamente es aquí donde a pesar de ver un gran avance veo que nunca se le entrega la responsabilidad de su educación al aprendiz, siempre es el sistema quien le tutela, quien le diseña, quien le evalúa etc…

Habrá que seguir insistiendo y trabajando, poco a poco vamos removiendo conciencias, lo verdaderamente importante…

Como podéis ver me salgo completamente en mis maneras de trabajar, de investigar… con opciones muy diferentes, referentes que me sirven para abrir el abanico de posibilidades multidisciplinares y que harán que los aprendizajes en red sean no solo mucho mejores si no más fáciles de llegar a ellos.

Lo tradicional siempre permanecerá como eso, como algo que estará en nuestra memoria conservándolo para siempre, pero ahora tocan otras cosas, otras formas (otras maneras) diferentes fondos, otros escenarios que nada tienen que ver con este pasado, por lo tanto toca estar “en otros frentes” y en ello nos ovemos y vamos a hacerlo….

Clases magistrales. ¿Sabes por qué existen?

No, de hecho esa era mi siguiente pregunta.

Bueno, pues todo se remonta al año 1.600. Un monje tenía un libro, y él era el único que sabía leer, así que él leía el libro. Ya no estamos en el s.XVII, pero seguimos haciendo lo mismo: un monje leyendo un libro en una asamblea. Y ni siquiera suele tener un libro bueno.

La aceleración del cambio tecnológico, la transformación del panorama de la educación, es aún más crítica por apoyar el desarrollo de habilidades de aprendizaje…hace que desarrollar las habilidades de aprendizaje sea básico, o sea, no lo qué aprendemos sino adquirir las habilidades necesarias para hacerlo….

Podemos incluirnos el aprendizaje en el contexto de la experiencia de la vida real a través del uso estratégico de los materiales de preparación, asistencia y tratamiento que estaría a cargo de un experto (par o no) l , un asistente personal informatizado (Inteligencia Artificial…). Puede sonar a ciencia ficción pero la tecnología está aquí y el límite es sólo nuestra imaginación, por tanto, por qué no emplearla? y más en la Universidad donde ya hace mucho tiempo, la Formación es ubícua, aunque no se quiera reconocer…

Se trata de tener una relación a largo plazo con el alumno, donde nos preocupamos por ellos, y están interesados en su desarrollo como personas, no sólo como engranajes.

Es un movimiento en donde nos preocupamos por nuestros alumnos como estudiantes, ayudándolos con su suite de aprendizaje y habilidades para resolver problemas, así como sus habilidades relacionadas con el trabajo. Hay un retorno de la inversión a (Jay Cross y Clark Quinn) y defendido (Advertencia: el archivo PDF y ) . Es un movimiento en donde nos preocupamos por los estudiantes como individuos, no sólo ayudando a ser mejores, pero más inteligentes, también.

Se trata de utilizar la tecnología a manera de goteo, poco a poco, pero sin parar…

Creo que hay un valor concreto que aquí nos estamos perdiendo una oportunidad, tal vez incluso el dinero que estamos dejando sobre la mesa. Se trata de mejorar nuestra fuerza de trabajo desde dentro. Podría ser en ayudar a comprender mejor la misión de su organización, sobre cómo ayudar a ser mejores innovadores, e incluso sólo hacer que se sientan valorados …

Si queremos que los alumnos aprendan de la vida, entonces creo que necesitan para pasar el tiempo en su aprendizaje.

Creo que debemos estar centrados en el aprendizaje real que se desarrolla lentamente, va más allá de las personas inteligentes, o los sabios: los sistemas de pensamiento, de resolución de problemas, liderazgo, auto-aprendizaje, valores, etc La capacidad de proporcionar una buena respuesta en vez de desarrollar rápidamente una capacidad de proporcionar una respuesta adecuada.

El objetivo es utilizar los eventos en su vida como oportunidades de aprendizaje tanto como sea posible (o mejor). También se puede mezclar algo de práctica simulada (por ejemplo, un juego de realidad alternativa) si no está ocurriendo a una velocidad suficiente en la vida real, pero el objetivo es hacer coincidir el plan de desarrollo del aprendizaje a la velocidad a la que efectivamente aprenden.

Y, para ser claros, no aprender de forma efectiva por un vertedero de conocimiento de una sola vez y un concurso…como podría ser una oposición…, en la medida de lo que hacemos en realidad resulta ser.

La tecnología está ahí, debemos empezar a usarla para nosotros desarrollar para alcanzar nuestros objetivos de manera adecuada. La oportunidad está ahí, que está listo para aprovecharla?

También podríamos diseñar un camino que llamaríamos de aprendizaje…:

Ruta de Aprendizaje

1. Introducción y prácticas de aprendizaje. Modelo de gestión por competencias y su valoración, Mini- Proyecto de Innovación.

2. Innovación: ¿Qué es? Principios básicos y paradigmas

Tendencias globales. Competencias para gerenciar la innovación

Interpretación de los resultados en la valoración de competencias

Mini- Proyecto de Innovación

3. Creatividad e Innovación ¿Quién fue primero?

Algunas historias de innovación. La innovación y el cambio en las organizaciones: cómo gestionar el gobierno de la innovación

Competencias del día: Visión Estratégica del Cambio + Innovación

4. Ejecución de las ideas innovadoras: riesgos y aceleradores

Sistema de gestión de ideas. Indicadores. Balanced Score Card

Competencias del día: Orientación a resultados + Influencia

5. Cultura de innovación y calidad de servicio: mapa de innovación centrado en el cliente

Tendencias globales en servicios. Prácticas innovadoras

Competencias del día: Orientación al cliente + Autocrítica

6. Comunicación de la Innovación

Competencias del día: Comunicación influyente + Integridad

Presentación de Mini-Proyecto de Innovación

Introducción y Prácticas de Aprendizaje

En esta etapa inicial, se introduce el concepto de gestión por competencias y su valoración como base para el desarrollo profesional. Se fomenta la participación activa del estudiante a través de prácticas de aprendizaje experiencial. Para ello, se utiliza el modelo de Mini-Proyecto de Innovación, donde los alumnos aplican los conocimientos adquiridos en un entorno práctico.

Autores como Peter Senge, en su obra «The Fifth Discipline», abogan por el aprendizaje organizacional como un medio para la innovación continua. Herramientas de IA generativa, como los algoritmos de análisis de datos, pueden ayudar a evaluar las competencias de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada.

Innovación: Principios Básicos y Paradigmas

En esta etapa, se exploran los conceptos fundamentales de la innovación, incluyendo tendencias globales y competencias necesarias para liderar procesos innovadores. Se enfatiza la importancia de la interpretación de resultados en la valoración de competencias, lo que permite a los estudiantes entender su progreso y áreas de mejora.

Autores como Clayton Christensen, en su libro «The Innovator’s Dilemma», discuten los principios básicos de la innovación disruptiva. Herramientas de IA generativa, como los sistemas de recomendación, pueden ayudar a identificar tendencias emergentes en el campo de la innovación.

Creatividad e Innovación

En esta etapa, se profundiza en la relación entre creatividad e innovación, explorando casos históricos de innovación y su impacto en las organizaciones. Se aborda el desafío de gestionar el cambio y la innovación en entornos organizacionales, haciendo hincapié en las competencias necesarias para liderar este proceso.

Autores como Steven Johnson, en su obra «Where Good Ideas Come From», analizan los factores que impulsan la innovación y la creatividad. Herramientas de IA generativa, como los modelos de generación de ideas, pueden ayudar a estimular la creatividad y la generación de nuevas soluciones.

Ejecución de las Ideas Innovadoras

En esta etapa, se estudian los riesgos y aceleradores en la ejecución de ideas innovadoras, así como la importancia de establecer un sistema de gestión de ideas y medir su impacto a través de indicadores como el Balanced Scorecard. Se exploran las competencias necesarias para llevar a cabo la ejecución exitosa de proyectos innovadores.

Autores como Eric Ries, en su libro «The Lean Startup», proponen métodos ágiles para la ejecución eficiente de ideas innovadoras. Herramientas de IA generativa, como los sistemas de análisis predictivo, pueden ayudar a identificar posibles obstáculos y optimizar el proceso de ejecución.

Cultura de Innovación y Calidad de Servicio

En esta etapa, se analiza la importancia de la cultura de innovación y su impacto en la calidad del servicio centrado en el cliente. Se estudian tendencias globales en servicios y prácticas innovadoras para mejorar la experiencia del cliente. Se desarrollan competencias relacionadas con la orientación al cliente y la autocrítica.

Autores como Tony Hsieh, en su libro «Delivering Happiness», destacan la importancia de una cultura organizacional orientada al cliente para impulsar la innovación y la excelencia en el servicio. Herramientas de IA generativa, como los sistemas de análisis de sentimientos, pueden ayudar a comprender las necesidades y expectativas del cliente y mejorar la calidad del servicio.

Comunicación de la Innovación

En esta etapa final, se aborda la importancia de comunicar eficazmente las innovaciones a diferentes audiencias. Se presentan estrategias y técnicas para comunicar la innovación de manera clara y persuasiva. Se fomenta el desarrollo de competencias relacionadas con la comunicación efectiva y la influencia.

Autores como Nancy Duarte, en su libro «Resonate», ofrecen pautas prácticas para crear presentaciones impactantes que transmitan mensajes innovadores de manera convincente. Herramientas de IA generativa, como los sistemas de generación de contenido, pueden ayudar a diseñar materiales de comunicación innovadores y personalizados.

Esta ruta de aprendizaje combina teoría y práctica para desarrollar las competencias necesarias para liderar procesos innovadores en entornos empresariales. La integración de herramientas de IA generativa en cada etapa puede potenciar el aprendizaje y la aplicación de los conceptos, permitiendo a los estudiantes explorar, analizar y generar nuevas ideas de manera más efectiva. La combinación de la educación disruptiva centrada en el estudiante y el uso estratégico de la IA generativa puede ofrecer un enfoque dinámico y personalizado para el aprendizaje y la innovación.

Desglosamos las etapas y los elementos clave de la ruta. Luego creamos los algoritmos y árboles de decisión que ilustren la secuencia de la ruta y cómo se relacionan los diferentes elementos. Finalmente, presentamos una tabla que resuma las etapas, los conceptos y las herramientas de IA generativa utilizadas en cada una.

