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juandon. Innovación y conocimiento

La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

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La nueva educación añade la automatización a ser abierta, inclusiva, ubicua

 

 

Juan Domingo Farnos Miró

PowerPoint Presentation

 

Resumen:

La nueva visión de la educación  promueve el uso de la tecnología para facilitar el aprendizaje mediante la participación de los estudiantes, la promoción de la creatividad, fomentar el aprendizaje autodirigido, la colaboración y habilidades de pensamiento avanzado, lo que hace que pase a ser un aprendizaje abierto, inclusivo, ubícuo y ahora, AUTOMATIZADO.

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Palabras importantes:

Aprendizaje, elearning, learning automatización educación, personalized learning, social learning  tecnologías

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“La evaluación como aprendizaje (Personalización):… se basa en la investigación acerca de cómo ocurre el aprendizaje, y se caracteriza por los alumnos reflexionan sobre su propio aprendizaje y hacen los ajustes para que logren una comprensión más profunda

La evaluación como aprendizaje es la responsabilidad de los alumnos, que deben aprender para articular y defender la naturaleza y la calidad de su aprendizaje. Cuando los alumnos reflexionan sobre su propio aprendizaje y lo “comunican” a los demás que están intensificando sus conocimientos sobre un tema, sus puntos fuertes sobre aprendizaje, y las áreas en las que necesitan para desarrollar aún más (retroalimentación), entonces es cuando se produce EL AUTÉTICO APRENDIZAJE..

El aprendizaje asistido por ordenador debe promover:

a-el aprendizaje significativo y la colaboración implique tareas desafiantes y de la vida real;

b-la tecnología como una herramienta para el aprendizaje, la comunicación y la colaboración

c-evaluaciones basadas en el rendimiento (por ejemplo, si queremos saber si un estudiante puede colaborar mediante el uso de la tecnología, no tendríamos que escriban un ensayo sobre el tema, solo volveríamos a ver a colaborar con otros estudiantes) .

 

La cuestión crítica, que he tratado de responder, de cómo la tecnología puede medir auténtico, aprendizaje relevante, primero requiere respuestas a otras seis preguntas importantes:

a-¿Qué se entiende por auténtico, aprendizaje relevante?

b-¿Qué se quiere decir con habilidades de pensamiento?

c-¿Cómo pueden los docentes involucrar a sus estudiantes en el aprendizaje efectivo y cómo puede medirse?

d-¿Qué visión tenemos para el aprendizaje y lo que parece?

e-¿Lo que define a un rendimiento de alta tecnología y cómo puede medirse?

f-¿Los programas educativos incorporando tecnología que permite a los estudiantes para lograr el aprendizaje de las TIC metas durante el uso de tecnología de alto rendimiento?

 

El aprendiz debe participar en las tareas de aprendizaje que se adaptan a situaciones de “vida real”. En su preparación para este “mundo real”, tenemos el deber de considerar lo que los lugares de trabajo y comunidades requieren. Muchas de las formas tradicionales de aprendizaje, tales como la memorización, y la evaluación en forma de opciones múltiples, desarrollar las habilidades que son útiles sólo en el ámbito escolar. ¿Cuántos de nosotros hemos tenido que usar un examen de opción múltiple como parte de nuestro trabajo? El lugar de trabajo, por el contrario, va a exigir a los trabajadores que pueden “pensar críticamente y de manera estratégica para resolver problemas.

Posteriormente, el modelo tradicional de evaluación no es relevante para las necesidades de los estudiantes reales y los mecanismos tradicionales para evaluar la eficacia de los programas de tecnología también son de poco valor. Con el fin de determinar la mejor manera de lograr un aprendizaje auténtico, el aprendizaje efectivo debe estar ocurriendo de verdad.

Con todo ello:

a-La información y la tecnología de la comunicación deben ser utilizados por los aprendices para aprender en todo momento.
-buscadores de información, analizadores y evaluadores;
-solucionadores de problemas y tomadores de decisiones;
-comunicadores y colaboradores;
-informados, los ciudadanos responsables y contribuyentes

b-Los alumnos deben demostrar su capacidad de aplicar herramientas y procesos dentro de un contexto o problema específico y, a continuación, transferir estas habilidades a nuevos contextos o problemas.

 

También podemos medir la efectividad de la tecnología en los procesos de aprendizaje:…

a-Indicadores de desempeño con las TIC:…

b-Variable Indicador de Desempeño de Alta Tecnología Indicador –Definición
–Acceso
–Conectivo
–Ubicuo
–Inter-conectivo
–Diseñado para el uso equitativo

c-Las escuelas, universidades están conectadas a Internet y otros recursos

d-Los recursos tecnológicos y el equipo son penetrantes y muy bien situado para el individuo (en oposición a centralizada) utiliza

e-Estudiantes y profesores interactúan mediante la comunicación y la colaboración de diversas maneras

f-Todos los estudiantes tienen acceso a los ricos, las oportunidades de aprendizaje desafiantes y la instrucción interactiva, generativa

 

También la:
a–Operatividad
b–Interoperable
c–Arquitectura abierta
d—Transparente

a-Capaz de intercambiar datos fácilmente entre diversos formatos y tecnologías

b-Permite a los usuarios acceder a hardware de terceros / opera software

c–Los usuarios no tienen que ser conscientes de cómo funciona el hardware / software
–Organización
–Distribuido uniformemente
–Diseñado para las contribuciones de los usuarios
–Diseñado para los proyectos de colaboración

d-Tecnología / recursos del sistema no están centralizados, pero existen a través de cualquier número de personas, ambientes y situaciones

e-Los usuarios pueden proporcionar insumos / recursos a la tecnología / system en la demanda

f-La tecnología está diseñada para facilitar la comunicación entre los usuarios con diversos sistemas / equipos
–Engagability
–El acceso a tareas difíciles
–Permite aprender haciendo
–Proporciona participación guiada

g-La tecnología ofrece o permite el acceso a las oportunidades de trabajo, de datos y de aprendizaje que estimulan el pensamiento

h-La tecnología ofrece acceso a simulaciones, aprendizaje basado en objetivos, y los problemas del mundo real

y-La Tecnología responde de forma inteligente para el usuario y es capaz de diagnosticar y prescribir nuevos aprendizajes
–Facilidad de uso
–Ayuda eficaz
–La facilidad de uso
–Rápido
–Formación y apoyo en vano.
–Proporciona suficiente información justo a tiempo

j-La tecnología proporciona ayuda índices que son más de glosarios; puede proporcionar procedimientos para las tareas y rutinas

k-La tecnología facilita el usuario y es libre de procedimientos excesivamente complejos; usuario puede acceder fácilmente a los datos y herramientas sobre la demanda

l-La tecnología tiene una velocidad de procesamiento rápido, no es “abajo” durante largos períodos de tiempo

m-La formación es pronta y adecuadamente, como es el apoyo permanente

n-La tecnología permite el acceso aleatorio, múltiples puntos de entrada, y los diferentes niveles y tipos de información
–Funcionalidad
–Herramienta diversa
–Utilización de medios
–Promueve la programación y creación
–Soporta habilidades de diseño del proyecto

o-La tecnología permite el acceso a la diversidad de genéricos y contexto – las herramientas especificados básicas para el aprendizaje y el trabajo en el siglo 21

p-La tecnología ofrece oportunidades para utilizar las tecnologías de medios

q-La tecnología proporciona herramientas (por ejemplo, los “asistentes”) que se utilizan para hacer otras herramientas

r-La tecnología facilita el desarrollo de habilidades relacionadas con el diseño y ejecución de proyectos

 

Muchos pensadores sienten que la tecnología va a modificar lo que hacen los maestros. “El cambio más significativo es el cambio en el papel de un profesor del dispensador de conocimientos a los estudiantes a uno de ayudar a los estudiantes a adquirir conocimientos de una variedad de fuentes, lo que llamaos cambio de roles…

 

 

 

No siempre pero a veces me llevo muchas sorpresas leyendo a compañeros de twitter, que les sigo y se que me siguen, especialmente del mundo anglosajón:

 

Un emprendedor freelance como Clark Quin, lanza una seminario de formación sobre elearning, uno más, parecería, pero sorpresa, mis mismos planteamientos, jhasta palabras pero en inglés y esto sería para mi lo menos importante, de hecho me alegro que así sea, pero lo que si me importa ese l planteamiento:

 

“Las organizaciones están implementando eLearning, pero sobre una base táctica sin saber cómo encajan las piezas. Profesionales que lanzan elcontenido de memoria, silos del plan de estudios, desarrollo de contenidos redundantes, múltiples portales, y una falta general de integración, yo aquí pondría de inclusión (diversidad y personalización)

Los alumnos no tienen ningún camino coherente para obtener información ( en pocas palabras, ni los tutores aparecen por allí), los estudiantes avanzados son en gran parte ignorados; diferentes grupos están reescribiendo el mismo material; y no se está utilizando el conjunto completo de las oportunidades tecnológicas. En resumen, no hay estrategia de aprendizaje electrónico”.

 

Este planteamiento, que conozco des de hace tantos años, me llevó a pensar y repensar mi E-LEARNING-INCLUSIVO (2004) como una rama del APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBÍCUO (Juan Domingo Farnos) https://es.scribd.com/doc/33025056/Bases-Para-e-Learning-Inclusivo Bases para un E-learning-Inclusivo y que derivó en mis posteriores investigaciones, hasta hoy….

 

 

Pretendemos cambiar la manera de formar a distancia, conservando las características generales del e -learning, pero generando un nuevo enfoque, es decir, nuestro Elearning-Inclusivo dejará de ofrecer unos formatos estandar de formación on-line típicos, pero actualmente bastante tópicos, creando no una plataforma de actuación, sino una filosofía de trabajo científica y estructurada.

 

El Usuario-Alumno, pasa a ser el protagonista ÚNICO de la formación, todos los mecanismos girarán alrededor de él, incluso y, sobre todo, el mismo proceso formativo , poniendo todos sus mecanismos metodológicos, organizativos y evaluativos, a la disposición “personalizada” del alumno- usuario.

 

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,…,su desarrollo aumenta de potencialidad ya que ha de buscar en todo momento y de manera continuada, posibles alternativas, tanto en la enseñanza – aprendizaje, cómo en formas metodológicas de actuar, como en la a daptación de recursos e instrumentos, según las necesidades que se puedan plantear, dando para ello prioridad absoluta a los planteamientos sincrónos (Acrobat connect, Chats, Compartir Pantallas, Presentaciones en Pizarras Digitales Compartidas); en videoconferencias la medida del tiempo cambia completamente, los e-mails, fórums,… pasan a un segundo plano, sin desaparecer, para aumentar en un noventa por ciento la comunicación instantánea, por eso lo hace parecido a la formación presencial, por su interacción constante y al momento, y a la vez saca lo mejor de la formación on-line, por sus características en cuánto a situación espacial y de libre elección temporal en la formación, con una usabilidad del material más dinámica, constante, socializadora y evaluativa..que hace que todo el proceso se pueda regenerar al momento y según los cambios que vayan produciéndose en todo lo anterior.

 

Los mecanismos serán siempre cualitativos, a partir de sus opciones, necesidades y resultados de evaluación…encontrará diferentes mecanismos adaptados a estos planteamientos en cada instante. Las variables de todos los elementos estarán determinadas de manera global, a la vez que seguirán las pautas ya conocidas del elearning clásico; roles de los formadores virtuales, metodologías constructivistas y de contenidos significativos,… con alguna variación muy decisiva y diferente a lo actual, el formato evaluativo estará establecido previamente, pero su puesta a punto y desarrollo ya serán responsabilidad principal del usuario-alumno, pasando los demás integrantes del sistema a un segundo plano, pero no inhibiéndose, sino todo lo contrario, implicándose más para por medio de sus acciones realizar una enseñanza- aprendizaje que hagan posible que el usuario -alumno pueda elegir de manera correcta, tanto su formación cómo su itinerario educativo futuro.

 

Emplearemos una evaluación inicial, con matrices y tests adaptados al mundo universitario, profesional, empresarial y también a alumnos con Necesidades Educativas Especiales, para poder después de conocer sus características personales, cognitivas, de personalidad, de asertividad, liderazgo… podamos determinar el tipo de plantea miento de elearning que realizaremos. Estos tests obviamente están ya preparados y estructurados según los planteamientos psicológicos científicos ya probados y contrastados. (http://www.oei.es/noticias/spip.php?article8953   Bases para el análisis de e-learning inclusivo / Farnós Miró, Juan Domingo OEI)

A lo que resumiremos las formas del mismo para evaluar:

Objetivos de cómo implementaríamos una evaluación inclusiva continuada y flexible en E-LEARNING-INCLUSIVO …

  • Reflexionar en torno a los puntos fuertes y débiles detectados en el ámbito de la cultura, la gestión y prácticas educativas.
  • Contar con información relevante para tomar decisiones adecuadas de cambio en la perspectiva de la inclusión.
  • Iniciar procesos de mejoramiento tendientes a incrementar los niveles de participación, aprendizaje y logros de todos los Usuarios-estudiantes.
  • Fortalecer sus capacidades para atender la diversidad del alumnado y las necesidades educativas especiales que algunos pueden presentar.
  • Reducir las actitudes y prácticas que generan discriminación y exclusión.

 

Modelo Inclusivo de evaluación:

El modelo de análisis considera tres ejes claves para una respuesta adecuada a las diferencias individuales en general e indispensables para los alumnos que presentan necesidades educativas especiales. Éstos se reflejan de forma transversal en 4 áreas de evaluación.

 

Los tres ejes clave para una respuesta adecuada a las diferencias son:

-Accesibilidad: disponibilidad de medidas, ayudas y recursos de apoyo adicionales orientados a facilitar el acceso, la movilidad, la comunicación, la participación y el aprendizaje de todo el alumnado

-Flexibilidad y adaptabilidad: capacidad de la escuela para enriquecer y adaptar el currículo y la enseñanza a la diversidad de necesidades de aprendizaje del alumnado.

-Clima socio emocional: ambiente socio emocional de acogida y valoración de las diferencias y potencialidades individuales para favorecer el desarrollo de todos los estudiantes.

 

Las cuatro áreas de evaluación y sus respectivas dimensiones son:

 

  1. ÁREA: Cultura de aprendizaje inclusivo: Valores, creencias y actitudes que promueven el respeto y valoración de las diferencias y el desarrollo de comunidades que fomentan la plena participación y el aprendizaje de todos

Dimensiones:

  1. Concepciones y actiudes personalizadas
  2. Valores y actitudes
  3. Sentido de socializacion
  4. Colaboración
  5. ÁREA: Prácticas educativas para la diversidad: Acciones, recursos y apoyos que buscan la plena participación y el máximo aprendizaje y desarrollo de todos y cada uno, favoreciendo la interacción y enriquecimiento mutuo.

Dimensiones:

  1. Enriquecimiento y adaptación del currículo para atender la diversidad.
  2. Estrategias de enseñanza para favorecer el aprendizaje y participación de todos
  3. Evaluación del aprendizaje y la enseñanza.

 

III. ÁREA: Gestión centrada en el aprendizaje y la colaboración: Organización, dirección y administración de los distintos recursos (humanos y materiales) orientados al desarrollo de una comunidad que participa y aprende

Dimensiones:

  1. Organización de la enseñanza.
  2. Accesibilidad: física, a la información y al currículo.
  3. Recursos de apoyo (materiales y humanos) para atender la diversidad.
  4. Liderazgo y Desarrollo Profesional

 

  1. ÁREA: Resultados: Grado de satisfacción de la comunidad educativa, y logros en relación con la participación de la comunidad escolar, la integración social y el desempeño académico de los estudiantes

Dimensiones:

  1. Satisfacción.
  2. Participación e integración.
  3. Resultados Educativos.

 

Indicadores:

Cada una de las 14 dimensiones antes señaladas se componen de un conjunto de indicadores y subindicadores de calidad que representan las condiciones deseables hacia las cuales la escuela debe transitar para conseguir mejores niveles de aprendizaje y participación de sus estudiantes.

Ejemplo de indicador y sus sub-indicadores. Dimensión Sentido de pertenencia y convivencia, del Área de Cultura de aprendizaje Inclusivo:

Las normas colaborativas y sociales se definen de forma participativa y son respetadas por los distintos estamentos e individuos que se están formando, dentro de todo el sistema de formación a distancia.

 

Analizando algunos aspectos nos encontramos que 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.

 

 

De esta manera podemos conseguir lo que algunos llaman, trabajar con la web inteligente, de otra manera siempre será vender “humo” y de ello los MOOCs como una innovación que es, tampoco se muestra ajena a este proceso.

Una manera de implementar este desarrollo sería como lo harían en cualquier empresa de innovación..con  una metodología “ágil” iterativa, las fases que maneja están  relacionadas con su fase predecesora y/o sucesora de tal manera que el cambio se maneja  con menores impactos en comparación con las metodologías tradicionales.

Ya en otra fase “Preparación de Datos”,  está ampliamente relacionada con la fase dos “Entendimiento de los datos”, por lo tanto es altamente probable que al realizar la preparación de los datos se deba regresar a la fase anterior a entender o definir nuevamente algún dato que fue mal interpretado o que se incorpora.

 
La preparación de los datos es una parte crítica dentro del análisis avanzado de información, ya sea que se trate de efectuar un análisis estadístico, un análisis de minería de datos o textos o bien para la construcción de un sistema de descubrimiento de conocimiento.

La fase de preparación de datos es un actor de éxito, sin ella no puede generarse satisfactoriamente ningún análisis avanzado o sistema inteligente. La preparación de los datos consta de: validación, transformación  y selección.

ejemplo:

Pasos en la preparación de los datos
1.       Selección de datos
En este paso se van a seleccionar los conjunto de datos sobre los cuáles se aplicarán las técnicas de análisis avanzado para alcanzar las metas, alcances y objetivos fijados en la fase uno.

Es probable que se determinen no sólo uno sino varios conjuntos de datos,  a través de  realizar diferentes  combinaciones de los atributos que fueron estudiados e incluidos en la fase dos.

A continuación describimos y aplicamos al prototipo algunos de estos puntos

Ejemplo
Segmentar categorías
Crear nuevas alternativas
flexibilidad, diversidad
Etc…

 

2.       Limpieza de datos
Es necesario negociar y determinar cuál será el tratamiento que se empleará para aquellos datos incompletos, omitidos, erróneos, etc.

Es importante involucrar a los aprendices  en las decisiones de limpieza para no generar criterios de remplazo erróneos y que ocasionen desviaciones o mayor dispersión en los análisis estadísticos.

     

En nuestro piloto

Para datos omitidos o erróneos: sustituir las características  por aquellos que presenten el valor más repetido (moda de la serie).

Para datos numéricos: Colocar el precio promedio del conjunto del mismo tipo en los valores omitidos.

Etc.

3.       Construcción  de datos
En los análisis estadísticos ó de minería de datos, para detectar tendencias, patrones de comportamiento, grupos, etc… , es frecuente que se incluyan datos que no fueron considerados en la selección inicial y que incluso pueden no formar parte del negocio. Se trata de incorporar datos (muchas veces del exterior) que proporcionen más información o ayuden a afinar los análisis. 

Para realizar una prognosis y una diagnosis,  predictivas más asertivas es indispensable añadir nuevos datos que aporten valor al análisis.

Las reglas de funcionamiento, las trasformaciones y variantes de los datos en el analisis que estamos haciendo deben de ser consideradas en esta parte.

En nuestro ejemplo

Incorporaremos varias variables, entre ellas,

calidad, diversidad, inclusividad, excelencia personalizada…

4. Integración de datos
Los datos preparados en los pasos anteriores muchas veces serán integrados (unidos) para su análisis en campos nuevos.
5. Formato de datos
De ser necesario hacer un reformateo a los datos. En términos de análisis para poder realizarlos es más en algunos casos necesario asignar claves numéricas a los datos nominales que procesar textos.

A partir de esta concepción, que será realizada de manera continuada y sujeta siempre a retroalimentaciones constantes, lo que a veces originará en mitad de un CURSO, un cambio radical de estrategias, ya que los aprendices y sus diferentes situaciones:

-adaptaciones al curso.

-aceptación o no, de la calidad del mismo

-dificultades o facilidades personales y de grupos para realizarlo

-propuestas alternativas o de innovación en el mismo curso

-i la evaluación continuada que vamos estableciendo tiene o no, errores, mejoras,…

….

Por tanto en este aspecto-solo es uno dentro de la complejidad de E-LEARNING-INCLUSIVO- se demuestra lo que verdaderamente es una formación abierta, masiva y sobre todo, inclusiva y ubicua….

Este post ha sido publicado originalmente en juandon. Innovación y conocimiento. Autorizada por el autor su publicación en este Blog CUED.

Con ello nos encontramos con situaciones especificas dentro del mismo que es necesario nombrar:

«Hay quien trata de repetir aquellas categorías consideradas como universales durante siglos para intentar explicar la práctica política que viene, y me temo que muchas de éstas ya no sirven. A un ritmo vertiginoso todo ha cambiado y todo se reinventa. Michel Serres piensa que incluso ha nacido un nuevo ser humano: «la pulgarcita», que se comunica tanto con los pulgares como con el resto de instrumentos tradicionales. Pulgarcita y pulgarcito viven en una sociedad en red, están creando un orden nuevo y se quedarán atrás los viejos gruñones que no lo entiendan. La derecha no lo acierta a comprender, pero muchos representantes de la izquierda clásica tampoco. Las actuales estructuras, las instituciones vigentes, las jerarquías y las diferencias son dinosaurios moribundos: nace un consenso que las juzga obsoletas cuando no indecentes».

José Ignacio González

 

Nuestra sociedad ha demostrado que ha sabido sobreponerse a innumerables adversidades. Hoy por hoy, los problemas que la acucian son de sobra conocidos: «crisis», «desempleo», «recortes», «corrupción». Pese a todo, como en otras épocas, sabremos levantarnos. Ahora bien, el momento actual supone una coyuntura diferente; puesto que no podemos «levantarnos» –así, sin más– para mejorar lo que ya existe. Necesitamos provocar una ruptura con respecto al estado de cosas anterior.

En este sentido, debemos ser «rompedores»; pero no para destruir, sino para crear. Veamos el siguiente gráfico:

Como se ve, se trata de una extraordinaria ilustración cuyo contenido puede que guste a muchos –aunque pocos hayan intentado llevarlo a la práctica–. Y es, exactamente a eso, a lo que me refiero cuando hablo de «ruptura»: de transitar nuevos caminos a los que nunca antes nos habíamos acercado:

  • Aprendizaje inclusivo.
  • En abierto.
  • Ubicuo
  • Personalizado

APRENDIZAJE PERSONALIZADO

El aprendizaje personalizado se puede llevar a cabo donde, cuando y como se quiera. Por esta razón, las modalidades de aprendizaje «formales», «no formales» e «informales» no son modalidades «parceladas», como hasta hace poco tiempo; sino que, hoy por hoy, se «mezclan» como partes integradoras de un nuevo concepto de educación: la «Educación Disruptiva».

 

Uno de nuestros trabajos de investigación acerca de los diferentes tipos de aprendizaje y modelos de pedagogía, culminó, allá por el año 2004, con la publicación: «Bases para un e-learning-inclusivo»(Juan Domingo Farnós), cuya difusión ha tenido cierta relevancia a nivel internacional. En él, enunciábamos ya que, al integrar en nuestra concepción de educación las variables «no formal» e «informal», la responsabilidad sobre la gestión del proceso educativo debía recaer sobre la figura del aprendiente; con lo cual la cadena cultural de transmisión de conocimiento que llevamos arrastrando durante siglos «se rompe». Ciertamente, nuestro modelo debe cambiar, y debe hacerlo de manera disruptiva.

 

 

Para iniciar el cambio, necesitamos nuevos «liderajes» que se desliguen de las jerarquías, nuevos adalides que estén dispuestos a cruzar «líneas rojas» y que, por medio de la «transversalidad» y la«redarquía», lleguen a «impactar» en la sociedad –de una manera divergente, sí, pero cada uno en lo mejor que sabe hacer–.

El modelo de educación disruptiva persigue el «aprendizaje personalizado» –poniendo siempre el acento sobre la excelencia. Para este cometido, resultan de gran interés las características del e-learning y la web 2.0, porque favorecen la motivación y obvian, por completo, el modelo jerárquico de enseñanza-aprendizaje tradicional.

Pese a todo, si queremos «deslocalizar» los aprendizajes, de momento no nos queda más cauce que el de la educación formal o prescriptiva; ya que el «sistema» no nos da otra opción. A día de hoy, en educación confluye una combinación de contextos, finalidades y modalidades (tanto pedagógicas como organizativas), que se relacionan en el uso de las TICs. Dicha combinación se concreta en diferentes iniciativas: algunas, conocidas por los sistemas formativos y educativos; otras (incipientes), están aún por germinar; pero todas indican desarrollos interesantes, tanto a nivel conceptual como práctico, en el e-learning.

 

 

En efecto, los territorios del e-learning representan una serie de «meta-contextos» en los que se articulan diferentes recorridos de aprendizaje. Cada uno de estos itinerarios conlleva la suma de tres variables (que son –en sí mismas–, pistas sobre nuevas áreas de innovación):

  • Finalidad.
  • Interés.
  • Enfoque.

TICs

Como venimos diciendo, el desarrollo de las TICs promueve la creación de nuevos escenarios de aprendizaje (alternativos a la EDUCACIÓN FORMAL) para obtener información,  transformarla en conocimiento y poder compartirla –i.e.: poder «conectar» con otras personas–.

Podemos buscar la base del «aprendizaje colaborativo» en:

  • Los planteamientos de Vygotsky al aprendizaje social.
  • La teoría social-constructivista.
  • El conectivismo más moderno.

El marco teórico se basa en el principio de que el proceso de aprendizaje es continuo y no puede quedar limitado por:

  • Normas estandarizadas (e.: por currículos)
  • Espacios delimitados (escuelas, universidades)
  • Ambiente de aula.
  • Edad del estudiante.

Por todo lo anterior, el «Aprendizaje informal»:

  • Tiene lugar durante toda la vida.
  • Sin límites espacio-temporales.
  • De manera ubicua.
  • De manera independiente a materiales estructurados.

Este modelo difícilmente nos conduciría a una certificación (según la cultura del título que tenemos hoy), pero refleja la realidad del auténtico aprendizaje. Veamos:

  • La sociedad educativa: las instituciones y los miembros de la sociedad participan, de manera activa y colaborativa, en un proceso educativo continuo y permanente.
  • La comunidad educativa: los nodos educativos se desarrollan entren las instituciones educativas y los miembros de la comunidad, mediante la colaboración y la comunicación en torno a intereses comunes.
  • La comunidad de aprendizaje: dentro de un grupo estructurado, se implementa un proceso de aprendizaje colaborativo, basado en una dinámica que  promueve sinergias y complementariedad sobre la acción colectiva, que se sustenta sobre el pensamiento crítico, y que está arraigada en un entorno compartido.

SOCIAL LEARNING

El social learning (i.e.: ‘Aprendizaje Social’) es un concepto que hace referencia a un tipo de aprendizaje que tiene lugar mediante la observación, la conversación, o el cuestionamiento. Estos parámetros pueden desarrollarse en un ambiente informal o formal; y,  a veces, incluso, sin que el alumno sea consciente.

Por tanto, el Aprendizaje Social se centra en las necesidades del individuo. En una interacción de Aprendizaje Social, un participante podría preguntarse:

«¿Qué es lo que * yo * necesito saber y quién sabe cómo responder a esto con rapidez?»

Así es cómo se consume el conocimiento, o, dicho de otro modo, así es cómo, en la mayoría de los casos, aprendemos «de» y «con» los «expertos». Es por ello que el Aprendizaje Social resulta difícil de rastrear, pues supone aprender:

  • En la naturaleza.
  • A través de conversaciones.
  • De los medios sociales.
  • De las tecnologías de aprendizaje 2.0.

COMUNIDADES DE PRÁCTICA

Las «Comunidades de Práctica» son, en cambio, grupos de personas con un interés común que se centran en la colaboración y el intercambio de información en beneficio de la colectividad. De esta manera, en una Comunidad de Práctica se da más importancia a la mejora del grupo, que a la de un solo individuo. Así, en una Comunidad de Práctica, un participante podría preguntarse:

«¿Qué puedo compartir con el grupo o cómo podemos resolver un problema juntos?»

Posiblemente, en estos modelos, el área de «COMPUTACIÓN MÓVIL» sea el elemento más disruptivo, ya que nos permite «mezclar» la visión conservadora («de toda la vida») que predomina sobre educación; con iniciativas sociales que, de alguna manera, responden mejor a la situación real de la educación en la sociedad de hoy.

Ante esta realidad, cabe replantearse los conceptos de ESPACIO y COMUNIDAD.

  • ¿El ESPACIO ha perdido su valor, o, más bien, se le ha dotado de significados infinitos y de múltiples posibilidades?
  • En cuanto a la COMUNIDAD, nosotros, como individuos, podemos participar en numerosas comunidades, construidas en torno a diferentes temas, pero ¿qué pasa con la calidad de dichas comunidades?

¿Qué significan hoy los términos «espacio» y «localización»?, ¿cómo las tecnologías móviles han reinventado la forma en que nos relacionamos con el mundo que nos rodea? Parece que hay abundancia de opiniones –utópicas y distópicas– sobre la materia; pero, en realidad, cada persona lo experimenta de forma diferente. Poco a poco, con el paso del tiempo, nuestra percepción del espacio ha cambiado, y, por ello, se hace necesario implicar las tecnologías emergentes –y no emergentes– en nuestra concepción del aprendizaje –desde libros hasta smartphones–.

Por otro lado, no hemos de perder de vista que podemos aprovechar las Comunidades de Aprendizaje para lograr diferentes objetivos de formación. El método predominante consiste en la creación de conocimiento colaborativogestión y distribución. La comunidad puede fusionar las cualidades del individuo y de la sociedad a través del diálogo y la construcción de relaciones.

 

OBSERVACIONES

La naturaleza colaborativa de las comunidades de aprendizaje permite el intercambio de conocimientos, táctica que, por lo general, conduce a la realización acelerada de los objetivos de aprendizaje. El aumento de rendimiento en las evaluaciones se fomenta a través del intercambio de recursos, mejores prácticas y la capacidad de las comunidades de aprendizaje para proporcionar relaciones de tutoría a través de la interacción de nuevos usuarios, usuarios de nivel medio y usuarios avanzados.

