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La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

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Los algoritmos supervisados nos llevan al personalized learning y a sus interfaces (construcción)

Juan Domingo Farnos Miro

 

 

Machine-Learning-Explained2

 

 

 

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 .

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.

 

El aprendizaje de refuerzo basado en el concepto de aprendizaje no supervisado  otorga una alta esfera de control a los agentes de software y las máquinas para determinar cuál puede ser el comportamiento ideal dentro de un contexto.

La información y la tecnología de las comunicaciones en sí mismo no mejoran el proceso educativo, si el foco está solamente en esto. La atención debe centrarse en lo que las TIC pueden hacer por el proceso educativo en estudios de casos.
Los resultados del aprendizaje son los que una persona entiende, sabe y es capaz de hacer al culminar un proceso de aprendizaje. Los resultados del aprendizaje se expresan en conocimientos, habilidades y competencias adquiridas durante las diferentes experiencias de educación formal, no formal e informal  con el  objetivo de proporcionar a los jóvenes las habilidades requeridas en sus sus actividades, los estudiantes obtienen los mejores resultados, estar abierto a aprender, para buscar y encontrar la manera que más les convenga.

Con el Aprendizaje supervisado tenemos un supervisor externo que tiene suficiente conocimiento del medio ambiente y también comparte el aprendizaje con un supervisor para comprender mejor y completar la tarea, pero ya que tenemos problemas en los que el agente puede realizar tantas tareas.

Podemos tomar el ejemplo de un juego de ajedrez, donde el jugador puede jugar decenas de miles de movimientos para lograr el objetivo final.

 

 

Crear una base de conocimiento para este propósito puede ser una tarea realmente complicada. Por lo tanto, es imperativo que en tales tareas, la computadora aprenda a manejar los asuntos por sí misma. Por lo tanto, es más factible y pertinente que la máquina aprenda de su propia experiencia. Una vez que la máquina ha comenzado a aprender de su propia experiencia, puede obtener conocimiento de estas experiencias para implementarlas en los movimientos futuros. Esta es probablemente la diferencia más grande e imperativa entre los conceptos de refuerzo y aprendizaje supervisado. En estos dos tipos de aprendizaje, hay un cierto tipo de mapeo entre la salida y la entrada. Pero en el concepto de aprendizaje reforzado, existe una función de recompensa ejemplar, a diferencia del aprendizaje supervisado, que le permite al sistema conocer su progreso en el camino correcto.

 

 

Poner orden es en la mejora de las competencias en TIC de la enseñanza mediante la adaptación a los requerimientos de cada disciplina  dentro de la sociedad de la información con diferentes  interfaces  de usuario. Es necesario el uso de los conceptos de la responsable de la adquisición de habilidades específicas de la disciplina sector de las TIC, conocimiento fijación, de desarrollo personal.

 

El aprendizaje de refuerzo básicamente tiene una estructura de mapeo que guía a la máquina desde la entrada hasta la salida. Sin embargo, el aprendizaje no supervisado no tiene tales características presentes en él. En el aprendizaje no supervisado, la máquina se centra en la tarea subyacente de ubicar los patrones en lugar del mapeo para avanzar hacia la meta final, por eso en este paso deberemos obviarlo, en el sentido posterior de su ejecución, es decir, utilizaremos sus patrones durante el proceso, pero después del mismo deberemos derivarlo hacia el aprendizaje SUPERVISADO, ya que es la única manera de llegar al PERSONALIZED LEARNING, por medio de una aplicación.

 

Por ejemplo, si la tarea de la máquina es sugerir una buena actualización de noticias a un usuario, un algoritmo de aprendizaje de refuerzo buscará recibir retroalimentación regular del usuario en cuestión, y luego a través de la retroalimentación construirá un gráfico de conocimiento confiable de todas las noticias. Artículos relacionados que le gusten a la persona. Por el contrario, un algoritmo de aprendizaje no supervisado intentará ver muchos otros artículos que la persona ha leído, similar a este, y sugerir algo que coincida con las preferencias del usuario.

Los reinos en el aprendizaje automático son infinitos.

Puede visitar mi canal de YouTube para conocer más sobre el mundo de la IA y cómo el futuro será dictado por el uso de datos en las máquinas.

 

 

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?

 

 

Con ello vamos a maximizar el rendimiento de la máquina de una manera que le ayuda a crecer. Aquí se requiere una retroalimentación simple que informe a la máquina sobre su progreso para ayudar a la máquina a conocer su comportamiento.
El aprendizaje por refuerzo no es simple, y es abordado por una gran cantidad de algoritmos diferentes, de hecho un agente decide la mejor acción en función del estado actual de los resultados.
El crecimiento en el aprendizaje por refuerzo ha llevado a la producción de una amplia variedad de algoritmos que ayudan a las máquinas a conocer el resultado de lo que están haciendo. Ya que tenemos una comprensión básica del Aprendizaje de Refuerzo a estas alturas, podemos comprender mejor formando un análisis comparativo entre el Aprendizaje de Refuerzo y los conceptos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.

Las tecnologías de la información digital están transformando la manera en que trabajamos, aprendemos, y nos comunicamos. 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 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 completamente nuevos a no como herramientas, metodologías…(innovacioned), sino un cambio “radical” en la concepción de la misma sociedad.

Algunos pensaran que en parte estamos en el APRENDIZAJE ADAPTATIVO, ya que nos basamos en los DATOS, pues no, lo hacemos así 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 completados.

Es nuestra responsabilidad en esta sociedad….

 -Aplicar las técnicas de minería de datos, aprendizaje automático y reconocimiento de patrones para los  conjuntos de datos estructurados y no estructurados.
-Diseño, desarrollo y prueba de algoritmos de aprendizaje y modelos de datos sobre el comportamiento humano para construir instrumentos de evaluación cognitiva
-Construir algoritmos personalizados para un motor de recomendación vía de desarrollo
-Los modelos de diseño para el desarrollo de aplicaciones nuevo juego
-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?.

 

 

 

 

En los ultimos 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”….

ste 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, 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)….

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….

Pierre Levy, el pensador de TUNEZ, propone una forma de procesar la información «codificandola» en algoritmos. Los humanos tenemos una habilidad muy especial, que es la de manipular símbolos. Y a lo largo de nuestra historia, cada mejora en esa habilidad ha producido cambios muy significativos a nivel económico, social, político, religioso, epistemológico, científico y educativo. Esos cambios, que trazan una evolución cultural, van desde los rituales y narrativas primigenios, la invención de la escritura, la creación de alfabetos y sistemas numéricos consensuados y permanentes, la fabricación de un artefacto tecnológico como la imprenta hasta arribar a la automatización de la reproducción en la difusión de símbolos.

Todos esos pasos aumentaron la posibilidad de almacenamiento de nuestra memoria, la expandieron, incrementaron la inteligencia colectiva y subieron un nivel en la escala evolutiva cultural.

En ese sentido, la propuesta de Lévy se aleja de la inteligencia artificial. La suya es una perspectiva completamente distinta: para él no se trata de crear máquinas inteligentes o más inteligentes que los humanos, sino de 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 ha 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.

No podemos confundir la aplicación de los algoritmos en el aprendizaje personalizado (personalized learning), algunos lo llaman educación personalizada, aunque realmente está muy lejos uno de la otra, como realizar clases particulares, tal como hacen algunas escuelas de Nueva York,utiliza el análisis de aprendizaje para desarrollar en las matemáticas personalizadas programas de aprendizaje. La Escuela con algoritmos de aprendizaje realiza evaluaciones cotidianas de estilos de aprendizaje y matemáticas de los estudiantes, y lo hace para producir un aprendizaje “lista de reproducción” personalizado para cada alumno. Esta lista se compone de clases particulares de matemáticas, que se ponen en el orden en que el algoritmo determina que es óptimo para el desarrollo de las habilidades matemáticas de los estudiantes. Ciertamente, Escuela de uno se apresura a señalar que este está destinado a complementar, no sustituir, la experiencia de un maestro individual”..

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 recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformará 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, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vaos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología.

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.

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)…

…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 plantemaineto 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 cual, 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”.

 

juandon

 

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, P. 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,” Proc. ACM SIGCHI resúmenes sobre Factores Humanos en Sistemas Informáticos (CHI EA ’06), pp Extended. 1097-1101, 2006.

http://www.pearson.com.ar/pte.php
http://thenewinquiry.com/…/the-algorithm-and-the…/ The Algorithm and the Watchtower
By Colin Koopman
Vagale, Vija “ERSONALIZATION OPPORTUNITIES IN THE MOODLESYSTEM” http://www.academia.edu/…/PERSONALIZATION_OPPORTUNITIES…

 

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La universidad evalúa y se evalúa.

 
 
Juan Domingo Farnos
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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.
 
I. Establecer el método de obtención de datos:
 
A. 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”.
 
2. 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.
 
B. 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.
 
 
Por lo que las competencias serán también aprendizaje y como consecuencia, evaluaciones:
 
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.
 
 
Modelo-de-gestion-por-competencias.-Aplicaciones-IT
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 competencia;
 
 
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?
 
Estas cuestiones se refieren a los tres pilares (Tardif, 2006) en el que la evaluación del aprendizaje activo, obviamente no es la nuestra (es la de 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…
 
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?
 
 
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:
 
 
Best-Practice-Principles-for-e-Learning-Staffordshire-University-2013
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.
 
 
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)
 
Con todo ello, ¿cómo podemos medir realmente nuestro aprendizaje?:
 
 
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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 aportacion 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 (Inclusion educativa)” de Juan Domingo Farnos
 
 
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, sera 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 por que no lo contempla.
 
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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 digitalizacion.
 
 
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.
 
 
¿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 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 genra más confianza mútua en todos los participantes en el proceso, tanto educativo, como laboral, como mixto, una auténtica DISRUPCIÓN…
 
 
El progreso es no reducir la velocidad para recoger a los rezagados. El progreso no respeta barreras, arrasa en su camino , hace caso omiso a todas las objeciones y, finalmente, logra su objetivo. Entonces se abre el camino para avanzar aún más, porque la educación en este sentido tiene la característica de un tiburón, es devoradora….
 
 
“Como regla general, la innovación representa un cambio”.
La introducción de modelos de enriquecimiento en el aprendizaje cuyos beneficios proveen grandes oportunidades de desarrollo individual a los estudiantes, genera conflicto pues todos viven la experiencia tradicional y esto generalmente construye resistencia.
La resistencia a factores educacionales de enriquecimiento se verá aliviada de tal tensión, cuando una introducción sea otorgada junto con una explicación detallada de cómo serán las sesiones en curso y la explicación de cada paso a seguir en el proceso.
 
 
Las innovaciones en la educación pueden tener un número diferente de metas de aprendizaje y enseñanza, por ejemplo en este caso concretamente busca aliviar tensiones existentes, buscando una educación integral efectiva y otorgando la educación especial que requieren estos estudiantes.
Y es precisamente dentro de este contexto en donde se enfatizan los usos de técnicas y modelos que permiten que los cambios se den. Sin limitarnos a usar sólo las formas en como manejamos las experiencias ya conocidas.
 