Desglose de la Ruta de Aprendizaje:

Introducción y prácticas de aprendizaje
Innovación: Principios básicos y paradigmas
Creatividad e Innovación
Ejecución de las ideas innovadoras
Cultura de innovación y calidad de servicio
Comunicación de la Innovación

Algoritmos en Python:

pythonCopy code# Algoritmo para introducción y prácticas de aprendizaje
def introduccion_practicas_aprendizaje():
    # Implementación del modelo de gestión por competencias
    # y valoración
    modelo_competencias = ModeloCompetencias()
    valoracion = ValoracionCompetencias(modelo_competencias)
    # Implementación de Mini-Proyecto de Innovación
    mini_proyecto = MiniProyectoInnovacion()
    return modelo_competencias, valoracion, mini_proyecto

# Algoritmo para innovación: principios básicos y paradigmas
def innovacion_principios_paradigmas():
    # Exploración de conceptos fundamentales
    # Interpretación de resultados en la valoración de competencias
    interpretacion_resultados = InterpretacionResultados()
    # Análisis de tendencias globales
    analisis_tendencias = AnalisisTendencias()
    return interpretacion_resultados, analisis_tendencias

# Otros algoritmos para las siguientes etapas...

Árbol de Decisión:

luaCopy codeRuta de Aprendizaje en Innovación Empresarial

1. Introducción y prácticas de aprendizaje
   |-- Modelo de gestión por competencias
   |   |-- Valoración de competencias
   |   |-- Mini-Proyecto de Innovación
   |-- Prácticas de aprendizaje experiencial
   
2. Innovación: Principios básicos y paradigmas
   |-- Interpretación de resultados
   |-- Análisis de tendencias globales
   |-- Exploración de conceptos fundamentales

3. Creatividad e Innovación
   |-- Historias de innovación
   |-- Cambio en las organizaciones
   |-- Competencias del día: Visión Estratégica del Cambio + Innovación

4. Ejecución de las ideas innovadoras
   |-- Riesgos y aceleradores
   |-- Sistema de gestión de ideas
   |-- Competencias del día: Orientación a resultados + Influencia

5. Cultura de innovación y calidad de servicio
   |-- Mapa de innovación centrado en el cliente
   |-- Prácticas innovadoras
   |-- Competencias del día: Orientación al cliente + Autocrítica

6. Comunicación de la Innovación
   |-- Estrategias de comunicación
   |-- Presentaciones impactantes
   |-- Competencias del día: Comunicación efectiva + Influencia

Tabla Explicativa:

Etapa	Conceptos Clave	Herramientas de IA Generativa
1. Introducción y prácticas de aprendizaje	Modelo de gestión por competencias, Mini-Proyecto de Innovación	Algoritmos de análisis de competencias, Sistemas de recomendación
2. Innovación: Principios básicos y paradigmas	Interpretación de resultados, Análisis de tendencias globales	Modelos de generación de ideas, Análisis predictivo
3. Creatividad e Innovación	Historias de innovación, Competencias del día	Sistemas de recomendación, Análisis de sentimientos
4. Ejecución de las ideas innovadoras	Riesgos y aceleradores, Sistema de gestión de ideas	Algoritmos de optimización, Sistemas de análisis de datos
5. Cultura de innovación y calidad de servicio	Mapa de innovación centrado en el cliente, Prácticas innovadoras	Modelos de generación de ideas. Análisis de redes sociales

| | 6. Comunicación de la Innovación | Estrategias de comunicación, Presentaciones impactantes | Herramientas de procesamiento de lenguaje natural, Generadores de contenido automático |

Esta tabla proporciona una visión general de las diferentes etapas de la ruta de aprendizaje en innovación empresarial, los conceptos clave abordados en cada etapa y las herramientas de IA generativa que se pueden utilizar para mejorar el proceso de aprendizaje y aplicación de los conceptos.

En cada etapa de esta ruta de aprendizaje, los estudiantes tienen la oportunidad de participar activamente en su proceso de aprendizaje, aplicar conceptos teóricos a situaciones prácticas y desarrollar habilidades relevantes para el mundo empresarial actual. Los profesores desempeñan un papel fundamental como facilitadores y guías, proporcionando orientación, retroalimentación y apoyo a lo largo del camino.

Las herramientas de IA generativa, como los algoritmos de análisis de datos, los sistemas de recomendación y los modelos de generación de ideas, complementan este enfoque educativo al proporcionar insights valiosos, sugerencias personalizadas y nuevas perspectivas que enriquecen la experiencia de aprendizaje de los estudiantes.

En conjunto, esta ruta de aprendizaje ofrece un marco integral para el desarrollo de habilidades de innovación y gestión empresarial, preparando a los estudiantes para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades en un entorno empresarial en constante evolución. La combinación de la educación disruptiva y la IA generativa crea un entorno de aprendizaje estimulante y colaborativo, donde los estudiantes pueden desarrollar su potencial y contribuir al avance de la innovación en la sociedad.

Valores y Buenas Prácticas para el Aprendizaje:

a-Libertad para disentir: dos condiciones para el aprendizaje: respetar y agregar valor

b-Contraste de ideas: discusión abierta entre pares, búsqueda del reto, por cada crítica, una sugerencia

c-Uso de los sombreros para pensar

d-Trabajo individual: análisis, reflexión, expresión de opinión

e-Trabajo en equipo: análisis, discusión, acuerdo y resultados

f-Cacería de tendencias: mirar el entorno, combinar atributos, conocer otras fórmulas http://crearesultados.blogspot.com/

Gestionaríamos un PERFIL INNOVADOR Y/O PERSONALIZADO…

Un conjunto de características personales y profesionales existentes en las personas a través de las cuales alcanzan resultados diferenciadores para su organización o emprendimiento.

El perfil innovador supera los desafíos de su tiempo, cambia las prácticas habituales y logra desempeño superior usando paradigmas distintos a los de sus pares:

a- Las características personales expresadas en comportamientos observables, en el ámbito de la gerencia, que:

-Se expresan en conductas observables

-Ocurren en diversidad de situaciones

-Ocurren con frecuencia a lo largo del tiempo

-Predicen el desempeño superior

-Componen un perfil

Modelo de Competencias:

a- Un método que conjuga las conductas típicas del mejor desempeño y las conjuga entre si. El método provee:

b-Relación de los comportamientos con la estructura, cultura, estrategia y retos de la organización. Comportamientos observables que sirven de referencia y ejemplo.

c-Predecir éxito frente a las responsabilidades asignadas

d-Se aplica en los diferentes procesos de RR.HH: conexión, desarrollo, compensación..

Todo ello nos lleva a una Formación INCLUSIVA, UBICUA,…donde la búsqueda de la EXCELENCIA de manera personal y social son el punto de mira y uno delos pilares básicos de esta NUEVA SOCIEDAD DISRUPTIVA.

El Modelo de Competencias representa un enfoque integral para la gestión de recursos humanos que se ha vuelto fundamental en el contexto de una sociedad disruptiva. Este modelo no solo identifica las conductas asociadas con un rendimiento excepcional, sino que también las relaciona con la estructura, cultura, estrategia y desafíos específicos de una organización. Al hacerlo, proporciona un marco sólido para predecir el éxito en las responsabilidades asignadas y guiar los procesos clave de recursos humanos, como la contratación, el desarrollo y la compensación.

En el contexto de la educación superior, este enfoque de competencias se traduce en una formación inclusiva y ubicua, donde se busca la excelencia tanto a nivel personal como social. Veamos cómo este modelo puede aplicarse en este entorno:

Identificación de Competencias Relevantes: En la educación superior, se pueden identificar competencias clave que los estudiantes necesitan desarrollar para tener éxito en sus estudios y futuras carreras. Por ejemplo, la capacidad de comunicación efectiva, el pensamiento crítico, la resolución de problemas y el trabajo en equipo son competencias fundamentales que se pueden integrar en el currículo.
Relación con la Experiencia del Estudiante: El modelo de competencias también puede adaptarse para reflejar la experiencia y el contexto únicos de los estudiantes. Por ejemplo, en un programa de ingeniería, las competencias técnicas pueden ser cruciales, mientras que en un programa de humanidades, las habilidades de análisis y argumentación pueden ser más relevantes.
Evaluación y Desarrollo de Competencias: Las instituciones educativas pueden utilizar el modelo de competencias para evaluar el progreso de los estudiantes y diseñar intervenciones de desarrollo personalizado. Esto puede incluir actividades de aprendizaje experiencial, proyectos prácticos y oportunidades de prácticas profesionales que fomenten el desarrollo de competencias clave.
Conexión con el Mundo Laboral: Al alinear las competencias desarrolladas en la educación superior con las demandas del mercado laboral, las instituciones pueden preparar a los estudiantes para el éxito profesional. Por ejemplo, colaboraciones con empresas, proyectos de investigación aplicada y programas de mentoría pueden proporcionar a los estudiantes experiencias del mundo real que refuercen sus competencias y los preparen para la transición al mercado laboral.

El Modelo de Competencias ofrece un marco sólido para la formación en la educación superior, alineando las habilidades y conocimientos desarrollados con las demandas de una sociedad disruptiva. Al centrarse en la excelencia personal y social, este enfoque promueve un aprendizaje significativo y relevante que prepara a los estudiantes para enfrentar los desafíos del mundo moderno.

Que un experto te dé clases no es aprender. Y yo voy a clases y doy charlas, y empiezo diciendo: “Vale, ahora voy a hacer algo en lo que no creo. Pero sí que creo que estoy siendo gracioso, así que voy a entreteneros y puede que os riáis”. No puedes esperar que la gente aprenda lo que dices si lo único que han hecho es durante una hora. (Roger Schank)

Shank dice esto en sus conferencias, Juan Domingo Farnos digo siempre “ Si consigo que al final y durante, claro, de mi conferencia, consigo que se hagan mil y una preguntas, que se lo cuestionen todo o en parte, que piensen que ustedes lo harías así o de otra manera, habré tenido éxito, pero si al final CRENN QUE HA APRENDIDO ALGO, habré fracasado…….

Aprender sobre el terreno, aprender por necesidades, aprender cuando es posible aplicarlo y con todas las garantías que revertirá en beneficios seguros etc.

Estos objetivos y modernizado tanto en politécnicos o gestión, ciencias médicas o humanas, hay muy recurrente: el pensamiento crítico, la comunicación, el trabajo en equipo, auto-educación …

En este tecno-medio ambiente, las funciones desempeñadas por los maestros y los estudiantes toman otra dimensión y, como Farnós demostró (2004 con el cambio de roles y de los Aprendizajes Abiertos, inclusivos y ubícuos) y Lebrun ha seguido demostrando (2014), hay aparición de nuevos estilos de enseñanza más interactivos y más arraigado en el campo profesional.

“La educación a distancia, por lo tanto se está convirtiendo poco a poco conscientes de la importancia de los co-actores de la formación, pero al mismo tiempo la necesidad de una mayor flexibilidad, la descentralización, la libertad de puntos de ambos organizativa y pedagógica” (Peraya 2002, ).

Las TIC, quizás una excusa, a lo mejor realidad, pero de alguna manera se encargan de unir las “diferencias” entre el aprendizaje a distancia y el face to face, tampoco significa que el elearning pierda su impacto colaborativo y socializador, sino todo lo contrario, lo mejora, ya que a partir de esta colaboración entre alumnos, profesores, empresas, profesionales,…,

Las TIC se han convertido en un eje transversal de toda acción formativa donde casi siempre tendrán una triple función: como instrumento facilitador los procesos de aprendizaje (fuente de información, canal de comunicación entre formadores y estudiantes, recurso didáctico…), como herramienta para el proceso de la información y como contenido implícito de aprendizaje (los estudiantes al utilizar las TIC aprenden sobre ellas, aumentando sus competencias digitales). Así, hoy en día los formadores necesitan utilizar las TIC en muchas de sus actividades profesionales habituales (ver http://dewey.uab.es/pmarques/docentes.htm).