Además:

  • El establecimiento temprano de Comunidades de Aprendizaje en la educación en línea ayuda a acortar distancias y a desdibujar las diferencias entre el mundo físico y el virtual.
  • Cuando las personas se dan cita en un espacio en línea con el propósito de hablar, aprender, compartir información o colaborar en proyectos; los miembros de dichas comunidades de aprendizaje deben satisfacer las necesidades de los otros «alumnos» a través de la participación proactiva.
  • La premisa del aprendizaje a través de las comunidades se basa en que lo que importa es la forma en que aprendemos, y esto requiere entradas interactivas y robustez de todos los miembros. La eficacia y la eficiencia de las comunidades de aprendizaje deben ser evaluadas periódicamente, y los resultados deben ser usados para mejorar y actualizar estas comunidades –de manera personalizada– con la implicación de todos los miembros.
  • Los métodos directos de evaluación –por ejemplo, «que el trabajo del estudiante demuestre una cualidad específica, como la creatividad, el análisis o la síntesis»– son la base de su sistema evaluativo. Para algunos, esto implica que la evaluación es imposible, para otros, se devuelve, de manera natural, la responsabilidad de evaluar a los dueños de su formación, a los APRENDIENTES.

LEARNING IS THE WORK

El «Learning is the work» y el «aprendizaje ubicuo» aparecen por todos lados –queramos o no–, no queda ya mucho recorrido para lo que hoy llamamos ESTUDIAR. La vigencia de este término está llegando a su fin y, por eso, intentamos que las personas puedan entender nuestras propuestas de refundación educativa y social.

La nueva forma de aprendizaje se compone de los siguientes cinco principios:

  1. El trabajo es el aprendizaje y el aprendizaje es estar trabajando.
  2. Proporcionar maneras de estar conectado en un entorno «social» abierto y colaborativo de aprendizaje.
  3. «Liderazgo» significa ‘compartir en todo momento’, ‘estar compartiendo innovación’ y ‘provocando disrupción’.
  4. La innovación es parte del trabajo diario de todos.
  5. Se debe crear una nueva cultura de aprendizaje para toda la vida (en la que cada usuario-aprendiz es dueño de su carrera y su desarrollo personal).

La investigación ha derivado en un trabajo continuado y permanente que seguramente no acabará nunca porque se va revitalizando con los diferentes acontecimientos que van sucediendo en la sociedad y en el aprendizaje: E-learning-inclsuivo, Educación Disruptiva (learning is the work), pero todo englobado en los APRENDIZAJES ABIERTOS, INCLUSIVOS Y UBÍCUOS, que a lo mejor van a cambiar de nombre, ¿por qué no? pero lo garantizado es el trabajo, en eso no habrá cambios, eso seguro.

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Las competencias, la evaluación y el aprendizaje se “mueven” juntos.

juandon

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COMPETENCIAS=APENDIZAJES=EVALUACIONES

 

¿Qué les parece esta inferencia, este planteamiento?, por otra parte es un “escenario” con el que las TIC nos están ayudando, sin ellas sería casi imposible y aún estaríamos con los escribanos de la edad media.

Cuando se entregue la evaluación formal a los aprendices será el momento en que la educación se transforme (educacion disruptiva), y será entonces cuando aprendizaje y evaluación serán solo una cosa. Deben ser los aprendices quienes hagan este proceso, ya que los docentes no lo harán nunca porque son parte del sistema.

En cambio si utilizamos la evaluación como metodología de aprendizaje, pensaremos en la evaluación de los métodos activos los cuáles requieren el uso de herramientas de evaluación. No es fácil elegir a su / su herramienta (s) y esta elección debe ser siempre de manera pertinente (en relación con las competencias, habilidades, objetivos….

La elección de los instrumentos de medida es importante señalar y recopilar datos y recoger indicadores. Tardif (2006) ofrece nueve principios básicos para el desarrollo de un sistema de evaluación para los estudiantes adquiridas mediante el aprendizaje activo:

 

  1. Informar una progresión;
  2. Piense competencias
  3. Determinar los recursos utilizados;
  4. Identificar los recursos disponibles;
  5. Identificar las situaciones;
  6. Documento de la trayectoria;
  7. Informe de la autonomía;
  8. Emplear múltiples criterios;
  9. Integrar las diferencias individuales.

 

Así mismo debemos hacernos hacernos las siguientes preguntas:

– ¿He reunido pruebas suficientes para afirmar que el estudiante progresa?

-¿Yo he elegido las herramientas para medir el progreso?

-¿He definido los criterios de éxito?

 

EVALUAR ES APRENDER ; se encuentra en el corazón de la experiencia de aprendizaje : ¿cómo los alumnos son evaluados dando forma a su comprensión en el plan de estudios determinando su capacidad de progresar? Naturalmente yo creo que esto no sirve para nada, como ya he demostrado en múltiples ocasiones. Otra cosa es que los hábidos por “resistir” , lo cual sucede y mucho, sigan con sus evaluaciones segregadoras: de buenos y malos aprendices, de aprobados y sus pendidos, de los que superan cursos y de los que repitan…

 

 

 

 

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Pero para establecer una causa efecto y que la gente entienda que evaluación y economía, en el sentido de costos, no debería tener nada que ver, necesitamos conocer entre otras cosas:

-¿Cómo se evalúa actualmente a los estudiantes? Hagan una lista de los métodos que utiliza.

-¿Vale la pena cada evaluación y se puede explicar a sus estudiantes por qué?

-¿Puede explicar cómo se comparan los métodos de evaluación que usa actualmente con los resultados de aprendizaje esperados?

-¿Con qué habilidades y capacidades quieres que tus estudiantes salgan de tu unidad / curso?

-Aproximadamente, ¿cuánto cuesta cada proceso de evaluación a los estudiantes y al personal en términos de tiempo y recursos utilizados?

-¿Siente que podría estar evaluando más? ¿Cómo lo sabes?

-¿Qué criterios utiliza? ¿Son suyos, o puede usted involucrar a los estudiantes ellos mismos en formularlos?

-¿Conoce los alumnos los criterios? ¿Lo entienden realmente?

-¿Está la retroalimentación que da a sus estudiantes claramente relacionada con sus criterios de evaluación?

-¿Qué tan bien los estudiantes de retroalimentación que reciben en el trabajo evaluado les ayudan a saber cómo están haciendo?

-¿Cuánta práctica y orientación tienen los estudiantes en los métodos de evaluación elegidos?

-¿Qué evaluaciones disfrutan los estudiantes y por qué?

-¿Cómo sabes que los estudiantes encuentran útiles sus/las evaluaciones?

-¿De qué manera las evaluaciones ayudan a su estudiante a aprender?

 

 

 

 

 

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Esto nos servirá para entender mejor las dos opciones, la antigua y la nueva (transformación del paradigma), y llegaremos a discernir si es mejor el nuevo paradigma que el viejo o dicho de otra manera, si el aprendizaje y la evaluación siendo lo mismo y también en el espacio y en el tiempo, nuestras competencias revelan que en ello estamos todos incluidos y que no solo no sobra nadie, sino que todos hacemos falta.

 

La evaluación del aprendizaje se refiere a la medición y evaluación de los estudiantes en escenarios también de ELEARNING – como en otras modalidades de enseñanza – Aprender alcanza 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.

 

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 – es el uso en situaciones con los social media en el aprendizaje virtual de espacios aprendidos. 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:

 

El objetivo de este proceso pretende hacer frente a las necesidades actuales y las oportunidades de aprendizaje, mediante esta analítica recogiendo los enfoques multidisciplinares pero complementarios de diferentes campos, tales como Ciencias de la Computación, Ciencias de datos, Matemáticas, Educación, Sociología…

 

Necesitamos por tanto:

-Análisis de aprendizaje basado en competencias:

-Análisis de aprendizaje para la evaluación de las competencias genéricas y específicas.

-La integración de la analítica de investigación y aprendizajes educativos.

-Analíticas de aprendizaje y el aprendizaje autorregulado.

-Intervenciones y análisis de los diferentes aprendizajes, estudio de casos…

-Implementaciones de la analítica de aprendizaje.

-Analíticas de aprendizaje y efectos a largo plazo (estudios sobre la analítica de aprendizaje).

-Los avances teóricos en la analítica de aprendizaje.

-Replicación y validación cruzada de las investigaciones existentes.

-Aspectos éticos de la analítica de aprendizaje.

-Analíticas de aprendizaje y formulación de políticas (policy makers)

–Interoperabilidad para la analítica de aprendizaje.

 

 

Oportunidades:

-Las aplicaciones móviles para la analítica de aprendizaje multimodal

-El aprendizaje de análisis en los mundos virtuales.

-Discurso y el sentimiento de análisis.

-Análisis de la educación: la integración de la analítica de aprendizaje y análisis académicos.

-Fuentes de datos para la analítica de aprendizaje.

-Nuevos enfoques y métodos de análisis en el aprendizaje.

-Analíticas de aprendizaje para entornos personales de aprendizaje (PLE)

 

 

Para ello debemos tener claro, ¿qué es un aprendizaje exitoso en el contenido (refiriéndonos a la excelencia personalizada y no estandarizada), 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 que pretende ser un éxito en el aprendizaje por lo que durante todo el proceso será medible y debe ser medido como un éxito en el aprendizaje y esta evaluación representado en sentido positivo o como un error, significará que estamos pendientes continuamente de todo el proceso para finalmente, establecer que los resultados de aprendizaje se pueden lograr a través de mejoras en los medios interactivos, entornos virtuales de aprendizaje y escenarios de aprendizaje, comunicación virtual y tutoría de apoyo en el futuro.

 

La aclaración de estas cuestiones antes de una evaluación prevista es necesario conceptualizar la evaluación ven el aprendizaje en escenarios de e-learning, learning, edtech… que corresponden a los respectivos contenidos, requisitos y condiciones apropiadas…

 

Este problema esbozado de evaluación o en el aprendizaje en escenarios con diferentes tipos de aprendizaje, como e-learning, deja claro que los procedimientos e instrumentos de evaluación siempre serán apropiados para el sujeto de evaluación específico relevante y para conceptualizar los objetivos de la evaluación respectivos en consecuencia, si se realizan de manera personalizada, ya sea de manera digital y/o por medio de la AI (Algoritmos), con el software adecuado.

 

 

 

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Por tanto, no necesitamos una lista de posibles métodos e instrumentos de evaluación, si no que se suministran en los mismos escenarios de aprendizaje electrónico.

El aprendizaje no termina en sí mismo, sino que sirve para superar las discrepancias en las acciones y por lo tanto las competencias de los sujetos para hacer frente a las respectivas condiciones de vida y de trabajo.

 

Las discrepancias en sus competencias , por un lado en su acción actual aprenden práctica, reflexionan y compensan, por ejemplo, por los procesos de aprendizaje que se acompañan con e-learning en los escenarios virtuales que los llevamos a cabo.. En segundo lugar, se puede detectar entre la educación deseada futuro y / o de la habilidad profesional y sus habilidades de acción actuales con sus discrepancias existentes que puedan superar su compromiso con las pedagogías organizadas y asistidas con contenido y el personal de aprendizaje en espacios virtuales de aprendizaje.

El edificio de la capacidad de crecimiento subjetivo mejora con la experiencia de aprendizaje. El aprendizaje es por lo tanto un potencial de acción subjetiva obtenido, cuyas bases se adquieren con las habilidades de acción. Si se han adquirido con éxito, sin embargo, sólo puede ser visto en situaciones de aplicación donde las habilidades se adaptan a la situación de acuerdo con requisitos específicos o incluso extendidos para reconstruir las situaciones de aplicación.

 

El aprendizaje y su éxito ya nunca más será una actuación aislada, sino que se produce sólo en contextos de cooperación y de comunicación con otros estudiantes, profesores y expertos en escenarios de aprendizaje electrónico como una actuación individual y personalizada.. Un individuo puede alcanzar su éxito de aprendizaje, aunque tal es siempre un poder subjetivo, sólo a través del análisis de la adquisición o crítica activa del sujeto de aprendizaje con los resultados presentados y los logros de otros sujetos en el aula virtual. Como nunca se puede controlar por completo estos contextos de cada proceso individual de aprendizaje y por lo tanto no tiene ninguna causa absoluta, sólo puede haber una relación causal más o menos probable entre la enseñanza y el aprendizaje.

 

La razón es que los alumnos siempre individualmente – a menudo en acuerdo o en concumitancia constante confrontan con los demás : pensar en los objetivos, objetos, métodos y resultados de los requisitos de aprendizaje y contextos como sus procesos de aprendizaje y, posiblemente, crear o incluso de forma espontánea modificada, ampliada o también conseguir totalmente escenarios y cuestiones diferentes, los límites de los escenarios de e-learning como acciones fronterizas de aprendizaje y por lo tanto conseguir diferentes resultados de aprendizaje que ni fueron pensados previamente ni previsibles. (divergentes)

 

 

 

 

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Con todo ello, ¿cómo podemos medir realmente nuestro aprendizaje?:

Si el aprendizaje es un poder subjetivo y se demuestra sólo con restricciones en situaciones la aplicación simulada en escenarios de aprendizaje electrónicos, si es necesario para el dominio de las situaciones de competencias de acción subjetivas que se desarrollan también con un éxito total, con aquellas aplicaciones que son detectables y medibles Esto sólo es posible si el trabajo y el aprendizaje están integrados (learning is the work de Harold Jarche and Juan Domingo Farnos) como ejemplo dado con una disponibilidad de escenarios de aprendizaje en el lugar de trabajo. En este caso, un éxito de aprendizaje es directamente en la aplicación real. Sin embargo, si los escenarios de e-learning y situaciones de aplicación se producen el lugar, la hora y de manera educativa aislada, a continuación, lanza una medida verdadera de éxito en el aprendizaje en algunos temas (`pero solo de manera aleatoria o aislada)

 

Un problema importante es que el primero no sea de fácil acceso a los lugares de aplicación y luego la dificultad de medir el éxito de aprendizaje en situaciones reales de aplicación, especialmente en las situaciones de aplicación general también se requiere que todas las habilidades de acción adquiridas utilicen una solución alternativa, como pruebas orientadas a la acción” y en un proceso de la formación.

Por el dominio de la situación problemática expuesta de manera objetiva, transparente, de clasificación y medición completa de éxito en el aprendizaje en situaciones de aplicación puede, en principio, utilizaremos dos formas de medición diferentes:

 

-la medida pragmática

-la medición científica.

 

 

La medida pragmática en el aprendizaje se refiere al producto de medición del rendimiento cuantitativo y cualitativo o resultado de la acción subjetiva en relación con el objetivo perseguido de acción con limitaciones en escenarios de aprendizaje electrónico – en situaciones de aplicación simulados. De vital importancia es el hecho de que no sólo los profesores, formadores y otros expertos hacen la determinación de las dimensiones medidas y la propia medición junto a los alumnos implicados. Por un lado, para minimizar los posibles errores de percepción de todos los interesados, y, en segundo lugar, para fortalecer la reflexión y la autoevaluación de los alumnos en relación con sus actividades de aprendizaje y logros de aprendizaje.

La medición de las dimensiones puramente cuantitativas no son suficientes, sino que deben abarcar al mismo tiempo, la demanda de los servicios prestados por los servicios previstos, aunque siempre puede ser que cualquier desviación, no son sólo las razones de las diferencias que se cargará para una medición cualitativa de aprendizaje, pero también en innovaciones en las secuencias de acción, métodos y herramientas utilizadas, etc., que han conducido a una prestación eficiente de servicios o producción de productos.

Cualitativamente dimensiones para ser medidas para el campo de trabajo son por ejemplo los productos de excelencia personalizada producida o resultados o la incorrección de los mismos e inadecuada, superficial adyacente, o viceversa, soluciones creativas e innovadoras y también la dedicación y compromiso.

Dado que las capacidades y competencias adquiridas sólo aparecen en el campo de las aplicaciones , no es suficiente para medir lo objetivado en los servicios resultados de las pruebas individuales. Mejor base para la evaluación del desempeño puede ser alcanzado cuando todo proceso individual y colectivo de adquisición de competencias de acción subjetivas se desarrollen en los escenarios de e-learning y que incluímos en cualquier observación, encuesta…

 

Por razones obvias, incluso durante un proceso de aprendizaje en el aula virtual para hacer una medición del rendimiento de acompañamiento también se puede llegar por una mayor seguridad para una medida objetiva de éxito en el aprendizaje en situaciones reales o simuladas de aplicación, a ofrecer una medida de acompañamiento de la adquisición de competencias en el proceso de aprendizaje con dimensiones medibles además de las cuantitativas y cualitativas anteriores: el funcionamiento, la independencia, la comunicación, la cooperación, la flexibilidad, la resolución de problemas, responsabilidad y otros. La medición de la adquisición de habilidades en estas dimensiones requiere en escenarios de aprendizaje electrónico para implementar herramientas de evaluación cualitativos apropiados, tales como abiertas a responder a cuestionarios. Otro y una ventaja importante de la medida de acompañamiento es que en base a los resultados obtenidos con los alumnos una conversación de comentarios en línea se puede hacer y tomar en función de acuerdos básicos sobre los objetivos de aprendizaje adicionales, pasos de aprendizaje, ayudas para el aprendizaje y que aprenden esfuerzos en disposición o en expansión en escenarios de e-learning .

 

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

Se puede establecer entre todos un criterio claro y conciso, que esto es algo que los estudiantes deben hacer por sí mismos antes de presentar una pieza de trabajo. Proporcionar los criterios es el acto de marcado que debe abrir las brechas en el aprendizaje. Es la respuesta que sigue para el estudiante que puede comunicar lo bien que un estudiante ha cumplido con los criterios y las mejoras de la iniciativa en su trabajo y en el de todos (creatividad y aportación de un valor añadido al grupo…diversidad…. El propósito de la retroalimentación debe ser para cerrar las brechas de aprendizaje, entre otras y buscar la excelencia personalizada por otra (Inclusion educativa)

 

“El propósito de la retroalimentación debe ser para cerrar las brechas de aprendizaje, entre otras y buscar la excelencia personalizada por otra (Inclusión educativa)” de Juan Domingo Farnos

 

 

 

 

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El modelado se convierte en una parte fundamental del bucle de realimentación. Para que los estudiantes puedan lograr el ‘buen desempeño’ requerido necesitan que el proceso sea modelada por ellos mismo, (APRENDER HACIENDO). Esto podría ser a través de la utilización del trabajo de los estudiantes anteriores o de modelado en vivo del trabajo actual tal como los estudiantes están llevando a cabo la tarea. Simplemente con una rúbrica, no siempre es útil ya que a veces es un trabajo demasiado abstracto.

 

Una vez que los estudiantes tengan una comprensión más segura de lo que es que están buscando y han hecho un intento (SIMULACION…ENSAYO-ERROR), necesitarán saber a qué distancia de la buena actuación deseada están y lo que tienen que hacer con el fin de cerrar esta brecha – la realimentación..

El ENSAYO-ERROR-RETROALIMENTACION, será lo normal en una nueva manera de aprender abierta, inclusiva y ubicua, basada en la persona, en el aprendiz.

Esto nos conduce a establecer simulacros que nos conducirán a otra sociedad que entiende las cosas de otra manera y que incluso los conceptos anteriores ni los contempla y por el contrario aparecen otros de nuevos, como aprender en el trabajo, sin tener en cuenta si es necesario o no una titulación, simplemente porque no lo contempla.

 

 

Para establecer una autentica DISRUPCION, se debe influir en gran media en la estructura organizativa tradicional.

Incidiremos en la FORMACION y por tanto, en la EVALUACIÓN, especialmente de manera online (ELEARNING) en todas las facetas; Estructura, Proceso y Sistema.

Esto también son las “causas profundas” para la productividad estancada lo cual produce un des-compromiso de los empleados y lo cambiaremos:

 

-Estructura: La agregación de gente implicada”conduce a mejorar y eleva el compromiso de las personas, siempre con estructuras dinámicas sin pensar en una “localización” fija.

-Proceso: Procesos lineales de creación de valor permite la eficiencia escalable, pero hace que el aprendizaje escalable difícil de lograr, por lo tanto hay que digitalizar todos los procesos.

-Sistemas: Sistemas de Planificación son rígidos y no pueden adaptarse rápidamente cuando surgen nuevas ideas, por lo que cambiaremos a la digitalización.

 

El aprendizaje a través de la simulación (realidad aumentada o virtual….), les llevará a un aprendizaje diversificado y personalizado y con la posibilidad de cambiar sus planteamientos iniciales, y que de otra manera sería imposible, ya que el determinismo propio de cualquier metodología al uso, lo impediría…

 

La Comunicación máquina-persona, máquina a máquina, por ejemplo… – Si bien no hay duda de que esto va a suceder, y que de alguna manera muchos ven en ello uno de los peores malos de la innovación, y que la “Internet de las cosas” no está muy lejos en el futuro. Una cosa que me parece fascinante la idea de que se podrá crear un “perfil de aprendizaje”, una identidad que es esencialmente un paquete digital de nuestras preferencias de aprendizaje y los contenidos del aprendizaje del pasado, que se podrá acceder por las máquinas…

Las dimensiones cuantitativas y cualitativas para ser medidos deben ser justificadas o cada uno de acuerdo con los requisitos y condiciones en los campos de aplicación y las habilidades de acción requeridos allí. Las preguntas con dimensiones cuantitativas y cualitativas que se le preguntó sobre las razones y las propuestas dejan claro que en la mayoría de los casos estandarizada cuestionarios de opción múltiple por sólo una medida pragmática de los resultados del aprendizaje debería ser suficiente, pero como vemos no lo son.

 

 

 

 

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¿Cómo se puede mejorar el aprendizaje?

Una mejora de cuestiones paralelas al aprendizaje que acompaña a los procesos de aprendizaje requiere un medición y una evaluación permanente, por la diferencia entre los participantes la adquisición en el marco de las competencias de escenarios de e-learning y trasladado en competencias típicas a situaciones reales de aplicación en relación con las actividades de aprendizaje y las condiciones de aprendizaje de Elearning que se establecen en escenarios de aprendizaje . Esto formará un conglomerado discursivo y reconstructivo por las partes. A partir de los términos de diferencias importantes en las competencias de análisis y clasificación en el escenario de e-learning, a su contexto y a las acciones de la gente para conclusiones más o futura mejora del aprendizaje implicados se pueden extraer, diferentes aprendizajes personalizados.

 

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 alumno que se beneficia y formas de profesores y expertos en otro proceso de aprendizaje, será necesario realizar no solo una evaluación permanente en los procesos (con todos sus elementos) si no también hacerlo de manera personalizada primero (personalized learning), si no también socializadora después (social learning).

En este sentido, debe lograrse por un contenido correspondiente, didáctico-metódico y medial-diseño de escenarios de aprendizaje electrónico interactivos que llevará a mejoras en los resultados del aprendizaje en las siguientes dimensiones clave de competencia:

 

  • 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. (multimodales, multicanal e inclusivos)

 

  • 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 el poder.

 

  • Ser capaz de conocer los propios cargos y responsabilidades en situaciones reales de aplicación tomando de decisiones necesarias y adecuadas 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 adecuada, flexible, para ampliar y desarrollar planteamientos de aprendizaje innovadores.

 

  • Una comunicación y cooperación a tareas relacionadas apropiada y específicas y más allá también podremos realizar actuaciones contextuales y creativas.

 

  • 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 para que 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 para sacar sus propias habilidades como para el consejo y sugerencias adecuados a las demás partes y para llegar a los resultados de aprendizaje de consenso y solución de problemas en situaciones reales de aplicación.

 

 

 

 

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Todo ello nos conducirá a un un cambio en los métodos de EVALUACION y actividades de aprendizaje, por ejemplo, en lugar de los módulos de aprendizaje en los procesamientos lineales puros cuya combinación con simulaciones, pueden ser hechos 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.

 

La nueva visión de la educación que promueve el uso de la tecnología informática para facilitar el aprendizaje mediante la participación de los estudiantes, la promoción de la creatividad, fomentar el aprendizaje autodirigido, la colaboración y habilidades de pensamiento avanzado.

“La evaluación como aprendizaje (Personalización):… se basa en la investigación acerca de cómo ocurre el aprendizaje, y se caracteriza por los alumnos reflexionan sobre su propio aprendizaje y hacen los ajustes para que logren una comprensión más profunda

 

La evaluación como aprendizaje es la responsabilidad de los alumnos, que deben aprender para articular y defender la naturaleza y la calidad de su aprendizaje. Cuando los alumnos reflexionan sobre su propio aprendizaje y lo “comunican” a los demás que están intensificando sus conocimientos sobre un tema, sus puntos fuertes sobre aprendizaje, y las áreas en las que necesitan para desarrollar aún más (retroalimentación), entonces escuando se produce EL AUTÉTICO APRENDIZAJE..

El aprendizaje asistido por ordenador debe promover:

a-el aprendizaje significativo y la colaboración implique tareas desafiantes y de la vida real;

b-la tecnología como una herramienta para el aprendizaje, la comunicación y la colaboración

c-evaluaciones basadas en el rendimiento (por ejemplo, si queremos saber si un estudiante puede colaborar mediante el uso de la tecnología, no tendríamos que escriban un ensayo sobre el tema, solo volveríamos a ver a colaborar con otros estudiantes) .

La cuestión crítica, que he tratado de responder, de cómo la tecnología puede medir auténtico, aprendizaje relevante, primero requiere respuestas a otras seis preguntas importantes:

 

a-¿Qué se entiende por auténtico, aprendizaje relevante?

b-¿Qué se quiere decir con habilidades de pensamiento?

c-¿Cómo pueden los docentes involucrar a sus estudiantes en el aprendizaje efectivo y cómo puede medirse?

d-¿Qué visión tenemos para el aprendizaje y lo que parece?

e-¿Lo que define a un rendimiento de alta tecnología y cómo puede medirse?

f-¿Los programas educativos incorporando tecnología que permite a los estudiantes para lograr el aprendizaje de las TIC metas durante el uso de tecnología de alto rendimiento?

 

El aprendiz debe participar en las tareas de aprendizaje que se adaptan a situaciones de “vida real”. En su preparación para este “mundo real”, tenemos el deber de considerar lo que los lugares de trabajo y comunidades requieren. Muchas de las formas tradicionales de aprendizaje, tales como la memorización, y la evaluación en forma de opciones múltiples, desarrollar las habilidades que son útiles sólo en el ámbito escolar. ¿Cuántos de nosotros hemos tenido que usar un examen de opción múltiple como parte de nuestro trabajo?

 

El lugar de trabajo, por el contrario, va a exigir a los trabajadores que pueden “pensar críticamente y de manera estratégica para resolver problemas.

Posteriormente, el modelo tradicional de evaluación no es relevante para las necesidades de los estudiantes reales y los mecanismos tradicionales para evaluar la eficacia de los programas de tecnología también son de poco valor. Con el fin de determinar la mejor manera de lograr un aprendizaje auténtico, el aprendizaje efectivo debe estar ocurriendo de verdad.

 

Con todo ello:

 

a-La información y la tecnología de la comunicación deben ser utilizados por los aprendices para aprender en todo momento:

 

-buscadores de información, analizadores y evaluadores;

-solucionadores de problemas y tomadores de decisiones;

-comunicadores y colaboradores;

-informados, los ciudadanos responsables y contribuyentes

 

b-Los alumnos deben demostrar su capacidad de aplicar herramientas y procesos dentro de un contexto o problema específico y, a continuación, transferir estas habilidades a nuevos contextos o problemas.

 

También podemos medir la efectividad de la tecnología en los procesos de aprendizaje:…

 

a-Indicadores de desempeño con las TIC:…

 

b-Variable Indicador de Desempeño de Alta Tecnología Indicador –Definición

–Acceso

–Conectivo

–Ubicuo

–Inter-conectivo

–Diseñado para el uso equitativo

 

c-Las escuelas, universidades están conectadas a Internet y otros recursos

 

d-Los recursos tecnológicos y el equipo son penetrantes y muy bien situado para el individuo (en oposición a centralizada) utiliza

 

e-Estudiantes y profesores interactúan mediante la comunicación y la colaboración de diversas maneras

 

f-Todos los estudiantes tienen acceso a los ricos, las oportunidades de aprendizaje desafiantes y la instrucción interactiva, generativa

También la:

–Operatividad

–Interoperable

–Arquitectura abierta

—Transparente

 

a-Capaz de intercambiar datos fácilmente entre diversos formatos y tecnologías

 

b-Permite a los usuarios acceder a hardware de terceros / opera software

 

c–Los usuarios no tienen que ser conscientes de cómo funciona el hardware / software:

 

–Organización

–Distribuido uniformemente

–Diseñado para las contribuciones de los usuarios

–Diseñado para los proyectos de colaboración

 

d-Tecnología / recursos del sistema no están centralizados, pero existen a través de cualquier número de personas, ambientes y situaciones

 

e-Los usuarios pueden proporcionar insumos / recursos a la tecnología / system en la demanda

 

f-La tecnología está diseñada para facilitar la comunicación entre los usuarios con diversos sistemas / equipos:

 

–Engagability

–El acceso a tareas difíciles

–Permite aprender haciendo

–Proporciona participación guiada

 

g-La tecnología ofrece o permite el acceso a las oportunidades de trabajo, de datos y de aprendizaje que estimulan el pensamiento

 

h-La tecnología ofrece acceso a simulaciones, aprendizaje basado en objetivos, y los problemas del mundo real

 

y-La Tecnología responde de forma inteligente para el usuario y es capaz de diagnosticar y prescribir nuevos aprendizajes

 

–Facilidad de uso

–Ayuda eficaz

–La facilidad de uso

–Rápido

–Formación y apoyo en vano.

–Proporciona suficiente información justo a tiempo

 

j-La tecnología proporciona ayuda índices que son más de glosarios; puede proporcionar procedimientos para las tareas y rutinas

 

k-La tecnología facilita el usuario y es libre de procedimientos excesivamente complejos; usuario puede acceder fácilmente a los datos y herramientas sobre la demanda

 

l-La tecnología tiene una velocidad de procesamiento rápido, no es “abajo” durante largos períodos de tiempo

 

m-La formación es pronta y adecuadamente, como es el apoyo permanente

 

n-La tecnología permite el acceso aleatorio, múltiples puntos de entrada, y los diferentes niveles y tipos de información:

 

–Funcionalidad

–Herramienta diversa

–Utilización de medios

–Promueve la programación y creación

–Soporta habilidades de diseño del proyecto

 

o-La tecnología permite el acceso a la diversidad de genéricos y contexto – las herramientas especificados básicas para el aprendizaje y el trabajo en el siglo 21

 

p-La tecnología ofrece oportunidades para utilizar las tecnologías de medios

 

q-La tecnología proporciona herramientas (por ejemplo, los “asistentes”) que se utilizan para hacer otras herramientas

 

r-La tecnología facilita el desarrollo de habilidades relacionadas con el diseño y ejecución de proyectos

 

 

 

 

 

 

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Muchos pensadores sienten que la tecnología va a modificar lo que hacen los maestros. “El cambio más significativo es el cambio en el papel de un profesor del dispensador de conocimientos a los estudiantes a uno de ayudar a los estudiantes a adquirir conocimientos de una variedad de fuentes, lo que llamaos cambio de roles…

Quizás para superar estas resistencias al cambio podría empezar por una EVALUACIÓN continuada de  DESEMPEÑO, es decir …

En la evaluación de desempeño el supervisor examina el rendimiento laboral de un empleado y comparte con éste el análisis de los resultados obtenidos. La primera parte del capítulo se dedica al propósito de la evaluación de desempeño y la segunda a los pasos que podemos tomar para mejorar el proceso de comunicación con cada empleado sobre su rendimiento.