 
La introducción de estos modelos busca también la autonomía del estudiante y el desarrollo de sus capacidades, la ayuda entre los mismos compañeros de clases y la cooperación ; el aprendizaje experimental y activo; la educación basada en la resolución de problemas y el aprendizaje con asistencia educacional….
 
 
El proceso de adaptación a los acontecimientos externos genera tensión con respecto al reajuste interno. Con bastante regularidad, los integrantes de una organización pondrán objeciones a los cambios emprendidos o propuestos: ellos o muchos de ellos, pueden rehusarse por completo a cooperar; pueden desentenderse de los cambios pretendidos; pueden seguir la letra pero no el espíritu de la nuevas reglas, “haciendo las cosas como es debido” mientras que deliberadamente permiten que se cometan errores; o pueden acceder pero con profundo estado de resentimiento…
 
 
La preferencia es para que podamos centrarnos en la forma en que el plan podría mejorar la pedagogía en línea o evaluación, o lo que podría incluir en los informes de seguimiento.
“Johnson, Daniel. (2008). Pensar críticamente sobre Evaluación de Aprendizaje en Línea. La Revista Internacional de la Educación, 130.
 
 
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La importancia de la evaluación en la educación, junto con la relevancia de estar centrada en el estudiante la construcción del conocimiento se presenta un caso fuerte para el pensamiento crítico se utilizan en las evaluaciones de los cursos en línea.
Pensar consiste en los siguientes conocimientos y competencias:
a-Habilidades de Pensamiento Crítico: recopilar información, evaluar las pruebas, considerar alternativas / Implicaciones, elija / Implementar mejor alternativa.
b-Habilidades de Pensamiento Creativo: generación de ideas, la combinación de las ideas, el análisis de las ideas, evaluar Ideas.
c-Habilidades para resolver problemas: Soluciones en Desarrollo, Creatividad,
d-Organización Persistencia, Análisis y Aplicaciones.
e-Creatividad: La fluidez, flexibilidad, elaboración, originalidad, Solicitud….
Shashir Shetty “escribe sobre el pensamiento crítico asociado a una generacion de personas que tratan a las tecnologías como si fueran ellos mismos y que es necesario no solo entender, sino dejarles paso para que ellos ejerzan el liderazgo de una sociedad que es de todos, por supuesto, pero ellos la comprenden mucho más”…Obviamente no estoy de acuerdo porque creo que confunde lo que significa la personalizacion y lo confunde con individualismo, que no se parecen en nada.
Cuáles pueden ser las actividades claves que la gente puede participar durante el trabajo para promover el aprendizaje?
Existen casi tantas como podeis imaginar…. Aquí están algunas:
1. usando la solución de problemas como una técnica de aprendizaje
2. utilizando las asignaciones especiales para el desarrollo
3. reflexión individual
4. trabajo swaps y sombra para el desarrollo
5. usando el proyecto de equipo de escritos como una herramienta de aprendizaje
6. tutoría y revertir la tutoría
7. coaching y alentando la retroalimentación informal
8. construcción y explotación de redes internas y externas
9. usando las reuniones de equipo para la reflexión y aprendizaje
10. explotación de asociaciones profesionales como un recurso de desarrollo
11. usando el aprendizaje de la acción
El conocimiento es necesario siempre pero no suficiente para el rendimiento, ya que es la eficiencia con la que un aprendiz utiliza lo que tiene disponible en un momento determinado, por lo que así podemos entender mejor lo que constituye la inteligencia dinámica del propio conocimiento.
La importancia de la distinción entre competencia / rendimiento …se ha demostrado en varias ocasiones en el trabajo empírico,
especialmente en los estudios de la metacognición…
Sin embargo, puede ser necesario hacer una distinción entre las características ideales y las características mínimas de una estrategia.
Una estrategia prototípica o ideal es un proceso dinámico de resolución de problemas. Contiene un componente metacognitivo y un componente cognitivo. Una estrategia prototípico es una serie secuencial con propósito, por iniciativa propia, e intencionalmente seleccionado, supervisado y evaluado de actividades
 
 
Competencias rendimiento, general o específico, —controlada o automática, estrategias de aprendizaje… son los que utiliza
el alumno cuando se enfrentan a una tarea de aprendizaje.
Las estrategias que el aprendiz opta por utilizar, la forma en que las implementa monitoradas y evaluadas, dependen tanto de lo que el apropio aprendiz trae ya en su “mochila” de conocimientos previos, su experiencia en diferentes situaciones de aprendizaje o no, lo que podríamos denominar “diferencias individuales”, así como la propia situación en si, dode se produce el aprendizaje (contexto).
 
 
Con todo ello nos interesa establecer claramente diferentes estrategias de aprendizaje, pero no entendidas a la manera que se utiliza siempre, sino esencialmente con planteamientos dinámicos, ya que personalizar la educación no significa estandarizarla y uniformizarla, precisamente si no todo lo contrario, es decir….lo que implicaría por lo menos los siguientes procedimientos:
-Asistir de forma selectiva a los problemas de aprendizaje y tareas:
….
a-El análisis de la tarea en cuestión
b-La toma de decisiones y elecciones
c-La ejecución de los planes
d-Seguimiento de los progresos y la modificación de los planes
e-Evaluación de resultados
f– Coordinar un comportamiento estratégico previamente pensado…
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.
Estos días, como siempre, tengo en mi mesa un problema que me trae de cabeza: Tenemos claro y hemos desarrollado el aprendizaje personalizado bajo múltiples facetas,pero sucede que cuando el aprendiz aporta su trabajo diverso y por tanto personalizado al grupo, y él o el grupo, denotan que se puede mejorar o que es un “error”, que procedimientos puede utilizar y de qué manera?
 
 
Si optamos por dirigirnos al concepto de aprendizaje de doble ciclo fue introducido por Argyris y Schön (1978) dentro de un contexto de aprendizaje organizacional y tenemos claro que estamos dentro de nuestros posicionamientos de COMPLEJIDAD ORGANIZACIONAL Y EDUCACIONAL, podremos tener en cuenta la interacción entre las acciones e interacciones de individuos y entidades con niveles de equipo.
Cada miembro de una organización construye su propia representación de la teoría en uso del conjunto. El aprendizaje organizacional entonces ocurre cuando individuos dentro de una organización tiene un problema (detección de errores) y trabajan en la solución de este problema (corrección de errores). La corrección de error sucede a través de un proceso continuo de investigación , donde cada uno en el clima organizacional puede investigar, probar, comparar y ajustar su teoría en uso, por lo que aquí podremos entrar de lleno en el APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO, con lo que podremos replantearnos no solo el proceso anterior , si no por medio de nuestras canalizaciones retroactivas, bien sea de manera “al uso” o por medio de nuestros “ALGORITMOS PERSONALIZADOS“, llegar a otros procesos completamente diferentes de lo que teníamos previstos.
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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.
 
 
 
Con la ESCALERA DE EVALUACION, adaptada por María McFarland, los aprendices pueden responsabilizarse no solo del proceso de aprendizaje, sino de su propia evaluacion en los mismos procesos de aprendizaje… https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/el-aprendiz-pers…/ El aprendiz, personaliza su formación y se responsabiliza de ello! (Educación Disruptiva)…. http://encuentro.educared.org/…/quien-se-responsabiliza-de-…
 
¿Quien se responsabiliza de la evaluación?…
 
 
 
A su vez se coresponsabilizan unos a otros con lo que llegan a un alto grado de METACOGNICIÓN, con lo que el proceso formal e informal, aumenta su potencialidad en cuanto a competencias, implementacion directa en la PRAXIS, obteniendo un grado de calidad, bien sea de forma directa o por medio de retroalimentaciones, que en un aprendizaje normal es impensable.
 
 
En este caso el proceso de pensar sobre el pensamiento es a la vez individual y colaborativo y mientras que el resultado de un proceso promovido por el programa de enseñanza-aprendizaje, tomando como modelo un proceso que los aprendices pueden aplicar para su aprendizaje futuro. Incorporar deliberadamente prácticas metacognitivas en el proceso de aprendizaje puede tener beneficios reales para los alumnos tanto de inmediato y a largo plazo ya que los aprendices serán de aplicar de forma independiente las estrategias que han experimentado.
 
 
¿Significará todo ello el final del curriculum, de la educacion que siempre hemos conocido?
 
 
La muerte del curriculo educativo, y con él. la de la enseñanza en su sentido más maximalista, puede significar el nacimiento del aprendizaje. La relación entre el currículo y la intimidación es especialmente esclarecedor, en las escuelas de los últimos años:
 
Uno de los efectos del diseño curricular de cualquier tipo es el confinamiento. Y el confinamiento de la experiencia humana es un acto de violencia. Un ejemplo común de este encierro a través de plan de estudios conducente a la violencia es la intimidación.
 
 
Sobre la cuestión de “¿Necesitamos plan de estudios?”, Estas preguntas adicionales muestran sus efectos abrumadores:
 
a-Cuando hacemos la pregunta también pedimos si necesitamos el concepto de la condición, imponiendo formas de contenido, aulas estériles como la ubicación principal, horarios fragmentados de tiempo, así como las formas impersonales e ineficaces de prueba y evaluación.
 
b-Impugnar la validez del plan de estudios en cualquier forma significa desafiar puestos de trabajo de las personas que sean funcionarios políticos, administradores de escuelas, consultores, profesores, estudiantes o padres. Parte del inmenso control y la autoridad que tiene los planes de estudio es que proporciona carreras y por lo tanto las fuentes de ingresos.
 
c-Las razones para la evaluación incluyen la determinación de rendimiento de los estudiantes, la modificación de la instrucción, y la mejora de los currículos.
 
 
Existen dos formas básicas de la evaluación formativa y sumativa son:
 
a—Evaluación sumativa – un examen acumulativo por lo general tiene un papel importante en la determinación de la calificación del curso.
 
b—Evaluación Formativa – Estudiantes de realizar tests a lo largo de un curso para demostrar sus conocimientos del curso.
Los psicólogos educativos han tenido un impacto en la evaluación de proponer formas más sensibles de la evaluación, tales como la evaluación auténtica, la evaluación de alternativas, y la evaluación basada en portafolios.
Los cambios en los modelos de evaluación llevado a cambios en los programas que a su vez condujo al desarrollo de taxonomías educativas, tales como la taxonomía de Bloom.
 
 
 
La evolución del aprendizaje en línea:
 
a-La evolución de la educación ha incluido una atención creciente y la expansión de los recursos tecnológicos.
 
b-De una vía tecnologías, impreso, de audio, radio, televisión, y el aprendizaje basado en computadoras
 
c-De dos vías – tecnologías de audio y videoconferencia, chat en línea y webinars
 
d-El resultado es un aprendizaje más individualizado con menos disciplina externa.
-Constructivismo – definido como un paradigma que pone de relieve el papel activo del alumno en la construcción de la comprensión y dar sentido a la información. Construceo del curso y por lo tanto entender las cosas por sí mismos. Los educadores se les anima a explorar las actividades de pensamiento crítico en el diseño de la evaluación en el aprendizaje en línea.
 
e-Pensamiento Crítico
Con raíces que se extienden a la primera parte del siglo XX, el pensamiento crítico es una consecuencia de la teoría crítica, un movimiento asociado con la Escuela de Frankfurt fundada en 1923.
El pensamiento crítico incluye a pensar por uno mismo, utilizando las habilidades de razonamiento inductivo y deductivo (Bloom, 1956; Ennis, 1962; Sternberg, 1985) y es el “pensamiento razonable, reflexivo que se centra en decidir qué creer o qué hacer [con la información recién adquirida].
 