Viviendo en los tiempos donde hay más medios para aprender, donde podemos los parendices intervenir como “prosumers” y “policy makers” a la vez, nos encontramos con instituciones educativas que están entrando en decadencia, y es por eso que debemos:

La educación debe preparar a los estudiantes para que participen activa y constructivamente en una sociedad global.
Formación potenciada por la tecnología tiene la capacidad de involucrar a los estudiantes profundamente en su trabajo, conectar con incontables recursos, y les permite colaborar a través del tiempo y el espacio.
Las escuelas deben proporcionar una equilibrio en el estudiante, de manera personalizada (inclusiva)y personalizar la experiencia para todos los estudiantes-un principio fundamental de la ruptura de la escuela marco de mejora .. Estamos viendo que es vital ya no solo parea tener en cuenta como llegar a nuestra Excelencia Personalizada, si no para encontrar la ayuda necesaria para conseguirlo, bien a nivel de memorias externas y de retroalimentacion personal o de Inteligencia artificial.
Necesitamos un software escalable pero también readaptable a cada situación, por lo que las programaciones deben estar preparadas (abiertas) para que en cualquier momento nos puedan ser útiles, ya no tanto por su calidad estándar (que lo deben cumplir) si no bajo la posibilidad de modificarse y continuar siendo de calidad.
La estrategia a utilizar con el PKM es crear un mapa mental de la información que gestionamos de modo que se convierte en nuestro conocimiento personalizado y personal. Nuestros discos duros de ordenador pueden servir como un sustituto -? un lugar para crear o una representación? -…obviamente nos pueden servir de soporte, de ayuda.
Este primer paso en la estrategia con el PKM exige determinar y utilizar la aplicación de un sistemas de clasificación de personal, la indexación y los principios de presentación.
En consecuencia, con la utilización de nuestro PKM conseguiremos nuestras “mejores fuentes” con las cuales mejorarán nuestros resultados en la adquisición de conocimientos, resultados más relevantes con menos ruido, aumentando el valor de la información.
El filtrado de información a través de criterios que consideramos de antemano (por ejemplo, cuando la creación de filtros de correo electrónico) o selectivamente tirando un poco de información, mientras que el control de lo que nos empujó a nosotros ,son las tácticas para el manejo de información no solicitada y la tasa de flujo de información.
Con todo ello establecemos como puntos de referencia para este desarrollo:
De lo tácito a tácito, a través de la socialización: La socialización es el proceso de compartir el conocimiento tácito no a través del lenguaje, sino a través de la observación, imitación y la práctica. El modo de socialización comienza con la construcción de un “Lugar” o “contexto” de la interacción social. (Social learning).
De tácito a explícito, a través de la externalización: La externalización es un proceso de articular el conocimiento tácito en conceptos explícitos realizado generalmente sobre la base de metáforas, analogías, conceptos, hipótesis…
Desde explícito a explícito a través de la combinación: combinación es el proceso de sistematizar conceptos en un sistema de conocimiento, y se integra diferentes cuerpos de conocimiento explícito. Una vez que el conocimiento se captura, se es decir, se convierte en información explícita el conocimiento que se puede almacenar y visitada. Durante el proceso de combinación, la reconfiguración de la existente conocimiento explícito a través de la clasificación, la adición, la reorganización y combinando puede conducir a nuevos conocimientos.
Desde explícito a tácito, a través de la internalización: La internalización es el proceso de incorporar el conocimiento explícito en conocimiento tácito.
La adquisición de PKM-habilidades es un proceso complejo y continuo proceso que puede ser favorecido por las condiciones propicias y la internalización de las prácticas y valores de comportamiento adecuados y eficaces.
Con esta metodología de trabajo establecemos la planificación de la formación PKM para cada uno de los aprendices que conseguirán una formación continua de expertos (por ejemplo, estudiantes de pregrado). Creemos posible el desarrollo de la formación dirigida a los procesos de activación de modo que las habilidades y competencias de alfabetización digital y sociales se pueden enriquecer gradualmente, se internalizan y se transforman en personalizadas por los sujetos no experto.
Por lo tanto, con ello preparamos las prácticas eficaces de aprendices expertos en relación con las herramientas y entornos Web 2.0. Sobre la base de un estudio cualitativo, nuestro objetivo siempre irá dirigdo a delinear un perfil de competencias del estudiante durante toda la vida-2.0 con el fin de identificar a un soporte de herramientas de planificación-una formación de calidad que llevaremos a cabo desarrollando habilidades PKM-en los no expertos. Este modelo PKM- se centra en competencias básicas y habilidades de orden superior ( Meta-habilidades), identifica las condiciones que lo permitan y las competencias que favorezcan una gestión eficaz de uno de PK, para que conocimiento y aprendizaje puedan estar siempre conectados en red.
Las escuelas deben promover y modelo de valores que son esenciales en una sociedad civil y democrática.
El aprendizaje puede tener lugar sólo cuando los estudiantes se sienten libres de violencia y acoso.
Las escuelas deben ofrecer un papel significativo en la toma de decisiones a los estudiantes para promover el aprendizaje del estudiante y un ambiente de participación, la responsabilidad y la propiedad.

La Sociedad que debe liderar este procedimiento debe:

Alentar y modelar la utilización adecuada y responsable de las tecnologías móviles y sociales para maximizar las oportunidades de los estudiantes para crear y compartir contenido ..
Dirigir la conversación en torno a la conectividad y la participación de los estudiantes en la creación de políticas.
Incorporar el uso responsable de las tecnologías móviles y sociales en las políticas de uso aceptable.
Promover uno a uno el acceso a los dispositivos conectables, incluyendo los dispositivos de los propios estudiantes, para permitir en cualquier momento en cualquier lugar de aprendizaje.
Incorporar el acoso cibernético , con pautas de prevención en el código de conducta estudiantil.
Participar y proporcionar a los maestros de desarrollo profesional en el uso efectivo de los dispositivos móviles y las redes en las escuelas.

Debemos:

Articular políticas claras tecnología que tienen un margen suficiente para las escuelas para conectar por vía electrónica sin temor a represalias o consecuencias indebidas.
Proporcionar apoyo técnico y financiero a las escuelas que aspiran a conectar a los estudiantes y adoptar uno a uno los programas.
Reducir el filtrado de Internet para maximizar el acceso de los estudiantes a herramientas de aprendizaje en línea y proporcionar oportunidades para ejercitar el juicio en la selección de estas herramientas.

Las autoridades deben:

Proporcionar un flujo de financiamiento para asegurar la infraestructura de banda ancha y dispositivos móviles para todos los estudiantes.
Promulgar políticas razonables y aplicables en el acoso cibernético, “sexting”, y otras formas de acoso electrónico que aclare la responsabilidad jurídica de los funcionarios de la escuela.
Involucrar a la comunidad educativa de la escuela en las conversaciones que la formulación de políticas que se diseñan para reducir y sancionar el acoso en línea.

Para poder utilizar Mobile learning dentro del mundo del aprendizaje, bien sea por su potencialidad ubicua, como por su gran usabilidad y accesibilidad, hemos de tener claros algunos principios básicos. diseño, características de la formación, necesidades de los aprendices, accesibilidad…. y para que nadie pueda ver ni ventajas ni inconvenientes si no posicionamientos naturales de la sociedad y de la educación en la Sociedad de la Información y del conocimiento:

1. ¿Cuál será el objetivo del proyecto mLearning?

¿Es el desarrollo de un aprendizaje? ¿Es que así se difunde el conocimiento? ¿Es para conseguir sus experiencias compartidas con otros en su red de aprendizaje?

El objetivo de un proyecto debe ser lo más claro posible, antes de la creación de cualquier otra cosa, ya que el objetivo será dar forma a lo que se necesita y cómo se puede montar con la mayor eficacia para alcanzar esa meta.

2. Obtener todos los actores involucrados

La participación y el apoyo de todos es indispensable para cualquier aprendizaje tenga lugar. Con representantes de los interesados pertinentes probabilidades aumentan de que el ambiente de aprendizaje que se construye será aceptada por la mayoría y, como tal, será utilizada. Todos los interesados deben sentirse cómodo con el nuevo proyecto de formación, de lo contrario corre el riesgo de un grupo de abandonar la escuela. Cuanto antes obtener retroalimentación de todos los grupos interesados, más adaptado al ambiente de aprendizaje puede ser.

3. ¿Cuáles son sus dinámicas de los educandos previstos

Peer-to-peer — por ejemplo, ingenieros o estudiantes de tecnología a anotar las reparaciones rápidas que hicieron para los casos particulares y compartir esas soluciones, mientras que también proporciona información sobre los demás, o uno-a-muchos: el especialista o experto o compartir sus ideas con los demás sus para ponerse al día en nuevas innovaciones, el conocimiento, los cambios …. La dinámica del aprendiz tendrá un profundo impacto en el diseño general del entorno de aprendizaje o la arquitectura del curso y las herramientas que se utilizan para diseñar el ambiente de aprendizaje.

4. ¿Cuál es la infraestructura (móvil) como en la zona de destino que será el despliegue de su proyecto?

Si va a trabajar en un área rural dispersa con una cobertura móvil (zona de montaña, desierto …), usted necesita tomar un punto de acceso wiki en cuenta para difundir el contenido de aprendizaje. Si está trabajando en un área móvil bien cubierta, es posible que aún tienen problemas con la electricidad (algunas zonas de África), que tiene un efecto sobre las soluciones que se ofrecen para los alumnos (paneles solares, batería recargable).

5. ¿Cuál será la situación de móvil para su público objetivo?

¿Es que todos ellos tienen un dispositivo móvil? ¿Están familiarizados con las opciones más avanzadas en sus dispositivos móviles?¿Cuál es el plan de pago para acceder a Internet móvil / SMS / MMS … ¿Cuál es su situación financiera? Conociendo todos estos criterios le permitirá ofrecer soluciones móviles que están en sintonía con las posibilidades y experiencias de su público objetivo.

No añadir cosas demasiado nuevas, la tecnología nos proporcionará un mayor equilibrio, ambiente de aprendizaje menos atemorizante para cualquier público objetivo (bueno, excepto los geeks, que aman los desafíos de alta tecnología en su mayor parte).

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

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

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

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

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

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

Ayer en la madrugad sobre las 4 de la madrugada recibí un correo que reatificaba mis ideas la respecto, aquello por lo que lucho tanto cada día ya se ha instaurado en la sociedad, no como yo creía en un principio (maneras) ni tampoco a la velocidad que preveía, pero lo ha echo y las grandes corporaciones internacionales, no solo se han dado cuenta, sino que lo utilizan en sus producciones y ahora encima, quieren “patente de corso” para poder detentar el poder de poder controlar dichas ideas y así prolongar por su cuenta futuras INVESTIGACIONES, lo cuál por una parte me alegra mucho ya que la sociedad está autoregenerándose creando poco a poco una “nueva cultura” con un paradigma diferente de paradigmas.

Por este camino ya está todo en marcha, pero por otra nadie y digo nadie, tendrá el control sobre mis investigaciones ya que las mismas, como sabéis no son de nadie sino de todos (red).