 

 

Uno de los pasos más importantes, es la retroalimentación de información a los empleados. Mientras que este paso ha sido motivo de mucha tensión tanto para el supervisor como para el subordinado, en este capítulo analizaremos un sistema de retroalimentación que resulta altamente favorable para ambos. ….http://cnr.berkeley.edu/ucce50/agro-laboral/7libro/06s.htm

 

Una manera donde la retroalimentación genera más confianza mútua en todos los participantes en el proceso, tanto educativo, como laboral, como mixto, una auténtica DISRUPCIÓN

 

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Estrategias del libro

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La estrategia que des de un principio tuve de hacer un libro/s donde se reflejaran las ideas de lo que venimos llamando “Educación Disruptiva” viene apoyada en la idea de hacer a continuación una continuación con monográficos que de alguna manera hicieran comprender mejor lo qu siempre hemos pretendido: “la construcción de escenarios abiertos, inclusivos, ubícuos y ahora, de pleno derecho, automáticos que escriban en la sociedad del siglo XXI, una cultura acoerde a este tiempo con sus valores pertinentes.

Es cierto que sus tentáculos se han desarrollado en muchas partes del mundo, con diferentes idiomas. Pensemos que este trabajo proviene de 1991 , eso si, de forma anónima, muchas veces, menos en el mundo latino y latinoamericano que se asocia,  inevitablemente con nosostros.

Han habido muchos intentos varios de hacer publicaciones al respecto, todas ellas fallidas, por mi creencia que de lo que se trata es de crear ideas que se mueven no en espacios ni tiempos cerrados, si no que su propia condición de libertad, hacía imposible su “lugar en un libro al uso.

¿Qué ha cambiado?, pues nada, sigo creyendo lo mismo y lo ratifica mi Blog “Innovación y Conocimiento” https://juandomingofarnos.wordpress.com que ha seguido haciéndose mayor, ya supera los 17.000.000 de visitas y mis redes sociales se incrementan de seguidores, de preguntas, de aportaciones…

Entonces, ¿por qué lo hago ahora? Pues precisamente por lo que acabo de escribir, estas ideas se conocen ya, pero lo hacen de manera segmentada y por intereses concretos, por lo que he visto que sería necesario concentrarlas en un/os libros/s y a su vez profundizar más en cada una de ellas por medio de las monografías.

Debido a ello el libro/s no puede ser una publicación corriente y demasiado ágil, es decir que lo puedan leer en uno o dos días, si no que  sea una publicación de lectura-análisis-conclusiones, que se verán llevadas a la práctica en los libros posteriores.

Se trataría pues de 6 libros, una colección, que se pueden sacar de uno en uno, por bloques etc, aunque eso habremos de verlo y que se necesitanunas condiciones de apoyo prévias y posteriores, naturalmente:

a)Conocimiento en la red: redes sociales, página web, entrevistas escritas, radio, TV…

b)Análisis de las propuestas.

c)Presentación del libro en dos o más lugares estratégicos.

d)Divulgación por diferentes medios.

Por tanto como se nota está organizado a manera de “pack”, todo es un engranaje donde todas las partes son necesarias y vitales y que espera como resultado:

a) Que la lean, la estudien y analicen, la trabajen en la academia.

b) Que la lean y miren su utilidad la gente de la calle.

c) Para que las utilicen Organizaciones Internacionales.

d) Para investigadores.

e) Para investigadores.

Para que mucha más gente posteriormente de origen multidisciplinar se decidan a colaborar en un proyecto que des de su inicio he dicho que quedara abierto y no finalizado, para aladir innovaciones, disrupciones, trabajo, tecnologías…

Si alguien quiere colaborar en el mismo libro, obviamente puede drecirmelo en cualquier momento y lo ubicaremos donde aporte más cosas al colectivo, ya que si bien el libro lo escribo personalmente la vedad es que las “grandes colaboraciones” mundiales que tenemos, le dan un ciento toque “coral” con un sello especial que cualquier otra obra no tiene.

La verdad es que pretendía hacerlo dentro de unos meses donde ya hubiese terminado mi relación con el Estado español, para posteriormente irme a vivir a Latinoamerica, pero las cosas se han precipitado, por lo que ahora estoy de lleno metido en este “baile” y por lo tanto debo bailar y como consecuencia veremos como salimos de ello.

Se que por principios las personas son muy individualistas por naturaleza, sabéis que mi caso es todo lo contrario, por eso una vez más os pido ayuda, noto que si lo hago solo, difícilmente lo conseguiré ya que el proyecto es enorme para una sola persona.

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Macrodatos y aprendizaje automatizado y colaborativo

Juan Domingo Farnós

 

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Hemos de tener presente que a medida que las personas comenzaremos a trabajar con datos (dentro de esta nueva cultura-paradigma) a gran escala, deberemos hacer algo más que sólo tener que “enchufarnos” en la tecnología y  con ello llegar a nuestro aprendizaje. Para obtener el máximo valor de los datos, los profesionales deberemos también transformar la manera en que pensamos acerca de los datos y cómo diseñamos posibles soluciones.

 

Con la obtención de microdatos por medio del Big Data (macrodatos) estructurados i embebidos establecemos anotaciones semánticas que pueden ser procesados por los motores de búsqueda para comprender el significado de los fragmentos de contenidos y proporcionar la información  necesaria dentro de los parámetros ubicuos-OER- de manera que los podamos utilizar como actuaciones que nos servirán para posteriores relaciones con datos producto de la observación transformándose en metadatos.

 

 

En los últimos tiempos se están dando  corrientes referentes al Big data y a a los Algoritmos (Inteligencia Artificial), los que predicen que significaran la “visualización” de una época con rayos y truenos, que nos tendra vigilados permanentemente ” Un artículo del periodista holandés Dimitri Tokmetzis demostró el año pasado hasta qué punto esto puede ir en los datos de montaje de retratos compuestos de lo que somos. Google sabe lo que busca y puede inferir no sólo qué tipo de noticias que lees en un domingo por la mañana y qué tipo de películas prefieres un viernes, qué tipo de porno que probablemente nos gustaría mirar y dejarnos boquiabiertos en la noche del sábado , lo que ha hecho que los bares y restaurantes cierren”….

La propuesta de Bentham para una Máquina total de la visibilidad puede ser menos significativa a la tesis de los universos de datos emergentes que sus contribuciones a la moral del utilitarismo y su supuesto de que se puede medir nuestro bienestar.

El panóptico es un tipo de arquitectura carcelaria ideada por el filósofo utilitarista Jeremy Bentham hacia fines del siglo XVIII. El objetivo de la estructura panóptica es permitir a su guardián, guarnecido en una torre central, observar a todos los prisioneros, recluidos en celdas individuales alrededor de la torre, sin que estos puedan saber si son observados”.

El efecto más importante del panóptico es inducir en el detenido un estado consciente y permanente de visibilidad que garantiza el funcionamiento automático del poder, sin que ese poder se esté ejerciendo de manera efectiva en cada momento, puesto que el prisionero no puede saber cuándo se le vigila y cuándo no”….

Este dispositivo debía crear así un «sentimiento de omnisciencia invisible» sobre los detenidos. El filósofo e historiador Michel Foucault, en su obra Vigilar y castigar (1975), estudió el modelo abstracto de una sociedad disciplinaria, inaugurando una larga serie de estudios sobre el dispositivo panóptico. «La moral reformada, la salud preservada, la industria vigorizada, la instrucción difundida, los cargos públicos disminuidos, la economía fortificada, todo gracias una simple idea arquitectónica.»Jeremy Bentham, Le Panoptique, 1780.

Estamos hoy en la clase difusa del pensamiento calculador y comparaciones cuantitativas insta a que el utilitarismo, tal razonamiento no se basa en el trabajo de visibilidad a hacer. Más bien, eso depende de algoritmos de análisis, quien a su vez depende de la presa de los algoritmos silenciosos –los que convierten en silencio nuestro comportamiento en una avalancha de datos. (son la metáfora de los presos alrededor que se pusieron alrededor de una torre de vigilancia para ser visualizados, hasta que estos alcanzaron la manera de evitarlo( estos eran los algoritmos)….

 

 

Si podemos introducir en este “tiempo” y con los resultados obtenidos por medio de algoritmos (aplicaciones) que nos ayuden en el proceso, llegaremos a un conocimiento completo lo que nos permitirá, primero que se produzca la posibilidad de que cada aprendiz pueda aprender con mayor autonomía y de manera personalizada y socializadora (Farnos 2000…) para a continuación aportar su valor diferenciado y añadido al colectivo socializado.

 

Buscar la excelencia personalizada nos obliga a tener una autonomía suficiente que nos permita escudriñar, analizar y sacar las consecuencias necesarias que nos engloben en escenarios socio-educativos y, por tanto tecnificados, que lo hagan posible.

 

Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA,) por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.

Si partimos de la idea de que la REALIDAD es múltiple, podemos entender por qué aprender en la diversidad no tiene porque llevarnos a un punto común-….esta premisa es fundamental para entender el pensamiento crítico en los aprendizajes y sin la cuál sería imposible llevar a cabo aprendizajes basados en la diversidad-INCLUSIVIDAD (EXCELENCIA)…

 

 

Las máquinas, las TIC, la internet… proporcionan información más rápido de lo que nadie podría haber imaginado, pero el aprendizaje es dar sentido a la información y el descubrimiento de su significado, el verdadero objetivo de la educación, y con las máquinas aun no lo hemos conseguido, aunque algunos estemos en ello..

Los aprendices, dentro de la educación formal de manera sistematizada, y en la informal, de manera generalizada… pueden beneficiarse de la orientación de los algoritmos que apuntan al aprendiz hacia los sistemas de tutoría en línea, por ejemplo, que están demostrando tan eficaz como tutores humanos.

Los alumnos pueden aprender métodos y enfoques  en línea para luego colaborar a lo largo de su propio camino de aprendizaje. Sus propios itinerarios de aprendizaje. Ese es el punto: los estudiantes adultos (es decir los estudiantes en edad universitaria) aprenden mejor cuando ellos mismos crean rutas de aprendizaje; el tutor en línea puede proporcionar ayuda, pero no puede ser la totalidad de la experiencia de aprendizaje.

Las tecnologías de aprendizaje adaptativas, análisis de aprendizaje en línea que se utilizan para crear rutas de aprendizaje para los alumnos en función de su rendimiento, pueden ayudar a algunos estudiantes, pero no pueden, en muchos casos, proporcionar la oportunidad para el conocimiento profundo y duradero sobre cómo aprender.

La máquina, en las tecnologías de aprendizaje adaptativo, se ha hecho cargo: el algoritmo es la creación de itinerarios de aprendizaje, y no lo que haga el alumno. Este enfoque podría entenderse como un intento de “aprendizaje semi-pasivo.” Esto no quiere decir que no haya usos de las tecnologías de aprendizaje adaptativo, pero es que decir que este enfoque sólo puede ser un elemento de un camino de aprendizaje humano impulsado .

El aprendizaje por refuerzo es otra parte de Machine Learning que podemos utilizar en la forma en que ayuda a la máquina a aprender de su progreso.

 

 

Es cierto que se suele preguntar si los robots sustituirán a los docentes y las respuestas no siempre son concretas ni firmes, sinceramente no creo que lo hagan en el sentido genérico, pero en cambio sí a lo que hoy entendemos por docencia.

El futuro del docente, ya des de su formación inicial, será muy diferente, los nuevos profesionales dentro de un tiempo no muy lejano ni se acordarán que sus antecesores llevaban a cabo lo que se hace, por tanto su convivencia con otras unidades mecanizadas inteligentes será algo normalizado y consecuente con la época en la que vivan.

 

Debido a que la idea de “educación” será tal como explicamos… abierta, inclusiva, ubícua, su estructura, sus organizaciones y funcionalidades, serán otras y el trabajar en un tiempo con “presupuestos” del pasado ya ni se contemplará.

 

Si bien es cierto que allá por el 1991-92 cuando empezamos a reflejar de manera “comunicativa”, bien oralmente, por escrito, multimedia… la idea de una educación disruptiva, por aquel entonces lo enmarcábamos dentro de la investigación que denominábamos “elearning-inclusivo”que fuese el eje vertebrador de una sociedad que para transforamrse (disrupción) necesita de otra cultura con otros valores, de los que siempre habíamos conocido como: derechos, deberes, esfuerzo, debilidad,…a responsabilidad, compromiso, autonomía, resiliencia,…, teníamos quizás si una visión empírica pero no prolongada en el tiempo, ahora si la tenemos con la idea de la Sociedad y una educación en la que si podamos englobar estas ideas y otras que se ampliarán y potenciarán gracias al soporte de las tecnologías…

 

La educación siempre ha sido el refugio o bien de profesionales mediocres en su trabajo, o personas que se consideraban vocacionales en el terreno de “enseñar”y quizás este ha sido el problema que en la actualidad está causando dificultades en la comprensión de lo que es y será una nueva forma de ser y de hacer de la propia educación.

 

Los “mediocres” no se atreven con otra cosa, a los vocacionales se les está acabando el tema de “enseñar” porque la gente lo que necesita y quiere es aprender y a ser posible de manera autónoma, realmente es un dilema porque su formación inicial ha estado encauzada por las universidades en este sentido debido también a que los formadores eran de los suyos, recordemos la frase:

 

La formación está acotada en el tiempo (limitada), quizás también en el espacio, el aprendizaje no, permanece duradero y permanente en el tiempo y sin límites espaciales (ubícuo)”  Juan Domingo Farnos

 

Dentro de esta revolución digital son los nuevos enfoques de aprendizaje que transforman los modelos jerárquicos, basado en la industria de la enseñanza y el aprendizaje. …

Consejos prácticos, ejemplos de la vida real, estudios de casos, y la oferta de recursos útiles perspectivas en profundidad sobre la estructuración y el fomento del aprendizaje socialmente atractivo en un entorno online….seran los que nos harán cambiar de una vez, que nos permitiran arriesgarnos y saber “estar” y vivir dentro de la incertidumbre, de una manera mucho más creativa que hasta ahora…

 

Sólo un ser humano realmente puede personalizar todo lo que él o ella lo hace. Es la era de la personalización, pero eso sólo significa ayudar a cada uno de nosotros para pasar menos tiempo en los detalles y más tiempo en las actividades humanas importantes, como la imaginación, la creatividad, el descubrimiento, la integración, la intuición, ..

La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.

 

 

Ello nos conduce a muchas dificultades, ya no solo en el entendimiento, que también, si no en la aceptación del cambio de roles y personas, su integración en la autonomía de aprendizajes y en la personalización y socialización de los mismos.

 

Esta transformación real (disrupción) llegará cuando se comprenda y se implemente  (causa-efecto) lo que siempre ha sido y entendido por “educación”, su estructura, organización y funcionamiento, solo entonces podrá enarbolarse como eje en lo verdaderamente importante, la disrupción social.

 

Todo ello viene de la mano de lo que algunos llaman “sociedad digital” pero verdaderamente no es un conflicto acertado , lo que si ocurre es que sus ciudadanos si las utilizan para casi todos y la educación, también.

 

Preferiría denominarlo “”época digital” y la encuadraría dentro de un tiempo que se sabe cuándo más o menos empezó pero no cuándo terminará, ya que hablar de sociedad sería hacerlo en un sentido demasiado abstracto.

 

En muchos escenarios distribuidos, nos gustaría que los agentes aprendan y optimicen sus políticas en tiempo real, lo que es casi imposible de lograr con modelos centralizados. Investigadores de la inteligencia artificial (IA), publicaron un documento en el que presentaron un método para lo que denominaron “Aprendizaje de refuerzo distribuido entre actores críticos”. algo así como un aprendizaje descentralizado ya que se dirige a las topologías que no solo se distribuyen sino que carecen de coordinadores centrales.
El principio de aprendizaje de similitud de tareas

Los escenarios de aprendizaje de refuerzo multi-agente son, en términos prácticos, es una de las arquitecturas de aprendizaje profundo más complejas para implementar. La teoría de juegos, la programación distribuida y el aprendizaje no supervisado (LO QUE NOSOTROS HEMOS INVESTIGADO Y TRABAJADO DENTRO DE LOS NO LUGARES ( https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/los-no-lugares-e…/ de Juan Domingo Farnos) chocan en los escenarios para crear un entorno increíblemente desafiante para los científicos y desarrolladores de datos.

Serán cientos de miles de nodos que pueden aprender varias tareas. En una topología centralizada típica, la complejidad de la arquitectura está dictada por dos factores inconexos: la cantidad de nodos y el número de tareas. A medida que se agregan más nodos a la red, la comunicación con el coordinador centralizado se vuelve más compleja. Como los agentes necesitan aprender nuevas tareas, el coordinador central se ve obligado a coordinar las políticas de aprendizaje a través de un número arbitrario de nodos en la red.

Podríamos llamar a este conocimiento el Principio de aprendizaje de similitud de tareas y puede conducir a modelos de optimización potentes en escenarios , con lo que así , si que podemos DOCENTES Y ALUMNOS potenciar habilidades propias del siglo XXI y por tanto, por una parte entrar en dinámicas de aprendizaje FLEXIBLES, ABIERTAS, INCLUSIVAS y por otro entrar de lleno en lo que denominamos EDUCACIÓN DISRUPTICA, que nos que nos ayudara a construir esta nueva CULTURA que necesitamos para crear otros valores, escalables evidentemente y enriquecidos con las TIC, y por otra, llegar a todas las propuestas que queremos llevar a puerto.

Para eso hemos de buscar y de investigar, las maneras de conseguir todo lo

expuesto, trabajando en entornos virtuales de formación, en redes sociales y en realidades virtuales y aumentadas, en aprendizajes formales y en no formales (informales, … por tanto nuestra misión será prepararles el camino, tanto a los usuarios cómo a los docentes, tanto en su cambio de roles , cómo en el trabajo que realizarán y los instrumentos que necesitarán para ello.

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 estará ahí siempre, debemos empezar a usarla para nosotros desarrollar, para alcanzar nuestros objetivos de manera adecuada. La oportunidad está ahí, está lista para aprovecharla:

  1. Introducción y prácticas de aprendizaje. Modelo de gestión por competencias y su valoración, Mini- Proyecto de Innovación (presencial y/o virtual)
  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
    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

 

 

Los ciudadanos nos hemos empoderado de estas tecnologías y los empleamos en todos nuestros quehaceres, ya no sabemos vivir sin ellos.

En educación sucede un fenómenos anómalo, confundimos el entender para qué utilizarla, por qué utilizarlo y como realizarla, lo cual nos conduce a un camino de dudas, incredulidad, desconocimiento y como consecuencia, desconfianza.

 

Todo ello está haciendo demasiado daño a una educación tradicional y caduca a la que aplicar tecnologías duras y blandas, pero mejorarlas no tiene el menor sentido y empezar con la transformación representa un gran esfuerzo, especialmente de mentalización.

 

Sinceramente y después de pensarlo y analizarlo mucho, entre procesos abiertos, inclusivos, ubicuos, veo en lo que entenderíamos por ubicuidad el verdadero motor de la disrupción.

 

La posibilidad de libertad espacio-temporal admite una gran variedad de posibilidades, de pensamientos, ideas, posiciones, conocimientos, actos,…

Nuestro libro sobre Educación Disruptiva quiere precisamente eso, un canto a la libertad y que tengamos la posibilidad de transformar las cosas en cualquier momento que sea necesario sin esperar a que unos cuántos nos sigan diciendo lo que hacer.

 

No puedo escribir un libro/s solo para unos cuantos, la idea es que lo haga suyo cualquier persona aunque en muchos apartados piense muy diferente pero con la seguridad que encontraremos puntos coincidentes y si no lo hacemos seguiremos respetando nuestras ideas y las ubicaremos en el tiempo que nos ha tocado vivir, lleno de cambios constantes a una velocidad nunca vista hasta ahora.

 

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FUENTES

Este es nuestro campo de trabajo de los ALGORITMOS CON EL PERSONALIZED LEARNING https://juandomingofarnos.wordpress.com/tag/algoritmos/  Juan Domingo Farnós Miró

Vagale, Vija “ERSONALIZATION OPPORTUNITIES IN THE MOODLESYSTEM” http://www.academia.edu/3275982/PERSONALIZATION_OPPORTUNITIES_IN_THE_MOODLE_SYSTEM

  1. Mobasher, “Minería de Datos para la personalización,” La Web Adaptativo: Métodos y Estrategias de Web Personalización, Brusilovsky, A. Kobsa, y W. Nejdl, eds., Pp. 1-46, Springer, 2007.

AI Schein, A. Popescul, y LH Ungar, “Métodos y métricas para arranque en frío Recomendaciones”, Proc. 25 de Ann. Int’l ACM SIGIR Conf. Investigación y Desarrollo en Recuperación de Información, pp. 253-260, 2002.

  1. McNee, J. Riedl, y JA Konstan, “Siendo precisa no es suficiente: Cómo métricas de precisión han herido de recomendación Systems,” ACM SIGCHI resúmenes sobre Factores Humanos en Sistemas Informáticos (CHI EA ’06), pp Extended. 1097-1101, 2006.

By Colin Koopman    http://www.pearson.com.ar/pte.php
http://thenewinquiry.com/…/the-algorithm-and-the…/ The Algorithm and the Watchtower

Vagale, Vija “ERSONALIZATION OPPORTUNITIES IN THE MOODLESYSTEM” http://www.academia.edu/…/PERSONALIZATION_OPPORTUNITIES…

 

Cuando disrupción pasó de “destruir” a ser un proceso de construcción (Educación Disruptiva)

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Después de un articulo publicado en 2004 a raiz de una conferencia que se iba a desarrollar y que hablaba del “fin de la enseñanza y el nacimiento del aprendizaje” como manera de hacer las cosas, lo cuál significó un cambio radical, ahora lo llamamos disruptivo, ya nada a vuelta ser como antes y aún será muy diferente porque no solo cambiamos el paradigma, sino que la sociedad quiere otras cosas que seguramente ni siquiera se llamarán educación, por lo que el papel de cada uno de los intervinientes será otro, eso si, a lo mejor será otra tipología de personas, actuaciones y como no, de conexiones…

Todo ello nos lleva a una serie de actuaciones que los que ahora nos llamamos docentes, en el mejor de los casos, para nosotros evidentemente, deberemos desarrollar…

1) Conocer la diferencia entre “escuchar” y “aprender”.
Escuchar es pasivo. Es el más bajo, menos eficientes, menos eficaz forma de aprendizaje. Eso significa que las conferencias son los más bajos, menos eficientes, menos eficaz forma de aprendizaje. Escuchando solo requiere un esfuerzo muy poco cerebro por parte del alumno (y eso va para la lectura de textos como la conferencia-también), así que escuchar para aprender a menudo es como ver a alguien levantar pesas para ponerse en forma.
2) Saber cómo el cerebro toma las decisiones sobre lo que debe prestar atención, y lo que debe recordar.
Y aquí estamos de vuelta a las emociones de nuevo. Las emociones proporcionan los metadatos de una memoria. Son las variables que determinan la importancia de esta memoria es, si se trata de la pena salvar, y la profundidad de bits (metafóricamente) de la memoria. La gente recuerda lo que ellos sienten mucho más de lo que ven y escuchan que es emocionalmente vacía.
3) Saber aplicar lo que aprendió en el # 2. En otras palabras, saber cómo llegar a sus alumnos a sentir.
Voy a ver esto en la lista de diez consejos.
4) Conoce la amplia variedad de estilos de aprendizaje, y la forma de incorporar el mayor número posible en su experiencia de aprendizaje.
Y no, no estamos hablando acerca de ordenar los alumnos en distintas categorías como “Él es un estudiante visual, mientras que Jim es un aprendiz auditivo.”, O “Él aprende mejor a través de ejemplos.” Cada persona que ve es un “aprendiz visual”, y todo el mundo aprende a través de ejemplos. Y a través de instrucciones paso a paso. Y a través de alto nivel “forestales” puntos de vista. Y a través de bajo nivel “árbol” puntos de vista. Todo el mundo se entera de arriba abajo y de abajo arriba. Todo el mundo aprende de imágenes, explicaciones y ejemplos.
Esto no quiere decir que ciertas personas no tienen determinadas preferencias de estilo de cerebro, pero los estilos más que cargar en cualquier experiencia de aprendizaje, mejor será el aprendizaje es para todos – independientemente de sus preferencias individuales.
(Y mientras estás en ello, sabemos que la mayoría de los adultos de hoy nosabe realmente sus propios estilos de aprendizaje, o incluso la forma de aprender. La palabra “metacognición” no aparece en la mayoría de las instituciones educativas de Estados Unidos.)
5) Conocer los fundamentos de la teoría del aprendizaje actual!
(Echa un vistazo a los enlaces de libros al final de este post.)
6) Saber por qué – y cómo – las buenas obras publicitarias.
Te ayudará a determinar N º 3. Asegúrese de que usted reconozca qué esto es importante.
7) ¿Sabes por qué – y cómo – Trabajo buenas historias.
Considere la posibilidad de que el alumno estará en una especie de viaje del héroe. Si Frodo es su hijo, y ya está Gandalf … aprender todo lo que pueda acerca de la narración y el entretenimiento. Aprenda lo que los guionistas y novelistas aprender. Sepa lo que “no le digas a mostrar” realmente significa, y entender cómo aplicarla para el aprendizaje.
Los seres humanos gastado miles y miles de años en desarrollo / evolución de la capacidad de aprender a través de historias. Nuestros cerebros están sintonizados para ello. Nuestros cerebros no están afinados para sentarse en un aula escuchando pasivamente a una conferencia de los hechos, o la lectura de páginas de datos de texto. De alguna manera nos las arreglamos para aprender a pesar de la entrega de aprendizaje pobres la mayoría de nosotros en las escuelas tradicionales y los programas de formación (y libros).
8) Conocer un poco sobre “el método socrático”. Sepa por qué es mucho más importante que hacer las buenas preguntas en lugar de suministrar todas las respuestas.
9) ¿Sabes por qué la gente suele aprender más al ver lo mal que lo hacen de ver las cosas bien. Sepa por qué el cerebro gasta mucho menos tiempo procesando cosas que cumplen las expectativas, lo que lo hace en cosas que no lo hacen.
10) ¿Sabes por qué es tan importante estudiar y mantener sus habilidades de enseñanza, ya que es mantener sus habilidades profesionales. Sí, hay organizaciones profesionales de los formadores, a través de conferencias, publicaciones y debates en línea.
11) ¿Sabes por qué utilizar transparencias para ofrecer una experiencia de aprendizaje en el aula puede – a veces (a menudo) – lo peor que puedes hacer.
 
…pero también la sociedad deberá conocer el cómo y el por qué…–  mantener a la gente involucrada y comprometida durante un tiempo continuado, aprender a desarrollar las actividades que llevan a un estado de fluidez..y cambiar su metodología de tabajo para adaptarla a lo que le piden los aprendices…
Hay casi (pero no siempre) algo mejor que la conferencia, si el aprendizaje es el objetivo. Si la clase consiste en una combinación de clases teóricas y laboratorios, entonces si estás corto de tiempo – siempre cortar la conferencia no, los ejercicios! (Por desgracia, esto es lo contrario de lo que la mayoría de los entrenadores lo hacen.)
 Casi siempre es mucho más importante que sus alumnos clavar un menor número de sujetos que ser “expuestos” a una gama más amplia de temas.
En la mayoría de los casos, es mucho más importante que sus estudiantes sean capac de hacer algo con sus nuevos conocimientos y habilidades, que se dejan simplemente saber más.
Darles las habilidades para ser capaz de continuar aprendiendo por su cuenta, en lugar de tratar de meter más contenido en sus gargantas.
Para los que se consideran instructores en el aula, el mayor reto que tienen es la gestión de múltiples habilidades y niveles de conocimiento en las mismas aulas!
La peor cosa que puedes hacer es elegir una determinada (y por lo general estrecha) habilidad / conocimientos de nivel , haciendo caso omiso de las necesidades únicas de las personas que son más lentas o más avanzadas. Y no uses la excusa de que “si no tienen los prerrequisitos, no debería estar aquí.” Incluso entre aquellos que cumplen con los requisitos formales requisito previo, puede hacer que los niveles drásticamente diferentes, sean los que se lleven a término
Los estudiantes quieren ver “expuesto” el material como  requisito previo, pero sólo porque lo escuchado o leído no quiere decir que les recuerda ahora, o que alguna vez realmente “lo tuvieron”.
Las técnicas para hacer frente a múltiples niveles:
 Asegúrese de saber lo que tienes. Averigüe antes de la clase, si se puede, al hablar con los estudiantes o al menos intercambiar correos electrónicos. Si  no tenemos acceso a los estudiantes antes de la clase, hablar con sus pares…
Los estudiantes más avanzados son mucho más probable que se molestó cuando piensan que no se dan cuenta o apreciar su nivel. Al reconocer que, a reconocer sus habilidades y preparar el escenario para hacerlos actuar como mentores de los demás.
Tener una “base” de las actividades de laboratorio (investigación) que cada uno debe completar, pero tienen otras opciones interesantes y desafiantes para que tu pueblo avanzadas no están creciendo aburrido o frustrado esperando a la gente más lentos para terminar sus ejercicios.
 Para las personas que puedan ir a otro ritmo,  incluir hojas de sugerencia para los ejercicios., o lo que debe ser usual, hacer otras cosas que les interesen más y para los que ellos puedan buscar su excelencia (INCLUSIVIDAD)
 Trabajar duro para conseguir que cada uno pueda completar, aunque seguramente el fin no se encuentra nunca, pero jamás dar a conocer las soluciones de antemano!
No todos los estudiantes tienen laboratorios de acabado y  se debe a que hay algunos alumnos más lentos (y no me refiero a “más tonto”, sino simplemente menos conocimientos o experiencia en el tema de los otros estudiantes, o simplemente tener un estilo de aprendizaje que requiere más tiempo).
Asegúrese de que cada estudiante ha tenido éxito en los ejercicios! Y si se les da la solución por adelantado, usted los ha robado la oportunidad de patear culo en serio, trabajando a través de él, incluso cuando las cosas se ponen difíciles.