 
En dimensiones del pensamiento: un marco curricular de Instrucción (1988), Marzano se dirigió a la preocupación de que los graduados de secundaria no estaban lo suficientemente preparados para utilizar las habilidades de orden superior de pensamiento independiente. Los autores identificaron una meta de la educación como el desarrollo de pensadores competentes, las que pueden aprender y hacer uso de los conocimientos de forma independiente.
En la taxonomía de objetivos educativos (1956), Bloom propone seis niveles de pensamiento:
 
–Conocimiento
–Comprensión
–Aplicación
–Análisis
–Síntesis
–Evaluación
 
 
En 2001, Anderson y Krathwohl revisó la taxonomía de Bloom y publicado Taxonomía del aprendizaje cognoscitivo. Los autores modificaron los niveles de la taxonomía original, añade una dimensión de conocimiento, y facilitó el proceso de evaluación de los alumnos utilizando la taxonomía. La taxonomía revisada de una lista de estos seis niveles de pensamiento:
 
–Recordar
–Entender
–Aplicar
–Analizar
–Evaluar
–Crear
 
 
La nueva dimensión del conocimiento pone en peligro los cuatro niveles de orden cada vez más complejo:
 
–Conocimiento de los hechos
–El conocimiento conceptual
–El conocimiento procesal
–Conocimiento metacognitivo
 
 
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Desde los paradigmas constructivistas a las intervenciones educativas, el pensamiento crítico puede ser entendida como un movimiento basado tanto en la teoría y las técnicas aplicadas. Entre los objetivos de este movimiento es la responsabilidad de educar a los pensadores independientes y estudiantes autónomos (Paul, 1993).
Norris (1985) destaca varios puntos sobre el pensamiento crítico:
 
 
–El pensamiento crítico es un ideal educativo
–Los maestros deben buscar razonamiento detrás de las conclusiones de los estudiantes
–Tener un espíritu crítico es tan importante como el pensamiento crítico
 
 
 
El aprendizaje en línea utiliza a menudo un bajo nivel las formas cognoscitivas de la evaluación. Estos incluyen elección múltiple, verdadero-falso, y elementos que coincidan. Si bien no es inherentemente ineficaz, estos elementos no aborda plenamente la complejidad de los resultados del pensamiento de orden superior. Asimismo, no se aprovechan de las posibilidades de networking que ofrece la educación en línea.
 
 
Uso de las salas de chat, foros de discusión y chat en vivo, estudiantes y profesores pueden colaborar para desarrollar ideas y considerar las ideas de alternativa posible.
Gunawaredena, Lowe y Anderson (1997) articulados de varios componentes de las discusiones en línea, incluyendo: compartir y comparar información, descubriendo y explorando los conflictos, negociar el significado y la construcción colaborativa del conocimiento, probar y modificar las propuestas, y la aplicación de significados construidos originalmente, citada en la Sigla, 2005 ).
 
 
juandon
 

Algoritmos en la educación: “su esencia será más buscar una pregunta que una respuesta”

juandon

 

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Esta generación es única, ya que es la primera a crecer con las tecnologías digitales y cibernéticos. No sólo son la Generación Net aculturados a la utilización de la tecnología, que no les importa la saturación de información, es más. no hacen ni caso a eso.

 

Las tecnologías actuales se adaptan a un ritmo más rápido en comparación con la tasa de pedagogía elearning (Jasinski 2006)

Por tanto debe desaparecer la lucha entre una pedagogía que nos remite a los viejos paradigmas de siempre y una tecnología que revienta estos paradigmas, debemos entender que las tecnologías y las pedagogías deben estar en manos de los aprendices y que deben ser ellos (la sociedad) la que nos dirija en cada momento hacia donde vamos…

 

 

¿Alguien quiere personalizar los espacios de aprendizaje? Evidentemente un 99% dirá que quiere, faltaría más…

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-BICUIDAD, una nueva manera más SINCRONA de actuar en tiempo real, disponiendo en todo momento de las mejores FUENTES posibles…

 

Sé que estoy entrando en terrenos más tecnicos, pero necesrios para ir desrrollando la EDUCACION DISRUPTIVA (learning is tehe work) y los mimbres para una nueva sociedad..

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

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)….

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 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 transformará 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, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología..

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)…

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.

Estas operaciones que se harán de manera automatizada y significativa deberá proporcionarnos la suficiente seguridad, transparencia y confiabilidad,… y lo hará si la sociedad quiere que así sea.

Lo costoso del sistema educativo es su estructura burocrática y todos los beneficios que gozan los de alta jerarquía. Los materiales didácticos, mobiliarios, equipos, herramientas pedagógicas e infraestructura tecnolígicas no le cuesta mucho al estado. Por eso es que enseñar cuesta cada día más. Pero gracias al desarrollo de las TIC, el aprendizaje de la sociedad ya no cuesta tanto. El aprendizaje en red es mucho más accesible, ágil y escalable.

Las estructuras burocráticas convencionales ya no pueden competir con el aprendizaje en red. Su escalabilidad se ha estancado por las limitaciones físicas, económicas, geográficas, políticas, temporales y socio-culturales. Las carreras emergentes del milenio se aprenden mejor en las redes cognitivas que en las aulas encapsuladas. Pero nuestros gobernantes no lo quieren aceptar y deciden sostener el sistema a como dé lugar.

Una estructura en vías del colapso que encarece sus servicios y los convierte en inaccesibles al público en general. Por eso es que el autor sigue pensando en los modelos mentales del pasado para volver a las raíces de la enseñanza programada, en vez de atreverse a experimentar el aprendizaje rizomático. Esta sociedad ya no necesita maestros que transmiten contenidos ni repiten procedimientos mecánicos. Necesita entrenadores cognitivos que fomentan el pensamiento de orden superior para superar sus propias limitaciones….

El dilema central que hemos tratado de resolver es: ¿Cómo podemos desarrollar una innovadora experiencia l basada en un complejo principio estructural, rizomática, y al mismo tiempo mantenemos intuitivamente navegable y fácil de usar?

 

Podemos ver si hay elementos anteriores o relacionados en la web:

         Durable – un recurso que los usuarios pueden volver una y otra vez en busca de más experiencia y conocimientos. Queremos un diseño distintivo a apoyar la facilidad de uso y durabilidad.
         Persuasiva – porciones de diversas posibilidades de interacción y funcionalidades para atraer a los usuarios en el proceso, . La idea es activar y “persuadir” a los usuarios para navegar alrededor, descubrir, abrir las capas ocultas, y se sienten inspirados a cavar más profundo y se pierden en un sentido positivo entre las muchas capas que se ofrecen.

        Visuales – imágenes funcionan como entradas o puntos de partida a capas cada vez más profundas de información. Los usuarios siempre deben ser capaces de tener una experiencia gratificante sólo de imágenes navegando.

        Centrado en el usuario – el sitio ofrece múltiples maneras en el contenido, y los usuarios crear sus propios “caminos” En última instancia, nos gustaría a los usuarios a tomar conciencia de que no hay tal cosa como un singular hecho concreto sino por el contrario, muchas variaciones sobre lo que pretendemos hacer (disrupción)
Conectado -contenidos que conectan con material relacionado en toda la web se basa en las relaciones asociativas, y la web nos permite hacer estas asociaciones reales – incluso si nos encontramos en lugares deslocalizados y en tiempos diferentes….

Un principio básico es hacer hincapié en que los aprendices tienen diferentes opiniones acerca de lo que están aprendiendo y dilucidando .Por tanto la navegabilidad, la accesibilidad y la usabilidad…serán siempre elementos básicos para nuestros planteamientos disruptivos en la intervención asíncrona y sincrona de nuestras actuaciones en el learning is the work….

Las propias trayectorias de aprendizaje futuro ayudándonos a revisar a los multi-miembros de las comunidades, reconocer los múltiples niveles de la escala con la que se identifican y generalmente proporcionándoles una forma potencial de considerar lo que perciben más allá de las comunidades y prácticas con las que más identifican a partir de su propia experiencia.

 

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.

juandon

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El personal learning se transforma en personalizado con la ayuda de las tecnologías: AI, TIC, machine learning…

juandon

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El aprendizaje personalizado”, propio e implícito en nuestros estudios y prácticas reales, se puede llevar a cabo donde, cuando y cómo se quiera, por lo que las modalidades formales, no formales, informales, en vez de estar segmentadas como hasta ahora, ya se “mezclan” entre si, con lo que el concepto de lo que conocemos por EDUCACIÓN, cambia radicalmente (germen de la Educación Disruptiva).

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 afirmas “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.

Incluso la confusión que tienen muchos entre personalized learning y personal learning, ya que el segundo no es más que un aprendizaje individualizado,  nos proporciona varias dimensiones a través de las cuales se puede definir el aprendizaje personal, pero nunca el personalizado (Stephen Downes) en http://www.downes.ca/post/65065 “Personal and personalized learning”

Personal Learning vs Personalized Learning: What Needs to Happen from Stephen Downes

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 afirmas “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.

Incluso la confusión que tienen muchos entre personalized learning y personal learning, ya que el segundo no es más que un aprendizaje individualizado, nos proporciona varias dimensiones a través de las cuales se puede definir el aprendizaje personal, pero nunca el personalizado (Stephen Downes) en http://www.downes.ca/post/65065 “Personal and personalized learning”

Estoy de acuerdo con Stephen Downes, todos somos diferentes, únicos, y hablamos y pensamos de contenidos singulares, ¿por qué debemos escribir y publicar siguiendo las reglas de estandarización de las publicaciones científicas? Si ya no vivimos en la época donde la imprenta y las compañías editoriales eran el único medio para compartir, vivimos en la época de Internet.
La Ciencia debe “ser otra ciencia” ya no más la de la imposición y la de las reglas cerradas, si no abierta, diversa, adaptable a cada situación….ya no tienen sentido la estándarización en ningún proceso, sea el que sea, ya que todos deben ser personalizados, por lo tanto, la ciencia, también…

Aunque diferimos en un punto clave: Stephen ve el individualismo (personal learning) a ultranza en temas e aprendizaje (ahora lo llama personal learning) y claro yo no, pienso y estoy convencido que el aprendizaje ha dejado de ser individualizado y ha pasado a ser social, conectado (personalized learning).
¿Alguna vez nos hemos preguntado como empresas como NETFLIX FACEBOOK….u otras siempre se anticipan a nuestro gustos y nunca fallan en las recomendaciones que nos hacen? Obviamente la personalización es la base de todo ello….