Ahora surge un nuevo “espacio” donde la sociedad se autoformará de manera “invisible” (No disminuir la naturaleza crítica actual de la relación entre el aprendizaje y el desarrollo, de hecho, siempre ha estado en el centro del cambio real en el orden de las cosas) ya sin la necesidad de ecosistemas cerrados ni de instituciones educativas que centren el pensamiento en una sola dirección con el gobierno y las directrices de unos pocos, pero bien, no será solo por eso, que también, si no porque la sociedad con la REALIDAD VIRTUAL (con tecnologías y artilugios móviles adecuados), van a dar un golpe de efecto, lo vamos a llamar “HACKEAR la SOCIEDAD Y SU FORMACIÓN”, para de esta manera hacer que las personas vivan, trabajen, se relacionan etc… de manera acorde al siglo XXI y un botón de muestra lo he visto esta mañana mismo después de una larga noche de trabajo y una impresionante ducha en la misma TV (aquí tienen la muestra).

Por tanto ahora mi linea de investigación, si bien es cierto que parto de un trabajo intenso y muy basto (extenso) (en este mi último año en la red), hacia los derroteros de esta formación invisible de una sociedad compleja y muy intensa, teniendo presenta las premisas que les acabo de nombrar, así como la búsqueda sobre el terreno (voy a intentar hacerme experto en los videojuegos con realidad virtual) para así experimentar directamente sus posibilidades tecno-pedagógicas (no en el sentido que se conoce el término pedagogía) si no en el de implemantación de esta Realidad Virtual/INVISBLE dentro de la sociedad y sus posibilidades.

Bien es cierto que se tiene una visión de la realidad virtual, pero de manera paanorámica a mi entender. en cambio yo voy a intentar establecer metaconocimientos al respecto empleando además los ítems que tengo contemplados en mis investigaciones:

-educacion inclusiva

-educacion abierta

-educacion ubícua

-cambio de roles

-excelencia personalizada

-deslocalizacion

-desregulación

-desaprendizaje

-elearning

-mlearning

–Educación Disruptiva (learning is the work). Este aspecto toma especial protagonismo a partir de ahora, tal como en el vídeo mi amiga en Twitter Rosa garcía, Consejera Delegada de Siemens España.

etc…

No obstante, creemos que el potencial digital en el sector de la educación y la formación es más amplio y apunta a la transición hacia un ecosistema digital de aprendizaje permanente y formación.

Para entender mejor esa oportunidad, hemos encontrado útil examinar la naturaleza cambiante de la oferta y la demanda en múltiples segmentos de educación.

Los microcréditos (cuando lo sacamos de nuestras investigaciones Udacity lo bautizó cono NANODEGRE) para así los distintivos pueden indiferenciar la demanda al permitir que los aprendices ensamblen sus propias vías de aprendizaje modulares en lugar de exigir que se basen en certificados, diplomas o títulos impartidos por instituciones educativas (el fin de las instituciones como hemos comentado) Del mismo modo, la desagregación del contenido de aprendizaje a través de recursos educativos abiertos, el crowdsourcing de contenidos y la prestación virtual de enseñanza y tutoría, desintermedian la oferta y, por tanto, reduce los costos, lo cuál a su vez es otra ventaja que disponemos para labrar el camino.

Las posturas encontradas con las que se encuentra hoy la educación, han hecho que la comunidad educativa se encuentre en un dilema importante, seguir con las premisas establecidas por la escuela de siempre, lo que significa aceptar lo que venimos haciendo y rehaciendo, o por el contrario, cambiar nuestro camino e ir por otros derroteros.

Evidentemente, si estamos en una nueva Era, la educación debe adaptarse a unos nuevos planteamientos, los que el tiempo marque, y éste parece que quiere inclinarse por otro camino, por otros planteamientos, por tanto, por qué no ir por ellos?.

Añadir texto alternativo

Aquí se nos abren diferentes frentes y preguntas variadas:

-¿Es necesaria la escuela? o,

-¿Queremos la escuela actual?, o,

-¿Desearíamos una escuela diferente?, y, quizás la más importante y como no, disruptiva,

-¿Pasaría algo sino existiera la escuela?

La provisión de espacios físicos de aprendizaje también se interrumpe, con muchos centros de trabajo y laboratorios de coworking del centro de la ciudad que proporcionan acceso flexible a la infraestructura.

Además, las áreas de demanda previamente insatisfechas debido a restricciones de oferta -para capacidades digitales, tutoría individual, orientación profesional, supervisión remota, etc.- ven la aparición de nuevos mercados y proveedores especializados, debido a las simulaciones propias que estableceremos con la realidad virtual y la aumentada.

La mitad inferior del marco de la oferta y la demanda destaca las oportunidades de interrupciones extremas. La configuración de nuevas cadenas de valor para el suministro y la entrega en nube de cursos y títulos en línea está cambiando drásticamente la economía del lado de la oferta. Las soluciones digitales están empezando a ofrecer resultados de aprendizaje iguales o mejorados a un costo muy reducido.

Al mismo tiempo, el poder del análisis de datos grandes permite la creación de nuevas propuestas de valor, no sólo para la programación adaptativa o personalizada…Lo “adaptatividad” es el ‘ajuste de una o más características del entorno de aprendizaje’. Estas acciones adaptativas tienen lugar en tres áreas distintas:

Apariencia/forma: Cómo se muestran al alumno las acciones de aprendizaje, como contenido, incorporación de texto, gráficos o videos, etc. La mayoría de las plataformas adaptativas de hoy día lo denominan “consumo de contenido” y esperan que el conocimiento se adquiera simplemente leyendo el contenido.

Orden/secuencia: Cómo se ordenan y se bifurcan las acciones de aprendizaje según el progreso del alumno, como las rutas de aprendizaje.

Orientación hacia el objetivo/dominio Las acciones del sistema que conducen al estudiante hacia el éxito. Esto permite que se realicen cambios según los resultados óptimos de aprendizaje, el grado de dificultad y el creciente nivel de conocimientos o aptitudes del alumno.

Una consideración que falta se refiere a una persona en su totalidad la comprensión acerca de las fuentes psicológicas clave que influyen en cómo las personas quieren y tienen la intención de aprender en línea. Las soluciones convencionales, principalmente cognitivas (que se centran en cómo el proceso aprendices, construir y almacenar conocimiento) ofrecen una visión restringida de cómo las personas aprenden y demasiado a menudo conducen a soluciones inestables o ineficaces de aprendizaje en línea. Una persona en su totalidad incluye emociones e intenciones como factores críticos en el proceso de aprendizaje. También falta la integración de los fines de instrucción, los valores y las estrategias en el diseño, desarrollo y presentación de contenidos (objetos).

La Personalización puede tomar muchas formas, ya que se adapta el contenido, la práctica, la retroalimentación, o de dirección para que coincida con el progreso y el rendimiento individual. Por ejemplo, dos personas que utilizan la misma instrucción al mismo tiempo pueden ver dos conjuntos completamente diferentes de los objetos de aprendizaje. El mayor beneficio de la personalización de aprendizaje es la capacidad para hacer más fácil la instrucción compleja, presentando sólo lo concreto que será útil o aceptado por cada uno.

Una buena retroalimentación hace pensar en:

-Si el voto es uno de los factores más importantes para mejorar el trabajo del estudiante y los resultados….a ¿qué esperamos? que todos en los centros puedan intervenir por igual…¿no sería mas justo?

-Si el modelado del proceso de retroalimentación permite a los jóvenes desarrollar su propia autorregulación de mejorar el trabajo….

-¿Cómo no un centro cualquiera deja de implementar toda una política de la regeneración de la escuela que tenga en cuenta los muchos matices de cada tema?

La retroalimentación es importante. Nos retroalimentamos con los aprendices a a diario, es más, nosotros también lo somos.

Otro beneficio de la personalización es que cada vez que se personaliza, a aprender y almacenar un poco más sobre el conjunto único de un alumno, se aportan posiciones diferenciadas al aprendizaje social, lo que aportará a través de esta diversidad un valor añadido superior que será aún mayor con la formación autónoma móvil y adaptada a la persona y a su medio. (contexto).

Hay muchas maneras de personalizar el aprendizaje. Sin embargo, al igual que los términos de estilos y la motivación del aprendizaje, la personalización es otro término mal definido. Para ser más específicos, se describe la personalización aquí con cinco niveles con creciente sofisticación, cada nivel que describe una estrategia de personalización específica.

Desde los más simples a las más complejas, las cinco estrategias son:

(a) nombre reconocido;

(B) describe a sí mismo;

(D) cognitivo-basada; y

(e) de base integral de la persona.

Cada tipo tiene un propósito, la influencia y el impacto resultante específica. Estas estrategias pueden trabajar por separado pero, para ser más eficaces deben trabajar juntas para crear una experiencia integral de aprendizaje híbrido.

Si queremos hablar de aprendizaje híbrido, que se define como un intento deliberado de combinar lo mejor de ambos cara a cara y el aprendizaje en línea, podemos establecer diseños muy diferenciados y adaptados a las necesidades personalizadas de los aprendices.

La minería de datos (es la etapa de análisis de “Knowledge Discovery in Databases” o KDD), es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos.

El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. Además de la etapa de análisis en bruto, que involucra aspectos de bases de datos y gestión de datos, procesamiento de datos, el modelo y las consideraciones de inferencia, métricas de intereses, consideraciones de la Teoría de la Complejidad computacional, post-procesamiento de las estructuras descubiertas, la visualización y actualización en línea.

Cuando empezamos a investigar, ya hace muchos años el E-LEARNING-INCLUSIVO, pusimos en uno de los focos la necesidad vital de que una parte de la retroalimentación, síncrona y asíncrona, se hiciese con Inteligencia Artificial, ya que si aceptamos por ejemplo los MOOCs, es imposible establecer un feedback de calidad y efectivo, si no se introducen programas artificiales que ayuden a la inteligencia humana en su realización.

Pero ¿porqué usar un espacio virtual de aprendizaje?.

Aprovechando las funcionalidades de las TIC, se multiplican los entornos virtuales para la enseñanza y el aprendizaje, libres de las restricciones que imponen el tiempo y el espacio en la enseñanza presencial y capaz de asegurar una continua comunicación (virtual) entre estudiantes y profesores.

La introducción de un EVA en una institución de educación superior está justificada por las ventajas y potencialidades que ofrece, relacionadas con la mejora de la calidad de la enseñanza y el aprendizaje. Varios autores se han referido a sus ventajas, como son Adell, J.; Castellet, J. y Pascual, J., (2004).

Los autores de este trabajo consideran que la introducción de un EVE/A en un centro de educación superior se justifica en lo fundamental cuando:

El alumno aprende más o igual que en la modalidad presencial.

Forma parte de un sistema integrado de medios de enseñanza.

En ellos se abordan muchas de las funciones que el profesor realiza en la clase presencial tradicional y a través de los mismos se debe trasmitir la mayor parte de los contenidos que deben ser asimilados por los estudiantes:

–Se facilita el acceso a los materiales disponibles por parte de estudiantes y profesores.

–Se logra un aumento notable en la calidad de los materiales y recursos de aprendizaje que están disponibles.

–Se mantiene una actualización permanente de los materiales y recursos.

–Se mejora la comunicación entre los profesores y los estudiantes y entre los estudiantes. Un acercamiento real al aprendizaje colaborativo.

–Se potencia la gestión del conocimiento, su transferencia y aplicación.