  Pretendemos investigar sobre la manera de poder llevar a cabo la enseñanza-aprendizaje a distancia, de una manera inclusiva y basada en el Usuario, donde el Sistema Educativo y de Formación tradicionales, en este caso del Elearning, sirva sólo cómo apoyo y orientación, a las necesidades personalizadas de los Usuarios-alumnos, juntamente con la socialización de los mismos, por medio de la intercomunicación e intercreación, de contenidos, conocimientos…
Lo justificamos delante de la necesidad de evitar, por una parte, el fracaso escolar y educativo que hay en la actualidad, también incrementaremos la democratización e igualdad de oportunidades, para todos los usuarios, así cómo una mayor motivación debido a que ellos se verán el centro y eje de sus aprendizajes, responsabilizándose a la vez de los mismos.
   Es decir, se trata de buscar y de investigar, las maneras de conseguir todo lo expuesto, trabajando en entornos virtuales de formación, en redes sociales y en realidades virtuales y aumentadas, por tanto nuestra misión será prepararles el camino, tanto a los usuarios cómo a los docentes, tanto en su cambio de roles , cómo en el trabajo que realizarán y los instrumentos que necesitarán para ello.
 Definir los elementos del entorno:
Pretendemos cambiar la manera de formar on-line, conservando las características generales del e-learning, pero generando un nuevo enfoque, es decir, nuestro E-LEARNIG-INCLUSIVO, dejará de ofrecer unos formatos estandar de formación on-line típicos, pero actualmente bastante tópicos, creando no una plataforma de actuación, sino una filosofia de trabajo científica y estructurada, sin desdeñar los anteriores en quellos aspectos que sean de una aplicación adecuada.
El USUARIO-ALUMNO, pasa a ser el protagonista ÚNICO de la formación, todos los mecanismos girarán alrededor de él, incluso y sobretodo, el mismo proceso formativo on-line, poniendo todos sus elmentos metodológicos, organizativos y evaluativos, a la disposición “personalizada” del alumno-usuario.
Tampoco significa que el e-learning pierda su impacto colaborativo y socializador, sino todo lo contrario, lo mejora, ya que a partir de esta colaboración entre alumnos, profesores, empresas, profesionales,…dando prioridad abasoluta a los planteamientos sincrónicos (ACROBAT CONNECT), en videoconferencias –la medida del tiempo cambia completamente, los e-mails, fórums,…pasan a un segundo plano, sin desaparecer, para aumentar en un noventa por ciento la comunicación instantánea, por eso lo hace parecido a la formación presencial, por su interacción constante y al momento, y a la vez saca lo mejor de la formación on-line, por sus características en cuanto a situación espacial y de libre elección temporal en la formación, con una usabilidad del material más dinámica, constante, socializadora y evaluativa..que hace que todo el proceso se pueda regenerar al momento y según los cambios que vayan produciéndose en todo lo anterior.
Por todo ello necesitamos investigar todas y cada una de las posiblidades que este nuevos sistema de formación puede dar, tanto de manera “legislativa”, cómo de realización operativa, por toda clase de organizaciones públicas y/o privadas, des de Universidades a Empresas, por lo cuál estudiaremos el funcionaiento y los engranajes de todos los elementos que entran en él: materiales, instrumentales, metodológicos, personales, organizativos… y sobre todo, estructurales.
DISEÑO Y GESTIÓN:

Según un estudio a nivel europeo desarrollado en el año 2002, los principales elementos de calidad, según la apreciación de los usuarios, son “que funcionen técnicamente sin problemas” y que tengan “claramente explícitos los principios de diseño pedagógico apropiados al tipo de alumno, necesidades y contexto”. En este mismo estudio se menciona que el 61% de los encuestados (formadores y responsables de formación) calificaron al e-learning negativamente evaluándolo como “pobre” o “regular”.
Son cinco los elementos fundamentales a considerar en un proyecto de tele-formación o formación virtual a través de redes telemáticas. en primer lugar, el referido a la Gestión del Conocimiento, es decir la identificación y captación de contenidos de tipo científico y/o divulgativo susceptibles de ser convertidos en material de aprendizaje; en segundo lugar: los procesos de digitalización y estructuración de la información necesarios para la adecuación al medio; otro tercer factor sería el referido al diseño instructivo, proceso imprescindible para dotar a los contenidos de una orientación didáctico-pedagógica estructurada de acuerdo a una teoría del aprendizaje coherente con los contenidos propios de cada materia y también con las demandas, objetivos y perfil de los usuarios potenciales. A este aspecto habrá que unirle el relativo al potencial de la plataforma de tele-formación, tanto en sus características de gestión administrativa, como de recursos de comunicación, aprendizaje y evaluación, que en conjunto, podríamos denominar como “adecuación técnico-instructiva”.
Un último elemento (lo que no implica que lo sea cronológicamente) lo constituiría el del necesario control de calidad de los procesos y contenidos desarrollados en el programa con objeto de contrastar si los elementos anteriormente descritos han satisfecho las expectativas y demandas de los alumnos y alumnas.


Dentro del marco de la gestión de
 la calidad, los aspectos reseñados se pueden estructurar en tres contextos de actuación: por un lado, los referidos a la calidad técnica de los materiales y del medio virtual en el que se desarrolla el proceso de enseñanza-aprendizaje; un segundo ámbito sería el referido a los procesos de gestión administrativa de los usuarios que aprenden autónomamente en la distancia; por último, la necesaria gestión de la calidad del diseño técnico-instructivo que debe acompañar tanto a la producción del material didáctico (gestión del conocimiento) como a la referida al proceso mismo de dinamización del aprendizaje a distancia por Internet (gestión del aprendizaje) y todo ello unido a una fuerte impronta inclusiva con una tangible personalizalción de todo el proceso pasando la importancia al usuario y quitándole una parte del protagonismo al propio procedimiento formativo en si, eso sería nuestro e-learning-inclusvo, que pensamos puede dar un fuerte empuje al e-learning en si, situandolo en unas cuotas de motivación einterés que nunca había tenido, ni siquira en el continente americano.
Pasaremos de un método estudiado, regulado, con unas caacterísticas metodológicas y técnicas, dispares si, pero ampliamente probadas, a otro “novedoso” el e-learning-inclusivo que aún está en fase de “prototipo”, pero que sin más dilación debe empezar a perfilarse y lo hará no sólo con unas pocas aportaciones, necesita de todos y de cada una de las personas interesadas en la sociedad actual y la del futuro, en una sociedad nada estática, que se transforma a cada momento con una gran velocidad, donde la medida del tiempo y su evolucion ya no se corresponden con las que había, todo va más r´pido, y también las necesidades, los gustos de estos usuarios del nuevo e-learning-inclusivo, por lo tanto ya no serán más ellos quienes se adapten al proceso, será EL PROCESO QUIEN SE ADAPTE A ELLOS, AL IGUAL QUE LOS ALUMNOS NO SE ADAPTAN A UNA ESCUELA, ES LA ESCUELA INCLUSIVA LA QUE SE ADAPTA A ELLOS.
 
Debo admitir que tengo un lugar en mi corazón para la radio, y ahora que podemos crear podcasts, o hasta transmitir nuestras propias estaciones de radio por Internet, estoy tomando una segunda mirada a la comunicación de voz. La radio brindó un medio de comunicación íntimo y era fácil de operar. Una sola persona puede ejecutar un programa de radio. Con la creciente disponibilidad de ancho de banda en Internet y la inmediatez e intimidad de la comunicación de voz, me gustaría ver más usos de simple comunicación de audio en vivo en la educación, un videocasting, http://www.vocaroo.com más worlt/tv juntos.
      He estado analizando este creador de cursos y sin duda su e-learning es muy bueno, con una gran calidad en todo el proceso y en todos los recursos y planteamientos, pero NO es mi E-LEARNING-INCLUSIVO, no programa, no diseña, no evalúa,…no hace las cosas en función del usuario, si que es verdad que interactúa, es socializador, ofrece mil y una actividades,….pero no es inclusivo, no personaliza a partir del usuario, no crea el entorno según las necesidades o voluntades del usuario per se, ahí radica la diferencia, el poner la manera de formar, de educar, propias de la ESCUELA INCLUSIVA, en una formación e-learning de carácter on-line que se base en estos parámetros, además de los propios del e-learning, es decir, el E-LEARNING-INCLUSIVO, es un pack de dos elementos en uno sólo, el E-LEARNING Y LA INCLUSIVIDAD, y no pueden ir el uno sin el otro, esta es la principal diferencia y para un servidor muy importante a la vez que novedosa.

Es evidente que las nuevas tecnologías ofrecen interesantes y nuevas oportunidades de acceso al conocimiento. Pero al mismo tiempo su aplicación también puede convertirse en un nuevo factor de exclusión.
Un breve apunte teórico puede ser muy útil para enfocar la cuestión. Según la Teoría de la información, el conocimiento tiende a concentrarse sobre si mismo. Las estructuras más ricas son capaces de acumular nueva información con facilidad. Y, por el contrario, las estructuras ‘infopobres’ tienden a permanecer como tales.
 En otras palabras: la distancia entre los que saben mucho y los que saben poco tiende a crecer porque los primeros acumulan información con mayor rapidez que los segundos. El carácter acumulativo de la información en estructuras cada vez más complejas parece ser una tendencia general de los sistemas, desde las sociedades humanas hasta los ecosistemas.
Este contexto enmarca las dos grandes visiones sobre el papel que desarrollan las nuevas tecnologías en las sociedades contemporáneas:
     1. Las nuevas tecnologías pueden constituir un factor más de exclusión que se suma a los factores clásicos (edad, pobreza, alfabetización…). Por lo tanto las TIC pueden agravar problemas preexistentes.
     2. Las nuevas tecnologías pueden ayudar a superar algunas de las exclusiones “tradicionales” ya que favorecen nuevas formas de aprendizaje y pueden beneficiar particularmente a grupos sociales alejados de la enseñanza tradicional.
Probablemente, ambas son ciertas. ¿Qué factores determinan el predomino de una u otra fuerza en un determinado grupo o contexto social?
¿Constituyen las tecnologías de la información un nuevo factor de exclusión?
Algunos artículos publicados en este portal nos van a ayudar a explorar hasta que punto las nuevas tecnologías pueden representar un factor de exclusión.
Según la “Carta para la Inclusión Digital y Social”, la brecha digital “es un fenómeno multidimensional que incluye barreras de muy diverso tipo. Algunas de ellas –que resultan muy preocupantes- son de naturaleza mental, de manera que la educación es la mejor estrategia para enfrentarse con estos problemas. Algunos de ellos, como la falta de confianza o de motivación están en el lado del usuario, pero también hay barreras en la producción de los sistemas e-learning, como el desarrollo de sistemas excesivamente formales, tecnologías no adaptadas, ausencia de contextos significativos y metodologías generalistas que no prestan la atención necesaria a los contextos culturales y sociales y es con E-learning-Inclusivo que queremos ayudar en éste proceso.
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La inteligencia artificial y el pensamiento computacional, aceleran el posicionamiento de las TICs en la educación.

Juan Domingo Farnos

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Las tendencias actuales en aprendizaje automático, análisis de datos, aprendizaje profundo e inteligencia artificial, sin embargo, complican las cuentas psicológicas centradas en el ser humano sobre el aprendizaje. Las teorías de aprendizaje más influyentes de hoy son las que se aplican a cómo las computadoras “aprenden” de la “experiencia”, cómo los algoritmos están “entrenados” en selecciones de datos y cómo los ingenieros “enseñan” a sus máquinas a “comportarse” a través de “instrucciones” específicas.

Necesitamos planteamientos metodológicos, pero también y especialmente, estructurales, como señalamos en nuestras investigaciones para no solo innovar en la educación, si no para transformarla.( ejemplo:…)

“Las personas usan historias para organizar, expresar y recordar sus experiencias. Esta idea es el fundamento de un método desarrollado por Roger Schank y su equipo para diseñar cursos y materiales educativos que garanticen un aprendizaje mediante la práctica (learning by doing). ” Roger Schank

Estructuras de aprendizaje con  una arquitectura eficaz:

  • Un escenario: Situación profesional real y de negocio, simulada. Motivador y rico en contenidos, que proporciona un contexto coherente para el aprendizaje individual y colectivo.
  • Una secuencia planificada de tareas: Encuadradas en ese escenario, que permiten al participante ejercitar los comportamientos clave y, de esta manera, aprenderlos (práctica, entrenamiento).
  • Una colección estructurada de recursos para el aprendizaje: Incluyen procedimientos de trabajo, modelos a utilizar, herramientas, información relevante para la tarea, etc.
  • Acceso a un tutor: online o presencial, para obtener ayuda en el momento de aprendizaje preciso (feed-back).
  • Este engranaje se corresponde a las característivcas del E-learning-Inclusivo, diseñado por mi mismo, (Juan Domingo Farnos Miró) y que se recoge en estas bases  http://www.scribd.com/doc/33025056/Bases-Para-e-Learning-Inclusivo , pero con una trascendencia mayor, ya que quiere influir en todo el diseño de lo que entendemos por educación y formación e influir en decisiones político-educativas, sociales y tecnológicas, adaptándose de manera permanente, transparente y con confianza..a esta sociedad dinámica que gracias a las TIC, evolucionará a un riitmo muy diferente a lo que venía haciendo hasta ahora.

El uso de los miembros del equipo y los compañeros (peer to peer) es una gran manera de articular y hacer comentarios sobre las decisiones de diseño.

Aunque las comprobaciones de calidad por homólogos deben estar bien facilitadas para evitar posturas subjetivas , pueden ser un método ideal para explicar la comprensión de los problemas subyacentes, hechos y datos; el dominio del problema; las necesidades de los usuarios finales; y el razonamiento detrás de las decisiones que ha tomado.

Estas reuniones también pueden ser una manera de dejar que sus compañeros discuten los problemas y patrones similares se encontraron y resolvieron en otros proyectos.

 

 

 

 

 

 

 

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Probar los flujos de pantalla en bruto y el diseño de interfaz de usuario temprana, y con frecuencia en el ciclo de los proyectos del usuario para validar el entendimiento y suposiciones acerca de las necesidades del negocio y de los usuarios finales. No tenga miedo de abrazar errores si descubre algunos problemas de experiencia de usuario más destacados con sus conceptos difíciles. Los usuarios finales pueden ofrecer información valiosa a través de los debates posteriores a las pruebas y entrevistas de seguimiento.
El desarrollo de nuevos métodos de resolución de problemas a través del aprendizaje basado en la práctica (PBL)

Por desgracia, experiencias en el aula y el desarrollo en el mundo real se realizan típicamente de forma independiente como si no hubiera necesidad de combinar la teoría con la práctica. El Aprendizaje basado en el trabajo, por el contrario (LEARNING IS THE WORK), se fusiona deliberadamente la teoría con la práctica y reconoce la intersección de formas explícitas y tácitas de conocimiento, tanto a nivel individual y colectivo.

Reconoce que el aprendizaje se adquiere en el medio de la práctica y puede ocurrir mientras se trabaja en las tareas y las relaciones en la mano. (Raelin, 1998)
La idea de aprendizaje a través de la práctica también se apoya en David Kolb y en el modelo de aprendizaje experiencial – hacer o experiencia, reflexionar sobre lo observado o aprendido, el desarrollo de las teorías internas generales sobre la aprendizaje, y aplicar el aprendizaje en experiencias futuras.

Kolb y Fry (1975) sostienen que el ciclo de aprendizaje puede comenzar en cualquiera de los cuatro puntos – y que lo que realmente debe ser abordado como una espiral continua. Sin embargo, se sugiere que el proceso de aprendizaje comienza a menudo con una persona que lleva a cabo una acción particular y luego ver el efecto de la acción en esta situación. (Smith, 2001, 2010)

Crítica del “Experiential Learning Circle” de Kolb y Fry (1975)

1. No presta suficiente atención al proceso de reflexión (Boud et al 1983)

2. Kolb y Fry hacen encajar el esquema con cuatro estilos de aprendizaje. Sin embargo, esta vinculación da como resultado un esquema demasiado cerrado e incompleto de los modos de aprendizaje. Se está priorizando un estilo particular de aprendizaje, pero el aprendizaje mediante experiencia no se aplica a todas las situaciones. Kolb deja al margen otras formas como la asimilación de información o memorización. (Jarvis 1987; Tennant 1997)

3. El modelo toma muy poco en cuenta la diferentes culturas en los relativo a condiciones, experiencias y estilos de comunicación. (Anderson 1988Anderson 1988)

4. La idea de etapas o pasos no encaja muy bien con la realidad del pensamiento. Como señaló Dewey (1933) numerosos procesos pueden ocurrir simultáneamente y las etapas pueden ser saltadas. Esta forma tan clara de presentar las cosas es demasiado simplista.

5. El respaldo empírico de la teoría es débil (Jarvis 1987; Tennant 1997). La base de la investigación inicial fue muy limitada y ha habido posteriormente muy pocos estudios sobre el tema.

6. La relación entre proceso de aprendizaje y conocimiento es problemática. La postura de Kolb es algo simplista y no tiene en cuenta las distintas posiciones en torno a la naturaleza del conocimiento.

      Jarvis también llama la atención sobre los diferentes usos del término, citando Weil y McGill (1989: 3) categorización de aprendizaje experiencial en cuatro “pueblos”: (Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Experimental en Londres en 1987)

Pueblo Uno se preocupa sobre todo con la evaluación y la acreditación de aprender de la experiencia de vida y de trabajo ….

Aldea Dos se centra en el aprendizaje experimental como base para lograr un cambio en las estructuras … de la educación post-escolar ….

Aldea Tres enfatiza el aprendizaje experimental como base para la toma de conciencia de grupo ….

Village Four está preocupado por el crecimiento personal y la auto-conciencia.

Es importante que la investigación educativa se involucre en cómo algunas de sus preocupaciones centrales -aprendizaje, capacitación, experiencia, comportamiento, selección de currículos, enseñanza, instrucción y pedagogía- se están reelaborando y aplicando dentro del sector tecnológico. De alguna manera, podríamos decir que los ingenieros, los científicos de datos, los programadores y los diseñadores de algoritmos se están convirtiendo en los maestros más poderosos de hoy en día, ya que son máquinas que permiten aprender a hacer cosas que cambian radicalmente nuestras vidas cotidianas.

 

 

 

 

 

 

 

 

Programacion vs inteligencia artificial

 

 

Lo que hace que la programación ed-tecnología “adaptable” es que la IA evalúa la respuesta de un estudiante (por lo general a una pregunta de opción múltiple), luego sigue con la “segunda mejor” cuestión, cuyo objetivo es el nivel “adecuado” de dificultad. Esto no tiene por qué requerir un algoritmo especialmente complicado, y la idea en realidad basada en “la teoría de respuesta al ítem”, que se remonta a la década de 1950 y el ascenso de la psicometría. A pesar de las décadas siguientes, sinceramente, estos sistemas no se han vuelto terriblemente sofisticados, en gran parte debido a que tienden a basarse en pruebas de opción múltiple.

Para ello, se plantea un travelling de tendencias que incluye la apertura radical al conocimiento, donde la evolución biológica puede ser hackeada por la mente humana y su esparcimiento viral; las ideas están vivas y en perpétuo cambio… “(open y self-publishing, open educational resources); nuevas formas de certificar conocimiento (open badges, open educational practices); nuevos perfiles (desing thinkers, digital curators, digital yonkis); cursos masivos abiertos (massive online courses, peer assessment); nuevas tipologías de habilidades (transmedia skills); investigación abierta y distribuida (open data) entre otros.

La tecnología abre nuevas formas radicales de la educación; romper barreras entre disciplinas impulsa nuevos campos creativos de la investigación y la invención; y poniendo el emprendimiento social en el centro de la misión de una universidad asegura pensadores brillantes jóvenes pueden llegar a ser nuestros más poderosos solucionadores de problemas.
A través de una colaboración continua, el intercambio de ideas y una buena dosis de coraje, estamos en el camino correcto para asegurar un cambio duradero en nuestra sociedad y en nuestra educación. Estoy emocionado de ver las ideas como éstas crecen y se transforman el futuro de la educación..
Para todo ello proponemos preguntas como:
          -Cuáles son las dimensiones interculturales clave a considerar en equipos distribuidos?
          -¿Cómo dimensiones culturales y sus diferencias se refieren a las preferencias de los canales de comunicación?
          -¿Cómo afecta el uso de estas herramientas de una cultura a otra y por qué?
           -¿Cuáles son los problemas típicos que surgen cuando los miembros de diferentes culturas tienen que trabajar juntos?
          -¿Qué tipo de herramientas y canales de comunicación deben estar disponibles para colaborar en línea?
La participación en los flujos de conocimiento puede generar nuevas ideas y prácticas y mejorar el rendimiento de una manera que también producen el aprendizaje y nuevas capacidades.
El FLUJO DE CONOCIMIENTOS y de APRENDIZAJES como algo natural en internet y de como de manera SEMÁNTICA,  (Coincidiendo con el post de Pierre Levy: EML: A Project for a New Humanism. An interview with Pierre Lévy me pregunto ¿Cómo será el nuevo modelo y como será capaz de describir que nuestra forma de crear y transformar el significado, y que sea computable?….no tardará mucho, de eso podéis estar seguros… Juan Domingo Farnós).Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.

Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA, por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.

Esto generará automáticamente los ecosistemas de las ideas que serán navegables con todas sus relaciones semánticas. Seremos capaces de comparar diferentes ecosistemas de las ideas de acuerdo a nuestros datos y las diferentes formas de clasificarlos. Seremos capaz de elegir diferentes perspectivas y enfoques…..(personalized learning and Social Learning)

Vamos a ser capaces de analizar y manipular significado, y allí radica la esencia de las ciencias humanas.

 

 

“Debemos saber un poco de la historia de la subida de los Sistemas Inteligentes de Tutoría, los problemas con el desarrollo de modelos de expertos, y los enfoques actuales como Knewton y Smart Sparrow. No he tenido la libertad de seguir las últimas novedades tanto como me gustaría, pero Donald dio una gran visión.

Se refirió a los sistemas de estar a punto de los contenidos de análisis automático y el desarrollo de aprendizaje en torno a ella. Mostró un ejemplo, y creó preguntas . También mostró cómo los sistemas pueden adaptarse individualmente al alumno, y discutió cómo podría ser capaz de proporcionar tutoría individual sin muchas limitaciones de los profesores (cognitiva sesgo, fatiga), y no sólo se puede personalizar, pero sí mejorar y escalar!

Uno de los problemas que encontró  a corto plazo era que la pregunta autogenerado fuera sobre el conocimiento y no sobre  habilidades. Si bien estoy de acuerdo que el conocimiento que se necesita , así como su aplicación, creo que centrarse  en este último primero es el camino a seguir.

Esto va junto con lo que Donald ha criticado con razón, como problemas con preguntas de opción múltiple. Señala cómo se utilizan en gran parte como prueba de conocimientos, y estoy de acuerdo que eso está mal, pero mientras hay situaciones prácticas mejores (léase: simulaciones / escenarios / juegos serios), se puede escribir de opción múltiple como mini-escenarios y obtener buenas prácticas . Sin embargo, es aún un problema de investigación interesante, para mí, para tratar de conseguir buenas preguntas de escenarios de contenido auto-análisis.

Se puede ir por un sistema híbrido, donde nos dividimos las funciones entre el ordenador y la intervención de las personas humanas sobre la base de lo que cada uno de nosotros hacemos bien, y me dijo que eso es lo que está viendo en las empresas.

La última parte que me interesaba era si y cómo tales sistemas podrían desarrollar no sólo el aprendizaje de habilidades, pero el meta-aprendizaje o de aprender a aprender. Profesores reales pueden desarrollar este y modificarlo (si bien es cierto y raro), y sin embargo, es probable que sea la mejor inversión. En mi aprendizaje basado en la actividad, le sugerí que poco a poco los alumnos deben hacerse cargo de la elección de sus actividades, a desarrollar su capacidad de convertirse en autodidactas. También le sugerí cómo podría ser en capas en la parte superior de experiencias regulares de aprendizaje. Creo que esto va a ser un área interesante para el desarrollo de experiencias de aprendizaje que son escalables, pero realmente desarrollan los estudiantes para los tiempos venideros.

 

 

 

 

 

 

 

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Hay más: normas pedagógicas, modelos de contenido, modelos con alumnos, etc, pero finalmente estamos consiguiendo  ser capaces de construir este tipo de sistemas, y debemos ser conscientes de cuáles son las posibilidades”.

Con todo ello la personalización por las tecnologías digitales (algoritmos) sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y es aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.

En los ultimos tiempos se están dando sos corrientes referentes al Big data y a a los Algoritmos (Inteligencia Artificial), los que predicen que significaran la “visualización” de una época con rayos y truenos, que nos tendra vigilados permanentemente ” Un artículo del periodista holandés Dimitri Tokmetzis demostró el año pasado hasta qué punto esto puede ir en los datos de montaje de retratos compuestos de lo que somos. Google sabe lo que busca y puede inferir no sólo qué tipo de noticias que lees en un domingo por la mañana y qué tipo de películas prefieres un viernes, qué tipo de porno que probablemente nos gustaría mirar y dejarnos boquiabiertos en la noche del sábado , lo que ha hecho que los bares y restaurantes cierren”….

La propuesta de Bentham para una Máquina total de la visibilidad puede ser menos significativa a la tesis de los universos de datos emergentes que sus contribuciones a la moral del utilitarismo y su supuesto de que se puede medir nuestro bienestar.

Estamos hoy en la clase difusa del pensamiento calculador y comparaciones cuantitativas insta a que el utilitarismo, tal razonamiento no se basa en el trabajo de visibilidad a hacer. Más bien, eso depende de algoritmos de análisis, qui a su vez depende de la presa de los algoritmos silenciosos –los que convierten en silencio nuestro comportamiento en una avalancha de datos. (son la metafora de los presos alrededor que se pusieron alrededor de una torre de vigilanca para ser visualizados, hasta que estos alcanzaron la manera de evitarlo( estos eran los algoritmos)….

Con el trabajo algoritmico que preconizamos debemos tener siempre presente, tanto en las ideas, el desarrollo propio de andamiaje-algoritmico, así como en su posterior diseño, que deben ser capaces de analizar y llevar a cabo de manera pormenorizada y cuidadosa, conocer de que manera el aprendiz es capaz de aprender a aprender de manera personal y personalizada, por lo que estos siempre tendrán garantizado un apoyo inestimable.

Los aprendices, dentro de la educación formal de manera sistematizada, y en la informal, de manera generalizada… pueden beneficiarse de la orientación de los algoritmos que apuntan al aprendiz hacia los sistemas de tutoría en línea, por ejemplo, que están demostrando tan eficaz como tutores humanos.

Si como científicos de la cognición trabajamos en TI, una industria que actualmente tiene una gran necesidad de personas educadas que comprendan cómo las personas interactúan con la inteligencia artificial y los sistemas automatizados, como diseñadores de interacción, arquitectos de usabilidad, programadores, desarrolladores de sistemas, estrategias de poder o, después de algunos años, como administradores de proyectos.

Si aprendemos métodos para estudiar y moldear el pensamiento, la memoria y la acción tanto para los humanos como de las computadoras, la educación también te capacita para diseñar la interacción entre las personas y la tecnología.

En Inteligencia Artificial (AI) exploramos el pensamiento informático. En neurociencia, observamos lo que está sucediendo en el cerebro. Cuando conectamos lo que nos sucede con lo que sucede en una computadora, el pensamiento se convierte en un híbrido en el que nuestro pensamiento excede los límites entre psicología, cultura, biología y tecnología.

Se puede ir por un sistema híbrido, donde nos dividimos las funciones entre el ordenador y la intervención de las personas humanas sobre la base de lo que cada uno de nosotros hacemos bien, …

Tales sistemas podrían desarrollar no sólo el aprendizaje de habilidades, pero el meta-aprendizaje o de aprender a aprender. Profesores reales pueden desarrollar este y modificarlo (si bien es cierto y raro), y sin embargo, es probable que sea la mejor inversión. En mi aprendizaje basado en la actividad, le sugerí que poco a poco los alumnos deben hacerse cargo de la elección de sus actividades, a desarrollar su capacidad de convertirse en autodidactas. También le sugerí cómo podría ser en capas en la parte superior de experiencias regulares de aprendizaje. Creo que esto va a ser un área interesante para el desarrollo de experiencias de aprendizaje que son escalables, pero realmente desarrollan los estudiantes para los tiempos venideros.

Hay más: normas pedagógicas, modelos de contenido, modelos con alumnos, etc, pero finalmente estamos consiguiendo ser capaces de construir este tipo de sistemas, y debemos ser conscientes de cuáles son las posibilidades”.

Con todo ello la personalización por las tecnologías digitales (algoritmos) sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y es aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.

En los ultimos tiempos se están dando sos corrientes referentes al Big data y a a los Algoritmos (Inteligencia Artificial), los que predicen que significaran la “visualización” de una época con rayos y truenos, que nos tendra vigilados permanentemente ” Un artículo del periodista holandés Dimitri Tokmetzis demostró el año pasado hasta qué punto esto puede ir en los datos de montaje de retratos compuestos de lo que somos. Google sabe lo que busca y puede inferir no sólo qué tipo de noticias que lees en un domingo por la mañana y qué tipo de películas prefieres un viernes, qué tipo de porno que probablemente nos gustaría mirar y dejarnos boquiabiertos en la noche del sábado , lo que ha hecho que los bares y restaurantes cierren”….

La propuesta de Bentham para una Máquina total de la visibilidad puede ser menos significativa a la tesis de los universos de datos emergentes que sus contribuciones a la moral del utilitarismo y su supuesto de que se puede medir nuestro bienestar.

Estamos hoy en la clase difusa del pensamiento calculador y comparaciones cuantitativas insta a que el utilitarismo, tal razonamiento no se basa en el trabajo de visibilidad a hacer. Más bien, eso depende de algoritmos de análisis, qui a su vez depende de la presa de los algoritmos silenciosos –los que convierten en silencio nuestro comportamiento en una avalancha de datos. (son la metafora de los presos alrededor que se pusieron alrededor de una torre de vigilanca para ser visualizados, hasta que estos alcanzaron la manera de evitarlo( estos eran los algoritmos)…., lo que nos conducirá a la resolución de problemas, tanto en sus procesos como en su evaluación:

Para ello utilizaremos el pensamiento computacional como un concepto de resolución de problemas. Es un pensamiento especial que nos permite comprender un problema complejo y desarrollar posibles soluciones. Soluciones que pueden presentarse de forma que un ser humano, una computadora o ambos puedan entender. Pero el pensamiento computacional se puede describir desde una comprensión muy estrecha o muy amplia.