Ahora ya sabemos construir un cuadro de mando para los educadores llamados progresión que cada profesor puede ver a todos los niños en esa clase de aprendizaje, y ser capaces de determinar que necesitan (otra cosa es que se lleve a cabo, yo creo que no…):

a-¿cuál es la frontera de aprendizaje para ese niño?
b-¿Dónde están luchando?
c-¿Dónde están por delante?

Ese tipo de tecnología ofrece a los educadores la información para tomar buenas decisiones que ningun lápiz y papel y mucha dedicación podría proporcionar…
Y siguen insistiendo aunque determinen sus altos costos de tecnología y de personal docente….Bien, la verdad es que parten de hipótesis equivocadas, EL PERSONALIZED LEARNING no va de eso, si no de autonomía, pero de los aprendices, de su responsabilidad en los aprendizajes y en la evaluación…. ¿Algoritmos? claro que también , pero referidos al aprendiz, no al docentes y al sistema..

 

 

 

 

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Además de una personalización del aprendizaje necesitarna grandes volúmenes de datos para mirar hacia el futuro. El análisis de los datos hacia el futuro utiliza diversas técnicas estadísticas para el análisis de los datos actuales e históricos y les permite realizar PROGNOSIS Y DIAGNOSIS de los mismos, lo cual les abocará a realizar actuaciones, primero personalizadas y luego socializadoras… Por lo tanto, en el mundo de los grandes datos todo es importante, incluso las valoraciones utilizadas en cualquier escenario, con el fin de sacar conclusiones sobre el futuro éxito del aprendizaje.
Podremos utilizar el análisis predictivo con determinadas cajas de herramientas para mejorar sus oportunidades de educación y alinearse con las necesidades específicas de los estudiantes. Es bastante evidente que de esta manera la cuestión planteada por el peligro de Big Data es impulsado por la privacidad al extremo.

Sin saber cómo se usan los datos, el impacto que tendrá en la vida , ya que se utiliza probablemente una personalización del entorno de aprendizaje también para otros fines. Si se tiene en cuenta en lo que se se basa Big Data, luego de llegar a dudar de si es aceptable o no, habrá de dejar tan importante cuestión para las decisiones individuales, tales como cursos de formación, las proyecciones que se basan en datos agregados y probabilidades. Big Data se nutre de simplificación:-

a-¿pero es un proceso tan complejo como la feria de aprendizaje?
b-¿Qué valor tendrá el logro del estudiante, aunque grandes volúmenes de datos ya se ha adaptado a cada alumno en un perfil de un futuro éxito , que tal como está valorado hoy (EXCELENCIA ESTANDARIZADA), sería muy complicado, ahora bien, si se trata de una EXCELENCIA PERSONALIZADA, sería otra cosa….

Big Data tiene la fuerte tendencia a determinar la vida de las personas ( o algunos creen eso…) pero esto está en total contradicción con una visión de la educación, según la cual ésta es la base del desarrollo de la individualidad y la condición de una vida autodeterminada….

Para el enfoque educativo del “aprendizaje personalizado” surge, por tanto,…

a-el tratamiento respetuoso de la libertad con responsabilidad y compromiso de las personas.
b-la promoción de la capacidad de comunicar e interactuar
c-la necesidad de una formación personal e integral con el objetivo de hacer personalidades responsables y para promover la interacción social.

El aprendizaje personalizado depende fundamentalmente de la persona respectiva y sus necesidades personales. tiene que ser importante para el individuo, orientada a sus propios intereses y por iniciativa propia . La velocidad con la que esto ocurre, y los enfoques de aprendizaje se comparan con las del individuo, el propio aprendiz se convierte, fundamentalmente, en su propio entrenador y los demás le dan lo que él o ella necesita.

Esto es, sin embargo, no debe confundirse con la indiferencia o dejar hacer. Habilidad, conocimiento y contenidos técnicos específicos son, por tanto, un derecho vinculante y se revisarán continuamente, con el aprendiz como eje y responsable y los docentes como facilitadores y/o acompañantes.
El docente está sujeta al aprendizaje personalizado mediante una transformación que viene desde abajo, dejando de ser instructor para el aprendizaje (proceso), a simple acompañante. Este aprendizaje puede tener éxito, sin embargo, es necesario cumplir una serie de factores, debe ser abierto, inclusivo y ubícuo (Juan Domingo Farnos), de otra manera, casi es imposible.
Los docentes , colaboran y proporcionar materiales a diversos estilos de aprendizaje y enfoques de aprendizaje . Acompañan a los estudiantes a punto de poner sus metas de aprendizaje para alcanzarlos, y si no, sugieren y apoyan para ayudar en las necesidades personalizadas de cada aprendiz.

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.
Incluso la confusión que tienen muchos entre personalized learning y personal learning, ya que el segundo no es más que un aprendizaje individualizado, nos proporciona varias dimensiones a través de las cuales se puede definir el aprendizaje personal, pero nunca el personalizado (Stephen Downes) en http://www.downes.ca/post/65065 “Personal and personalized learning”

En el aprendizaje personalizado de hoy, la idea es permitir que la tecnología tome muchas de estas decisiones para nosotros. Por ejemplo, el aprendizaje personalizado implica la presentación de diferentes contenidos de los cursos basados ​​en la experiencia o desempeño previos del estudiante en las tareas de aprendizaje que se adapten a su contexto y a sus necesidades y posibilidades.
Lo que estos enfoques tienen en común, sin embargo, es que en todos los casos el aprendizaje es algo que se proporciona al alumno por algún sistema educativo, ya sea una escuela y un maestro, o una computadora y un software de aprendizaje adaptable. Y estos proveedores trabajan a partir de un modelo estándar de lo que se debe proporcionar y cómo se debe proporcionar, y adaptar y ajustar de acuerdo a un conjunto de criterios. Estos criterios se determinan midiendo algún aspecto del rendimiento del estudiante.

Esta es la razón por la que hoy leemos mucho sobre ‘análisis analítico’ y ‘grandes datos’. La intención detrás de estos sistemas es utilizar los datos recogidos de un gran número de estudiantes que trabajan en entornos de aprendizaje similares hacia resultados de aprendizaje similares con el fin de hacer mejores recomendaciones a los futuros estudiantes.
El “camino de aprendizaje optimizado” (Excelencia personalizada) para cualquier alumno determinado se encuentra analizando el camino más exitoso seguido por los estudiantes más similares.
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)….

Evidentemente esto tiene muchos detractores, históricamente prácticamente todos, pero ahora con las Tecnologías Convergentes se nos pueden abrir los ojos, ya que éstas nos permiten anticiparnos, por una parte, y adelantarnos, por otra…
Ya no es necesario creer que el bien y el mal, por ejemplo, dependen de una ley ordenada, por lo que lo que llamamos JERARQUÍAS, se va destiñendo, se va enmascarando en posiciones personalizadas y personalistas….lo que nos permite entender el aprendizaje como otra manera de entender no solo l oque es en si, si no sus procesos..

El aprendizaje es tarea cognitivamente es decir, compleja, lo suficiente como para requerir la cooperación y por lo tanto el uso efectivo de una memoria colectiva de trabajo.

Simplemente colocando los estudiantes en un grupo y una tarea asignándoles que no garantiza que va a trabajar juntos, se involucran en procesos efectivos de aprendizaje colaborativo, y / o alcanzan resultados positivos de aprendizaje. El aprendizaje colaborativo puede proporcionar una oportunidad para superar la memoria de trabajo individual y sus limitaciones. Colaborando las personas pueden invertir menos esfuerzos cognitivos como estudiantes que trabajan y aprenden solos. El procesamiento de información se puede dividir a través de un tanque más grande de la capacidad cognitiva (F. Kirschner) y por tanto tener una ventaja importante de DISTRIBUCIÓN.

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 máquina (PERSONALIZED LEARNING + MACHINE LEARNING. by Juan Domingo Farnos)
Esto permitirá que la “máquina” en realidad adapte sus interfaces de usuario, el contenido de aprendizaje y la experiencia en sí misma, y presentar información de una manera que se adapte a las preferencias de los humanos….eso sin duda nos lleva a la VERDADERA SOCIEDAD INTELIGENTE.
Todo ello ocasionará un Aprendizaje integrado – aprendizaje en red que estará integrado en cada dispositivo, cada herramienta, cada recurso físico de LAS PERSONAS, no hay necesidad de una formación específica, la información más reciente estará disponible sólo en el tiempo, de fuentes auténticas COMPUTACIÓN UBÍCUA E I-BICUA, a juzgar por el valioso análisis de la red, siempre con el contexto y que las personas prestemos nuestra ayuda.
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Estamos ya convencidos que la web ofrece la tecnología perfecta y el medio ambiente para el aprendizaje personalizado porque para los aprendices puede ser identificativa, el contenido se puede personalizar específicamente, y el progreso del alumno puede ser monitoreado, apoyado y evaluado.
Tecnológicamente y técnicamente, los investigadores estamos haciendo progresos hacia la realización del sueño del aprendizaje personalizado con la tecnología de objetos de aprendizaje (para algunos adaptativos, para nosotros, nada más lejos de la realidad, no hay nada de adaptación, si no de personalización, que no es lo mismo) y eso el machine learning puede ayudarnos a conseguirlo.
Sin embargo, dos consideraciones importantes están siendo ignoradas o pasadas por alto en el cumplimiento del sueño de personalización con machine learning:
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.

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

índice
Lo “adaptativo” es el ‘ajuste de una o más características del entorno de aprendizaje’. Estas acciones adaptativas tienen lugar en tres áreas distintas:
          1-Apariencia/forma: Cómo se muestran al aprendiz las acciones de aprendizaje, como contenido, incorporación de texto, gráficos o videos, etc. La mayoría de las plataformas adaptativas de hoy día lo denominan “consumo de contenido” y esperan que el conocimiento se adquiera simplemente leyendo el contenido.
          2-Orden/secuencia: Cómo se ordenan y se bifurcan las acciones de aprendizaje según el progreso del alumno, como las rutas de aprendizaje.
          3-Orientación hacia el objetivo/dominio Las acciones del sistema que conducen al aprendiz hacia el éxito (excelencia personalizada)
Esto permite que se realicen cambios según los resultados óptimos de aprendizaje, el grado de dificultad y el creciente nivel de conocimientos o aptitudes del alumno.
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)….

Este precio informativo se compone de DATOS ESTANDARIZADOSa 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 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 deDATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformará 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, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vaos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología…

 

juandon

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 múltiplesque 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.

 

 

 

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

 

 

 

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.

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).

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

2 y Scrimshaw argumentan 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.

 

 

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.

4. 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.

Y por supuesto, algunos docentes se preguntarán si la tecnología no distraerá a los alumnos de aprender los conceptos importantes necesarios para obtener resultados exitosos en los exámenes estandarizados. Los docentes que reflexionan y se preguntan acerca de la relación entre la tecnología y el currículum, la tecnología y el docente, la tecnología y los alumnos, son cautelosos. Es alentador cuando los docentes no ven a la tecnología como “la cura de todos los males”. Esta cautela no existe en todas las profesiones.