–Se logra fomentar el interés por la gestión de la información y el conocimiento.

–Se desarrollan al menos las habilidades básicas necesarias formuladas en el plan de estudio.

–Se implementa un sistema integral de evaluación del aprendizaje (y el autoaprendizaje) y en particular el desarrollo de habilidades.

–Se flexibiliza el «tiempo de estudio» con el fin de adaptarse a las necesidades y posibilidades de los estudiantes; etc.

Podremos así también encontrar discrepancias, y por tanto brechas, entre la educación deseada fu y / o las habilidad profesionales y las de acción actuales, discrepancias existentes que puedan superar su compromiso con pedagogías organizadas y asistidas con contenidos y el personal de aprendizaje en espacios virtuales de aprendizaje.

En consecuencia, es preguntar:

-¿Qué éxito en el aprendizaje ha sido posible gracias a un desarrollo abierto o cerrado del escenario de aprendizaje?

-¿Cómo los estudiantes utilizan las oportunidades disponibles para el aprendizaje expansivo, rediseñado y ampliado o tienen que esperar que surjan constantemente juntas las oportunidades de aprendizaje en sentido prescrito por el contrario nos basamos en apreciaciones abiertas, inclusivas y ubicuas? y aprendieron ingenuo?

-¿Qué es un escenario de aprendizaje electrónico con el fin de hacer que los estudiantes puedan cumplir o superar los resultados de aprendizaje deseados y esperados de manera eficiente hemos desarrollado?

Si en consecuencia el aprendizaje es siempre una relación subjetiva y tensionada por el poder de los policy makers, los docentes, …, ni causales ni probabilísticamente interpretados entre los factores de diseño de escenarios de aprendizaje electrónico y los resultados de aprendizaje pueden ser adoptados , sin embargo, para medir si una ganancia subjetiva en la creación de capacidad en las partes esenciales de las actividades de aprendizaje se puede atribuir en un escenario de e-learning en su totalidad o para este propósito, el método ofrece la reconstrucción lógica de las actividades de aprendizaje con:

-Reconstrucción lógica significa reconstruir la relación de las habilidades de acción adquiridos con las actividades de aprendizaje en un escenario de e-learning y sus contextos organizativos, sociales y culturales en su lógica. Esto incluye tanto la reconstrucción lógica de las potencialidades, limitaciones, fracturas, contrastes y contradicciones de habilidades de acción subjetiva fuera formado y lo subjetivo completado las acciones de aprendizaje, que han conducido a las habilidades de acción.

-Es recomendable hacer las mediciones y los estudios necesarios para reconstruir la relación en momentos específicos en una situación aplicación representativa en relación con los objetivos específicos de aprendizaje y habilidades de acción. Desde el desarrollo de las actividades de aprendizaje y las capacidades de los tiempos anteriores y situaciones a la hora actual y la situación actual en su lógica para ser reconstruido; por ejemplo, desde un punto Un tiempo antes del comienzo del aprendizaje en un escenario de aprendizaje electrónico a un tiempo C de la aplicación de lo aprendido en situaciones reales de uso.

-Encontrar la manera de adquirir las habilidades de acción subjetivos hasta el presente los desafíos, oportunidades, condiciones y limitaciones. En este caso, el aumento de la creación de capacidad a partir del momento ( Tiempo), la realización de aprendizaje puede ser interpretada en un escenario de e-learning como un paso fundamental para el aprendizaje, porque aquí estaban emocionados y comprar reestructuración y aumenta fundamentales en las competencias de acción subjetivos. Por el contrario, desde el momento para ver la finalización de aprendizaje en un escenario de aprendizaje electrónico, la aplicación de aprendizaje en un campo específico de aplicación, el aumento subjetivo en competencia, especialmente la cuantitativa, como en relación con la práctica y la reflexión de sus (Miller, 1986, ).

La evaluación del aprendizaje se refiere a la medición y evaluación de los estudiantes en escenarios de e-learning, pero los procesos nada tiene que ver.- como en otras modalidades de enseñanza – Aprender alcanzó el éxito con el objetivo de la futura capacidad de los alumnos en situaciones de aplicación – fuera de los escenarios de aprendizaje – para predecir, determinar los déficits y para obtener información para la mejora de la educación de los acuerdos de los medios de comunicación y de aprendizaje electrónico interactivo, por lo que los alumnos puedan lograr un mejor futuro éxito en el aprendizaje (APRENDIZAJE INFORMAL).

La evaluación del aprendizaje requiere en primer lugar la determinación del punto de referencia para la medición y evaluación del éxito de aprendizaje, que – debido a los resultados del aprendizaje no son un fin en sí mismo, si no un medio- es el uso en situaciones con los medios de comunicación en el aprendizaje virtual espacios aprendidas.

A continuación, se requiere la evaluación de éxito en el aprendizaje, la determinación del objeto de la evaluación, de modo que los problemas, métodos y herramientas para la recolección de datos y el análisis y evaluación de datos pueden ser conceptualizados.

Debe ser primero en responder a la pregunta,:

-¿Qué es un aprendizaje exitoso en el contenido, dimensiones y niveles o para ser considerada como tal?.

A continuación, se debe aclarar en varias etapas, que se obtendrán a través de sus acciones de aprendizaje con los medios en los escenarios diseñados en un éxito de aprendizaje pretende ser un éxito en el aprendizaje es medible y debe ser medido como un éxito el aprendizaje puede ser evaluado y para ser evaluado, que puede examinar un éxito en el aprendizaje y, finalmente, cómo es y mejores resultados de aprendizaje se pueden lograr a través de mejoras en los medios interactivos, entornos virtuales de aprendizaje y escenarios de aprendizaje, la comunicación virtual y tutoría de apoyo en el futuro. La aclaración de estas cuestiones antes de una evaluación prevista es necesario conceptualizar la evaluación del éxito en el aprendizaje en escenarios de e-learning que corresponden a los respectivos contenidos, requisitos y condiciones apropiadas.

Este problema esbozado de evaluación del éxito en el aprendizaje en escenarios de e-learning deja claro que los procedimientos e instrumentos de evaluación siempre es apropiado para el sujeto de evaluación específico relevante y para conceptualizar los objetivos de la evaluación respectivos en consecuencia. Aquí, por tanto, no hay una lista de posibles métodos e instrumentos de evaluación se suministran en escenarios de aprendizaje electrónico (LEG / MADERA 1995; una visión crítica de los métodos de evaluación dan MUSLO / Tergan / Lottmann 2000 y para la gestión y evaluación de la calidad ver ARNOLD / KILIAN / THILLOSEN / SALA DE 2004 ).

Una mejora que acompaña a los procesos de aprendizaje requiere un medido y evaluado por la diferencia entre los participantes la adquisición en el marco de las competencias de escenarios de e-learning y trasladado en competencias típicas situaciones reales de aplicación en relación con las actividades de aprendizaje y las condiciones de aprendizaje se establecen escenario ellas el aprendizaje . A partir de los términos de diferencias importantes competencias de análisis y clasificación en el escenario de e-learning, a su contexto y a las acciones de la gente para conclusiones o futura mejora del aprendizaje implicados (retroalimentación):

-Cualquiera sea el método de RETROALIMENTACIÓN que empleemos en cualquier escenarios de aprendizaje y que elijamos debe dar más trabajo para los estudiantes a actuar en consecuencia de lo que nosotros hemos facilitado, POR ELLO ES TAN IMPORTANTE QUE LOS APRENDICES SE RESPONSABILICEN DEL PROCESO DE EVALUACIÓN…

Como Wiliam (2011) afirma que “retroalimentación debe haber más trabajo para el receptor que el donante”.

La retroalimentación debe provocar el pensamiento – Fuera de toda la lectura, en todos los libros, en todos los trabajos de investigación y de todas las entradas del blog, el mensaje clave que se ha pegado conmigo acerca de cómo usar la retroalimentación proviene de Dylan Wiliam ( 2011):

“Si tuviera que reducir toda la investigación en los comentarios en una sencilla idea general, por lo menos para las materias académicas en la escuela, sería esta: La retroalimentación debe hacer pensar”

¿Hacia dónde vamos?” O el avance de las direcciones de la intención, el objetivo o la finalidad de la pieza de trabajo / aprendizaje. Como Negro y Wiliam (1998) explican, “la prestación de tareas desafiantes y una amplia retroalimentación conducirá a una mayor participación de los estudiantes y un mayor rendimiento”.

El factor decisivo es la cuestión de qué dimensiones de competencia (contenidos, niveles de habilidades) que son las diferencias, ya que esto determina qué cambios, ampliaciones o limitaciones en el diseño didáctico de la secuencia de comandos, los contextos de aprendizaje y referencias de aplicación, la preparación del apendiz que se beneficia y formas de profesores y expertos en otro proceso de aprendizaje, es necesario realizar en el próximo curso de e-learning o previstos módulos futuros de e-learning.

En este sentido, debe lograrse por un contenido correspondiente, didáctico-metódica y medial-diseño de escenarios de aprendizaje electrónico interactivo mejoras en los resultados del aprendizaje en las siguientes dimensiones clave de competencia que para que tenga verdadero éxito ya no deben ser desarrollados por los docentes, si no por los propios aprendices y de manera colaborativa:

• Conocer la importancia de las tareas en los respectivos ámbitos de aplicación y situaciones, así como los medios necesarios para el mecanizado de habilidades de acción adecuados, flexibles e innovadores en sus contextos sociales, económicos y culturales en el pasado, presente y futuro.

• Reconocer los objetivos de acción de las partes para poder conocer o evaluar en situaciones reales de aplicación y de sus propios objetivos en términos de la otra parte y en relación con los objetivos sociales, económicos y culturales generalizables de recuperación de la vida humana y determinar de poder.

• Ser capaz de conocer los propios cargos y responsabilidades en situaciones reales de aplicación e identificar la autoridad de toma de decisiones necesaria y adecuada percibir las situaciones de aplicación y si es necesario para hacer cumplir.

• La experiencia necesaria en sus contextos sociales, económicos y culturales adquieren en la medida necesaria y la profundidad requerida y para poder transferir y reconstruir de acuerdo a los requerimientos de las situaciones específicas de la aplicación.

• Los métodos y herramientas para comprender la tarea de procesamiento y adaptarse especialmente las situaciones específicas de aplicación adecuado, flexible, ampliar y desarrollar innovadores.

• Una comunicación y cooperación a tareas relacionadas apropiada y específica y más allá también puede realizar contextual y construir.

• El reconocimiento, la reflexión y la evaluación de sus propias acciones y sus propias habilidades, así como de la acción y habilidades incorporadas a las otras partes sean capaces de hacer razonable en todas las dimensiones en sus contenidos reales y los efectos a la misma, y las conclusiones para la mejora de sus propias acciones de la sacar sus propias habilidades como para el consejo y sugerencias adecuados a las demás partes para llegar a los resultados de aprendizaje de consenso y solución de problemas en situaciones reales de aplicación.