 

 

 

 

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En la comprensión estrecha, el pensamiento computacional contiene cuatro conceptos clave:

          a-Descomposición: que podría dividir un problema o sistema complejo en partes más pequeñas y manejables

          b-Reconocimiento de patrones — que se refiere a buscar algo uniforme alrededor y en un problema

          c-Abstracción: lo que significa centrarse en la información importante e ignorar detalles irrelevantes

          d-Algoritmos: se refiere al desarrollo de soluciones paso a paso para un problema o la preparación de reglas para resolver un problema

Las cuatro piedras angulares son igualmente importantes. Se pueden entender como estar en un taburete. Si falta uno, se produce un. cotocircuito en el procesoEl pensamiento computacional significa dominar estas cuatro técnicas.

Por lo tanto, el pensamiento computacional no es lo mismo que la programación. Tampoco es un concepto de pensar como una computadora, porque una computadora no puede pensar. Solo hace lo que el programa dice que debería hacer. Pero el pensamiento computacional puede permitirnos saber qué decir a la computadora para que realice una determinada acción. Sin embargo, las habilidades que se encuentran detrás del concepto de pensamiento computacional también se pueden usar en una serie de otras situaciones de resolución de problemas que no se relacionan con computadoras en absoluto. Ser capaz de simplificar un problema complejo para que podamos entenderlo fácilmente

En una comprensión más amplia del pensamiento computacional, el concepto se extiende a ambos contienen una cantidad de conceptos y enfoques.

Los cuatro conceptos clave se complementan con:

          1-Lógica — que se refiere a predecir y analizar acciones dadas

          2-Evaluación — en el entendimiento de poder evaluar y juzgar

Además, añade una descripción más detallada de los cuales se acerca al “pensador computacional” es el trabajo que se puede describir como una actividad persistente, la experimentación y leges para crear algo en cooperación con otros y está en curso mejoras y correcciones de errores basada de las experiencias que se están haciendo.

Una comprensión aún más amplia del Pensamiento Computacional debe contener requisitos estéticos y éticos en relación con las soluciones con las que se trabaja en relación con un problema determinado.

Si vamos a integrar el pensamiento computacional como un tema o como parte de la formación general, es importante que analicemos cómo entendemos el concepto.equiparando el pensamiento y la codificación computacionales. Las habilidades no se pueden lograr mediante simples tareas de codificación, son competencias que contienen los enfoques legendarios, experimentales e innovadores y las consideraciones estéticas y éticas.

 

 

 

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Con ello debemos adquirir habilidades clave como:

          a-pensar cuantitativamente (tanto matemáticamente como estadísticamente);

          b-pensar algorítmicamente como una continuación del proceso de avance del pensamiento (iniciado durante sus días de escuela);

          c-pensar en términos de aprendizaje automático y predicción;

para participar en actividades de pensamiento de nivel superior en términos de representar los fenómenos / resultados observados en forma de modelos y luego simular.

Jeannette Wing acuñó el término pensamiento computacional en un artículo reciente del MCCA de 2006. . Ella argumenta que para que los estudiantes apliquen técnicas computacionales o aplicaciones informáticas a los problemas y proyectos en su disciplina particular (ya sean las artes, las ciencias, las humanidades o las ciencias sociales), este conjunto de habilidades se vuelve necesario. Wing también afirma en su artículo seminal que las ideas de abstracción, estratificación de abstracciones y automatización son algunos de los conceptos fundamentales de la informática que han proporcionado nuevos conocimientos sobre las ciencias naturales y las ciencias sociales duras.

Enfatiza que el pensamiento computacional es una habilidad básica emergente para todos, no solo para los informáticos. Por lo tanto, debe convertirse en una parte integral de la educación y agregarse a la capacidad analítica de cada alumno, además de las habilidades de lectura, escritura y aritmética. Al utilizar los conceptos fundamentales para la informática, el pensamiento computacional permite y mejora la capacidad de resolver problemas, diseñar sistemas y comprender el comportamiento humano (Wing, 2006).

Si parece que el tener presente como base la creacion de patrones para resolver problemas, no es menos cierto que la variedad de tareas y actividades actualizadas proporciona al estudiante la flexibilidad de elegir y repetir las tareas para aprender las técnicas a su propio ritmo. Esto le permite al alumno tener el control de todo el proceso de aprendizaje.

Podemos emplear como eje investigar, desarrollar y determinar la eficiencia del uso de un entorno b-learning en la adquisición de habilidades básicas de programación a través de la personalización del contenido para cada alumno, para lograr que un conjunto de actividades que se pueden utilizar se diseñen teniendo en cuenta diferentes niveles adaptados a la personalización de aprendizajes de cada alumno por medio de un de un pensamiento computacional que por medio del soporte del machine learning cree aplicaciones para cada estudiante. La evolución de los algoritmos que “aprenden” de los datos sin tener que programarse de forma explícita. Un subgrupo particular de Machine Learning se conoce como “aprendizaje profundo” (Deep Learning). Este término describe el uso de un conjunto de algoritmos llamados redes neuronales que toman como modelo el cerebro humano. Los avances en este aprendizaje profundo han impulsado una rápida evolución de las tareas de aprendizaje por parte de las máquinas en los últimos años, en particular el procesamiento del lenguaje y texto, y la interpretación de imágenes y vídeos. Estos sistemas, por ejemplo, llegan a identificar caras o a interpretar el idioma natural a una velocidad y con un grado de acierto que puede superar al de un ser humano.

Se implementará un enfoque metodológico mixto para lograr los objetivos. El enfoque cuantitativo, cuyas características al utilizar fenómenos de medida estadística, la experimentación y el uso del análisis causa-efecto permiten un proceso secuencial, deductivo y de prueba para generar resultados. El enfoque cualitativo se lleva a cabo básicamente en entornos naturales y los significados se extraen de los datos que permiten un proceso que contextualiza el fenómeno y la profundidad de las ideas, mas, plenamente ya dentro del espacio de personalized learning con el pensamiento computacional y que a su vez nos ayudará a medir el nivel cognitivo de los estudiantes en el pensamiento computacional, los instrumentos se diseñarán en base al banco de elementos para contar con instrumentos fiables ( válidos (medidas de aprendizaje) y objetivos (se centra en el concepto a medir) que coinciden con los contenidos de cada proceso.

El resultado principal es generar una educación personalizada, una experiencia de aprendizaje que contribuya a la motivación del estudiante en sintonía con los objetivos académicos y su aplicación laboral.

 

 

 

 

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Pero …

¿En qué parte de este proceso hay una oportunidad de mirar realmente fuera de nuestras paredes y ver qué está sucediendo en el mundo? Nuestras urgentes necesidades de aprendizaje no solo están ligadas a los datos finales sobre las prioridades de aprendizaje del pasado. A medida que el mundo cambia a un ritmo exponencial, ¿quién está determinando lo que nuestros estudiantes necesitarán para prosperar en ese mundo?

“Estar dispuestos a interrumpir constantemente nuestra mentalidad individual y colectiva, si queremos llegar a un acuerdo con las interrupciones necesarias que deben ocurrir en nuestras propias organizaciones si realmente queremos librarnos del pensamiento de status quo que a menudo nos entierra en las prácticas del pasado.

Ver cómo las ‘próximas’ prácticas también necesitan las ‘próximas’ métricas si queremos pivotar de manera efectiva hacia este futuro emergente y más deseable que visualizamos para nosotros y nuestras organizaciones “.

Las necesidades urgentes de aprendizaje de los estudiantes son personales. Cada niño, cada adulto en el sistema tiene necesidades personalizadas que no pueden ser determinadas por el pensamiento estandarizado.

Nuestro pensamiento, los profesores conectados, cuando tienen una comprensión profunda de las expectativas del plan de estudios, pueden diseñar un aprendizaje personalizado para cada niño / estudiante. Crear este entorno para nuestros alumnos requiere una base de pensamiento de conectividad. Los maestros deben poder acceder y participar en una red de apoyo, y usar esta red para apoyar las necesidades individuales de aprendizaje de cada estudiante.

¿Cómo apoyamos a los educadores a autodirigir su aprendizaje a través de sus propias redes de aprendizaje profesional?

“… no solo serán las personas las que tendrán que convertirse en aprendices adaptables, permanecer ágiles en nuestro mundo exponencialmente cambiante en el que vivimos ahora … también lo deben hacer nuestras organizaciones educativas si quieren seguir siendo centros importantes, dinámicos y relevantes de aprendizaje, innovación y transformación frente a estos cambios y cambios sísmicos “

 

 

La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.

Estos algoritmos de personalización (Rauch, Andrelczyk y Kusiak, 2007), recopilar información del usuario y analizan los datos para que pueda ser transmitida al usuario en momentos específicos (Venugopal, Srinivasa y Patnaik, 2009). Por ejemplo, cuando estoy terminado de ver un video en YouTube o una película en digitaly he aquí que presenté con una lista de recomendaciones sobre los géneros que acabo consumidas. Esta idea funciona de forma similar con algoritmos de personalización que sería capaz de recomendar cursos o avenidas de aprendizaje basado en el conocimiento previo de las personas intervinientes en el proceso de aprendizaje ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO .

Además, en muchos escenarios distribuidos, nos gustaría que los agentes aprendan y optimicen sus políticas en tiempo real, lo que es casi imposible de lograr con modelos centralizados. Investigadores de la inteligencia artificial (IA), publicaron un documento en el que presentaron un método para lo que denominaron “Aprendizaje de refuerzo distribuido entre actores críticos”. algo así como un aprendizaje descentralizado ya que se dirige a las topologías que no solo se distribuyen sino que carecen de coordinadores centrales.
El principio de aprendizaje de similitud de tareas

Los escenarios de aprendizaje de refuerzo multi-agenteson, en términos prácticos, es una de las arquitecturas de aprendizaje profundo más complejas para implementar. La teoría de juegos, la programación distribuida y el aprendizaje no supervisado (LO QUE NOSOTROS HEMOS INVESTIGADO Y TRABAJADO DENTRO DE LOS NO LUGARES ( https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/los-no-lugares-e…/ de Juan Domingo Farnos) chocan en los escenarios para crear un entorno increíblemente desafiante para los científicos y desarrolladores de datos.

Seran cientos de miles de nodos que pueden aprender varias tareas. En una topología centralizada típica, la complejidad de la arquitectura está dictada por dos factores inconexos: la cantidad de nodos y el número de tareas. A medida que se agregan más nodos a la red, la comunicación con el coordinador centralizado se vuelve más compleja. Como los agentes necesitan aprender nuevas tareas, el coordinador central se ve obligado a coordinar las políticas de aprendizaje a través de un número arbitrario de nodos en la red.

Podriamos llamar a este conocimiento el Principio de aprendizaje de similitud de tareas y puede conducir a modelos de optimización potentes en escenarios , con lo que asi, si que podemos DOCENTES Y ALUMNOS potenciar habilidades propias del siglo XXI y por tanto, por una parte entrar en dinamicas de aprendizaje FLEXIBLES, ABIERTAS, INCLUSIVAS y por otro entrar de lleno en lo que denominamos EDUCACIÓN DISRUPTICA, que nos que nos ayudara a construir esta nueva CULTURA que necesitamos para crear otros valores, escalables evidentemente y enriquecidos con las TIC, y por otra, llegar a todas las propuestas que queremos llevar a puerto.

El principio de aprendizaje de similitud de tareas básicamente significa que, si un agente de RL aprende una política de tareas específica, otros agentes en la red que realizan tareas similares pueden aprovechar esa política, por lo que antes necesitamos establecer otro PARADIGMA abierto a otros PARADIGMAS, que nos lo permitan, aprovechando esa idea, de estructura conectada en RED en el que hay rutas entre nodos que realizan tareas similares.

En ese NUEVO ESCENARIO, cada agente aprende de los datos recopilados y procesados realizaran su propia tarea (APR3ENDIZAJE AUTONOMO) … https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/trrabajadores-de…/ Juan Domingo Farnos

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Luego intercambia los parámetros aprendidos con solo sus vecinos más cercanos, de modo que todos los agentes se beneficien de los procesos de aprendizaje de sus vecinos.

Entendemos pues que est DISEÑO DE ARQUITECTURA dispone de ANDAMIAJES COMPLETAMENTE DESCENTRALIZADOS reemplazando a un coordinador central con un gráfico conectado en el que los agentes aprenden de forma independiente y luego comparten algunos parámetros intermedios con sus vecinos 8EDUCACION PERSONALIZADA/SOCIALIZADORA dentro de un ambiente INCLUSIVO y por tanto con un VALOR AÑADIDO que entra de lleno en la comunidad.

Al comunicarse entre sí, los agentes cercanos tienden hacia el consenso. A medida que la información se difunde a través de la red, cada agente se beneficia del proceso de aprendizaje de cada uno de los otros agentes. Dado que los agentes solo pueden comunicarse con sus vecinos, la complejidad computacional y la sobrecarga de comunicación por agente aumentan linealmente con el número de vecinos en lugar del número total de agentes.

Los modelos de aprendizaje descentralizadosserán clave para implementar escenarios de aprendizaje reforzado a gran escala y la preimera premisa donde ubicar las nuevas HABILIDADES DEL SIGLO XXI y tambie´n la ayuda necesaria en el CAMBIO DE ROLES entre DOCENTES Y ALUMNOS, como nunca antes había sido posible.El surgimiento de tecnologías como blockchains y ledgers distribuidos, están contribuyendo a acercar el aprendizaje descentralizado y no controlado profundo a la realidad.

Entonces si estaremos dentro de una ecología del conocimiento , como un complejo, conocimiento intensivo del paisaje que emerge de la conexión de abajo hacia arriba Como sistemas adaptativos complejos, tiene una ecología de conocimiento propiedades emergentes, incluye entidades autogestionadas y puede evolucionar en formas que no podemos esperar o predecir.

Estas Ecologías del conocimiento desdibujan las fronteras del aprendizaje que se produce de manera ascendente y emergente, en lugar de aprendizaje que funciones dentro de un contexto estructurado, de un marco global, en forma de comando y de control.

Vamos a :

1. cuestionar, criticar y rechazar algunos aspectos de las prácticas aceptadas,
2. analizar la situación,
3. Construir de una nueva solución a la situación problemática,
4. examinar los procesos de aprendizaje de manera continuada.,
5. implementación de lo que vamos construyendo, pero sin miedo a volverlo a empezar de manera diferente,
6. reflexionar sobre y evaluar el proceso,
7. consolidar los resultados en una nueva práctica estable, pero teniendo en cuenta que nunca se basará en la certidumbre.

En general, utilizando la teoría de la actividad como un marco para el análisis de la actividad en ambientes de aprendizaje complejo tiene una limitación importante. El aprendizaje como una actividad compleja no puede ser capturada por un sistema global de la actividad (o incluso una red de sistemas de actividad) útil orientada a la consecución de un objetivo de la actividad. El aprendizaje es multifacético y dinámico, y las actividades en un ambiente de aprendizaje son borrosas, variadas, lo que hace muy difícil obtener una imagen completa de los sistemas de actividad bajo observación, que abarca, en términos de teoría de la actividad, un conjunto en evolución de los sujetos, objetos, mediación de artefactos, acciones, reglas, normas y división del trabajo. La solución a este problema es entender la actividad de aprendizaje desde la perspectiva del aprendiz.

Schunk (1991, ) destaca cinco preguntas definitivas para distinguir cada teoría de aprendizaje de los demás:

1. ¿cómo se produce el aprendizaje?
2. ¿Qué factores influyen el aprendizaje?
3- ¿cómo ocurre la transferencia?

¿Qué objetivos específicos alimentan el objetivo o la solución general? Los objetivos de aprendizaje, a partir de la síntesis de objetivos más pequeños, más centrados, pueden trazar un camino desde el nivel actual de habilidad o conocimiento al nivel deseado por los aprendices/alumnos/docentes.

 

No todos los objetivos de aprendizaje son útiles de la misma manera o destinados a la misma audiencia. En 2006, Will Thalheimer, presidente de Work-Learning Research, publicó una “Nueva Taxonomía para Objetivos de Aprendizaje”, que delinea cuatro tipos de objetivos de aprendizaje, cada uno con una función específica.

 

Estos son:

1-Objetivo de enfoque: guiar la atención de los alumnos hacia los aspectos más importantes del material de aprendizaje

2-Objetivo de rendimiento: Proporcionar a los alumnos una comprensión rápida de las competencias cubiertas en el material de aprendizaje

3-Objetivo de diseño instruccional: guiar el diseño y desarrollo de aprendizaje e instrucción

4-Objetivo de evaluación educativa: Guía para la evaluación de la instrucción
Los primeros dos están enfocados en el estudiante; generalmente se presentan a los estudiantes al comienzo de un curso de instrucción. Ellos distinguen entre lo que los estudiantes deben prestar atención (enfocarse en) y lo que realmente necesitan hacer con el nuevo conocimiento o habilidad (rendimiento). Están buscando identificaciones y otros en el diseño, desarrollo y evaluación del eLearning.

Es costumbre decirles a los estudiantes cuál es el enfoque y el rendimiento; a menudo, eLearning se abre con una pantalla que enumera los objetivos. Dirksen señala que solo proviene de la única o la mejor manera de lograrlo, y sugiere presentarlo con un desafío o una misión. Thalheimer señala una investigación que considera que las “preguntas previas” son al menos tan poderosas como los objetivos de aprendizaje al dirigir la atención de los alumnos hacia el material más importante.

El desafío será e promover el aprendizaje sin sacrificar el rendimiento a corto plazo. En equipos bien dirigidos-, un clima de apertura podría hacer más fácil para comunicar y tratar los errores en comparación con los equipos con las malas relaciones con los líderes o punitivos. Los buenos equipos, de acuerdo con esta interpretación,, aportarán más valor añadido…

Las personas que tendrán y tienen las ideas diferentes a las anteriores sociedades deberán convertirse en líderes de equipos que fomenten la discusión abierta, el ensayo y error, y la búsqueda de nuevas posibilidades en los pequeños grupos que influyen directamente. La otra tarea que tendrán sera trabajar duro para construir organizaciones que conducen a extraordinarias posiciones de trabajo en equipo y el aprendizaje en toda su extensión.

Normalmente y esto lo pueden ver en los estudios del profesor de LA UNIVERSIDAD DE HARVARD ( Amy Edmondson ), aquellos equipos que trabajan más de manera redárquica y comunicativa, siempre tienen más errores a corto plazo, pero a medio y largo plazo, el rendimiento se multiplica de manera exponencial.

(“brechas”). Las lagunas pueden ocurrir debido a falta de conocimiento o habilidades; estos son fácilmente llenados por materiales de instrucción. Pero la instrucción por sí sola no puede llenar las lagunas en la motivación, las brechas creadas por el hábito o los factores ambientales, o las que resultan de una mala comunicación.

 

 

 

 

 

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Ahora los aprendices pueden tener acceso gratuito al contenido de múltiples fuentes a través de Internet. Pueden elegir alternativas, incluyendo interpretaciones, áreas de interés, e incluso fuentes de la acreditación. Tienen herramientas, tales como teléfonos móviles y cámaras de vídeo, para recopilar ejemplos y datos numéricos se pueden editar, almacenar y utilizar en el trabajo del estudiante. Por lo tanto, la estricta gestión de un plan de estudios preparado sobre la base de un contenido limitado elegido por el personal de entrenamiento se vuelve menos significativa. Por tanto, el énfasis se traslada a la decisión de lo que es importante o relevante, tanto en el material para las necesidades del estudiante o un estudiante individual.

 

Es probable que los estudiantes en una “clase” tendrán múltiples necesidades diferentes.(aprendizaje personalizado) En el marco de los objetivos de aprendizaje, los enfoques más flexibles para la selección del contenido, entrega, evaluación y otros factores comienzan a emerger. Algo igualmente importante es el desarrollo de los estudiantes que toman la responsabilidad de su propio aprendizaje, a ser abordado como una habilidad para enseñar y aprender.

Este enfoque se opone a la capacitación del personal para dar la espalda a la selección y transmisión de información en grandes bloques o partes (como es el caso en una exposición de un profesor de una hora) para guiar a los estudiantes y estudiantes para encontrar, analizar, evaluar y aplicar la información que es relevante para un tema específico.

La “relevancia” se convierte en negociable entre la formación del personal y los estudiantes. De hecho, el papel del intercambio de capacitación del personal en este contexto sea más que de una facilitación del personal, que tiene menos control sobre dónde y cómo tiene lugar el aprendizaje y que a menudo debe iniciar las negociaciones sobre cómo exactamente el contenido.

El Aprendizaje digital puede dejar una “huella” en la forma de contribuciones permanentes de los estudiantes en la discusión en línea y electrónica con PORTFOLIOS de trabajo con la recogida, almacenamiento y evaluación de las actividades de multimedia en línea «alumno o estudiante. ‘s de revisión por pares involucra a los estudiantes en el examen de su trabajo conjunto, proporcionando información valiosa que se puede utilizar para documentar la revisión y promover una mejor comprensión de los temas. (LA EVALUACIÓN ES RESPONSABILIDAD DE LOS APRENDICES y deja de ser solo un aprendizaje más a ser EL MISMO APRENDIZAJE.

Las analíticas de aprendizaje se desarrolla para que este estudiante monitoreo aprendizaje más fácil y escalable, como lo demuestran sus actividades digitales. Esta retroalimentación analítica provistos a los aprendices puede continuar durante todo el curso y dar lugar a un diagnóstico temprano que permita a los estudiantes a enfocarse en sus debilidades en algunas áreas , siendo la evaluación formativa y formadora, la verdadera evaluación. (LOS PROCESOS HAN SUPERADO LOS OBJETIVOS).

 

Realmente el mundo cada vez es mas complejo y los aprendizaje de cada aprendiz necesitan alejarse del “control” tipico, ya que “dentro” de las aulas se esta produciendo una “involucion educativa”, por lo menos en lo que se refiere a nuestro tiempo, pero eso si, aprender fuera de este escenario significa autoaprendizaje, autolideraje y coolaboracion diferenciada y diversa 8inclusividad), sin ello es imposible, ademas de entrar dentro de la dinamica de los datos y macrodatos analizados por medio de tecnologias automatizadas y algoritmos que poco a poco (por no decirlo crudamente, de una maner inmediata), van a ayudarnos a construir escenarios de aprendizaje personalizados y socializadores escalables y mutables.

 

 

Los docentes del siglo XXI, han de comprender que ya nunca más serán las”estrellas”, de la educación, que nunca más serán mejor que nadie…los docentes de la sociedad del conocimiento son aquellos que nunca saldrán “en la foto”, pero si que acompañarán a los alumnos en su aprendizaje, ya nunca serán “el pozo del conocimiento”, sino personas con las competencias necesarias de ayudar a los aprendices en su aprender a aprender…. (en la foto salen los aprendices, ellos son los protagonistas y los responsables de su vida)….

El Rol del Docente Tradicionalmente ha sido la figura de autoridad en el aula, desde el punto de la capacidad intelectual y del poder. El docente era visto como el depositario del conocimiento y su rol era el de llenar las mentes de sus alumnos con su conocimiento y entonces luego lograr que los alumnos regurgitaran este conocimiento en el proceso de evaluación. Esta es la forma en que muchos de nosotros fuimos enseñados y como en muchos casos algunos todavía enseñamos1 Después de todo, los alumnos son más fáciles de .controlar cuando están sentados en sus asientos, escuchando una clase expositiva,

En el proyecto de Enseñanza para la Comprensión, llevado a cabo por investigadores de Harvard, Wiske expone que el entorno de enseñanza tiene influencia sobre el rol de los docentes en la enseñanza y aprendizaje del conocimiento. “Muchos docentes de escuela trabajan en entornos que promueven la conducta de transmitir conocimiento a sus alumnos más que de construir y criticar el conocimiento con sus alumnos” (Wiske en Perkins 1995, p.204). 11contestando preguntas o completando cuestionarios escritos.

También es una forma rápida de recorrer el currículum y cubrir todas las unidades. De todos modos, la investigación muestra que el método de enseñanza tradicional no contribuye al aprendizaje efectivo, y no utiliza el potencial de la tecnología (Jonassen, Norton & Wiburg, Sandholtz, Ringstaff, & Dwyer, McCormick & Scrimshaw2). De hecho, muchos creen que una buena herramienta puede ser inútil si no es integrada dentro de estrategias efectivas de enseñanza. “No podemos enchufar a los alumnos a una herramienta de la mente (MindTool) y esperar que trabajen sin nuestra guía y apoyo…” (Jonassen, 2000, p.275-276).

De este modo, queda en el docente la decisión de pensar más allá de las formas tradicionales de enseñanza y de diseño de las clases y liderar experiencias de aprendizaje ricas en tecnología que apoyen el pensamiento basado en la indagación (inquiry-based thinking).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Un enfoque constructivista creará un escenario apropiado para este tipo de pensamiento. En una clase constructivista, los docentes tienen la responsabilidad de cubrir cuatro roles principales: Diseñador de Tecnología; Experto en Audiencia; Experto en Currículum; Experto en Proceso.

1. Diseñador de Tecnología Aunque los docentes no necesiten saber todas las opciones de una herramienta digital (cómo cambiar los colores, en qué botón hacer un clic para agregar una animación, etc.), sí necesitan entender el valor educativo de una herramienta digital o qué puntos fuertes presenta para influir positivamente en el aprendizaje. Necesitan saber de qué modo la tecnología puede ser usada para localizar las dificultades que los alumnos experimentan en relación al currículum. Si el objetivo de un docente es “enseñar tecnología”, el potencial de la tecnología queda sin verse. Y, probablemente, también se desaproveche la competencia central del docente.

Los docentes deben utilizar las habilidades que adquirieron luego de años de experiencia y ser diseñadores de experiencias de aprendizaje. Norton y Wilburg (2003) identifican a un docente diseñador como aquel que reconoce la centralidad de la planificación, estructuración, abastecimiento y orquestamiento

Podemos argumentar que cuando la tecnología es usada como un dispositivo efectivo, el rol del docente y del alumno continúa siendo el mismo. Cuando la tecnología es usada para extender el aprendizaje, el rol del docente como fuente de conocimiento es desplazado de alguna manera y comienza a tomar valor la independencia del alumno.

Cuando la tecnología es usada como un dispositivo transformativo, la diferencia entre docente y alumnos cambia, y toma importancia la comunidad de docentes y alumnos. 12del aprendizaje. Argumentan que el rol del docente es diseñar experiencias de aprendizaje que permitan a los alumnos utilizar la tecnología para resolver problemas, desarrollar conceptos, y apoyar el pensamiento crítico, antes que usar la tecnología para adquirir conocimiento fáctico. O dicho más directamente, los docentes necesitan crear actividades de aprendizaje que logren de sus alumnos aprendices activos, que utilicen la tecnología para desarrollar el conocimiento y la comprensión.

Una de las cosas principales que un docente debiera evitar es diseñar experiencias donde la tecnología haga algo para darle conocimiento a sus alumnos. Es importante que el diseño ubique a los alumnos en el control de la tecnología, no viceversa. Si los alumnos se convierten en sirvientes de la tecnología percibirán que la tecnología sabe algo que ellos no, la computadora es vista como algo “mágico” y no como una herramienta que puedan usar para poner al descubierto el conocimiento (Schwartz en Perkins, 1995).

Hay muchas consideraciones para hacer cuando se diseñan experiencias de aprendizaje enriquecidas con tecnología, cosas que requieren que el docente tenga en cuenta en su clase. Su expertise debe ser aplicada para diseñar y facilitar clases donde predomine el pensamiento, la creatividad, la reflexión, y no simplemente dónde y cuándo hacer clic. 2. Experto en Audiencia Otra competencia central que los docentes deben aportar a una clase donde se integra la tecnología, es el conocimiento de sus alumnos y sus distintas habilidades.

Específicamente, ¿cuáles son sus intereses y qué es lo que los motiva acerca del aprendizaje? Además, ¿en qué componentes del curriculum encuentran dificultades y qué nivel de andamiaje es necesario para acortar la brecha entre lo que actualmente saben y lo que necesitan comprender? Los docentes deben considerar cómo asignar distintos roles a sus alumnos para que revelen su potencial propio y sus conocimientos. Sandholtz, Ringstaff, y Dwyer (1997) encontraron que los docentes dieron cuenta de incrementos beneficiosos en la colaboración e interacción entre los alumnos cuando la tecnología era integrada en sus clases. “Aparentemente tanto docentes como alumnos pueden sacar provecho del conocimiento y expertise de algunos alumnos, expandiendo además de este modo cada vez más la participación de estos alumnos en clase”. 133. Experto en Curriculum

Es esencial que los docentes estén familiarizados profundamente con el curriculum, tanto en su contenido como en la concatenación de los mismos. Los docentes deben estar atentos a las comprensiones de sus alumnos así como también a los errores conceptuales, además de identificar aquellas áreas del curriculum donde los alumnos tengan una dificultad particular. Como expertos en curriculum, los docentes deben comprender cómo introducir efectivamente “trozos” del mismo que promuevan en los alumnos nuevas comprensiones.

El proyecto de Enseñanza para la Comprensión, llevado adelante por investigadores de Harvard, reveló dos rasgos recurrentes del curriculum que fomentan la comprensión (Wiske 1998). Uno es que el curriculum debe cumplir con las necesidades, intereses y experiencias de los alumnos. El segundo rasgo es que el curriculum debe lograr algo más que dar información, debe empujar a los alumnos a pensar en profundidad y a conectar las ideas con otras áreas de la indagación. Los investigadores de este proyecto apoyan la idea de la necesidad que el curriculum sea personalizado para grupos particulares de alumnos, y para asegurar la equidad y legitimidad a través del respeto a un curriculum estandarizado. Ellos creen que los docentes juegan un rol central en el modelado del curriculum para que cumpla con las necesidades y requerimientos de los alumnos.

 

 

 

 

Educación Tradicional Vs Educación Actual

 

 

 

 

 

El docente como experto en el curriculum debe sentirse libre para poder crear experiencias de aprendizaje constructivistas que cumplan los requerimientos del curriculum, y ser capaces de considerar dónde es apropiado integrar la tecnología para promover la comprensión.

Expero en Proceso Es un gran desafío el poder lograr procesos y estrategias de enseñanza efectivos para una clase constructivista, que requiera de prueba y error y posterior reflexión.