Larry Cuban (2001) utiliza un silogismo para resumir las creencias de muchos profesionales y entusiastas tecnólogos de Silicon Valley: • El cambio produce una sociedad mejor • La tecnología produce cambios • Entonces, la tecnología crea una sociedad mejor. ¿Qué es lo que hace a los docentes diferentes de estos tecno-fanáticos? ¿Por qué muchos docentes no consideran los beneficios de la tecnología ni sus compensaciones? Mi sensación es que los docentes ven a la tecnología como un recurso educativo muy costoso, no en términos de dinero, sino de tiempo.

Puede llevar un tiempo considerable para docentes y alumnos familiarizarse con una determinada tecnología antes de poder utilizarla de una manera “inteligente”. También lleva tiempo el establecer las condiciones de logística para acceder a la tecnología de la escuela. Sería pertinente preguntarnos si el tiempo que se requiere en el inicio y la preparación valen la pena en relación a los beneficios educativos obtenidos.

La tecnología puede también conectar a los docentes entre sí. Desafortunadamente, muchos docentes trabajan aislados y pierden de este modo la oportunidad de aprender cosas valiosas que quizás ocurren en el aula de al lado, puerta de por medio, y ni hablar de intercambiar buenas ideas con aquellos que están aún más lejos. Bransford et al (1999), del National Research Council (Concejo Nacional de Investigación), llevaron a cabo una amplia revisión sobre las mejores prácticas en la educación.

Su trabajo mostró el poder de la tecnología para construir comunidades locales y globales conformadas por docentes, administradores, alumnos, padres, científicos, y otras personas, así como también la expansión de oportunidades para el aprendizaje de los propios docentes. Las herramientas digitales pueden también proveer el puente necesario para conectar educadores con expertos de las distintas disciplinas trabajando en ese campo. Imaginemos el valor de tener aun científico especialista en biotecnología conversando regularmente con un docente de ciencias, consideremos los beneficios para el docente de entender cómo los científicos llevan a cabo sus investigaciones y del científico de entender cómo se enseña ciencia en el aula.

 

 

 

Usar la tecnología para mejorar la comprensión de los alumnos a través de andamiajes y herramientas particulares. Uno de los mayores retos para un docente es el de proveer a sus alumnos oportunidades de aprendizaje significativas que satisfagan las necesidades de un cuerpo diverso de alumnos, diverso en habilidades y estilos de aprendizaje, así como diverso en experiencias culturales.

“Algunos dicen que podemos estar ante una nueva pedagogía. Mi opinión es que NO, obviamente, ya que no se trata de pedagogía en la educación, es más, creo que no se trata ni de educación, la sociedad no está por la labor de hablar de educación y de más educación, eso le ha hecho mucho daño a la misma educación, el aislarse y verse como algunos han propuesto “la solución a los males de la sociedad“

Las estrellas y por tanto, los responsables son las personas, los aprendices y es precisamente esta responsabilidad que tienen lo que les hace ser las estrellas

En el sistema escolar, el concepto de la educación centrada en el niño se ha derivado, en particular, de la obra de Froebel y la idea de que el profesor no debe “interferir con este proceso de maduración, sino que actúan como una guía” ( Simon 1999 ) . Simon destacó que este estaba relacionado con el proceso de desarrollo o “preparación”, es decir, el niño aprenderá cuando él / ella está listo ( 1999 ).

El docente como transmisor de información , tales como conferencias, han comenzado a ser cada vez más criticado y esto ha allanado el camino para un crecimiento generalizado de “aprendizaje centrado en el estudiante” como un enfoque alternativo.

Tema de candente actualidad y más pensando que la mayoría de docentes o no conocen las nuevas tecnologías o si las conocen, no lo hacen con la suficiente claridad para tener el suficiente punto de vista para saber si es bueno utilizarlas o no en los diferentes aprendizajes.

Querer obviar este tema o darlo por amortizado, es no entender lo que realmente pasa en la “educación” en la nueva época en que vivimos, lo cuál no quiere decir que no se conozca la “vieja educación”.

De cómo los docentes y los discentes pasan de los roles que la vieja sociedad les adjudicó a una transformación de sus papeles no solo en la educación sino también en la propia sociedad, teniendo como soporte o como hándicap las tecnologías que van surgiendo en cada momento a una velocidad exponencial y de forma rizomática. Estudiamos si estas tecnologías son una ventaja para todo ello o por el contra nos lleva a una confusión que nos permite avanzar.

El alumno es el verdadero protagonista, el único responsable de su aprendizaje. Sin embargo, si echamos la vista atrás y tratamos de recordar las diferentes experiencias educativas que hemos tenido a lo largo de nuestra vida, veremos que apenas cumplen esas premisas. Por regla general, la mayor parte de ellas eran monopolizadas por profesores que acaparaban el espectáculo, muchas veces situados en un estrado como símbolo de su autoridad y jerarquía. Cuando estábamos en el colegio, jamás olvidamos que el profesor tenía el poder absoluto de poner las notas y aprobar o suspender a los alumnos.

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…. Juan Domingo Farnos

El papel preponderante del aprendiz en su educación debe situar SU PROPIO LISTÓN DE EXIGENCIA, ES MUCHO MÁS ALTO QUE CUANDO SON ACTORES RECEPTIVOS, SECUNDARIOS….., es ahora cuando no pueden alegar…pereza, despistes, “pasotismo”…o decir a los docentes: queremos ser los protagonistas pero tu solo nos examinas de lo que dice el libro de texto, …eso es pervertir la innovación educativa…

En el sistema escolar, el concepto de la educación centrada en el niño se ha derivado, en particular, de la obra de Froebel y la idea de que el profesor no debe “interferir con este proceso de maduración, sino que actúan como una guía” ( Simon 1999 ) . Simon destacó que este estaba relacionado con el proceso de desarrollo o “preparación”, es decir, el niño aprenderá cuando él / ella está listo ( 1999 ).

El docente como transmisor de información , tales como conferencias, han comenzado a ser cada vez más criticado y esto ha allanado el camino para un crecimiento generalizado de “aprendizaje centrado en el estudiante” como un enfoque alternativo.

Hoy el profesor sigue haciendo el 95% del trabajo. El aprendizaje depende demasiado del profesor, y ya hemos comprobado en carne propia que hay profesores buenos y malos. Todavía no se tiene en cuenta la eficiencia de desarrollar una sola vez un contenido de calidad en lugar de que haya miles de profesores impartiendo sus propios cursos una y otra vez, año tras año. Para cerrar el círculo, tratamos de medir el conocimiento de los alumnos a través de exámenes.

 

 

 

Nosotros los alumnos nos limitábamos a escuchar callados durante horas, tratar de no dormirnos, memorizar lo necesario para aprobar el examen y continuar avanzando. Éramos meros asistentes, casi nunca participantes. Nadie nos preguntó jamás por nuestros intereses, por nuestras necesidades, casi nunca se trató de hacerlo entretenido.

Curiosamente el único negocio donde el cliente nunca tiene la razón. Al cabo de pocos meses, habíamos olvidado casi todo lo “aprehendido” y lo poco que recordábamos, éramos incapaces de encontrarle aplicación práctica:

¿Integrales y derivadas?
¿Latín?
¿Trigonometría?
¿las leyes de Mendel?
¿la tabla de los elementos?

No podemos seguir enseñando las mismas cosas y de la misma manera. La educación y la formación son aburridas, demasiado serias y dejan escaso margen al entretenimiento. Los profesores deben jugar un papel diferente, y que será más importante que el que han desempeñado hasta ahora porque la información y conocimiento que antes transmitían, hoy ya están disponibles en múltiples formatos.

En lugar de estar encerrados en un aula, participarán en el diseño de cursos y simulaciones, en la construcción de plataformas, de herramientas de autor, en la tutorización, seguimiento y evaluación de alumnos, en la selección de contenidos, en el diseño de itinerarios formativos y curriculums, en la gestión de conocimiento, en los equipos de desarrollo de productos.

Este panorama tiene también sus peajes.
El tutor tiene que aceptar que efectivamente los alumnos saben más que ellos en algunas cosas y que por tanto en ocasiones los roles se intercambian y ello posibilita una inmejorable oportunidad para aprender. Debe también comprender que se trata de enseñar a las personas a pensar y que para esto tenemos que inducirles objetivos, hacer que fallen las expectativas, ayudarles entender porque y facilitarles herramientas para que corrijan su teoría y aprendan.

En un curso bien diseñado, un alumno habrá tenido éxito, y por tanto un tutor también, si ha aprendido a HACER (desempeño) y no solo a saber (información). Sin perder de vista que lo importante es lo qué necesita saber el alumno y lo qué le interesa, no lo mucho que sepa el profesor. Es una oportunidad única de revalorizar el esencial rol social de los profesores, hoy en día fuertemente desprestigiado y desprotegido.

Creo que no habrá disenso si afirmo que uno de los efectos más notables de las tecnologías digitales es que permiten y facilitan una mayor comunicación entre las personas independientemente de su situación geográfica o temporal.

No sería genial si cada estudiante tuviesen una formación con habilidades de computación para que los maestros pudieran contar con una lista de las habilidades y el software necesario para que los estudiantes fuesen capaces de utilizar todo? Mi respuesta es contundente y sin peros…SI…

Los docentes actuales, los que seguimos el imperio de los sistemas educativos oficiales, no tenemos otra opción para ayudar a los aprendices…integrar conocimientos tecnológicos y la competencia de software en todas las unidades y en todas las acciones que se realicen….pensemos que cuando salgan de las aulas se encontraran con esta realidad..

.Debemos entrenarlos a crear, a saber evaluar las fuentes más importantes (computación ubícua y I-bicuidad), a anlizar los datos en diferentes contextos…este es el vedardero aprendizaje y siendo “muy importantes los reyes godos”, no creen que lo más necesario ahora es eso, es lo que toca..

Se debe motivar los estudiantes a ayudarse unos a otros, y que también debe hacerse que haya un montón de docentes en el mundo conectado, hay algunos en la clase, algunos en su escuela, e incluso algunos que son contratados para enseñar que pueden entrar en el proceso…
Estamos enseñando a los estudiantes a buscar ayuda por todas partes a resolver sus próximos problemas? si lo hacemos, nuestra labor es la adecuada, sino, debemos hacer examen de conciencia y lo más importante, buscar ayudad en otros que sepan hacerlo…

Los directores, rectores, administradores de centros educativos, gestores…deben ser los líderes 2.0, los que empujen a la dinamización de los centros a su autorregeneración, los que sean capaces de hacerlo perfecto, los que no, deben dejarlo y dar paso a otros que lo hagan bien.,.

Exacto, deben liderar, animar tener una escuela, alumnos y docentes 2.0. La función de los directivos es esencial generando, promoviendo nuevos líderes en las instituciones que apoyen,que junto a sus compañeros en plena tarea colaborativa realicen aprendizajes.

Las TIC se han convertido en un eje transversal de toda acción formativa donde casi siempre tendrán una triple función: como instrumento facilitador los procesos de aprendizaje (fuente de información, canal de comunicación entre formadores y estudiantes, recurso didáctico…), como herramienta para el proceso de la información y como contenido implícito de aprendizaje (los estudiantes al utilizar las TIC aprenden sobre ellas, aumentando sus competencias digitales).