La que la competencia dimensiones son deficientes en contenido y forma y cómo estos déficits se miden, da a los requisitos de diseño de escenarios de aprendizaje electrónico. Esto puede requerir un cambio en los métodos empleados así como actividades de aprendizaje,

Puede ser hecho en la expansión o la concentración de la información proporcionada o para mejorar la transferencia del material aprendido en situaciones reales de aplicación, por ejemplo, mediante el procesamiento de las simulaciones representativas. Los requisitos de diseño también pueden estar en una mejor asesoramiento o de otro tipo y el apoyo de los maestros o de expertos o en la creación de comunidades de práctica existen en espacios virtuales de aprendizaje. Se puede requerir una mejora del espacio virtual de aprendizaje, de manera que los alumnos a encontrar todos los departamentos y funciones necesarias para sus actividades de aprendizaje y auto-organizados de colaboración autodirigidos en escenarios de aprendizaje electrónico.

Por último, los requisitos de diseño no podrán, en los aprendices otorgado en virtuales oportunidades espacios de aprendizaje para la retroalimentación y el debate sobre todos los aspectos de los programas educativos multimedia interactiva y más allá de la reflexión consistente comunicativo de las actividades de aprendizaje mejores de todos los implicados en el espacio de aprendizaje.

Para entender mejor esa oportunidad, hemos encontrado útil examinar la naturaleza cambiante de la oferta y la demanda en múltiples segmentos de educación.

Los microcréditos (cuando lo sacamos de nuestras investigaciones Udacity lo bautizó cono NANODEGRE) para así los distintivos pueden indiferenciar la demanda al permitir que los aprendices ensamblen sus propias vías de aprendizaje modulares en lugar de exigir que se basen en certificados, diplomas o títulos impartidos por instituciones educativas (el fin de las instituciones como hemos comentado) Del mismo modo, la desagregación del contenido de aprendizaje a través de recursos educativos abiertos, el crowdsourcing de contenidos y la prestación virtual de enseñanza y tutoría, desintermedian la oferta y, por tanto, reduce los costos, lo cuál a su vez es otra ventaja que disponemos para labrar el camino.

Los Nano-Grados y el Aprendizaje en el lugar de Trabajo (fuera del aula) están ganando más terreno en el mercado empresarial del siglo 21. Ya no se trata de tener trabajo en las Mejores Empresas, sino de formar parte de los Mejores Proyectos.

Tres ideas son pues las que lo definen:

a-Ser una cartera de formación continua. La idea es ser un repositorio de recursos de formación que acompañe al alumno/cliente/usuario/profesional en su desempeño, en la parte de su vida profesional asociado a la empresa como empleado suyo o a productos de la empresa (ATT) en su área de servicios y productos (la palabra ampliamente es la clave en la expresión “ampliamente reconocido por la industria de la tecnología”).

b-Ampliamente reconocido por la industria, pero también por la universidad.

c-Más barato de obtener que un grado convencional, sobre todo porque excluye aquellos conocimientos que no son necesarios (las grasas de la formación universitaria convencional).

Ferenstein nos informa de que desde hace tiempo Udacity, otros proveedores de educación en línea, y las empresas más potentes de Internet se han comprometido a ofrecer algo que satisfaga estas necesidades. Lo dicen los peces gordos: La necesidad de este tipo de estudios lo explica claramente el co-fundador de Linkedin Reid Hoffman en “College Diplomas are Meaningless. This is How to Fix Them”. Igualmente Ferenstein informa del sentido y de la naturaleza de la alianza OEA dentro de la política de Obama de potenciar financieramente una formación de postgrado que sirva para la inserción profesional, expresado por el Vicegobernador de California, Gavin Newsom, y Sebastian Thrun.

La Alianza para la Educación Abierta estaría de acuerdo en reconocer una credencial de habilidades centradas en la industria. El nanodegree es el primer producto de este tipo. Se esperan otros junto con muchos otros que llegarán después de los socios originales: AT & T, Autodesk, etc.

Según Udacity los primeros nanogrados que van a ofertar son de preparación para trabajos como desarrollador de webs, desarrollador de aplicaciones iOS para móviles, desarrollador de aplicaciones Android para móvil o analista de datos y ahora ya se está generalizando. Es cierto que atacan las estructuras de la UNIVERSIDAD y de lo que algunos quieren llamar la PEDAGOGÍA, pero lo que no entienden es que ni la universidad ni la pedagogía de ayer sirve para hoy y no sorve porque las personas son otras, sus necesidades, apetencias… y su contexto es diatralmente opuesto al que otros hemos vivido.

Ferenstein anuncia que otros proveedores de educación en línea, tales como Coursera, están diseñando sus propias certificaciones, con las mismas características y con la misma distribución de tiempo. Que tienen aproximadamente la misma cantidad de tiempo, en función del curso de estudio.

Sin embargo ni en este post ni en el de Clarissa Shen, Announcing nanodegrees: a new type of credential for a modern workforce, que introduce el tema con más extensión, he visto que se avance nada en diseño instruccional ni en orientaciones sobre secuenciación, pasarelas, etc. Sólo hemos visto una literatura llena de promesas y de buena voluntad de resolver los problemas que han detectado.

Así Shen dice:

Los estudiantes tendrán que adquirir nuevas habilidades y perfeccionar lo ya aprendido a tiempo para su siguiente trabajo o para su siguiente iniciativa estratégica, con objeto de mantener el ritmo.

Evidentemente aquí se plantean problemas de secuenciación, conocimientos previos, dominio de la tarea (mastery learning), etc. Todo con muy buena voluntad pero sin propuestasv para resolver estos problemas que son los primeros que se presentan. ¿O quizá querrán que se continúe con la dinámica de los MOOCs de sálvese quien pueda y selección de los más dotados?.

Shen continúa diciendo…

Ellos (los alumnos/profesionales) también tendrán que adquirir este aprendizaje y equilibrar su tiempo con los trabajos actuales, las familias y los intereses personales. Estamos diseñando nanodegrees como los planes de estudios más compactos y relevantes orientados para calificar en un trabajo [Esto supone la selección de los mínimos contenidos necesarios ¿pero cuáles son, con qué criterio, son iguales para todos?]. El único objetivo es ayudar a los estudiantes a avanzar en su carrera si de lo que se trata es de aterrizar en su próximo trabajo, o en su próximo proyecto o en su próxima promoción.

No está resuelto cómo compatibilizar el aprendizaje de forma personalizada para personas que tienen disposición de tiempo, de capacidades propias, de perfiles de aprendizaje y de situaciones profesionales completamente diferentes y complejas.

En cualquier caso todos estos planteamientos nos dan las claves para analizar el pasado de ese futuro, o sea los actuales MOOCs: ¿cómo dar respuesta con un diseño adecuado a una variedad tan grande de situaciones personales de aprendizaje?

Pero parece ser que las cosas van por otro lado. Parece ser que se trata de establecer un marco donde, ante todas las oportunidades de tener acceso a recursos, explicaciones enlatadas, etc., sobrevivan aquellos alumnos más dotados con competencias naturales para la materia (talentos) o de aprendizaje autónomo. Eso es lo que parece que se desprende de estos párrafos de Gregory Ferenstein en Tech Titans And Online Education Orgs Team Up With The Open Education Alliance:

Hay una serie de escenarios donde la OEA podría tener un impacto a corto plazo. Por ejemplo, Google ha comenzado a des-priorizar la importancia otorgada a un grado de la universidad en el proceso de contratación, de esta forma si un estudiante ha tomado un curso de la Universidad de Stanford en un asunto reconocido por la OEA como adecuado o prestigiosos, Google podría darle más peso en una entrevista.

Otro ejemplo: hay un montón de estudiantes brillantes de todo el mundo que sólo tienen acceso a los cursos a través de Udacity o Khan Academy; la Alianza OEA permitiría a estos prodigios, por primera vez, para demostrar su talento a las empresas de tecnología, tomar cursos y obtener certificados de los proveedores de educación en línea.

La OEA tiene la intención de ayudar a las universidades a ser más relevantes desde el punto de vista profesional y también de ayudar a aquellos que no tienen acceso a las universidades tradicionales y aún así obtener una oportunidad de éxito.

La OEA va a crear (esperemos) una nueva meritocracia en la educación superior . Cada estudiante tendrá la oportunidad de demostrar sus talentos y cualquier proveedor de educación tendrán la oportunidad de desarrollar planes de estudios que llegan a ser conocidos por producir trabajadores innovadores.

Las cartas están sobre la mesa. Todo lo demás es marketing.

¿Y la universidad, se está preparando para esto?”

Se está cumpliendo ya este planteamiento con el que trabajan unos como monográfico y con el que incluimos dentro de un nuevo paradigma a cómo es mi caso

Si las organizaciones dejan de pensar tanto tiempo en los procesos y soluciones tecnológicas y descubren el potencial latente en los aprendices-empleados entonces el valor real y añadido, podría ser aprovechado a través de la Gestion Personal del Conocimiento . El objetivo es hacer que los trabajadores del conocimiento piensen más en la captura, el uso y el intercambio de conocimientos, y la maximización de su eficacia personal en la parte social y la construcción de relaciones, tanto internas como externas…

PKM También se trata de asumir la responsabilidad de su propio desarrollo personal y profesional. Esto significa ser un networker consumado, cómodo con la tecnología y — quizás lo más importante de todo — curioso. La Curiosidad alienta conexiones casuales y un deseo de entender el complejo mundo en que vivimos. Para dotarnos de los conocimientos necesarios para entender el entorno en que vivimos aorendemos y trabajamos, podemos tomar mejores decisiones, hacer crecer nuestra reputación y garantizar que seguimos siendo relevantes en la trayectoria de la carrera que hemos elegido para nosotros mismos. –

Las nuevas organizaciones reconoceran el valor de estas redes y relaciones informales, internas y externas, y se pondrán a explotarlas.

Helen Blunden:

“Sentí que mi red, mi red de confianza que he trabajado duro para mantener, cultivar, cuidar, la confianza y crecer iba a ser explotados por otras personas que me veían como su “viaje gratis” para algunas respuestas rápidas”.

Miro a la cultura de la organización. Si hay una amenaza real, tengo una auténtica oportunidad de compartir y aprender y ser respetuoso con las redes de cada uno es entonces cuando no tengo ningún problema. Si tienen el mandato, o si se utilizan mis redes, mal uso o descontado, entonces me pregunto por qué estoy aún aprendiendo, trabajando allí?. (esto podríamos preguntarnnoslo en las UNIVERSIDADES de hoy en dia ¿Que hacemos allí si no se aprende para la sociedad del siglo XXI’

Por el momento, voy a fomentar y mantener mis redes, pero voy a tener cuidado en la forma en la mina como se utilizan dentro de mi organización y con qué propósito. Pero yo soy el que decide eso!

Para movernos en la red, para generar conocimiento y aprender….eso deberemos llevarlo a cabo aprendices, trabajadores….

Comenzarmos con:

1. Diferentes “métodos innovadores y contextuales” = el aprendizaje y el trabajo en la era de las redes y el empleo nunca serán estandarizados, lo que significa primero deshacerse de las descripciones de puestos y individuales evaluaciones de desempeño y el cambio a formas más simples a fin de organizar la complejidad.

2. Deberemos autoseleccionar las herramientas, segun las necesidades de cada momento, las características contextuales y personalizadas…” = alejándose de herramientas empresariales estandarizadas hacia una plataforma abierta en la que los trabajadores, prendices — , , pueden utilizar sus propias herramientas con el fin de ser artesanos del conocimiento.