En una clase constructivista, el docente no es simplemente quien les dice a los alumnos lo que deben saber. Es, en cambio, quien debe ayudar al alumnos a articular lo que deben saber y cómo lograr saberlo y cada vez mejor. El docente es un facilitador, un coach, y un mentor cognitivo. Cambian el rol desde uno central donde deben modelar la situación problemática a resolver, hasta un rol periférico donde deben alentar a los alumnos a interactuar entre ellos y a construir su propio conocimiento

Los docentes pueden mostrar a sus alumnos vías para descubrir qué es lo que no saben y utilizar nuevo conocimiento para resolver el problema. De esta manera, el docente está modelando su propio proceso de pensamiento. También aquí podemos hablar de las decisiones acerca del uso apropiado de la tecnología.

Es importante que los docentes puedan exponer a sus alumnos a una variedad de tecnologías que sean apropiadas para cada caso, y que ilustren las bases para decidir dónde y cuándo implementar determinada herramienta tecnológica. Este modelo pone al descubierto cierto tipo de creencias erróneas acerca de que la tecnología ayuda a los alumnos a ser consumidores inteligentes de tecnología. Quizás como muchos docentes ya lo han experimentado, hay una rutina logística a llevar a cabo en la planificación del uso de la tecnología en el aula.

Quizás haya que reservar un espacio determinado, cargar determinado software, reservar equipamiento, etc. Bastante a menudo además, alguna parte de la tecnología falla o no se comporta del modo esperado. Burbules y Callister (2000) lo dicen: “el potencial de las nuevas tecnologías incrementa la necesidad de ser creativos, de planificar cuidadosamente y de enfrentarse a nuevos e inesperados desafíos”.

El Rol del Alumno así como el rol del docente debe cambiar en las aulas en las que se integran tecnologías, el rol del estudiante también. Los estudiantes necesitarán tomar dos roles importantes: deberán ser aprendices activos y consumidores inteligentes de tecnología.

1. Aprendices activos Los estudiantes no pueden seguir siendo receptores pasivos de información. En una enseñanza constructivista se espera que se involucren activamente y sean responsables de su propio aprendizaje.

Necesitan estar motivados en la construcción de conocimiento y deseosos de incursionar en el conocimiento compartido por sus compañeros de clase. El estudiante, no el docente, se transforma en el foco del proceso de aprendizaje. Algunos docentes son escépticos con respecto a la habilidad de los estudiantes para asumir un rol central en su propio aprendizaje.

 

 

Probablemente recuerden visiones de los estudiantes salteándose las clases o copiándose la tarea. También los docentes pueden recordar aquellos estudiantes que generalmente completan toda la tarea que se les ha 15asignado, pero por el simple hecho de finalizarla, no con el fin de desarrollar o profundizar su comprensión. Estas estrategias minimalistas que apuestan a combatir el sistema no funcionan en un contexto constructivista ya que la construcción del conocimiento es mucho más importante que la transmisión del mismo. Los docentes se preocuparían por el posible fracaso de los estudiantes, si se les pidiera que tuvieran que asumir la responsabilidad por su propio aprendizaje.

En el proyecto ACOT los investigadores observaron que inicialmente, los estudiantes no estaban habituados a pedir ayuda a sus pares pero que rápidamente prefirieron aquellos métodos de enseñanza que requerían una participación activa en vez de pasiva. A medida que los estudiantes tuvieron una mayor responsabilidad en su aprendizaje, se sintieron más dueños de este proceso

2. Consumidores “inteligentes” de tecnología Burbules y Callister (2000) nos recuerdan que los estudiantes deben ser reflexivos y críticos acerca de la tecnología, y deben estar preparados para la posibilidad de que los beneficios obtenidos de la tecnología puedan estar atenuados por los problemas imprevistos y las dificultades que se crean por su uso. Es importante que los estudiantes puedan ver que hay ocasiones en que la tecnología es útil y otras en que no lo es. En resumen, el estudiante es responsable en tomar una decisión crítica de cuándo y si la tecnología debe ser utilizada. Sería aún más beneficioso si también pudieran determinar qué tecnología sería más efectiva para promover comprensión.Conclusión La tecnología es un recurso poderoso que puede tener un gran impacto en la comprensión. El simple hecho de integrar tecnología en la clase crea nuevas condiciones para enseñar y aprender, forzando a alumnos y docentes a abordar la enseñanza y el aprendizaje de una manera diferente.

Sin embargo, si la diferencia produce un nivel alto o profundo de comprensión depende de la pedagogía que se utilice. La pedagogía tradicional ha probado ser un método ineficaz. Los estudiantes simplemente aprenden a realizar sus trabajos rápidamente y a repetir la información en una prueba. Una pedagogía constructivista crea la mejor posibilidad para lograr un aprendizaje significativo.

El aprendizaje basado en la indagación, centrado en el alumno, crea un escenario activo y reflexivo para desarrollar comprensiones profundas. Es inteligente y responsable el explotar los puntos de influencia de la tecnología para localizar áreas de dificultad en el currículum.. Los docentes y los alumnos deberán asumir nuevos roles y nuevas responsabilidades en una clase que integra tecnología con una pedagogía constructivista, pero los beneficios educativos son prometedores.

“Los nuevos docentes están convencidos de las ventajas de incluir dispositivos como los celulares y el uso de internet en la escuela”, asegura Craig, y afirmó además que “los docentes antes eran los dueños del saber y ahora ya no, está en internet”. Diego Craig

Una de las implicaciones de usar las herramientas Web 2.0 en la educación es el aprender ya no como una experiencia individual, tal como lo planteaban las teorías de aprendizaje más tradicionales, sino a través de la formación de conexiones e interacciones (conectivismo) a través de sistemas abiertos. Esto último permite el desarrollo de competencias mediante la experiencia de otras personas, el mantenerse actualizado mediante la diversidad de opiniones, etc.
Ello también implica el cambiar el paradigma de que tener el conocimiento es lo importante, sino que ahora el saber aprender será más valioso.

¿Cuál es el lugar de la tecnología en la educación? Muchos docentes, al considerar la integración de la tecnología en sus prácticas, se preguntan dónde se insertaría ésta en sus contextos educativos. Algunos pueden sentir que integrar la tecnología al ya recargado currículum es como tratar de copiar una página en una fotocopiadora que tiene papel atascado. Otros se preguntan si sus habilidades tecnológicas les permitirán llevar adelante una clase donde integren tecnología.

 

 

 

 

 

 

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¿El aprendizaje PERSONALIZADO tiene suficiente mejoría en el aprendizaje del aprendiz para justificar los costos de un sistema de aprendizaje más complejo?
¿Cómo podemos aprovechar algoritmos de aprendizaje automático “big data” y otros.. para la construcción de sistemas de aprendizaje personalizadas más eficientes y rentables?
¿Cómo pueden las ideas y resultados de la investigación de las ciencias cognitivas, utilizarlos para mejorar la eficacia de los sistemas de aprendizaje personalizados?.

En este sentido, los sistemas Machine Learning representan un gran avance en el desarrollo de la inteligencia artificial, al imitar la forma en que aprende el cerebro humano -mediante la asignación de significado a la información y darnos más posibilidades de opción según nuestros personalismos.El Machine learning identificará y categorizará las entradas repetitivas y utilizar la retroalimentación para fortalecer y mejorar su rendimiento. Es un proceso similar a cómo un niño aprende los nombres y la identidad de los animales, haciendo coincidir las palabras con las imágenes; el ordenador, poco a poco, aprende a procesar la información correctamente.

La evolución de los algoritmos que “aprenden” de los datos sin tener que programarse de forma explícita. Un subgrupo particular de Machine Learning se conoce como “aprendizaje profundo” (Deep Learning). Este término describe el uso de un conjunto de algoritmos llamados redes neuronales que toman como modelo el cerebro humano. Los avances en este aprendizaje profundo han impulsado una rápida evolución de las tareas de aprendizaje por parte de las máquinas en los últimos años, en particular el procesamiento del lenguaje y texto, y la interpretación de imágenes y vídeos. Estos sistemas, por ejemplo, llegan a identificar caras o a interpretar el idioma natural a una velocidad y con un grado de acierto que puede superar al de un ser humano.

“Sin entrar en detalles complejos sobre los diferentes paradigmas de Inteligencia Artificial y su evolución podemos dividir dos grandes grupos: la IA robusta y la IA aplicada.

  • Inteligencia Artificial robusta o Strong AI: trata sobre una inteligencia real en el que las máquinas tienen similar capacidad cognitiva que los humanos, algo que, como los expertos se aventuran a predecir, aún quedan años para alcanzar. Digamos que esta es la Inteligencia de la que soñaban los pioneros del tema con sus vetustas válvulas.
  • Inteligencia Artificial aplicada Weak AI (Narrow AI o Applied AI): aquí es donde entran el uso que hacemos a través de algoritmos y aprendizaje guiado con el Machine Learning y el Deep Learning.

El Machine Learning en su uso más básico es la práctica de usar algoritmos para parsear datos, aprender de ellos y luego ser capaces de hacer una predicción o sugerencia sobre algo.

El Machine Learning en su uso más básico es la práctica de usar algoritmos para parsear datos, aprender de ellos y luego ser capaces de hacer una predicción o sugerencia sobre algo. Los programadores deben perfeccionar algoritmos que especifiquen un conjunto de variables para ser lo más precisos posibles en una tarea en concreto. La máquina es entrenada utilizando una gran cantidad de datos dando la oportunidad a los algoritmos a ser perfeccionados.

Coincidiendo con el post de Pierre Levy: EML: A Project for a New Humanism. An interview with Pierre Lévy me pregunto ¿Cómo será el nuevo modelo y como será capaz de describir que nuestra forma de crear y transformar el significado, y que sea computable?….no tardará mucho, de eso podeis estar seguros.

Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.

Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA,) por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.

La gente tiene que aceptar su responsabilidad personal y colectiva. Porque cada vez que creamos un vínculo, cada vez que “al igual que” algo, cada vez que creamos un hashtag, cada vez que compremos un libro en Amazon, y así sucesivamente,… que transformemos la estructura relacional de la memoria comúny eso lleva, como venimos diciendo siempre, una responsabilidad y un compromiso.

Por lo tanto, también tenemos que desarrollar el PENSAMIENTO CRÍTICO Todo lo que encontremos en el Internet es la expresión de puntos de vista particulares, que no son ni neutrales ni objetivos, sino una expresión de subjetividades activas. ¿De dónde viene el dinero? ¿De dónde proceden las ideas? ¿Qué es el contexto pragmático del autor? etcétera…

Este precio informativo se compone de DATOS ESTANDARIZADOS a través del que hemos llegado a definir nosotros mismos: transcripciones escolares, registros de salud, cuentas de crédito, títulos de propiedad, identidades legales. Hoy en día, tesis arraigada tipo de individualidad datos están siendo blanco amplió para abarcar más y más de lo que podemos ser: (En educación seria el PERSONALIZED LEARNING, que nosotros mismos abogamos y además instauramos en algoritmos personalizados, nunca creadores de patrones)..

La transformación es el cambio de una o muchas variables en el estudio.

Se transforman variables, por ejemplo, al remplazar los valores originales por logaritmos (transformación logarítmica). Frecuentemente los datos que son obtenidos no se ajustan a una distribución normal, por lo cual es inapropiado el ejecutar pruebas paramétricas

Muchas variables no se comportan de forma lineal o aritmética, por ejemplo las abundancias siguen un patrón exponencial.

En la educación básica se promueve que el sistema decimal es el único “natural”

Nunca vemos los algoritmos que hacen su trabajo, incluso a medida que nos afectan. Ellos producen en sus sistemas de cifrado, todo invisible, enterrado en cajas negras componer silencio sinfonías de ceros y unos….

El sueño de entregar el aprendizaje personalizado utilizando objetos de aprendizaje que se ajusta al tiempo real, en cualquier lugar, en cualquier momento, justo suficientes necesidades del estudiante está a punto de convertirse en una realidad. Hoy en día, junto con muchos desarrollos importantes en la psicología de la instrucción, estándares abiertos, lenguajes de marcas estructuradas para la representación de datos interoperables, y el cambio de control de flujo de instrucción desde el cliente al servidor, una base totalmente nueva está haciendo realmente personalizado de aprendizaje en línea .

“Poco a poco las características subversivas de la computadora fueron erosionados distancia: En lugar de cortar a través y así desafiar la idea misma de fronteras temáticas, el equipo ahora se define un nuevo tema; en lugar de cambiar el énfasis del currículo impersonal a la exploración en vivo emocionados por los estudiantes, el ordenador se utiliza ahora para reforzar los caminos de la escuela. Lo que había comenzado como un instrumento subversivo de cambio fue neutralizado por el sistema y se convierte en un instrumento de consolidación”..… Audrey Watters

Lo que hace que la programación ed-tecnología “adaptable” es que la IA evalúa la respuesta de un estudiante (por lo general a una pregunta de opción múltiple), luego sigue con la “segunda mejor” cuestión, cuyo objetivo es el nivel “adecuado” de dificultad. Esto no tiene por qué requerir un algoritmo especialmente complicado, y la idea en realidad basada en “la teoría de respuesta al ítem”, que se remonta a la década de 1950 y el ascenso de la psicometría. A pesar de las décadas siguientes, sinceramente, estos sistemas no se han vuelto terriblemente sofisticados, en gran parte debido a que tienden a basarse en pruebas de opción múltiple.

Para ello, se plantea un travelling de tendencias que incluye la apertura radical al conocimiento, donde la evolución biológica puede ser hackeada por la mente humana y su esparcimiento viral; las ideas están vivas y en perpétuo cambio… “(open y self-publishing, open educational resources); nuevas formas de certificar conocimiento (open badges, open educational practices); nuevos perfiles (desing thinkers, digital curators, digital yonkis); cursos masivos abiertos (massive online courses, peer assessment); nuevas tipologías de habilidades (transmedia skills); investigación abierta y distribuida (open data) entre otros.

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/los…/Los algoritmos sales de las Universidades de Juan Domingo Farnós Miró

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Estamos hoy en la clase difusa del pensamiento calculador y comparaciones cuantitativas insta a que el utilitarismo, tal razonamiento no se basa en el trabajo de visibilidad a hacer. Más bien, eso depende de algoritmos de análisis, qui a su vez depende de la presa de los algoritmos silenciosos –los que convierten en silencio nuestro comportamiento en una avalancha de datos. (son la metafora de los presos alrededor que se pusieron alrededor de una torre de vigilanca para ser visualizados, hasta que estos alcanzaron la manera de evitarlo( estos eran los algoritmos)….

Las diferencias de poder y las cuestiones de desigualdad con los aprendices deben ser tomadas en serio en todos los contextos. Por otra parte, el grado en que el aprendizaje es emancipador u opresivo depende al menos tanto o más en los contextos organizacionales, sociales, culturales, económicos y con políticas más amplias en las que el aprendizaje tenga su sede, como en las prácticas reales de aprendizaje y pedagogías involucradas.

La eficacia de la circulación de información entre pares sugiere, por el contrario, que la participación en la práctica, en lugar de ser su objeto, bien puede ser la condición para la efectividad del aprendizaje “. (Lave y Wenger):

          1-La certeza y la estructura da una sensación de seguridad y tranquilidad. La incertidumbre es una enfermedad, según muchos terapeutas.

2. ¿Cuáles son los retos para el docente y para el estudiante? ¿Qué tan preparados están para afrontar los cambios en la educación? 

En la sociedad de hoy hay dos coneptos que o confundimos o no asimilamos, …la digitalización informatizada es un proceso técnico, mientras que la digitalización social es un proceso humano que en este caso implica una profunda revolución sociotécnica, todo ello nos lleva a otra sociedad, e aplica al proceso de interiorización personal y de coherencia social de las funcionalidades y efectos múltiples, directos, secundarios y hasta ocultos de esta tecnología.

Su socialización, cuyo resultado es la Sociedad de la Información, es un factor engañoso de progreso, si no está dirigido por una cultura madura de la tecnología, a la que podríamos denominar sociotecnocultura y que representa un objetivo educativo por el que luchar.

Entre las medidas necesarias para comprender mejor la dinámica de esta revolución sociotécnica que vivimos habría que completar la formación en muchas especialidades con dosis adecuadas de interdisciplinariedad, generalizar la práctica del sistemismo diversificado (inclusividad socio.educativa, por ejemplo) y del pensamiento complejo y crear, para difundirlo, un repertorio básico de conceptos sociotecnoculturales…y para ello necesitamos tecnologías inmersivas o no, pero al fin y al cabo las herramientas y los instrumentos siempre han sido utilizados por todas las sociedades.

Por supuesto, por ello tenemos lo que Saez Vacas llama TECNOLOGÍA DE LA INTELIGENCIA, que podemos entender como aquellas creaciones técnicas que no van dirigidas a producir cosas, sino a permitir que el cerebro humano se organice y funcione de manera distinta, es decir… no solo el SOFTWARE es un elemento básico dentro de la sociedad, si no por encima de ello está nuestra capacidad y mentalidad cognitiva de aceptar que estamos en una época cuya idiosincrasia hace que las tecnologías formen parte de nosotros, es más, que las consideremos en nosotros…

Las tecnologías convergentes, internet, la inteligencia artificial, la memoria externa….serán básicas en los próximos tiempos y no ya como tendencias, si no como elementos básicos que trascenderán mucho más de lo que la mayoría de la gente piensa, llegará el momento que ellas condicionarán nuestros actos, como ya lo están haciendo en parte ahora: “trate usted de sacar un billete de avión que no sea por medio de internet” Juan Domingo Farnos

Girar suavemente la noción de competencia”: la distinción entre las habilidades (elemental para realizar operaciones), contenido (será en lo que se ejercita la capacidad) y la novedad en comparación con el punto anterior, el contexto (las condiciones en que practicamos las operaciones y toma significado producciones).
El plan respaldado por capacidades y contenido crece y se materializa en un volumen tridimensional que la tercera dimensión es el contexto (una figura más tarde ayudará a imaginar que estas tres dimensiones).

¿Puede el campo de la investigación educativa científico social explicar cómo sus preocupaciones principales escaparon del aula y entraron en el laboratorio de programación y, recursivamente, cómo las “máquinas de aprendizaje” técnicas están reingresando a las aulas y otros entornos de aprendizaje digitalizados?

Los procesos de aprendizaje automático no humano, y sus efectos en el mundo, deberían ser objeto de escrutinio si se quiere que el campo de la investigación educativa tenga voz para intervenir en la revolución de los datos. Si bien la investigación educativa desde diferentes perspectivas disciplinarias ha luchado durante mucho tiempo sobre las formas en que el “aprendizaje” se conceptualiza y entiende como un proceso humano, también debemos comprender mejor el aprendizaje no humano que ocurre en las máquinas. Esto es especialmente importante ya que las máquinas que se diseñaron para aprender desempeñan un papel de “pedagogía pública” en las sociedades contemporáneas y también se están impulsando en los esfuerzos comerciales y políticos para reformar los sistemas educativos a gran escala.

Una de las grandes historias de tecnología de los últimos meses se refiere a DeepMind, la empresa de inteligencia artificial propiedad de Google, pionera en el aprendizaje automático de próxima generación y las técnicas de aprendizaje profundo. El aprendizaje automático a menudo se divide en dos categorías. El ‘aprendizaje supervisado’ implica que los algoritmos sean ‘entrenados’ en un conjunto de datos seleccionado para detectar patrones en otros datos encontrados posteriormente ‘en la naturaleza’. El aprendizaje no supervisado, por el contrario, se refiere a sistemas que pueden aprender desde cero mediante la inmersión. en datos.

Crear máquinas inteligentes o más inteligentes que los humanos, no es lo mismo que  hacer a los humanos más inteligentes. Cada nivel de complejidad implica un tipo de conocimiento emergente nuevo y más poderoso, en el que todos los procesos cognitivos están aumentados. El último paso, es decir, aquel hacia el cual tendemos, sería el conocimiento algorítmico.

Y esa propuesta es la que hacemos nosotros (JUAN DOMINGO FARNOS https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos…/

INCLUSO DENTRO DE UN PROCESO transversal y multidisciplinar, para lograr nos lo eso, sino una autonomía en los aprendizajes y una personalizacion, como nunca hasta ahora se jha producido (POR TANTO TOTALMENTE ORIGINAL, apoyada en todo lo que les escribo, más las distintas potencialidades que tenemos de aprendizaje que tenemos las personas en nuestro cerebro y que les visualizo.

Junto con la arquitectura de redes neuronales, un algoritmo de aprendizaje de refuerzo autodirigido de última generación es la innovación técnica  que se entrena únicamente mediante el aprendizaje de refuerzo de autoaprendizaje, comenzando con el juego aleatorio, sin supervisión ni uso de datos humanos. ‘como su equipo de ciencia lo describió en la Naturaleza. Sus ‘sistemas de aprendizaje de refuerzo están entrenados a partir de su propia experiencia, en principio permitiéndoles exceder las capacidades humanas y operar en dominios donde falta la experiencia humana’. A medida que el algoritmo de refuerzo procesa sus propias experiencias en el juego, es ‘recompensado’ y ‘reforzado’ por las victorias que logra, para ‘entrenar a un nivel sobrehumano’.

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.

Esto no solo permite llegar a un mejor AUTOAPRENDIZAJE, si no también una manera más de “emprendimiento” y “apropiación” de la red, como “espacio” claramente de aprendizaje personalizado y socializador.

Esta “vinculación” que se establece, es propia incluso del funcionamiento cerebral, como muy bien dice George Siemens y diría mi amigo argentina Alicia Banuelos (una maravillosa Física)…”la sinapsis neuroal provoca que las neuronas se vinculen, se relacionen unas con otras”.

El cerebro emite una especie de corriente de “relación” que con un poco de entrenamiento, que lo tengo y mucho, tengo que establecer relaciones entre todos e incluirlos, si es necesario en mis ideas para mejorarlas…

En una base de datos tradicional, el esquema de una tabla se aplica en tiempo de carga de datos. Si los datos que se están cargando no se ajusta al esquema, a continuación, se rechaza. Este diseño es a veces llamado esquema de escritura ya que los datos se comprueban con el esquema cuando se escribe en la base de datos y eso se puede extrapolar a lo que pretendemos que los alumnos aprendan del curriculum preestablecido.

 

 

 

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Normalmente por otra parte, no comprobamos los datos cuando se cargan ,cuando los comentamos, explicamos… sino más bien cuando se emite una consulta. Esto se conoce como esquema de lectura.

Hay ventajas y desventajas entre los dos enfoques. Esquema de lectura hace que tengamos una carga inicial muy rápida, ya que los datos no tienes que ser leídos, analizados y serializados en el disco en formato interno de la base de datos.

La operación de carga es sólo una copia de archivo o de movimiento, y es lo que hacemos con los aprendizajes mecánicos de lectura y escritura (totalmente nefastos) es mucho más flexible: : considerar la posibilidad de dos o más esquemas para los mismos datos subyacentes, dependiendo del análisis que se realiza y de la persona que tenga que hacerlo (personalización en los procesos de aprendizaje).

Aparecen una incontenible avalancha de datos por segundo, las tecnologías se hacen cada vez más intangibles y ubicuas. Con la COMPUTACIÓN UBÍCUA, la asincronía funde el“ahora” y el “cuando”; SE TRANSFORMA en cognitiva-mente integrada, están surgiendo nuevas formas de pensar en las quela cognición se complementa con el pc, tabletas, mobile learning…
Mediante el manejo de tecnologías semánticas: etiquetados generados por los usuarios,folksonomías y ontologías; es intuitiva, como cualquier hábito, la computación ubicua se presenta como una parte de la experiencia vital…. niveles de complejidad, constante redefinición de los centros y las periferias y nos permite pasar de la misma Computación Ubícua a la I-BICUIDADuna nueva manera más SINCRONA de actuar en tiempo real, disponiendo en todo momento de las mejores FUENTES posibles…

Obviamente nosotros vamos mucho más lejos y ante no solo la abalancha de datos que nos llegan, ya que de lo que hablamos, primero, es de otro paradigma, con lo que las “formas actuales” de aprendizaje en nada se parecen a las que proponemos nosotros englobadas dentro de paraguas de la sociedad, contrariamente a lo que sucede ahora en la que la educación permanece como “una parte aislada” dentro de ella.

Ya no queremos algoritmos que saquen patrones y que todos tengamos que seguir sus indicaciones, estamos por algoritmos tanto de lo que son las personas como de lo que necesitan “Vamos ya a aprender durante toda nuestra vida y en cualquier momento, el qué, cuándo, cómo y dónde (eligiendo con quién), ya han dejado de ser, una obligación para pasar a seer algo usual en nuestra vida, las TIC, Internet, la Inteligencia Artificial, “han dinamitado” todo ese planteamineto que no sabíamos ni podíamos superar, ahora el estaticismo de aprender de manera controlada, uniforme, el “ocupar un espacio y un tiempo”, han dejado ya de existir, por lo cuál, vivimos aprendiendo, aprendemos en cada momento de nuestra vida, por eso, cualquier planteamiento que hagamos en este impás, debe acomodarse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello”

La implicación, en otras palabras, es que poderosos algoritmos de aprendizaje podrían ser puestos a la tarea de entrenar a mejores humanos, o incluso de superar a los humanos para resolver problemas del mundo real.

“Es cierto que los sistemas cognitivos son máquinas inspiradas por el cerebro humano”, ha argumentado en un artículo reciente el vicepresidente de investigaciones y soluciones  “Pero también es cierto que estas máquinas inspirarán el cerebro humano, aumentarán nuestra capacidad de razonar y reconectarán las formas en que aprendemos”.

Todos ellos e basan en teorías científicas de aprendizaje -comportamiento psicológico y neurociencia cognitiva- que se utilizan para crear sistemas algorítmicos “sobrehumanos” de aprendizaje y creación de conocimiento. Traducen las teorías subyacentes de la psicología conductista y la neurociencia cognitiva en códigos y algoritmos que pueden ser entrenados, reforzados y recompensados, e incluso convertirse en máquinas autorreforzadoras auodidácticas que pueden exceder la experiencia humana.

Para educadores e investigadores de la educación esto debería plantear preguntas apremiantes. En particular, nos desafía a reconsiderar qué tan bien somos capaces de comprender los procesos que normalmente se consideran parte de nuestro dominio, ya que ahora están siendo refigurados computacionalmente. ¿Qué significa hablar sobre las teorías del aprendizaje cuando el aprendizaje en cuestión tiene lugar en algoritmos de redes neuronales?

El “conductismo de máquina” del tipo desarrollado en DeepMind puede ser una de las teorías de aprendizaje más importantes de la actualidad. Pero debido a que los procesos que explica ocurren en las computadoras en lugar de en los humanos, la investigación educativa tiene poco que decir al respecto o sus implicaciones.

Los desarrollos en el aprendizaje automático, los algoritmos autodidacticos y los procesos de autorrefuerzo pueden ampliar el alcance de los estudios educativos. La ciencia cognitiva y la neurociencia ya adoptan métodos computacionales para comprender los procesos de aprendizaje, de maneras que a veces parecen reducir la mente humana a procesos algorítmicos y el cerebro al software. Los ingenieros de IBM para la informática cognitiva en la educación, por ejemplo, creen que sus desarrollos técnicos inspirarán nuevas comprensiones de la cognición humana.

Será esencial un enfoque científico social de estas teorías computacionales del aprendizaje, ya que buscamos comprender mejor cómo una población de sistemas no humanos está siendo capacitada para aprender de la experiencia y, de ese modo, aprender a interactuar con los procesos de aprendizaje humano. En este sentido, los modelos de aprendizaje que están codificados en sistemas de aprendizaje automático pueden tener consecuencias sociales significativas. Necesitan ser examinados tan de cerca como los estudios sociológicos previos han examinado la experiencia de las “ciencias psicológicas” en las expresiones contemporáneas de autoridad y gestión sobre los seres humanos.

Las implicaciones sociales del aprendizaje automático se pueden abordar de dos maneras que requieren un examen educativo adicional. El primero se refiere a cómo la psicología del comportamiento se ha convertido en una fuente de inspiración para los diseñadores de plataformas de redes sociales, y cómo las plataformas de medios sociales están asumiendo un rol pedagógico distintivo.

La mayoría de las plataformas modernas de medios sociales se basan en la ciencia del cambio de comportamiento o en variantes relacionadas de la economía del comportamiento. Utilizan datos exhaustivos sobre los usuarios para generar recomendaciones y sugerencias que pueden dar forma a las experiencias posteriores de los usuarios. Los procesos de aprendizaje automático se utilizan para extraer datos de usuarios sobre patrones de comportamiento, preferencias y sentimientos, comparar esos datos y resultados con vastas bases de datos de actividades de otros usuarios, y luego filtrar, recomendar o sugerir lo que el usuario ve o experimenta en la plataforma.

Desde luego, los procesos de análisis de datos basados ​​en el aprendizaje automático se vuelven controvertidos tras las noticias sobre perfiles psicológicos y microtargeting a través de las redes sociales durante las elecciones, descritas como “manipulación de la opinión pública” y “propaganda computacional”. El campo de la educación debe participar este debate porque el aprendizaje automático llevado a cabo en las redes sociales desempeña el papel de una especie de “pedagogía pública”, es decir, las lecciones aprendidas fuera de las instituciones educativas formales por cultura popular, instituciones informales, espacios públicos, discursos culturales dominantes, y tanto el medios tradicionales y sociales.

Sin embargo, las pedagogías públicas de las redes sociales son importantes no solo porque están guiadas por el aprendizaje automático. También están profundamente informados por la psicología, y específicamente por la psicología conductual. Las ciencias psicológicas del comportamiento están hoy profundamente involucradas en la definición de la naturaleza de los comportamientos humanos a través de sus explicaciones disciplinarias, y en informar las aspiraciones comerciales y gubernamentales estratégicas.

En Neuroliberalismo de Mark Whitehead y sus coautores sugieren que el software de big data se considera una ‘edad de oro’ para la ciencia del comportamiento, ya que los datos se usarán no solo para reflejar el comportamiento del usuario sino también para determinarlo. En el núcleo de las redes sociales y la conexión de la ciencia del comportamiento están las ideas psicológicas de que la atención de las personas puede “engancharse” a través de simples trucos psicológicos, y que sus comportamientos posteriores y hábitos persistentes pueden ser “activados” a través de la “informática persuasiva” y el comportamiento diseño.’