Por otra parte, muchos de los docentes actualmente en ejercicio recibieron una formación pensada para la escuela de las últimas décadas del siglo XX. Y nuestra sociedad ha cambiado mucho, de manera que la formación permanente que la “sociedad de la información” impone a sus ciudadanos también resulta indispensable para el profesorado de todos los niveles educativos.

En suma, es necesario reconocer e incentivar la competencia y buena labor docente del profesorado, su compromiso y su dedicación real, proporcionándole recursos suficientes, las mejores condiciones de trabajo posible, y la formación inicial y continua y el asesoramiento adecuado.

 

 

 

 

Proponemos:
a-La complejidad de la sociedad actual y la diversidad del alumnado exigen una formación más amplia para los futuros maestros, que se puede articular en unos estudios de licenciatura.

b– Itinerarios de capacitación docente en todas las licenciaturas que habilitarían para poder ejercer la docencia en los niveles superiores de enseñanza. En los actuales cursos de capacitación pedagógica no se puede aprender todo lo que hoy en día hay que saber para ser un docente y un educador. Las Facultades de Ciencias de la Educación deberían ofrecer asignaturas optativas que permitieran establecer itinerarios de capacitación docente en todas las licenciaturas

c– Plan de formación continua para docentes en activo diseñado modularmente en cursos de unas 30 horas a partir de unas competencias básicas que todos deberán acreditar poco a poco, por ejemplo en un plazo de 10 años.
Pensamos que la Administración Educativa debería establecer unas competencias básicas que todos los profesores en ejercicio deberían acreditar cada diez años, mediante la realización de un cursillo específico para cada una de ellas.

Estos cursillos se podrían ir realizando sin prisas, a un ritmo de uno por año A medida que la sociedad cambia, los aprendices cambian, su aprendizaje también y por tanto el rol del docente como acompañante, tambien debe hacerlo.

Entre estas competencias básicas destacamos:
a– Tecnologías de la información y la comunicación (TIC)
b– Lenguaje audiovisual
c– Buenas prácticas didácticas
d– Didáctica de (la asignatura de cada uno)
e– Multiculturalidad
f– Tratamiento de la diversidad
g– Dinámica de grupos
h– Resolución de conflictos
i– Las componentes emocionales de la inteligencia

Esta formación continua podrá complementarse a través de comunidades virtuales de profesores, donde los docentes pueden compartir recursos, exponer problemáticas…

En este marco, la formación permanente del profesorado debería enfocarse atendiendo a una triple dimensión:

a– Las necesidades de los centros, donde los profesores podrán poner en práctica lo que aprendan.

b– Las opciones y preferencias personales, ya que a cada profesor le puede interesar más profundizar en unos temas específicos

c– La acreditación de las competencias básicas establecidas por la Administración Educativa.

d– Asesoramiento continuo al profesorado. Vía Internet y, si es necesario, también presencial. Cuando un profesor tiene un problema en clase (conductual, de aprendizaje…) debe haber alguien que pueda darle una solución.

La Administración Educativa debe disponer de un equipo de especialistas que puedan realizar este asesoramiento al profesorado en activo, al cual además le sugerirán cursos de formación complementaria que pueden ayudarle para afrontar estos conflictos.

e– Estancias en el extranjero y en empresas. Conviene facilitar la estancia del profesorado en centros docentes del los países de la Unión Europea y su participación en proyectos de trabajo conjunto. También es necesario que haya una mayor relación entre la escuela y el mundo laboral. Especialmente en los Ciclos Formativos, deberían establecerse mecanismos para que el profesorado pudiera pasar estancias (a tiempo total o parcial) en empresas para actualizar sus conocimientos y adquirir experiencia de su aplicación práctica.

f– Nuevos sistemas para la selección del profesorado en los centros públicos. Las oposiciones no pueden basarse solamente en la demostración puntual de unos conocimientos teóricos. Se propone que se tenga en cuenta también: su web docente, un periodo obligatorio de prácticas en un centro (periodo obligatorio de becario…)

g– Incentivar la participación del profesorado en proyectos y actividades formativas que fomenten la investigación y el intercambio (jornadas y congresos), En este sentido, lnternet ofrece la posibilidad de crear redes con profesores de otros centros e instituciones, participar en foros, proyectos de investigación y cursos virtuales sin necesidad de abandonar la actividad docente.

 

 

 

¿SERÁ EL FUTURO SOCIAL Y EDUCATIVO EL DE LAS TIC?
Seamos conscientes de que estamos hablando de un cambio drástico y por tanto realmente complicado. Le estamos pidiendo al profesor que ceda su protagonismo, renuncie a su autoridad y desempeñe un rol para el que nadie le ha preparado, incluyendo al mismo tiempo una dolorosa revolución tecnológica.

Creo que todos reconocemos que los profesores juegan un papel crucial. Pasan más tiempo con los niños que los propios padres y tienen en sus manos la enorme responsabilidad de co-educarlos. Sin embargo apenas se les dan herramientas y recursos y en la práctica no les reconocemos ese papel esencial.

No podemos seguir enseñando las mismas cosas (lo primero será pasar al predominio del aprendizaje sobre la enseñanza) y de la misma manera. La educación y la formación son aburridas, demasiado serias y dejan escaso margen al entretenimiento. Los profesores deben jugar un papel diferente, y que será más importante que el que han desempeñado hasta ahora porque la información y conocimiento que antes transmitían, hoy ya están disponibles en múltiples formatos.

En lugar de estar encerrados en un aula, participarán en el diseño de cursos y simulaciones, en la construcción de plataformas, de herramientas de autor, en la tutorización, seguimiento y evaluación de alumnos, en la selección de contenidos, en el diseño de itinerarios formativos y curriculums, en la gestión de conocimiento, en los equipos de desarrollo de productos.
Este panorama tiene también sus peajes.

El tutor tiene que aceptar que efectivamente los alumnos saben más que ellos en algunas cosas y que por tanto en ocasiones los roles se intercambian y ello posibilita una inmejorable oportunidad para aprender. Debe también comprender que se trata de enseñar a las personas a pensar y que para esto tenemos que inducirles objetivos, hacer que fallen las expectativas, ayudarles entender porque y facilitarles herramientas para que corrijan su teoría y aprendan.

En un curso bien diseñado, un alumno habrá tenido éxito, y por tanto un tutor también, si ha aprendido a HACER (desempeño) y no solo a saber (información). Sin perder de vista que lo importante es lo qué necesita saber el alumno y lo qué le interesa, no lo mucho que sepa el profesor. Es una oportunidad única de revalorizar el esencial rol social de los profesores, hoy en día fuertemente desprestigiado y desprotegido.

Será importante buscar la calidad de alumno-aprendizaje que emplea un proceso de andamiaje- pensamiento crítico y que podamos explicarlo en términos de que el alumno sea capaz de gestionar sistemáticamente su propia provocación en forma de experiencias que se consideren auto-organizados.
Desde este punto de vista pedagógico, el conocimiento se considera como relativo a través de reflexiones de tecnologías asistidas enfocadas, interpretadas y producidas por la persona en forma de conversaciones de aprendizaje internos significativos.

Si establecemos comparaciones con el MUNDO VIRTUAL:

Evidentemente para ejercer de tutor virtual con elearning, nada tiene que ver con hacerlo de manera presencial. la empatía, la capacidad de lideraje teniendo en cuanta que los responsables de su formación son los aprendices, es de vital importancia, así como conocer el funcionamiento de las heramientas de la web 2.0 y ser capaz de dinamizar un proceso de e-learning que hace que los planteamientos metodológicos sean únicos en su aplicación. (leer en ….) http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2120066

Si con el elearning tradicional ell tutor debe hacer un diagnóstico inicial, realmente es eso lo que pretenden los aprendices cuando quieren aprender con elearning? ¿Realmente es esa la demanda del alumno? El estilo del mensaje, el infratexto y las interacciones previas que se tienen con este aprendizaje a quién permiten tener una representación inequívoca del estado de ánimo del alumno? Si él no puede responder a estas preguntas con certeza, es necesario que el alumno busque, haciendo preguntas más abiertas para obtener la información adicional que le permita localizar con precisión la dificultad con el fin de a continuación, desarrollar una respuesta.

Nuestro entorno se basa en investigar sobre la manera de poder llevar a cabo el proceso de enseñanza-aprendizaje a distancia y también elpresencial (físico), de una manera inclusiva y basada en el Usuario, donde elSistema Educativo y de Formación tradicionales, en este caso del Elearning,sirva sólo cómo apoyo y orientación, a las necesidades personalizadas de losUsuarios-alumnos, juntamente con la socialización de los mismos, por mediode 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 lademocratización e igualdad de oportunidades para todos los usuarios, así cómo una mayor motivación debido a que ellos se verán el centro y eje de susaprendizajes, responsabilizándose a la vez de los mismos.

Es decir, se trata de buscar y de investigar, las maneras de conseguir todo loexpuesto, trabajando en entornos virtuales de formación, en redes sociales yen realidades virtuales y aumentadas, en aprendizajes formales y en noformales (informales, … por tanto nuestra misión será prepararles el camino,tanto a los usuarios cómo a los docentes, tanto en su cambio de roles , cómoen 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 centrado en el cliente
Tendencias globales en servicios. Prácticas innovadoras
Competencias del día: Orientación al cliente + Autocrítica

6. Comunicación de la Innovación
Competencias del día: Comunicación influyente + Integridad
Presentación de Mini-Proyecto de Innovación

Valores y Buenas Prácticas para el Aprendizaje:

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

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

c-Uso de los sombreros para pensar

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

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

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

Gestionaríamos un PERFIL INNOVADOR Y/O PERSONALIZADO…

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

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

c)-Con características personales expresadas en comportamientos observables, en el ámbito de la gerencia, que: Se expresan en conductas observables

d)-Ocurren en diversidad de situaciones

e)-Ocurren con frecuencia a lo largo del tiempo

f)-Predicen el desempeño superior

g)-Componen un perfil

Modelo de Competencias:

-Un método que conjuga las conductas típicas del mejor desempeño y las conjuga entre si.

El método provee:

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

2-Predecir éxito frente a las responsabilidades asignadas

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

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

Esta nueva Sociedad hace que se genera otra Cultura de la Educación, donde ya nadie se “refugiará” en el paraguas de las Escuelas y Universidades, éstas han perdido su “poder” de valores refugio, de totems del conocimiento y de “validadores” de titulaciones que no solo no servían para nada sino que segregaban, establecían brechas que encumbraban a unos y “hundían en la miseria a otros (los marginaban y excluían socialmente).

Esta Sociedad quiere formación de calidad, libre, INCLUSIVA oportunidades de formarse, sin depender de la accesibilidad, de la economía, de su situación de habitabilidad, del control temporal…(UBICUIDAD) que la Tecnología (TIC) se lo facilitará y la Sociedad, la que aceptará todos estos condicionantes como los únicos que importarán, ello hará que cada persona pueda sacar su EXCELENCIA, lo mejor que puede aportar a los demás, tanto como consumidor como productor (PROSUMERS), y nadie le podrá impedir llevarlo a buen puerto, con lo que no sólo cada uno como indivíduo mejorará, sino que ello beneficiará a la colectividad.