3. “Cooperación voluntaria” = disminuir el énfasis en el trabajo en equipo y la colaboración y fomentar mayor cooperación. De esa manera pasaremos de un trabajo PREDISEÑADO a otro CREATIVO y por tanto más motivador.

4. “Deber de ser transparente” = pasar de ‘necesitan saber’ a ‘necesitar compartir’ especialmente para aquellos con responsabilidades de liderazgo, que deben entender que en la era de la red, la gestión es una función, no una carrera. La transparencia es, probablemente, el mayor reto para las organizaciones de hoy en día…universidades, emnpresas, organizaciones socio-politicas, económicas — –

5. “Compartir nuestro conocimiento” = cambiar el entorno para que compartir su conocimiento no ponga a esa persona en una posición más débil de la organización. Un trabajador del conocimiento es una persona comprometida con la libertad para actuar. Premiar la organización (de red) es mejor que premiar a la persona, pero sólo si las personas se sienten capaces y pueden participar activamente en la toma de decisiones. Intrínseca, no extrínseca, la motivación es necesaria para el trabajo complejo y creativo.

Peter Drucker acuñó el término “trabajador del conocimiento”, de nuevo en 1959 como una manera de describir los trabajadores que participaron en la resolución de problemas no rutinarios. Creo que esta es una de las razones por qué las organizaciones-han creído que la formación tiene que ver con los trabajadores del conocimiento “transferencia de conocimiento” — verter conocimiento en la cabeza de la gente, lo que “creemos” que hacemos ahora, pero nada mas lejos de la realidad.

Los trabajadores del aprendizaje ya van un paso por delante de los del conocimiento.

Los trabajadores y los aprendices de hoy y de mañana se enfrentan a momentos de aprendizaje, pero necesitan más a menudo estar en un el contexto de trabajo, muy por encima de lo que estan en el aula o en línea (elearning).

Contextos laborales donde las oportunidades de aprendizaje informal son la mejor de las soluciones de aprendizaje . Estas soluciones informales sirven mejor a las necesidades individualizadas, personalizadas y socializadoras , que se pueden ejecutar gracias a su inmediatez [urgencia para llevar a cabo] y poder asumir riesgos delcuando se requiere un rendimiento impecable.

Con todo ello… ¿Cuán dependiente es nuestro ·ecosistema” en la aplicación de la formación tradicional? La pregunta más importante es: “¿Cuánto dependemos en nuestro paradigma de formacion actual?”.

Recomendariamos que debería ser un entorno de aprendizaje continuo (. Si el 95% del tiempo de un trabajador se desarrolla continuamente en su contexto de trabajo. El trabajo es continuo. El cambio es continuo. La demanda de un rendimiento impecable en el contexto de trabajo continuo y en este porcentaje entra naturalmente su formación, que por tanto también sera continuada y para siempre (Life long learning)…

Con todo ello realizaremos:

a• Preparación — la fase de aprendizaje donde el objetivo es proporcionar actividades y activos de aprendizaje que contribuyan al estado del aprendiz en disposición para aprender.

b• Despliegue — la fase de aprendizaje donde el objetivo es entregar los activos de aprendizaje formal para el alumno para asegurar la transferencia de conocimientos.

c• Refuerzo (EVALUACIÓN) — la fase de aprendizaje en el que el objetivo es la aplicación del aprendizaje en el contexto de trabajo para impulsar el rendimiento medible y sostenible. (learning is the work)..

El aprendizaje informal es cada vez más no sólo “un aprendizaje”, sino también como un recurso que se utiliza ampliamente en el diseño de los procesos de aprendizaje. Objetivo de enfoques, métodos e instrumentos enumeradospara crear un marco general adecuado para contextos no deseados o auto-organizados y auto-aprendizaje fuera de la responsable institucional.

Frente a todo lo que hemos expuestolo que ya no tiene sentido es reponer posicionamientos REDUCCIONISTAS y PROTECCIONISTAS, ya que no se sostendrían de ninguna manera, aunque nos pusiéramos pusilámines en una concepción catastrofista de una sociedad “maquinizada” que no viene al caso o de una falta de preparación de las personas, lo cual aún es menos creible des de el momento que las Tecnologías conviven con nosotros de una manera normal y generalizada.

Ya ni siquiera los postulados de muchos “prohombres” de la pedagogía que aclaman:” Más pedagogía y menos tecnología”, pues ni eso tienen sentido, la Sociedad es un mashup de circunstancias y de acontecimientos que todsos se producen por efectos varios y donde todo es necesario y nada puede ser excluido, por todo ello, nada es superior a nada ni a nadie y cada aspecto es importante según lo que se necesite, cómo y cuando.

Aquí se nos abren diferentes frentes y preguntas variadas.

-¿Es necesaria la escuela? o,

-¿Queremos la escuela actual?, o,

-¿Desearíamos una escuela diferente?, y, quizás la más importante y como no, disruptiva,

-¿Pasaría algo sino existiera la escuela?

Estas preguntas conducen a respuestas que seguramente serán muy variadas y como no, polémicas, pero lo más importante es saber hacia donde vamos, hacia donde queremos que nuestros conciudadanos se eduquen y progresen, ese es el verdadero dilema y la más importante cuestión.

Nuestra opinión siempre ha sido clara, la Escuela de hoy ya no es necesaria, la Sociedad pide Inclusividad (acabar con las brechas + búsqueda de la excelencia de cada persona) y ubicuidad (poder aprender cuando y cómo queramos (autogrestión del aprendizaje de José Juan Góngora., por lo tanto podemos deducir que quizás lo que de verdad ponga obstáculos a la educación sea la Escuela.

a-Apariencia/forma: Cómo se muestran al alumno las acciones de aprendizaje, como contenido, incorporación de texto, gráficos o videos, etc. La mayoría de las plataformas adaptativas de hoy día lo denominan “consumo de contenido” y esperan que el conocimiento se adquiera simplemente leyendo el contenido.

b-Orden/secuencia: Cómo se ordenan y se bifurcan las acciones de aprendizaje según el progreso del alumno, como las rutas de aprendizaje.

c-Orientación hacia el objetivo/dominio Las acciones del sistema que conducen al estudiante hacia el éxito. Esto permite que se realicen cambios según los resultados óptimos de aprendizaje, el grado de dificultad y el creciente nivel de conocimientos o aptitudes del alumno.

Una buena retroalimentación hace pensar en:

-Si el modelado del proceso de retroalimentación permite a los jóvenes desarrollar su propia autorregulación de mejorar el trabajo….

-¿Cómo no un centro cualquiera deja de implementar toda una política de la regeneración de la escuela que tenga en cuenta los muchos matices de cada tema?

La retroalimentación es importante. Nos retroalimentamos con los aprendices a a diario, es más, nosotros también lo somos.

Si hace mucho que ya escribimos sobre la realidad virtual y la aumentada dentro del nuevo paradigma de la EDUCACION DISRUPTIVA, ahora nos falta hablar de la REALIDAD MIXTA, un entramado entre las dos anteriores:

La realidad mixta o MR es una mezcla entre la realidad virtual y la aumentada. Es por lo tanto un entorno que mezcla los mejores aspectos de ambas, unificando la experiencia para que sólo necesites un único casco o gafas para poder utilizar una u otra.

Si quetremos denominar a esta época CIVILIACIÓN DEL CONOCIMIENTO, como en algunas ocasiones lo ha dicho Seymour Papert, debemos hacer que el valor añadido que ello representa sirva para ayudar a la sociedad, lo cuál ahora no está sucediendo, por tanto solo sería una inteliquia que no se cumple.

Alberto Mollón ¿Civilización del conocimiento? ¿Cómo denominamos entonces a la civilización egipcia y a su pensamiento? ¿Y a la civilización del siglo de Pericles? ¿No era civilización del conocimiento la formada entorno a Sócrates, Platón o Aristóteles? ¿Y los mayas?

Tal vez, estemos más en una civilización del “Pensamiento Colectivo y creación colaborativa de ideas”.

Se asocia a Conocimiento por la Influencia de las Tecnologías de la Información y del conocimiento, evidentemente, ppor eso mismo son CARGAS sociales que debemos redefinir y repensar, porque en la realidad están muy alejadas de lo que verderamente se necesita.

Bueno pero… y los exluídos?? los que menciona Juan Carlos Tedesco en su libro “Educar en la Sociedad de Conocimiento”

l…a Sociedad es la que debe velar por los escluidos e implementar lo que quiere para ellos, poque si seguimos con la “educación” de ahora, siempre estarán exclusidos, por muchas reformas que se hagan…

Exacto, más que reformas primeramente se requiere voltear a ver ese fragmento y que existe una verdadera igualdad, educación para todos.

..por eso hablo de generar una corriente de opinión que haga ver a la sociedad que para superar las crisis que están saliendo cada dia…si seguimos por esta sensda no se pararán nunca, que lo que debe hacerse es REFUNDAR UNA NUEVA SOCIEDAD.

Pensando en la mueva línea de trabajo: redefinición de conceptos como #Educación, empoderamiento, ubicuidad … Juan Domingo Farnos

Los paradigmas científicos movidos por la experiencia (Khun) dependiendo de la imaginación y/o subjetividad, Refundamos la #Educación?

Añadir texto alternativo

Los paradigmas pueden complementarse como una conjunción, pero tambieén pueden ser disyuntivos, y ahora estamos en una época disruptiva, por tanto de disynción, hemos de tomar el camino que necesita la sociedad, en educación o no, también, aunque signifique dejar atrás rescodos que no son ya necesarios..

Por lo tanto el paradigma disyuntivo nos lleva a la posiblidad del antagonismo, pero en diferentes acepciones y la posibilidad de adaptación, (diversidad) a cada momento educativo o social…

Estos métodos, que algunos llman Heuristicos y Positivo, nos permiten en todo momento investigar de lleno, y en la realidad del momento….no establecer estándares para cualquier situación y época, lo cuál visto lo visto, falsea la realidaddel momento y por tanto sus actuaciones inmediatas.

La expresión colectiva aplicada y contextualizada será lo que dará sentido real a la formación para la Vida–

Ese es el camino que es tan diferente a lo que venimos haciendo ahora que hay que replantearse toda una serie de acciones Estructurales, Organizativas y de funcionamiento, con una redefinición disruptiva, transparente y confiable de la realidad de ahora y del futuro, por eso mismo el concepto y la implementación de lo que llamamos ahora mismo EDUCACIÓn, no se corresponde ni ene l fondo ni en la forma, con lo que la sociedad necesita

Por un lado la realidad virtual te permite sumergirte en mundos completamente digitales, mientras que la aumentada te deja imprimir objetos digitales en entornos reales. Por lo tanto, lo que hace la realidad mixta es unir ambos conceptos para permitirte interactuar con objetos reales dentro de un mundo virtual, estar totalmente inmerso en un mundo completamente virtual, o reproducir elementos virtuales en tu entorno real.