Después del post “Paradigmas educativos ….Hemos realizado este trabajo con el objetivo de conocer sobre los paradigmas de la investigación educativa como son el positivismo, interpretativo, sociocrítico sus métodos y técnicas, conceptos y principios que son herramientas que nos ayudará para el presente y futuro como docentes y estudiantes. La investigación en tecnología educativa está
forzosamente relacionada con lo que se desarrolla en todas aquellas ciencias y disciplinas en las que se fundamenta, por ello su evolución ha seguido los mismos caminos que la investigación didáctica en general y también ha contemplado la polémica entre los paradigmas positivistas, imperativos socio críticos…

 

 

 

 

 

 

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Desde la perspectiva cualitativa la investigación educativa pretende la interpretación de los fenómenos, admitiendo desde su planteamiento fenomenológico que admite diversas
interpretaciones. Muchas veces hay una interrelación entre el investigador y los objetos de investigación, pero las observaciones y mediciones que se realiza se consideran válidas mientras constituyan representaciones auténticas de alguna realidad. Tener paradigmas y pensar que cada uno corresponda a un concepción de construcción de conocimientos, una imitante impuesta por una realidad extrapolada desde un conocimiento acumulado que no llega a una profundidad que subraye en lo visible la realidad, cada uno de los paradigmas guarda su sentido pero a la vez, uno tiene razón de ser función del otro. Términos de paradigmas se puede encontrar hoy en cientos textos científicos, en artículos de los más variados contextos, por lo general su empleo viene del sentido que se ha generalizado a partir de la obra de Kuhn.

“La estructura de las revoluciones científicas”. No existe aún una primera teoría unificadora de la educación que nos permita analizar y solucionar la globabilidad y la complejidad de los problemas de la educación. Peor los problemas existen y es posible asumir una de dos posiciones

Esta trilogía paradigmática, conformada por el paradigma cientificista, el paradigma hermético y el paradigma crítico han originado una ruptura epistemológica con un subsecuente proliferación de diferentes estudios, enfoques, teorías y prácticas dentro de la esfera de la investigación educativa, tratando de legitimar desde cada uno de estos paradigmas una propuesta emergente que sirva de fundamento para orientar la acción educativa y el proceso de enseñanza-aprendizaje.

Si en el primer post hablamos de paradigmas, ahora lo haremos de “investigación“…Mientras que la etnografía general se basa en datos cualitativos, no quiere decir que los enfoques cuantitativos no deben ser empleados en el proceso de investigación. La combinación de los dos cables a un “enfoque de métodos mixtos”, que puede adoptar diversas formas: la recolección y análisis de datos pueden ser separados o dirigirse juntos, y cada uno de ellos se pueden utilizar en el servicio de la otra. Por supuesto, esto no es nuevo en los círculos académicos y la etnografía corporativa, pero parece que hay un renovado interés últimamente en este tema, ya que sin duda alguna los aspectos INFORMALES, están superando los formales.

Uno de los impulsores de este renovado interés es la enorme cantidad de información generada por las personas, las cosas, el espacio y sus interacciones – lo que algunos han llamado ” Big Data “: Los grandes conjuntos de datos creados por la actividad de las personas en los dispositivos digitales de hecho ha dado lugar a un aumento de las “huellas” de aplicaciones para teléfonos inteligentes, programas de ordenador y sensores ambientales (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) Dicha información se espera actualmente para transformar la forma en que estudiamos el comportamiento y la cultura humana, con, como de costumbre, las esperanzas utópicas, distópicas y miedos …, llegando a entender estos datos como METADATOS….

Encontramos términos que admiten conceptos con los que muchos estaríamos de acuerdo :  Etno-minería, como su nombre indica, combina técnicas de la etnografía y la minería de datos. En concreto, la integración de técnicas de minería de datos etnográficos y de etno-minera incluye una mezcla de sus puntos de vista (en lo interpretaciones son válidas e interesantes, y cómo deben ser caracterizados) y sus procesos (lo que selecciones y transformaciones se aplican a los datos para encontrar y validar las interpretaciones).

Por medio de estas investigaciones, esta integración tiene por objeto poner de relieve nuevas formas de entender y potencialmente inspirar el diseño de la investigación la interacción persona-ordenador… 

La misma librería JMSL incluye tecnología de redes neuronales que complementa las ya existentes funciones de minería de datos, modelado y predicción, disponibles en toda la familia de productos IMSL. Las clases para la predicción basada en redes neuronales ofrecen un extraordinario potencial , gracias a su capacidad de crear modelos predictivos a partir de datos históricos y de “aprender” para optimizar el modelo a medida que se obtiene más información, lo podríamos llamar “RETROALIMENTACIÓN CONTINUADA Y MULTICANAL”

Los diseñadores de medios sociales de Silicon Valley saben cómo moldear el comportamiento a través del diseño técnico ya que, según Jacob Weisberg, “las disciplinas que lo preparan para esa carrera son la arquitectura de software, la psicología aplicada y la economía del comportamiento, utilizando lo que sabemos sobre las vulnerabilidades humanas para “Weisberg destaca cuántos de los ingenieros de Silicon Valley son graduados del Laboratorio de Computación Persuasiva de la Universidad de Stanford, que utiliza ‘métodos de psicología experimental para demostrar que las computadoras pueden cambiar los pensamientos y comportamientos de las personas de maneras predecibles’.

Las recompensas conductuales -o el aprendizaje reforzado- son importantes en el campo de la informática persuasiva, ya que obligan a las personas a seguir volviendo a la plataforma. Al hacerlo, generan más datos sobre ellos mismos, sus preferencias y comportamientos, que luego pueden procesarse para que la experiencia de la plataforma sea más gratificante. Estas técnicas son, a su vez, interesantes para los científicos que cambian el comportamiento y los que formulan las políticas, ya que ofrecen formas de desencadenar ciertos comportamientos o “empujar” a las personas a tomar decisiones dentro de la “arquitectura de elección” que ofrece el entorno.

Karen Yeung describe la aplicación de datos psicológicos sobre las personas para predecir, orientar y cambiar sus emociones y comportamientos como hiperimpulso. Las técnicas de hiperimpulso utilizan técnicas de computación persuasivas para enganchar a los usuarios y de la ciencia del cambio de comportamiento para desencadenar acciones particulares y respuestas.

“Estas técnicas se utilizan para dar forma al contexto de elección de información en el que se produce la toma de decisiones individuales”, argumenta Yeung, “con el objetivo de canalizar la atención y la toma de decisiones en las direcciones preferidas por el” arquitecto de elección “.

A través del diseño de estrategias de empuje psicológico, las organizaciones de medios digitales están comenzando a jugar un papel poderoso en la configuración y el gobierno de comportamientos y sentimientos.

Algunos ingenieros de Silicon Valley han empezado a preocuparse por las consecuencias psicológicas y neurológicas negativas de los “trucos psicológicos” de los medios sociales en la atención y la cognición de las personas. Silicon Valley se ha convertido en un “imperio global de modificación del comportamiento”, afirma Jaron Lanier. Del mismo modo, a los críticos de AI les preocupa que los algoritmos cada vez más sofisticados inciten y engatusen a las personas para que actúen de la forma que hayan considerado más apropiada -o óptimamente gratificante- por sus algoritmos subyacentes, con importantes implicaciones sociales potenciales.

Lo que sustenta todo esto es una visión conductista particular del aprendizaje que sostiene que las conductas de las personas pueden ser manipuladas y condicionadas a través del diseño de arquitecturas digitales. Audrey Watters ha sugerido que el conductismo ya está resurgiendo en el campo de la tecnología digital, a través de aplicaciones y plataformas que enfatizan el “refuerzo automático continuo” de los “comportamientos correctos” definidos por los ingenieros de software. Tanto en las pedagogías públicas de las redes sociales como en las pedagogías del aula con tecnología mejorada, se está poniendo en práctica un reinicio digital de la teoría del aprendizaje conductista.

Los impulsos conductuales a través del aprendizaje automático algorítmico se están convirtiendo en parte integral de las pedagogías de hipernubo público de las redes sociales. Es parte de la arquitectura instruccional del entorno digital que las personas habitan en su vida cotidiana, buscando constantemente enganchar, desencadenar y empujar a las personas hacia rutinas particulares persistentes y condicionar hábitos de conducta “correctos” que han sido definidos por los diseñadores de plataforma como preferibles en de alguna manera. La investigación educativa debe comprometerse estrechamente con las pedagogías públicas de hipernubración que se producen cuando las ciencias del comportamiento se combinan con el conductismo del aprendizaje automático algorítmico, y observa más de cerca las teorías subyacentes del conocimiento conductual en las que se basan y las conductas que están diseñadas para condicionar .

El segundo gran conjunto de implicaciones del aprendizaje automático se relaciona con la adopción de tecnologías basadas en datos dentro de la educación específicamente. Aunque el concepto de ‘aprendizaje personalizado’ tiene muchas caras diferentes, su encuadre contemporáneo dominante es a través de la lógica del análisis de big data. El aprendizaje personalizado se ha convertido en una poderosa idea para el sector de la tecnología ed, que es cada vez más influyente en la visión de la reforma educativa a gran escala a través de sus plataformas adaptativas.

Las plataformas de aprendizaje personalizadas generalmente consisten en una combinación de minería de datos, análisis de aprendizaje y software adaptativo. Los datos de los estudiantes son recopilados por dichos sistemas, luego se comparan con un modelo ideal de rendimiento estudiantil, para generar predicciones de posibles avances y resultados futuros, o se adaptan de manera receptiva para satisfacer las necesidades individuales de los estudiantes según lo considere apropiado el análisis.

En resumen, el aprendizaje personalizado depende de que los algoritmos autodidacticos de aprendizaje automático se pongan a trabajar para extraer, extraer y procesar los datos de los estudiantes de forma automatizada.

El discurso que rodea el aprendizaje personalizado lo enmarca como un nuevo modo de educación “progresiva”, con ecos conscientes de las pedagogías centradas en el alumno de John Dewey y los modelos asociados de aprendizaje basado en proyectos, experienciales y basados ​​en la investigación. El trabajo de Dewey ha demostrado ser una de las teorías filosóficas más influyentes y duraderas en la educación, a menudo utilizado en conjunto con relatos más abiertamente psicológicos del rol que juega la experiencia en el aprendizaje.

Con su combinación de análisis de big data y aprendizaje automático con progresivismo, podríamos llamar a la teoría del aprendizaje detrás de la personalización ‘Big Dewey’.

Entramos en una época de fronteras porosas entre la inteligencia humana y la inteligencia artificial (con razón llamamos “inteligencia artificial”). Necesitamos una prueba de Turing para decidir si una entidad es humano o no. Si solicitamos algo en línea, como comprar, aprender, un billete de avion…es posible que tengamos que demostrar, que no somos un BOT, una máquina. Y, cuando se trata del desafío que enfrenta la educación – la forma de proporcionar una educación de calidad para un gran número de estudiantes a un costo reducido – la tentación de cruzar la frontera hombre-máquina y dejar que las máquinas (es decir, algoritmos) hagan el trabajo pesado es casi irresistible, es más, ya no es una tentación, realmente es una necesidad.

Las máquinas, las TIC, la internet… proporcionan información más rápido de lo que nadie podría haber imaginado, pero el aprendizaje es dar sentido a la información y el descubrimiento de su significado, el verdadero objetivo de la educación, y con las máquinas aun no lo hemos conseguido, aunque algunos estemos en ello..

Los aprendices, dentro de la educación formal de manera sistematizada, y en la informal, de manera generalizada… pueden beneficiarse de la orientación de los algoritmos que apuntan al aprendiz hacia los sistemas de tutoría en línea, por ejemplo, que están demostrando tan eficaz como tutores humanos.

Los alumnos pueden aprender métodos y enfoques de los tutores en línea para luego ayudarles a lo largo de su propio camino de aprendizaje. Sus propios itinerarios de aprendizaje. Ese es el punto: los estudiantes adultos (es decir los estudiantes en edad universitaria) aprenden mejor cuando ellos mismos crean rutas de aprendizaje; el tutor en línea puede proporcionar ayuda, pero no puede ser la totalidad de la experiencia de aprendizaje.

Las tecnologías de aprendizaje adaptativas, análisis de aprendizaje en línea que se utilizan para crear rutas de aprendizaje para los alumnos en función de su rendimiento, pueden ayudar a algunos estudiantes, pero no pueden, en muchos casos, proporcionar la oportunidad para el conocimiento profundo y duradero sobre cómo aprender.

La máquina, en las tecnologías de aprendizaje adaptativo, se ha hecho cargo: el algoritmo es la creación de itinerarios de aprendizaje, y no lo que haga el alumno. Este enfoque podría entenderse como un intento de “aprendizaje semi-pasivo.” Esto no quiere decir que no haya usos de las tecnologías de aprendizaje adaptativo, pero es que decir que este enfoque sólo puede ser un elemento de un camino de aprendizaje humano impulsado .

Sólo un ser humano realmente puede personalizar todo lo que él o ella lo hace. Es la era de la personalización, pero eso sólo significa ayudar a cada uno de nosotros para pasar menos tiempo en los detalles y más tiempo en las actividades humanas importantes, como la imaginación, la creatividad, el descubrimiento, la integración, la intuición, ..

La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.

El mismo Pierson dice “Las evaluaciones se incrustan en las actividades de contenido y aprendizaje por lo que la instrucción y el aprendizaje no tiene que ser interrumpidos para determinar las áreas de progreso y desafío continuo. Mientras tanto, los algoritmos y las progresiones de aprendizaje integrados en el sistema van a ajustar en respuesta a las actividades de aprendizaje relacionadas del estudiante para permanecer en sintonía con sus ecosistemas de aprendizaje. Esta información también se proporciona al educador con opciones y recursos adicionales en tiempo real ya que el educador puede utilizarlo para apoyar al estudiante y su aprendizaje”

Como esta nueva tecnología comienza a tomar forma el diseño de otra sociedad ya que SUS MIMBRES son completamentes nuevos a no como herramientas, metodologías…(innovacioned), sino un cambio “radical” en la concepcion de la misma sociedad.

Algunos pensaran que en parte estamos en el APRENDIZAJE ADAPTATIVO, ya que nos basmaos en los DATOS, pues no, lo hacemos asi como una IDEA COMPLETAMENTE NUEVA, es decir, utilizamos DATOS, si, pero dentro del proceso personalizado de aprendizaje, por lo tanto se trata de algo completamente diferente.

Estos algoritmos de personalización (Rauch, Andrelczyk y Kusiak, 2007), recopilar información del usuario y analizan los datos para que pueda ser transmitida al usuario en momentos específicos (Venugopal, Srinivasa y Patnaik, 2009). Por ejemplo, cuando estoy terminado de ver un video en YouTube o una película en digitaly he aquí que presenté con una lista de recomendaciones sobre los géneros que acabo consumidas. Esta idea funciona de forma similar con algoritmos de personalización que sería capaz de recomendar cursos o avenidas de aprendizaje basado en el conocimiento previo alumnos o cursos completado.

Es nuestra responsabilidad en esta sociedad….

          a-Aplicar las técnicas de minería de datos, aprendizaje automático y reconocimiento de patrones para los  conjuntos de datos estructurados y no estructurados.

          b-Diseño, desarrollo y prueba de algoritmos de aprendizaje y modelos de datos sobre el comportamiento humano para construir instrumentos de evaluación cognitiv     

           c-Construir algoritmos personalizados para un motor de recomendación vía de desarrollo

           d-Los modelos de diseño para el desarrollo de aplicaciones nuevo jueg

            e-Contribuir a la mejora de nuestros algoritmos.

Tambien nos podemos hacer una serie de preguntas que no vamos a obviar….y que nos ayudaran a entender mejor el por qué de las cosas…

¿El aprendizaje PERSONALIZADO tiene suficiente mejoría en el aprendizaje del aprendiz para justificar los costos de un sistema de aprendizaje más complejo?
¿Cómo podemos aprovechar algoritmos de aprendizaje automático “big data” y otros.. para la construcción de sistemas de aprendizaje personalizadas más eficientes y rentables?
¿Cómo pueden las ideas y resultados de la investigación de las ciencias cognitivas, utilizarlos para mejorar la eficacia de los sistemas de aprendizaje personalizados?.

Estos sistemas pueden aprender, pero no son las mismas formas de aprendizaje conocidas por la mayoría de los investigadores en educación. A medida que avanza la innovación técnica, más y más aprendizaje va a suceder dentro de las computadoras. Así como los educadores esperan cultivar las mentes jóvenes para que se conviertan en aprendices independientes de por vida, el sector tecnológico está impulsando los procesos de aprendizaje para crear agentes de aprendizaje automático no humanos cada vez más automatizados para compartir el mundo con los humanos. ¿Qué quiere decir que los investigadores educativos no deberían buscar desarrollar su experiencia en la comprensión del aprendizaje automático no humano?

Las teorías del aprendizaje no humano también son cada vez más influyentes, ya que los procesos de aprendizaje automático sustentan tanto las pedagogías de hipernubo público de las redes sociales como las plataformas de aprendizaje personalizadas que he delineado. Las nuevas pedagogías conductistas públicas de hipernudios, inspiradas tanto por la ciencia conductual como por el diseño conductual, están ocurriendo a gran escala entre diferentes públicos, a menudo de acuerdo con objetivos políticos y comerciales, pero la investigación educativa es extrañamente silenciosa en esta área.

Aunque mucho se ha escrito sobre big data y personalización, también debemos explorar cómo la filosofía del sector tecnológico podría afectar e influir en las escuelas, los docentes y los estudiantes a medida que las plataformas de aprendizaje adaptativo escapan del laboratorio de pruebas beta y comienzan a colonizar la educación estatal. Los estudios futuros de aprendizaje personalizado podrían examinar las formas de aprendizaje automático de máquina que se produce en la computadora, así como los efectos educativos y los resultados producidos en el aula.

En la educación – especialmente en la tecnología de mejora de la educación – se nota el final de una época y el principio de otra, la propia OBSOLESCENCIA nos lo indica, lo que es más difícil de ver en la vida cotidiana de los espacios cerrados y obligatorios educativos..

Los asesores de educación y altavoces normalmente nos preguntamos “si un estudiante de hace 100 años llegó a nuestras aulas, se sentiría como en casa”. Obviamente, esta es una afirmación absurda (incluso si pasamos por alto los retos de viajes en el tiempo). Los asesores de educación y algunos “voceros” normalmente declaran “si, un estudiante de hace 100 años llegó a nuestras aulas, se sentiría como en casa”.

Por tanto pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.

Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA,) por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.

“Vamos ya a aprender durante toda nuestra vida y en cualquier momento, el qué, cuándo, cómo y dónde (eligiendo con quién), ya han dejado de ser, una obligación para pasar a seer algo usual en nuestra vida, las TIC, Internet, la Inteligencia Artificial, “han dinamitado” todo ese planteamiento que no sabíamos ni podíamos superar, ahora el estaticismo de aprender de manera controlada, uniforme, el “ocupar un espacio y un tiempo”, han dejado ya de existir, por lo cuál, vivimos aprendiendo, aprendemos en cada momento de nuestra vida, por eso, cualquier planteamiento que hagamos en este impás, debe acomodarse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello”

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 sofistificación, 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;

(C) segmentados;

(D) cognitivo-basada; y

(e) de base integral de la persona.

A lo mejor el “sueño de algunos de una educación autónoma y libre (solo realizable mediado con la con la Machine learning, AI, internet, TIC), no es tal sueño y es una realidad.

 

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El aprendizaje se hace cada vez más a nuestro propio ritmo, de manera social e informal. (Educación Disruptiva)

 

 

 

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El alumno, no el instructor va a estar en el centro de toda la actividad de aprendizaje, va a tener toda la responsabilidad y compromiso.Cuando hablamos de un cambio de roles, tanto sociales como educativos, no solo damos por hecho que las nuevas formas de entender y de hacer las cosas deben contmplarse bajo el prisma de las personas, eso ya lo damos por hecho. Los gobiernos y los docentes ya no son los protagonistas de esta nueva época.

En esta nueva era el rey es el usuario, el aprendiz. Y su hábitat natural es la sociedad, su entorno vital. Por tanto, gobiernos, docentes y demás instituciones deben pasar a un segundo plano. Esto no implica que pierdan importancia, pero sí que asuman un rol diferente: ayudar e incentivar a que el usuario sea el responsable de su propia educación, que tenga la LIBERTAD para hacer sus cosas. Para lo cual, deberán ayudarle, orientarle, y guiarle. Es decir, hacer de facilitadores; no trabajar con ellos, sino para ellos.

“Debemos ser sus “asalariados”, eso si es un CAMBIO REAL DE ROLES, lo demás solo son “piruetas” para no hacer nada….juandon

El futuro está con Tecnologías portables, móviles, con una Realidad Aumentada que comparte la Realidad física y la Virtual de manera conjunta y complementaria. Es decir, herramientas ubicuas, que harán que el estaticismo y el hermetismos uniformizador desaparezcan., herramientas personalizadas y adaptadas a cada persona con un alto “potencial” de accesibilidad y usabilidad. A buen seguro, los nuevos artilugios que vayan saliendo se basarán en estos aspectos que hemos nombrado.y que nos permitiran ser más autonomos y por tanto más libres.

El papel de los L & D profesionales en su fondo y su forma actual va a desaparecer pronto. Los profesionales de L & D deben prever las futuras tendencias y adaptarse a los cambios que ocurren a su alrededor. En el futuro, su papel se desplazaría desde:
Facilitadores estratégicos a ,bajo el”mando” de los propios aprendices.

El aprendizaje hoy es parte de un sistema que está organizado y gestionado por la función de L & D en las organizaciones. Este sistema incluye el diseño curricular, de formación llevada a cabo por medio de los formadores/instructores/docentes, calendarización de eventos, la entrega de capacitación, evaluaciones y varios otros componentes. Todos estos se despliegan por un ejército de profesionales de L & D, incluyendo diseñadores de instrucción, entrenadores, coordinadores de formación, directores de L & D y así sucesivamente. Sin embargo, un sistema de este tipo organizado puede ser redundante en un futuro próximo.

Si queremos establecer una planificación, abierta por supuesto, de escenarios de aprendizaje y de trabajo,deberemos siempre mirar hacia sobre el futuro mediante la comprensión de la naturaleza y el impacto de las fuerzas impulsoras más inciertas e importantes que afectan a nuestro mundo. Es un proceso de grupo que fomenta el intercambio y el desarrollo de una comprensión más profunda mutua de cuestiones centrales importantes para el futuro de la economía del conocimiento, de los espacios y los no lugares, más en concreto, del conocimiento.

El objetivo es elaborar una serie de historias divergentes extrapolando fuerzas impulsoras inciertas y que ejercerán mayor influencia. Las historias, junto con el trabajo para llegar allí tiene el doble objetivo de aumentar el conocimiento del entorno empresarial y formativo y se ensanchan tanto en la percepción de los participantes frente a posibles acontecimientos futuros, especialmente para los receptores.

Podemos aprender de multitud de maneras como en basado de la experiencia o dl descubrimiento (como el aprendizaje situado ) en lugar del enseñado (o aprendizaje de “recepción”, según Ausubel lo llama) o el aprendizaje de memoria.

Con el rápido avance de la tecnología y la aparición de nuevos modelos de educación, negocio…, las organizaciones están luchando para mantener el ritmo de los cambios. Las personas de la organización debido a la desconfianza que tienen con los demás, impiden que la organización progrese, bien de manera normal (e día a día) o bien impiden que se aporten proyectos innovadores que mejoren la organización ya que desconfían que si no son ellos quienes lo hacen (generalmente no lo hacen porque no tienen la competencia, las ideas…necesarias para hacerlo y por eso no quieren que los demás lo hagan), es más, no quieren ni que se CONOZCA que tienen compañeros BRILLANTES, ya que eso piensan, haría que ellos se vieran MAS EMPEQUEÑECIDOS, respecto a los demás.

Pero las dinámicas de grupo son fundamentales siempre en cualquier organización y es lo que siempre se intenta, pero el peligro es la fagocitación propia de toda organización, por supuesto.

Sus aprendices-empleados necesitan para ser ágiles y rápidos en el aprendizaje de las nuevas tecnologías, adquirir nuevas competencias flexibles y de manera continuada y permanente. En el futuro, las organizaciones no tendrán el lujo de pasar por el plazo de ejecución de diseño, desarrollo, ejecución y evaluación de soluciones de aprendizaje. Así que el aprendizaje tiene que convertirse en un sistema de auto-organización, donde los aprendices conducen su propio aprendizaje. Un sistema de aprendizaje de auto-organización se caracteriza por un propio ritmo de aprendizaje, el aprendizaje social e informal y el aprendizaje colaborativo.

El paisaje de aprendizaje está cambiando rápidamente. Ni siquiera había sido hace tanto tiempo que aprendíamos algo de una determinada fase de nuestravida. Especialmente en la escuela en realidad, posiblemente con un pequeño intervalo de unos pocos años más. Luego se fue a trabajar y la mayoría por cierto una vez más ‘en curso’. Si no se necesita realmente desesperadamente ser algo aprendido.

Hoy en día se puede aprender en cualquier momento y en cualquier lugar. No tomará necesariamente en las aulas y en ocasiones rumbo fijo, pero ‘en cualquier lugar’, ‘en cualquier momento’ y el uso de ‘cualquier dispositivo “. Estás en la que ya no depende de los demás, sino que tenga el control, y por lo tanto la clave de su propio éxito. ¿Cuánto usted crece, que usted determine.

Las redes de confianza las cuáles están convirtiendo en muy importantes para la manera en que creamos productos / servicios que cada individuo en la red, lo que le conforman como un contribuyente potencial.

Hay sólo este tipo de redes en la empresa, lo cual podrríamos extrapolar a otro tipo de organizaciones: políticas, educativas, de salud…, así, y que desempeñan un papel importante en cómo se transfiere el conocimiento tácito en la organizacióny en como aprendemos para convertirlo en explícito.

Últimamente venimos explicando la necesidad de cambiar dos palabrazs que han “abrazado el mundo” las recientes centurias: Éstas son…derecho y obligación y nos estamos postulando por implantar otras dos más frescas y actuales y con una relación directa con la actualidad…responsabilidad y compromiso…

¿Hasta qué punto estamos dispuestos y queremos comprometernos como sociedad, para los cambios masivos en las capacidades humanas que las tecnologías digitales son propensos a permitir en los próximos años?
¿Hasta qué punto son nuestras visiones de futuro para la educación sobre la base de suposiciones acerca de la humanidad, la sociedad y la tecnología actuales yason válidos?
¿Hasta qué punto podemos , ayudar a dar forma a la evolución de la tecnología con el fin de mejorar el desarrollo humano? ….

Como observó una vez Douglas Adams, “la mejor manera de predecir el futuro es construirlo”. Necesitamos conocer los componentes básicos disponiblesen un futuro próximo con el fin de saber cómo podemos usarlas y desarrollarlas para la saciedad, la educación…

 

 

 

 

 

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Evidentemente podemos prveer una especie de diseño instruccional:

Análisis:

¿Quiénes son nuestros alumnos?

¿Qué están tratando de lograr?

¿Qué conocimientos, habilidades y actitudes necesitan ser enseñados?

¿Cuánto contenido usted necesita en su enseñanza?

Diseño y Desarrollo:

¿Cuáles son sus objetivos?

¿Qué habilidades, conocimientos y actitudes estás tratando de desarrollar?

¿Qué recursos y estrategias va a utilizar en su enseñanza?

¿Cómo va a estructurar el contenido de su material de aprendizaje?

¿Cómo va a evaluar la comprensión de los alumnos y de si tienen o no han cumplido con los objetivos de la instrucción?

 

Implementación:

Esto puede implicar la presentación de instrucción en el aula, la enseñanza de los alumnos cómo hacer el mejor uso de los materiales de aprendizaje interactivos, o la coordinación y gestión de un programa de aprendizaje a distancia.

 

Evaluación:

Proporciona la base para la mejora y el desarrollo de la instrucción.

Como podemos observar cuenta todo se basa en procesos de enseñanza, pero nada de aprendizaje, por tanto ya partimios de un planteamiento base equivocado, porque la enseñanza solo establece protocolos prescritos por el curriculum y consigue que los alumnos, si es que aprenden, lo hagan todos por igual, es más, los que no lo logran quedan apartados del sistema…

 

Qué se puede hacer?:

Mantener un enfoque contrario, es decir, el aprendizaje que no la enseñanza, es responsabilidad y parte de los aprendices.. No tiene ningún sentido en continuar con sus propios planes, si los estudiantes no están con nosotros.

Estar dispuestos a modificar sus planes de reconocimiento de las necesidades de sus estudiantes, pero recuerde que debe hacerles saber lo que está haciendo, lo cual seguro tampoco les gustará porque no deciden ellos (por qué no hacemos que sean ellos quienes nos planteen lo que quieren?

Debatamos siempre los objetivos de aprendizaje de la unidad y sus propias sesiones con l< clase, y tratatemos de asegurarnos de que las actividades de evaluación coinciden con lo que hemos pactado .

Aprender sobre la marcha o el aprendizaje experiencial ha sido en la práctica desde hace bastante tiempo. Las organizaciones y los profesionales de L & D han estado usando esto como una poderosa herramienta de aprendizaje. Sin embargo, el aprendizaje experimental en el futuro va a ser aún más radical. Se les pedira los aprendices (gestores) averiguarlo ellos mismos. Este es un cambio radical en la experiencia de aprendizaje en sí. En más y más organizaciones se mostrará el valor de implementar ‘averiguarlo” y esto será un enfoque en el futuro cercano.

Nos centramos en lo que la gente debe saber más de lo que van a aprender. Como resultado, no somos capaces de mantenernos comprometidos, y no para ayudarles a transferir sus conocimientos en acción. La comprensión de cómo el cerebro aprende y cómo podemos optimizar nuestra capacidad de aprender va a provocar cambios pioneros en el aprendizaje y el desarrollo.

En los últimos tiempos, esta área ha generado un gran interés entre los investigadores, diseñadores instruccionales y los profesionales de L & D. Están tomando una mirada seria y exhaustiva de lo que las neurociencias nos ofrecen y aplicando cuidadosamente sus posibles efectos en las intervenciones de aprendizaje en las organizaciones.

Arie De Geus: “La capacidad de aprender más rápido que nuestros competidores pueden ser la única ventaja competitiva sostenible”….

 

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El personalized learning como se ha creído siempre, no es cuestión de los docentes si no de los aprendices…

Juan Domingo Farnos Miro

 

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Ya no podemos entender la educación como un fenómeno aislado, eso ya lo sabemos en esta cada, pero tampoco podemos entenderla como unos fenómenos concretos que están más o menos controlados (dentro de las aulas, fuera de ellas, aprendizaje  formal, informal…), debemos entender la educación de la educación, la llamaremos meta-Educación y de ahí el posicionamiento del personalizet learning.

Ya no podemos hacer planteamientos, ni diseños educativos lineales si no que estén preparados para cualquier innovación y disrupción que según vayan variando las personas y sus contextos, se puedan producir.