Si consideramos que 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-por un lado en su acción actual aprendemos de la práctica, reflexionamos y compensamos, por ejemplo, en los procesos de aprendizaje que se acompañan del tratamiento que realizamos en e-learning, desarrollamos escenarios virtuales que simulan ecosistemas tangibles que tratamos. .

La creación o el desarrollo de ecosistemas organizativos adecuados y las condiciones para apoyar el uso generalizado, sostenible y efectiva de la Información y las Comunicaciones (TIC) en la enseñanza y el aprendizaje ha demostrado ser un reto y muy difícl, por una parte de orquestar y por otra de sostener.
Se trata de un proceso complejo y de múltiples facetas de los cambios que requiere la toma de decisiones integrada y coherente y la acción por parte de individuos y grupos en todos los niveles de nuestras instituciones.

Todo se complica aún más si pretendemos crear escenarios de aprendizaje no predecibles, es decir, abiertos, y si son masivos, las proporciones de complejidad irán aumentando ya que el “control” deja de estar en manos de la “organización” para pasar a formar parte de la ecología de los aprendices…

Técnicas de evaluación de investigación-acción-reacción a menudo implican el mantenimiento de una biografía de aprendizaje reflexivo de los principales eventos del proyecto como un medio de revisión de la gestión de proyectos y la auto-evaluación de las lecciones importantes aprendidas a medida que se experimentaron en el puesto de trabajo.

Los sistemas de información y tecnología de comunicación de software (TIC) también ofrecen una potente gama de herramientas de aprendizaje reflexivo para apoyar el investigador y pueden ser a la vez comprendidos y evaluados para la eficacia contra los criterios de diseño pedagógico de un sistema de obtención de conocimientos…

Al final estas herramientas digitales van a condicionar la unión o la separación entre discentes y docentes:

Los investigadores reportan planteamientos como:

a-Reflexión Transforma la experiencia en un verdadero aprendizaje sobre los valores y los objetivos individuales y acerca de los problemas sociales más grandes.

b-Reflexión Desafía a los estudiantes para que se conecten con actividades de servicio para los objetivos del curso y desarrollar el pensamiento de orden superior y resolución de problemas.

c-Reflexión que va en contra de la perpetuación de los estereotipos mediante la sensibilización de las estructuras sociales que rodean a los entornos de servicio de los estudiantes.

d-Por fomentar un sentido de conexión con la comunidad y una mayor conciencia de las necesidades de la comunidad, la reflexión aumenta la probabilidad de que los estudiantes mantienen su compromiso de servicio más allá de la duración del curso.

e-Reflexión transforma la experiencia en un verdadero aprendizaje sobre los valores y los objetivos individuales y acerca de los problemas sociales más grandes.

f-Reflexión que desafía a los estudiantes se conecten actividades de servicio para los objetivos del curso y desarrollar el pensamiento de orden superior y resolución de problemas.

g-Reflexión que va en contra de la perpetuación de los estereotipos mediante la sgensibilización de las estructuras sociales que rodean a los entornos de servicio de los estudiantes.

Ser capaz de reflejar es una habilidad que hay que aprender, un hábito a desarrollar.

Si con esta reflexión podemos establecer una hegemonía, le podemos llmar también “hegemonía cultural”, entraremos de lleno en el campo de lo que llamamos disrupción: es decir, transformar la sociedad en otro orden social que derive en otra cultura con un paradigma de paradigmas en los que entre una educación abierta, inclusiva y ubícual (Juan Domingo Farnos 2004)

La hegemonía cultural es un concepto de la filosofía marxista, paralelo a lo que el sociólogo Pierre Bourdieu llamaba violencia simbólica, que designa la dominación de la sociedad, culturalmente diversa, por la clase dominante, cuya cosmovisión —creencias, moral, explicaciones, percepciones, instituciones, valores o costumbres— se convierte en la norma cultural aceptada y en la ideología dominante, válida y universal.

La hegemonía cultural justifica el status quo social, político y económico como natural e inevitable, perpetuo y beneficioso para todo el mundo, en lugar de presentarlo como un constructo social artificial que beneficia únicamente a la clase dominante”
Si bien hasta ahora la hegemonía en la educación siempre la ha tenido el DOCENTE, ahora no hay duda es el tiempo del DISCENTE.

Además, un buen aprendiz será capaz de:

· Construir su propia representación de las teorías en uso del conjunto.
· Reflejar sus aprendizajes con la realidad.
· (Auto-) crítica.
· Detectar y corregir errores con normas y valores especificados por la nueva configuración.
· Investigar
· Probar, desafiar y eventualmente cambiar sus teorías en uso (es decir, su imagen privada de las teorías en uso del conjunto) según la nueva configuración.

Si consideramos que 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 (profesionales) para hacer frente a las respectivas condiciones de vida y de trabajo-por un lado en su acción actual aprendemos de la práctica, reflexionamos y compensamos, por ejemplo, en los procesos de aprendizaje que se acompañan del tratamiento que realizamos en e-learning, desarrollamos escenarios virtuales que simulan ecosistemas tangibles que tratamos. .

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

Juan Domingo Farnos Erick Miranda

Fuentes:

O’Neill, G., Moore, S., y McMullin, B. (2003). Centrado en el estudiante el aprendizaje: ¿Qué significa para los estudiantes y profesores Problemas en la Práctica de la Universidad de Aprendizaje y Enseñanza?.http://www.aishe.org/…/oneill-mcmahon-Tues_19th_Oct_SCL

Shuell, TJ (1986). Concepciones cognitivas de aprendizaje. Revisión de la Investigación Educativa, .http://www.jstor.org/stable/1170340

Farnos Miro, Juan Domingo Innovacion y Conocimiento https://juandomingofarnos.wordpress.com

SJ, D. Stephenson, y Troy, J. (2003). Mayores ‘Actitudes ante Estudiantes Centrado Aprendizaje: Más allá de’ Estudiantes de Educación. Bulimia educativa “Estudios en Educación Superior, 28 (3).

http://www.slideshare.net/…/educacion-20-las-tics-y-el-nuev… El nuevo paradigma educativo 2.0

http://issuu.com/erubioroyo/docs/articulo_enrique_rubio_royo Nuevos roles y paradigma en una nueva sociedad y educación 2.0.

http://aprender20.com/?p=50 Aprendizaje 2.0

juandon

“iterative loop”, la nueva forma de life long learning.

 

Juan Domingo Farnos

 

2-The-iterative-ensemble-modelling-IEM-process-Step-1-At-the-first-iteration-the

 

La perspectiva teórica desde la cual se adelanta la sistematización se deriva de las teorías de sistemas y de la complejidad, con énfasis en las ideas de causalidad, recurrencia y retroalimentación.

La educación en el aula surgió en un mundo de escasez de información. Una minoría de personas podía leer. El conocimiento estaba en manos de unos pocos y la educación estaba profundamente entrelazada en la tradición oral. Muchos de los modelos de educación temprana en Occidente fueron impulsados ​​por textos religiosos que se leyeron en voz alta. La memorización era una habilidad crítica. El aprendizaje remoto era la manera de salir adelante. El aula era una herramienta crítica.

A través  de Vanguard Consulting he conocido la interesante obra de Chris Argyris , un profesor de Harvard dedicado a Learning Organizations.

Su teoría mas interesante es el aprendizaje de doble bucle (doble loop learning) en contraposición con el de un único bucle (single loop learning)

Desde pequeños aprendemos un mundo lineal en el que  la relación causa-efecto nos parece algo incontrovertible. Actuamos de acuerdo con nuestros modelos mentales, los cuales son los patrones que usamos cuando tomamos decisiones y cuando afrontamos el mundo que nos rodea.

A nivel organizacional, en nuestro trabajo, utilizamos creencias generalizadas sobre lo que hay que hacer y cómo hacerlo. Estas convicciones son muy importantes, pues influencian y constriñen la forma en que actuamos y desarrollamos nuestras tareas.

“El aprendizaje de un único bucle es la forma en que aprendemos a reaccionar ante un suceso con la información que tenemos con el fin de obtener un determinado resultado.

En este tipo de aprendizaje podemos cambiar nuestras decisiones y adaptarlas a las diferentes circustancias dependiendo de la información que recibimos, pero no cambiamos nuestros modelos mentales ni nuestros convencimientos. Nos sirve para solucionar los problemas y reaccionar ante sucesos, pero ignora el origen “real” del problema e imposibilita atacar las causas raíces del mismo.

 

En contraposición, el aprendizaje de doble bucle nos hace cambiar nuestros modelos mentales, nuestras convicciones y las reglas de juego con las que tomamos las decisiones.


El aprendizaje de doble bucle requiere usar experiencas e información previas para replantar los propios convencimientos y presunciones. Cambiandolos podemos obtener otros resultados que ataquen la raiz de los problemas mas allá de donde podemos verlos en el único bucle.

En el aprendizaje de un único bulce solucionamos los problemas en base a lo aprendido en el pasado, los éxitos o fracasos,  dentro de nuestros modelos mentales.

En el de doble bucle el aprendizaje se realiza a través de la reflexión sobre la validez de nuestros convencimientos y presunciones. Nos replanteamos la validez de nuestros modelos mentales”. José Reventós

 

 

 

 

 

 

Para ello necesitamos cambiar de paradigma: 

Son aspectos técnicos o metodológicos desvinculados de otras dimensiones que componen un todo articulado denominado paradigma, modelo, lógica de la investigación o abordaje teórico metodológico, es decir, se deja a un lado la complejidad de las alternativas epistemológicas, en consecuencias se produce la hipertrofia del nivel técnico instrumental, creando un falso conflicto entre cantidad y cualidad.

Autores como ejm: Smith (1983), Pérez Gómez discriminan dos paradigmas en la investigación socio-educativa. Para esbozar una aproximación expresado mediante las tendencias racionalista, positivista, empirista, cuantitativa predominante en la investigación socio-educativa hasta la década de los 60. Cada paradigma surge en un contexto histórico político-social-cultural particular, en donde el motor que impulsa la creación es la insatisfacción ante las respuestas que da un paradigma a interrogantes formuladas sobre el que hacer de la investigación. Es necesario hacer aquí la acotación sobre que consideran no existir ruptura/discontinuidad de paradigmas sino, más bien complementariedad.

El ambiente en donde se realiza la investigación social en el paradigma cuantitativo tiene visos “Artificiales”. Se recurre a escenarios en los cuales se pretende aislar y controlar situaciones intervinientes, abstraer una serie de variables, en donde el investigador y sujeto de estudios viven una especie de ambiente tipo laboratorio.