Visto así estaríamos ante una idea inmersiva que nos permitiría ir mucho más lejos que cualquier proceso de aprendizaje que hoy exponemos, pero en esencia nos puede facilitar y mucho la combinación del mundo real y virtual, cogiendo lo mejor de ambas según en qué situaciones lo que nos permitirá tener un aprendizaje personalizado y digital a la carta no solo de manera temporal, si no ahora ESPACIAL, pero a su vez para muchos significará tener aún más dudas, ya que no tendrán claro que es la realidad, ya que la real y la virtual la interpretarán como dos realidades cuando en realidad es una.

El potencial digital en el sector de la educación y la formación es muy amplio y apunta a la transición hacia un ecosistema digital de aprendizaje permanente y formación. Los miembros de nuestra sociedad moderna se enfrentan a situaciones políticas, sociales, económicas, tecnológicas y ambientales rápidos y cambiantes. En consecuencia, se espera que los miembros de esta sociedad sepan mantener el ritmo de estas situaciones variables, y sean capaces de adaptar sus habilidades y experiencia.

También para modelos de entrega y financiación basados en competencias y personalizadas, así como programas digitales de grado digital. Por último, los fuertes efectos de la red, tanto por el lado de la demanda de los usuarios como por el lado de la oferta de los proveedores de contenido educativo, aumentan la oportunidad de plataformas hiperescaladas que unen estas innovaciones. La minería de datos (es la etapa de análisis de “Knowledge Discovery in Databases” o KDD), es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos.

Afortunadamente, también podemos aprovechar las mismas tecnologías y procesos sociales que han impulsado estas transformaciones para proporcionar a la próxima generación experiencias de aprendizaje que abran puertas al logro académico, oportunidad económica y compromiso cívico.En concreto, ahora tenemos la capacidad de reimaginar dónde, cuándo y cómo se lleva a cabo el aprendizaje ( https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/donde-estamos-de…/)Pero por sobre de todo hacer lo imposible para que busquen conocimientos y desarrollen conocimientos especializados a un ritmo y en un camino que aproveche sus intereses y potenciales únicos y que tengan claro que ellos son los protagonistas pero espcialmente los responsables de su formacion (http://www.oei.es/…/divulgacioncientifi…/entrevistas_210.htm ) Y aprovechar las innovaciones a través de un creciente espectro de instituciones de aprendizaje capaces de apoyar una gama de experiencias de aprendizaje para los jóvenes que eran inimaginables incluso hace 15 años.

Proponemos un nuevo enfoque del aprendizaje conectado a las maneras de vivir, a una nueva cultura con otros valores y un paradigma de paradigmas, basado en la investigación, teorías sólidas del aprendizaje pero también diseñado para explotar el potencial de aprendizaje del nuevo dominio de los medios sociales y digitales:

-¿Qué significaría pensar que la educación es una responsabilidad de una red distribuida de personas e instituciones, incluyendo escuelas, bibliotecas, museos y comunidades en línea?

-¿Qué significaría pensar que la educación es un proceso de guiar la participación activa de los jóvenes en la vida pública que incluye el compromiso cívico y las actividades intelectuales, sociales, recreativas y profesionales?

-¿Cómo podemos aprovechar de los nuevos tipos de configuraciones intergeneracionales que se han formado para que jóvenes y adultos se unan para trabajar, movilizarse, compartir, aprender y lograr cosas juntos? –

-¿Qué significaría alistar en este esfuerzo un conjunto diverso de partes interesadas que son más amplias de lo que tradicionalmente consideramos como instituciones educativas y cívicas?

Si conseguimos conectar el aprendizaje, habremos conseguido progresar y todo ello sacado de la experimentación continua y diálogo con diversos actores. Se basa en el aprendizaje social, ubicuo, mezclado y personalizado, impartido por los nuevos medios, para ayudarnos a remodelar nuestro sistema educativo en sintonía con las realidades económicas y políticas actuales. Sin embargo, el aprendizaje conectado no se distingue por una tecnología o plataforma en particular, sino que se inspira en un conjunto inicial de tres valores educativos, como hemos ya dicho

(Juan Domingo Farnós)

Bibliografía:

Juan Domingo Farnos: Autor de «Educar en la Sociedad Disruptiva del Siglo XXI» y «Educación Disruptiva», experto en educación disruptiva y tecnología educativa. https://juandomingofarnos.wordpress.com
Sugata Mitra: Conocido por su trabajo en «Hole in the Wall» y «School in the Cloud», explorando el aprendizaje autoorganizado y la educación autodirigida.
Etienne Wenger: Autor de «Communities of Practice: Learning, Meaning, and Identity», pionero en el estudio de las comunidades de práctica y el aprendizaje social.
Henry Chesbrough: Autor de «Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology», conocido por su trabajo en innovación abierta y colaboración.
Michael Fullan: Autor de «Learning Is the Work» y «Leading in a Culture of Change», experto en liderazgo educativo y cambio organizacional.

Universidades:

Universidad de Harvard: Ofrece programas de investigación y educación en innovación educativa y tecnología en la educación.
Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT): Conocido por su Laboratorio de Medios y su trabajo en tecnología educativa y aprendizaje en línea.
Universidad Stanford: Líder en investigación en aprendizaje automático y aplicaciones de inteligencia artificial en la educación.
Universidad de Cambridge: Centro de investigación en innovación educativa y tecnología en la educación.
Universidad de Oxford: Ofrece programas de posgrado en educación disruptiva y tecnología educativa.

Obras Destacadas:

«Educar en la Sociedad Disruptiva del Siglo XXI» – Juan Domingo Farnos
«Hole in the Wall: Self-Organized Learning Environments» – Sugata Mitra
«Communities of Practice: Learning, Meaning, and Identity» – Etienne Wenger
«Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology» – Henry Chesbrough
«Learning Is the Work: How Smart Companies Can Transform» – Michael Fullan

Eventos y Congresos:

Congreso Internacional de Educación Disruptiva
Simposio sobre Innovación Educativa y Tecnología
Conferencia Internacional sobre Aprendizaje en Línea
Foro Mundial de Educación y Tecnología
Congreso Anual de Inteligencia Artificial en la Educación

Plataformas y Recursos:

EdX: Plataforma de aprendizaje en línea que ofrece cursos sobre educación disruptiva y tecnología educativa.
Coursera: Ofrece cursos y especializaciones en temas relacionados con la inteligencia artificial en la educación.
Udacity: Proporciona programas de aprendizaje en línea en áreas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Khan Academy: Ofrece recursos gratuitos en línea para el aprendizaje de matemáticas, ciencias y programación.
Moodle: Plataforma de gestión del aprendizaje utilizada por instituciones educativas para ofrecer cursos en línea y recursos de aprendizaje.

Ana March: Experta en educación disruptiva y autora de diversos artículos sobre el tema.

Charles Jennings: Referente en aprendizaje en el trabajo y autor de «70:20:10 Framework for Learning and Development».
Seymour Papert: Pionero en el campo de la inteligencia artificial y la educación, autor de «Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas».
John Hattie: Investigador en educación conocido por su trabajo en efectos de retroalimentación y aprendizaje visible.
Tony Bates: Experto en educación en línea y autor de «Teaching in a Digital Age».

Universidades: 6. Universidad de California, Berkeley: Centro de investigación en tecnología educativa y aprendizaje en línea.

Universidad de Tecnología de Delft: Ofrece cursos y programas en línea en educación disruptiva y tecnología educativa.
Universidad de Queensland: Líder en investigación en aprendizaje basado en evidencia y tecnología educativa.
Universidad de Columbia: Ofrece programas de posgrado en tecnología educativa y aprendizaje en línea.
Universidad Tecnológica de Georgia: Centro de investigación en inteligencia artificial en la educación y aprendizaje automático.

Obras Destacadas: 6. «70:20:10 Framework for Learning and Development» – Charles Jennings

«Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas» – Seymour Papert
«Visible Learning» – John Hattie
«Teaching in a Digital Age» – Tony Bates
«Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns» – Clayton Christensen, Michael B. Horn, Curtis W. Johnson

Eventos y Congresos: 6. Cumbre Mundial de Educación Disruptiva

Conferencia Internacional sobre Innovación Educativa
Simposio sobre Aprendizaje Basado en Evidencia
Congreso de Tecnología Educativa e Innovación
Foro Global sobre Aprendizaje Personalizado

Plataformas y Recursos: 6. LinkedIn Learning: Ofrece cursos sobre educación disruptiva, liderazgo educativo y tecnología en la educación.

FutureLearn: Plataforma de aprendizaje en línea con cursos sobre innovación educativa y cambio organizacional.
Teachable: Permite a educadores crear y vender cursos en línea sobre una variedad de temas educativos.
Google for Education: Proporciona herramientas y recursos para la educación, incluyendo Google Classroom y Google Workspace for Education.
TED-Ed: Ofrece lecciones animadas y charlas inspiradoras sobre temas educativos, incluyendo la innovación en la educación.

L	M	X	J	V	S	D
		1	2	3	4	5
6	7	8	9	10	11	12
13	14	15	16	17	18	19
20	21	22	23	24	25	26
27	28	29	30	31

juandon. Innovación y conocimiento

La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

fecha

Formación de alumnos y docentes en el S XXI (Educación disruptiva & IA) -II

¿Cómo llevamos a cabo la nueva formación de docentes y alumnos en escenarios de Educación Disruptiva?

Algoritmo para el Rol del Alumno:

Algoritmo para el Rol del Profesor:

Introducción y Prácticas de Aprendizaje

Innovación: Principios Básicos y Paradigmas

Creatividad e Innovación

Ejecución de las Ideas Innovadoras

Cultura de Innovación y Calidad de Servicio

Comunicación de la Innovación

Desglose de la Ruta de Aprendizaje:

Algoritmos en Python:

Árbol de Decisión:

Tabla Explicativa:

delicious

Categorías

Entradas recientes

Flickr Photos

Entradas recientes

Posts Más Vistos

Suscripción por correo electrónico

juandon

UNA NUEVA ÉPOCA.

VUESTRA CASA

Creative commons

Actualizaciones de Twitter

CALENDARIO WORDPRESS JUANDON

juandon. Innovación y conocimiento

Actualizaciones de Twitter

Blog Stats

Meta

juandon

Páginas

juandon. Innovación y conocimiento

La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

fecha

7 May, 2024

Formación de alumnos y docentes en el S XXI (Educación disruptiva & IA) -II

¿Cómo llevamos a cabo la nueva formación de docentes y alumnos en escenarios de Educación Disruptiva?

Algoritmo para el Rol del Alumno:

Algoritmo para el Rol del Profesor:

Introducción y Prácticas de Aprendizaje

Innovación: Principios Básicos y Paradigmas

Creatividad e Innovación

Ejecución de las Ideas Innovadoras

Cultura de Innovación y Calidad de Servicio

Comunicación de la Innovación

Desglose de la Ruta de Aprendizaje:

Algoritmos en Python:

Árbol de Decisión:

Tabla Explicativa:

Tu voto:

Share this: learning is the work

delicious

Categorías

Entradas recientes

Flickr Photos

Entradas recientes

Posts Más Vistos

Suscripción por correo electrónico

juandon

UNA NUEVA ÉPOCA.

VUESTRA CASA

Creative commons

Actualizaciones de Twitter

CALENDARIO WORDPRESS JUANDON

juandon. Innovación y conocimiento

Actualizaciones de Twitter

Blog Stats

Meta

juandon

Páginas