Elevamos el aprendiz, la persona, a arquetipo de todas las cosas que pueda pensar y hacer y evidentemente la educación lo es, su educación.

Todo ello unido a las diferentes interfaces por y con las que nos movemos confirman escenarios complejos y cambiantes por lo que es más importante la predisposicion que los mismos contenidos que se traten.

Escuchamos mucho la frase “aprendizaje personalizado” en estos días, hasta el punto de que ha comenzado a perder su significado. Wikipedia nos dice que es la “adaptación de la pedagogía, el currículo y los entornos de aprendizaje por parte de los alumnos o para los alumnos con el fin de satisfacer sus diferentes necesidades y aspiraciones de aprendizaje” (Stephen Downes)

 

Per ose sigue insistiendo en que “el aprendizaje” es algo que se le da al alumno, no que lleva a cabo el alumno y es precisamente  en esta dualidad de entendimiento donde nos encontramos, una encrucijada que durante cientos de años ha dominado la primera parte, pero con la “aparición” del personalized learning lo hace completamente imposible ya que sencillamente podemos hacernos una pregunta : ¿Qué docente puede “dar” un aprendizaje personalizado a 100 alumnos, o a 40, o a 500…?. Estamos metidos en dos callejones siempre, en lo de dar y en lo del aprendizaje personalizado ( y eso que aquí no vamos a entrar en las diferencias entre personal y personalizado, al menos de una manera profunda)por tanto dos cuestiones que en el siglo XXI vamos a dirimir con todas nuestras fuerzas.

 

Las experiencias de aprendizaje por parte de los estudiantes (como aún se llaman los aprendices) lo que aprenden y cómo, cuándo y dónde lo aprenden, se adaptan a sus necesidades, habilidades e intereses individuales, y les permiten tomar posesión de su aprendizaje. Aunque dónde, cuándo y cómo aprenden pueden variar de acuerdo con sus necesidades, los estudiantes también desarrollan conexiones profundas entre ellos, sus maestros y otros adultos, por lo que aquí ya vemos una clara intención de desarrollo tanto por parte de los aprendices como en su forma de hacerlo, de manera personalizada.

Des de luego que los aprendices van a aprovechar:

a-Un enfoque de la educación basado en fortalezas y enfocado en el estudiante … … si podemos preparar a los maestros para cambiar su práctica y mentalidad y por tanto su rol.
b-Una experiencia más positiva y atractiva para la comunidad educativa (sociedad)… … si se los incluye como socios desde el principio.
c-Mayor participación y desarrollo de habilidades críticas para el éxito del siglo XXI … … si no perdemos de vista la responsabilidad y el compromiso.

d-Apoyo continuo y continuo para los estudiantes … … si invertimos en la creación de escenarios de aprendizaje  sostenibles y no mantener más tiempo el sistema educativo ni actual (ni ningún otro sistema)

e-Múltiples formas de acceder al contenido … … si la accesibilidad está incluida en el desarrollo estratégico inicial, teniendo presente que lo prioritario siempre serán los procesos, con todos sus ets y uts.
f-Inclusión más completa … … si no perdemos de vista las necesidades reales de los estudiantes.

 

 

 

 

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Las aulas evolucionarán hacia comunidades abiertas, flexibles, centradas en el alumno El alumno del futuro construirá el conocimiento que es importante para él o ella como individuo o como parte de una red construida socialmente, navegara a través de problemas mal estructurados con un compañero o como parte de un grupo. Estos espacios, ya sean físicos o virtuales, proporcionarán una población diversa con un entorno seguro para explorar compartir y aprender, siempre a partir de lo que cada uno de ellos haran y de lo que recibirán como parte de su HUELLA UNICA, para así dar a la comunidad su parte de valor añadido que se sumará a la de los demas, conformando comunidades abiertas dentro de una sociedad muticanal y multisocial.

 

 

 

Ya que no concibo el Social learning sin el personalized learning, así como la educación inclusiva, el cambio de roles y la ayuda de las TIC, Internet, AI…Si abogamos por un aprendizaje donde el responsable sea el aprendiz, que no es lo mismo que se suele afirmar “el aprendizaje es el centro del aprendizaje, ya que estos postulados solo se contempla las fortalezas del mismo y se sigue sin tener en cuenta el cambio de roles” (Juan Domingo Farnós)

La definición de aprendizaje personalizado está evolucionando rápidamente y su diferencia con respecto a otros temas de la próxima generación, como el aprendizaje de la próxima generación y el aprendizaje combinado, puede que no esté claro. El aprendizaje personalizado puede tener lugar en entornos digitalmente mejorados o no.

Si se piensa en que el aprendizaje de la próxima generación incorpore el aprendizaje personalizado y que la integración perfecta con la tecnología sea necesaria para implementarla de manera efectiva, asequible ya una escala significativa, entonces sí que llegaremos a través de él al social learning, eso sin duda.

Por otra parte, el problema del concepto de continuidad de los itinerarios de aprendizaje también tiene que ser considerado, mientras que implementar la secuenciación de plan de estudios de manera personalizada, nos conduce la mayoría de las veces a problemas insolubles. En comparación con el modo de aprendizaje que nos permite navegar libremente sin ningún tipo de guía de trayectoria de aprendizaje personalizado utilizado en los sistemas de aprendizaje más basados en la web, este trabajo se evalúa si el sistema de e-aprendizaje personalizado basado en la genética propuesto, puede generar itinerarios de aprendizaje apropiados según la prueba incorrecta de respuestas de un alumno de manera individual en una prueba previa, proporciona beneficios en términos de rendimiento del aprendizaje, mientras que la promoción del aprendizaje, está garantizada, aunque sea apropiándonos del error, por otra parte obvio.

 

El mayor error que puede hacer en la vida es estar siempre con el miedo de cometer un error.” (Dietrich Bonhoeffer)

En un entorno de aprendizaje ubicuo sensible al contexto, los sistemas de aprendizaje pueden detectar comportamientos de aprendizaje de los estudiantes en el mundo real con la ayuda de la tecnología sensible al contexto (sensores); Es decir, los estudiantes pueden ser guiados para observar o manejar objetos del mundo real con los medios de comunicación, eso si, siempre de manera personalizada desde el mundo digital.

Un problema de optimización que los modelos de los objetivos y criterios para determinar los itinerarios de aprendizaje ubicuos presentan, es que son sensibles al contexto personalizado para maximizar la eficacia de aprendizaje para los estudiantes individuales por lo que formularemos tomando la significación de las trayectorias de aprendizaje, diferentes posibilidades de aprendizaje y también según el número de visitantes simultáneos a cada objeto de aprendizaje, por tanto se producirá un efecto innovador.

Para ello necesitamos de las tecnologías:

a-La tecnología social y la necesidad de facilidad

b-La tecnología social está a nuestro alrededor, pero necesita trabajar en nuestros términos. Las cosas más pequeñas hacen la diferencia en el compromiso

Algún Aprendizaje Social tendrá lugar en sistemas formales, la tecnología que la organización provee, pero a menudo la formalidad de esa tecnología inhibe el compromiso. Si el espacio se siente formal, la gente puede estar menos dispuesta a arriesgarse, a cometer errores. Así que tenemos que nutrir a la comunidad.

 

Este cambio de polos de un estudiante ejecutor de su aprendizaje al antiguo receptor también viene dado por el cambio de influencia y el paso de la enseñanza al aprendizaje,  como no podría ser de otra manera:

El punto aquí es que el aprendizaje es algo muy diferente de enseñanza. El aprendizaje es una dinámica humana que no puede ser confinado por las estructuras industrializados o mecanizados. Es algo que la gente hace, no es algo que se hace para ellos.

Si somos capaces de gestionar una mezcla síncrona, pero también asíncrona, encontraremos las mejores maneras de incluir las nuevas tecnologías en cualquier aprendizaje La mezcla de tecnologías que se aprovechan de los estilos de aprendizaje, la conveniencia personalizada del alumno, y las mejores prácticas de diseño de instrucción permitiran crear programas que involucren el alumno y maximizar la retención del aprendizaje. Por esta razón, la mezcla de la mejor combinación de tecnologías de aprendizaje es un factor crítico de éxito en la creación de entornos eficaces de aprendizaje en línea .

 

De momento dejó ahí esta propuesta, estaremos muy encima de ello para avanzar en el sentido que iniciamos el artículo: “el aprendizaje personalizado debe ir de la mano del aprendiz y con ello la educación inclusiva y disruptiva alcanzarán su máximo desarrollo, naturalmente con el soporte de las tecnologías que se necesiten en el momento preciso y en el contexto necesario”…

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LA LIGA DE LOS 12 ARTICULOS DEL 2018

Juan Domingo Farnos Miro

 

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El Blog que siempre he considerado mi libro de libros, está llegando a las 30.000 entradas y por tanto se merece un repaso de este último año en el que podré uno de cada mes del año, no porque sea mejor ni peor, si no por ser representativos del momento en que se ejecutaron..

Por sus características son todo propuestas de transformación socio-educativas con el soporte de las tecnologías del momento y con la pretensión de un cambio cultural que conlleve otros valores propios de estos nuevos tiempos.

La verdad es que estas ideas ya se están imponiendo por el mundo en las diferentes áreas de la sociedad: educación, economía, sanidad, robótica, inteligencia artificial etc… por eso a partir de ahora nuestro trabajo será acabar de implantarla, desarrollarlas en su máxima extensión e ir transformando a la vez que la sociedad lo demanda.

 

ENERO:

La formación debe “amplificar” las preferencias de la sociedad en educación, política, economía…

 

La formación integrada en estos aspectos económicos, laborales, socio-políiticos,…deben ser la punta de lanza en las preferencias de la sociedad, con lo cual una vez más nos muestra el camino PRÓXIMO a seguir: la desaparición de la actual cultura de las titulaciones (la mayoría hoy en día ya se reconocen como obsoletas y otras que todavía se sostienen estamos de acuerdo que deben cambiar del todo, ya que si no lo hacen, tampoco tendrán sentido dentro de dos o tres años a mucho tardar.

 

No es posible continuar ofreciendo el conocimiento de la manera tradicional ya, y si las instituciones de formación (escuelas y universidades, en primer lugar) no ajustan sus métodos de transmisión de conocimientos, se correrá el riesgo de ser marginados por las nuevas infraestructuras de conocimiento y producción, con lo que desaparecerán sin remedio, y si lo hacen, no desaparecerán posiblemente pero su rol será otro-evidentemente no el de ser FINALISTAS- es decir, ofrecer títulos..

 

 

FEBRERO

 

Personalized learning: el final del aprendizaje individualizado!!!

Los aprendices que realizan sus aprendizajes están generalmente auto-motivados en situaciones de aprendizaje (orientado a tareas, proyectos, orientado a aplicaciones a mano) que les interesan. De lo contrario, buscan recompensas extrínsecas para lograr los objetivos que parecen tener menos valor y quizás requerir más esfuerzo a continuación, inicialmente están dispuestos a comprometerse. Ellos pueden reconocer claramente el cumplimiento de los objetivos declarados , para obtener el grado, la racionalización de los esfuerzos de aprendizaje, y evitando pasos exploratorios más allá de las exigencias de la situación y la tarea de aprendizaje, se compadecen con su grado de interés en el objetivo declarado. Toman el control y la responsabilidad de su aprendizaje, pero a menudo dependen de otros para la motivación, la fijación de objetivos, como entrenador, horarios y dirección. Sin embargo, ellos pueden auto-motivarse y ejercer un mayor esfuerzo y la excelencia personalizada.

En contraste con los alumnos de transformación, los alumnos que realizan innovaciones son a corto plazo, los detalles, los estudiantes orientados a la tarea (menos pensadores holísticos o grandes-imágenes), se toman menos riesgos con objetivos desafiantes o difíciles, cometen menos esfuerzo, se centran en los grados y recompensas, y se alegre conseguir un menor cada vez que las normas se establecen por debajo de sus capacidades. Son más cómodos, las relaciones interpersonales de entrenamiento, y se basan en apoyo externo, los recursos y la interacción para realizar una tarea. En contraste con los alumnos que cumplen dichos requisitos, estos alumnos tienen habilidades más sofisticadas, cometen un mayor esfuerzo para alcanzar las metas de nivel superior, y prefieren más sofisticados entornos de aprendizaje y rendimiento con el entretenimiento interacción que crea el esfuerzo progresiva, el interés, la competencia, la diversión y metas alcanzables.

 

 

MARZO

 

No existe el aprendizaje!!!! (el aprendizaje se cuestiona, el aprendiz, no)!

 

 

Pero, ¿realmente tiene valor el aprendizaje? Naturalmente no existe un valor generalizado, es decir, todos no le damos el mismo valor a a aprender, ni siquiera a aprender a aprender, por tanto, es evidente que NO EXISTE EL APRENDIZAJE, en cambio SI EXISTEN LOS APRENDICES.

 

 

Comunidades que se interelacionan aunque sea desde posicionamientos que conforman NICHOS diferentes, pero que cuando se pretende dar un VALOR o un APRENDIZAJE, necesitan estar en constante relación…

 

Por tanto “El aprendiz es un actor y activo en su propio aprendizaje. La nueva “estrella” de este enfoque tuvo su estatus cambió considerablemente. Hay o sólo fue incluido, se convierte en cabeza de cartel, responsable de su aprendizaje. Teniendo en cuenta sus necesidades, intereses, sus estilos de aprendizaje, sus estrategias, problemas psicológicos: todo se hace para maximizar sus posibilidades de éxito”.

 

 

 

 

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ABRIL

 

LA EDUCACIÓN INCLUSIVA, HOY…. (TIC, Internet, AI…)… de la distopía a la útopía.

 

La educación inclusiva generalmente se trabaja con alumnos con necesidades educativas especiales, con lo que los suramericanos llaman “brechas”, sesgo…sin embargo acotamos que hoy la educación inclusiva va mucho más allá, ya que busca el aprendizaje personalizado/socializador de cada alumno, pero sacando lo mejor de él, es decir, busca la excelencia del alumno, para esto el elearning y la web 2.0 van muy bien porque ayudan a motivarles, a que aprendan mejor y sobre todo desecha un poco el tema de la enseñanza-aprendizaje…

Tampoco puede obviarse el cambio de roles, el aprendiz pasa a ser el responsable de su aprendizaje y de su evaluación y el sistema, con los docentes a la cabeza dejan de ser los jerarcas “obligados” y pasan a ser “acompañantes” de los aprendices que dejan de ser “los suyos”.

El valor añadido que representa esta nueva “diversidad” se puede desarrollar con la ayuda de las TIC, internet, la inteligencia artificial, el analisis de datos, el pensamiento crítico y de diseño…

 

 

 

MAYO

 

La Inteligencia artificial permite llegar a un aprendizaje no supervisado y personalizado.

Entramos en una época de fronteras porosas entre la inteligencia humana y la inteligencia artificial (con razón llamamos “inteligencia artificial”). Necesitamos una prueba de Turing para decidir si una entidad es humano o no. Si solicitamos algo en línea, como comprar, aprender, un billete de avion…es posible que tengamos que demostrar, que no somos un BOT, una máquina. Y, cuando se trata del desafío que enfrenta la educación – la forma de proporcionar una educación de calidad para un gran número de estudiantes a un costo reducido – la tentación de cruzar la frontera hombre-máquina y dejar que las máquinas (es decir, algoritmos) hagan el trabajo pesado es casi irresistible, es más, ya no es una tentación, realmente es una necesidad.

Las máquinas, las TIC, la internet… proporcionan información más rápido de lo que nadie podría haber imaginado, pero el aprendizaje es dar sentido a la información y el descubrimiento de su significado, el verdadero objetivo de la educación, y con las máquinas aun no lo hemos conseguido, aunque algunos estemos en ello

La máquina, en las tecnologías de aprendizaje adaptativo, se ha hecho cargo: el algoritmo es la creación de itinerarios de aprendizaje, y no lo que haga el alumno. Este enfoque podría entenderse como un intento de “aprendizaje semi-pasivo.” Esto no quiere decir que no haya usos de las tecnologías de aprendizaje adaptativo, pero es que decir que este enfoque sólo puede ser un elemento de un camino de aprendizaje humano impulsado .

 

Aprendizaje de adaptación y de personalización para la mejora continua del desempeño de impacto y su ampliacion continuado. Aprender en un marco de conocimiento que se utiliza para identificar oportunidades de utilizar herramientas de conocimiento de gestión en áreas específicas – gestión de la información, la comunicación interna y externa, el aprendizaje de seguimiento y evaluación orientada a alentar las innovaciones y la experimentación – para mejorar la ejecución de un proyecto….

la investigación muestra que el método de enseñanza tradicional no contribuye al aprendizaje efectivo, y no utiliza el potencial de la tecnología (Jonassen, Norton & Wiburg, Sandholtz, Ringstaff, & Dwyer, McCormick & Scrimshaw2). De hecho, muchos creen que una buena herramienta puede ser inútil si no es integrada dentro de estrategias efectivas de enseñanza.

 

 

JUNIO

El aprendizaje permanente dentro de un escenario de trabao-aprendizaje con nuevas formas de procesar y de rendimiento.

 

El aprendizaje permanente – junto con ideas como “la sociedad del conocimiento” – se ha convertido en popular entre los políticos y los responsables políticos en varios países. Pero, ¿qué quiere decir la gente por ella? ¿Es útil la idea del aprendizaje permanente? (Basil Yeaxlee)

 

Las organizaciones educativas, las de formación… se están dado cuenta, que empiezan a perder su monopolio sobre el aprendizaje. Los aprendices, empleados se atreven a organizarse. Más del 90% de lo que necesita en su trabajo actual, en su universidad… no fue aprendido por las intervenciones de de los aprendizajes formales, sino en situación de aprendizaje informal, como el aprendizaje en el trabajo (LEARNING AND WORK) las discusiones con los compañeros o mentores, etc etc Esa es la respuesta que generalmente se obtiene si se hace la pregunta adecuada Esta situación asusta a las organizaciones de formación – pero no debería.

 

El nuevo mundo de aprendizaje se basa en una nueva forma de pensar – el intercambio en lugar de esconderse, colaborando en lugar de instruir, actuando en lugar de reaccionar. La tecnología nos permite apoyar los procesos de aprendizaje en las empresas en el ámbito laboral. Hoy en día es más importante que nunca para estar al día.

 

El aprendizaje permanente es una parte integral de nuestras vidas. No hace mucho tiempo, las organizaciones de formación hicieron otra cosa que entregar el contenido de formación. En estos días una de las tareas más importantes es la de facilitar el aprendizaje en el lugar de trabajo. Probablemente, la mayor diferencia entre los dos modelos es el hecho de que las organizaciones de formación modernos de hoy necesitan para proporcionar plataformas y opciones – no sólo soluciones, tienen que asegurarse de que los empleados, los aprendices… sean capaces de interactuar entre sí, que sean capaces de colaborar y compartir su knwoledge.

 

El aprendizaje en el lugar de trabajo es fundamentalmente diferente de learnign en las aulas, estamos pasando del aprendizaje cerrado, al LEARNING AND WORK, al SOCIAL LEARNING y llegaremos, sin duda al LEARNING IS WORK.

 

Harold entra de lleno en un aprendizaje en el trabajo, tal cual, es decir, aprender a trabajar, y trabajar aprendiendo, en cambio Juan Domingo, insiste más en la educación y la incrsuta en el trabajo, cambia un modelo casi “ancestral” de educación de las escuelas y universidades, por una educación “enrolada· dentro del trabajo, “se aprende trabajando y el trabajo necesita de una formación de las personas de manera constante y permanente (life long learning)….

 

 

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JULIO

La universidad, ¿es inteligente?

 

El conocimiento y el trabajo docente cada vez valen menos por sí mismo y más por sus capacidades para producir valor económico, que llega a realizarse bajo la forma del arancel universitario. Esta transformación se concreta en la organización del trabajo, al que pretende modernizar y racionalizar, cuando en realidad se trata de extender la dominación del capital sobre el trabajo.

Sin embargo, la universidad también se ve afectada por las crisis socio-económicas y socio-ambientales globales, que se pueden expresar como una función de una crisis más amplia de reproducción social o sociabilidad. A medida que el trabajo de académicos y estudiantes es impulsado cada vez más por una mercancía-valoración arraigada en la medición del rendimiento, la capacidad de los académicos y estudiantes para responder a las crisis desde el interior de la universidad se ve limitada por el mercado. Uno de los momentos centrales de este proceso es la cuantificación -en el sentido de Desrosières A. (2008)es decir la normalización y medida del trabajo: esta operación consiste en descontextualizar el trabajo, vaciarlo de su sentido específico de forma que se pueda comparar de manera puramente cuantitativa con otro trabajo científico y, en última instancia, con cualquier trabajo.

 

 

AGOSTO

METODOLOGÍA EN LA INVESTIGACIÓN EN TECNOLOGÍAS EDUCATIVAS.

Mi Caso se titula E-LEARNING-INCLUSIVO, es una investigación con una plataforma de trabajo en la que ya colaboran muchas personas y organizaciones del mundo encuadrada en https://juandomingofarnos.wordpress.com, la cuál pretende establecer los cauces de una transformación en los aprendizajes basados en los Usuarios, en la democratización de la brecha digital y en una alfabetización digital de la sociedad.

 E-learning-Inclusivo, pretende crear y diseñar escenarios de aprendizaje con nuevas Tecnologías Educativas, dentro y fuera de la Escuela, haciendo una Educación inclusiva, por tanto personalizada al usuario y a su vez colaborativa, ya que este es el único medio de innovar y progresar hoy y mañana, “conectados en red”.

CONCEPTUALIZACIÓN

Pretendemos cambiar la manera de formar a distancia, conservando las características generales del e-learning, pero generando un nuevo enfoque, es decir, nuestro ELEARNIG-INCLUSIVO dejará de ofrecer unos formatos standar de formación on-line típicos, pero actualmente bastante tópicos, creando no una plataforma de actuación, sino una filosofía de trabajo científica y estructurada.

 

El USUARIO-ALUMNO, pasa a ser el protagonista y responsable ÚNICO de la formación, todos los mecanismos girarán alrededor de él, incluso y, sobre todo, el mismo proceso formativo , poniendo todos sus mecanismos metodológicos, organizativos y evaluativos, a la disposición “personalizada” del alumno-usuario.

(E-LEARNING-INCLUSIVO, establece unos parámetros sobre los Usuarios-Alumnos, sus planteamientos y sus prioridades, pasando a un primer plano y dejando leyes, normas y sistema en su segundo plano,…), nuestra investigación va por estos caminos y es por lo que justificamos su importancia.

El escenario nuevo de aprendizaje que diseñamos entorno  será más parecido a un espacio de intercambio social y virtual (y de mundos simulados) orientados a estimular la experimentación y desarrollar la creatividad en diversos contextos. ( Connectivismo de Stephen Downes)

 

Sistemas de evaluación dinámica: Sistemas de evaluación heterogéneos, semánticos y contextuales capaces de adaptarse a las características del proceso de aprendizaje de cada estudiante. Esta idea bajo el entendimiento que no todas las personas aprendemos lo mismo, bajo circunstancias iguales o desgiuales.(E-LEARNING-INCLUSIVO)

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SEPTIEMBRE

 

El mundo automatizado de datos y algoritmos en el aprendizaje de refuerzo centralizado y en el descentralizado y complejo. (¿habrán roles en la educación por la influencia de las TIC?)

Preparando la conferencia de VERANO TIC (Erick Miranda) y entrando en el mundo automatizado de datos y algoritmos pienso en los procesos de formación o aprendizaje en la solución de aprendizaje profundo, normalmentecon modelos centralizados.

En esas arquitecturas, una serie de nodos centrales recopilan y seleccionan conjuntos de datos que se utilizan para capacitar a los modelos que se implementan en diferentes nodos de una red. Incluso en escenarios distribuidos como el aprendizaje de refuerzo de agentes múltiples que puede incluir decenas de miles de nodos ejecutando un modelo, los modelos de aprendizaje dependen de un puñado de nodos centralizados.

Con ello los DOCENTES y los ALUMNOS DE MEDIADOS DE ESTE SIGLO XXI primero entraran en un aprendizaje centralizado conceptualmente simple de implementar, pero increíblemente difícil de escalar.

Asistir selectivamente a un problema o una tarea novedosa; el análisis de uno mismo, de problemas y situaciones; a la realización, ejecución y evaluación de un plan; se llega a todo el camino hasta que la solución del problema. Cada paso es un enlace integral de la cadena de estrategia; y cada paso supone la elección estratégica por parte del solucionador de problemas….

El pensamiento crítico significa analizar y evaluar la información de manera independiente de los demás. Al pensar críticamente se puede aprender mejor. Ayuda a entender las ideas en el tema y recordar.

¿Cómo se ve el éxito? El objetivo general de la ayuda al aprendizaje suele ser muy amplio. Objetivos como “mejorar las habilidades de comunicación” o de habilidades, “proporcionar formación a los nuevos gestores”, si los aprendices son los responsables de su formación, será a ellos, naturalmente, aunque los acompañantes del mismo, los docentes (facilitadores), deberán modificar sus mentalidades pero también su preparación, que de momento no sólo son amplias, ni ofrecen garantía de lo que significaría aprender para lograr objetivos (personalizados, obviamente).

A veces “éxito” es simplemente disfrutar de tiempo dedicado al aprendizaje. Esto también es importante para que la identificación lo sepa.
¿Cuáles son las consecuencias del fracaso? Saber qué pasaría si los estudiantes no dominan la habilidad o información ayuda a entender el ID de la urgencia de la sesión de ejercicios y el nivel de competencia necesario.

Por lo tanto, ayuda a los ID de averiguar qué herramientas e instrumentos de trabajo pueden funcionar en una situación particular. Si la consecuencia de un fallo catastrófico es-un piloto sin saber cómo aterrizar el avión si el sistema automático a prueba de entonces se necesita entrenamiento para asegurar que la gente no lo hizo. Si la consecuencia de la falla es menor, está incorrectamente fuera del camino.
Pensemos en un escenario de Internet de las cosas con cientos de miles de dispositivos que recopilan datos y ejecutan un modelo de aprendizaje de refuerzo. Si cada agente necesita recopilar los datos, enviarlos a un servidor central e interactuar con ellos para optimizar su política de aprendizaje, la complejidad de la arquitectura aumenta linealmente con el número de agentes, con lo que las dificultades, tanto de aprendizaje como de APRENDER A APRENDER será cada vez más complejo y a demás dificultará el cambio de roles.

 

 

 

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OCTUBRE

 

La universidad evalúa y se evalúa.

Mejorar el aprendizaje, significa establecer unas estrategias adecuadas de control de calidad permanentes y dentro de ello la Universidad debe cambiar hacia planteamientos co-participes de toda la comunidad educativa, tanto de dentro como de fuera de la misma, así como actuar conjuntamente con el mundo del trabajo…

 

La pregunta de evaluación básica que se plantea es el grado en que mejorar el aprendizaje se ha logrado como resultado del rediseño del curso. Responder a esta pregunta requiere la comparación entre los resultados de aprendizaje asociadas a un determinado curso entregado en su forma tradicional y en su forma rediseñado.

 

  1. Establecer el método de obtención de datos:

 

  1. Fase Piloto

 

Esta comparación puede realizarse de dos maneras:

 

  1. Secciones Paralelas (tradicional y Reforma)

 

Ejecutar secciones paralelas del curso en formatos tradicionales y rediseñado y ver si hay diferencias en los resultados-un clásico de “cuasi-experimento”.

 

  1. Línea de base “antes” (tradicional) y “Después” (Reforma)

 

Establecer la información básica acerca de los resultados de aprendizaje de los alumnos de una ofrenda del formato tradicional “antes de” el rediseño comienza y comparar los resultados obtenidos en una posterior (“después”) ofrece el curso en su formato rediseñado.

 

  1. Fase de Implementación completa

 

Dado que no habrá una oportunidad para ejecutar secciones paralelas una vez que el rediseño hacia la plena aplicación, el uso de datos de referencia de a) una oferta del formato tradicional “antes de” el rediseño se inició, o b) las secciones paralelas del curso ofrecido en el tradicional formato durante la fase piloto.

 

La clave de la validez en todos los casos es: a) utilizar las mismas medidas y procedimientos de recogida de datos en ambos tipos de secciones y, b) para garantizar la medida de lo posible que las diferencias en las poblaciones de estudiantes tomando cada sección se reducen al mínimo (o en por lo menos documentado, de manera que puedan ser tomadas en cuenta.)

 

Elijir el método de medición

 

El grado en que los estudiantes se han dominado el contenido del curso apropiado es, por supuesto, la línea de fondo. Por lo tanto, algún tipo de evaluación creíble de aprendizaje de los estudiantes es fundamental para el proyecto de rediseño.

 

Cuatro medidas que se pueden utilizar se describen a continuación.

 

 

Ejemplo Secciones Paralelas: Durante la prueba piloto, la fase de los estudiantes serán asignados al azar a la tradicional o el curso rediseñado. Curso de “aprendizaje de los estudiantes serán evaluados en su mayoría a través del examen elaborado por los profesores del departamento de ambos. Objetivamente anotó cuatro exámenes se desarrollarán y se utiliza comúnmente en las secciones tradicionales y con nuevo diseño del curso.

 

Las tecnologías facilitan el proceso de ensamblaje.

 

La evaluación se entiende de dos maneras: una, sería EVALUAR PARA APRENDER y la otra (en un nuevo paradigma) LA EVALUACIÓN ES EL MISMO APRENDIZAJE.

 

En la primera se realizan toda clase de pruebas para ver el “nivel” donde están los estudiantes, qué grado, cantidad, calidad de aprendizajes han asumido…

 

 

En la segunda aprendizaje y evaluación serían la misma palabra, es decir, tendrían el mismo significado, EVALUACION=APRENDIZAJE.

 

 

 

 

NOVIEMBRE

 

Los aprendizajes a la carta ya estan aquí! (querer seguir como hasta hora es “perjudicar” el sistema, cuestionarlo, es mejorar)

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.

 

DICIEMBRE

 

Mobile learning: solución estratégica a la transformación y automatización de los aprendizajes.

Para poder utilizar Mobile learning dentro del mundo del aprendizaje, bien sea por su potencialidad ubícua, 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?

 

a-¿Es el desarrollo de un aprendizaje?

 

b-¿Es que así  se difunde el conocimiento?

 

c-¿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.

 

  1. 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.

 

  1. ¿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.

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Quizás hayan Blogs más elegantes, más vistosos y también con metyodologías a la moda, pero no lo duden, pocos habrán que sean más divergentes, disruptivos y llenos de ideas que representen el presente y el futuro de la sociedad, la educación, las tecnologías…

juandon

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