  • La Metodología de la investigación educativa bajo la influencia del paradigma constructivista esta representada, principalmente por la corriente de metodología etnográfica estudios de casos, trabajo de campo, también cuenta una corriente metodológica hermética. Los contructuvistas de la escuela de Cuba clasifica la investigación en tres paradigmas: Postpositivista (cientificista), Teoría crítica (Ideológico) y Constructivista (Hermético)
  • El estudio de los paradigmas educativos es lo que prepara principalmente al estudiante para entrar en forma parte como miembro de la comunidad científica particular con la que trabajara más tarde.

A falta de un paradigma o de alguien candidato o paradigma, todos los hechos que pudieran ser pertinentes para el desarrollo de una ciencia dada tiene probabilidades de parecer igualmente de importantes. Como resultado de ello, la primera reunión de hecho es una actividad mucho más fortuita que la que resulta familiar, después desarrollo científico.

¿Cómo se producen los cambios de paradigmas en las ciencias?

Kuhn sostiene que la ciencia evoluciona en una serie de fases, y estableció que ell término “dogmático” conlleva en su significado que dicha creencia es llevada de forma acrítica y conformista, y tiene connotaciones negativas. Sin embargo, cabe recordar que no todo dogma implica dogmatismo, y que existen dogmas que se toman en sentido positivo en todos los aspectos del conocimiento; es lo que Thomas Kuhn llamaba paradigmas.

La primera fase es la fase de pre-paradigma, en el que no hay consenso sobre ninguna teoría en particular y hay varias teorías incompatibles o incompleta.

La segunda fase se produce cuando una serie de rompecabezas se puede resolver en un único marco mental o paradigma, que luego se convierte en el paradigma dominante. Los científicos gravitan en torno a la nueva estructura y comienza la ciencia normal. A partir de entonces los científicos tratan de resolver puzzles dentro de los supuestos del paradigma dominante. La mayoría de los científicos pasan la mayoría (si no todos) de sus carreras, aceptando el paradigma imperante y proceder en un modo de resolución de enigmas dentro de sus supuestos básicos.

A medida que pasa el tiempo, sin embargo, que aparezcan anomalías. A pesar de las anomalías, para resolver rompecabezas en el marco mental existente continúa y es, en efecto perseguido con tenacidad aún mayor, debido a éxitos anteriores generados por el paradigma imperante fomentar la creencia de que una solución para resolver las anomalías que existen, a pesar de que parece ser muy difícil de encontrar. Las anomalías se acumulan y por lo tanto el paradigma existente se estira y se dobla y se ajusta en un esfuerzo cada vez más desesperada para acomodarlos.

La tercera fase se produce cuando los científicos finalmente aceptar que los importantes esfuerzos de la ciencia normal dentro del paradigma dominante no logran resolver las anomalías y comienza la ciencia revolucionaria (DISRUPTIVA).En esta fase, algunos científicos audaces darse cuenta de que “el emperador está desnudo” y empezar a explorar alternativas a la de larga data, al parecer obvios, evidentes por sí mismas suposiciones.

Eventualmente, estos espíritus audaces desarrollar un nuevo marco conceptual que se ve a presentar una mejor manera de conciliar los hechos conocidos con las anomalías. Al principio, el nuevo paradigma rival en sí parece estar acompañada por diversas brechas y anomalías, en parte debido a que aún es nueva ya menudo incompleta.

Inicialmente, el nuevo paradigma se suele recibido con una fuerte resistencia tanto de la comunidad científica e incluso de otros poderes, como en el caso de la revolución copernicana. Como resultado, los cambios de paradigma en la ciencia no se producen fácilmente.

A continuación se presenta un período en el que no son partidarios de paradigmas diferentes perseguir sus diferentes teorías. Los revolucionarios son atacados por los poderes que por ser poco sólida teóricamente, irresponsable incompleta, y así sucesivamente, mientras que los revolucionarios atacan el paradigma dominante señalar la magnitud y grotesco de las anomalías. Este período de conflicto puede durar décadas, sobre todo si el nuevo paradigma no viene, de algunos de los líderes actuales de la comunidad científica actual, sino más bien de una fuente inesperada y periférico , por ejemplo, la teoría radicalmente diferente de la genética procedente de Gregor Mendel en Moravia o una teoría revolucionaria de las úlceras de estómago de Barry Marshall en Perth, Australia.

Con el tiempo, las diferencias en el paradigma rival se llenan y la teoría se integra y completa. Como resultado, los científicos coinciden en ello como una forma más productiva de ver el mundo. Una vez que la mayoría de los científicos coinciden en que la teoría rival debe reemplazar el viejo paradigma, un cambio de paradigma se ha producido, a pesar de que algunos científicos individuales pueden seguir siendo intransigente y seguir defendiendo ruidosamente el viejo paradigma.

El nuevo paradigma cambia la manera como los científicos mirar el mundo, así como la dirección de futuras investigaciones científicas en el campo.Nuevas preguntas se les pide de datos antiguos. En su momento, los libros de texto se vuelven a escribir y cursos universitarios revisan.

Los paralelismos con lo que está sucediendo ahora en la gestión son bastante exactos.

En el siglo XIX, la administración se encontraba en una fase pre-paradigma, en el que no hubo consenso sobre ninguna teoría particular de la gestión.

Gestión de pensamiento entró en una segunda fase con el trabajo de Frederick Taylor y sus “principios de la administración científica” (1911), que se inició con la declaración de siniestro, profético: “En el pasado, el hombre ha sido el primero. En el futuro, el sistema tiene que ser el primero. ”

El “sistema” que inició Taylor tiene una serie de supuestos básicos que siguen siendo “obvio” para muchos gerentes y teóricos. Se parte de la idea de que una empresa está en el negocio para hacer dinero para los accionistas. Para este fin, los administradores de dirigir y controlar los trabajadores. El trabajo es coordinado por las normas, planes e informes, la burocracia es decir. El valor principal es el de la eficiencia cada vez mayor. Las comunicaciones son de arriba hacia abajo y dirigido a mantener el control. El trabajo gira en torno a “El Jefe”. Enfoque principal de la empresa es interna. Su dinámica principal es el control con el objetivo de eficiencia cada vez mayor.

Durante los siguientes cien años, estos supuestos se convirtió en el modelo por defecto mental de gestión. Al igual que en la ciencia, los gerentes y los teóricos del tratado de resolver los problemas de gestión dentro de estos supuestos. La mayoría de los gerentes y teóricos han pasado la mayor parte (si no todos) de sus carreras, aceptando el paradigma imperante y proceder en un modo de resolución de enigmas dentro de sus supuestos.

Incluso hoy en día, los oradores y los participantes en las conferencias de gestión supuestamente revolucionarios, como Agile, Scrum o Lean, se puede oír recitar muchos de los supuestos del paradigma de Taylor.

Cómo anomalías fueron alojados

Sin embargo, como en la ciencia, diversas anomalías en el modelo mental básica de gestión se hicieron evidentes:

  • La necesidad de prestar mayor atención a la dimensión humana del trabajo, en particular los equipos y la colaboración.
  • La necesidad de innovación, en lugar de explotar el negocio existente.
  • La necesidad de prestar más atención a los clientes y marketing.
  • La importancia de valores como la confianza, la transparencia y la sostenibilidad
  • El papel de las comunicaciones horizontales de base social, en oposición a la autoridad de infusión de comunicaciones verticales.
  • La necesidad de prestar más atención al impacto ambiental y social de las operaciones de la empresa.

Estas “anomalías” fueron alojados por “injerto” en ellos con el modelo mental predominante en la gestión y que básicamente no se cambia. Los gestores y los teóricos estaban en diferentes grados en cuenta que los ajustes fueron sólo parcialmente compatible con el paradigma dominante. Como resultado, en la práctica, los gerentes tienden a dar bandazos hacia atrás y hacia delante de prestar más atención a las anomalías y luego se tambalea de nuevo al modelo mental dominante, sobre todo cuando se hizo evidente que la atención a las anomalías en peligro la eficiencia de la empresa o poner en tela de juicio la control de administrador.

El ejemplo más obvio de esta “dando bandazos de ida y vuelta” es la atención que se presta al factor humano en la forma de equipos y colaboración. Esta dimensión se ha descubierto sucesivamente-y olvidado en voz alta y luego redescubierto por Mary Parker Follett en la década de 1920, Elton Mayo y Chester Barnard en 1930, Abraham Maslow en la década de 1940, Douglas McGregor en la década de 1960, Peters y Waterman en 1980, Smith y Katzenbach en la década de 1990 y Richard Hackman en la década de 2000. A lo largo de este período, los gerentes se tratara de una colaboración abrazo tiempo y equipos, y luego en una crisis, el desmantelamiento de los equipos y volver a la modelo por defecto de los gerentes: los individuos de control.

La percepción de un progreso continuo en la gestión

Al igual que en la “ciencia normal”, los avances en la gestión es percibida por revistas como Harvard Business Review principalmente como la acumulación continua de conocimientos, cada descubrimiento apilados en la parte superior de la otra, sin ninguna revisión fundamental de los supuestos subyacentes.Esto es evidente en la celebración HBR de sus 90 años de historia y el siglo de Gestión en su edición noviembre 2012 .

Definitivamente podemos aformar que el cambio de paradigmas en la ciencia, en la investigación, en las concepciones en red más sistémicas, en los cambios profundos más disruptivos…, no son ANOMALÍAS, son un la conformación de una SOCIEDAD DIFERENTE, no un cambio de sociedad, y como tal, requerirá nuevas estructuras, organizacones y maneras de funcionar…

En EDUCACIÓN…dada la naturaleza técnico-científica y multidisciplinaria de la tecnología, su estudio contribuye a comprender, desarrollar y aplicar variadas teorías, métodos, técnicas y procedimientos, lo cual permite un mejor avance de las ciencias y de las artes y una formación más integral y dinámica del hombre.

En el campo educativo la aparición de una interdisciplina que permite el desarrollo de procesos tecnológicos para la aplicación de los nuevos paradigmas de las ciencias primarias, secundarias y de las conducta, a la solución de problemas educativos en los subsistemas administrativo y curricular se conoce como tecnología educativa.

Es necesario que el docente se familiarice con el conocimiento y utilización de los procesos tecnológicos que maneja dicha interdisciplina, ya que esto les permitirá desempeñar con eficacia el roll que como facilitadores del proceso de aprendizaje y como diseñadores y productores de recursos y ambientes de aprendizaje, que satisfagan las necesidades personales del alumno y de la sociedad en la cual se desempeñan; dentro de los parámetros de una formación integral.

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Hoy es una “herramienta más” que algunos la denominamos también, VIRTUAL. El mundo en el que vivimos se identifica con la dinámica, donde lo que es válido hoy, quizás mañana no tenga el mismo valor, siendo la única constante el cambio mismo. Por tal razón educadores y educandos, hemos esperado la llegada de nuevas formas de enseñanza y herramientas que permitan lograr con eficiencia y eficacia, la realización, en algunos casos e innovación en otros, de los procesos encontrando en Internet el medio de acercar al agente publico novedades y elementos que permitan acceder al conocimiento sin implicar trasladarse o contar con nutridos presupuestos para adquirir materiales y ponerlos al alcance de todos.

Es mas que conocido que Internet a través de las paginas Web acerca al aula recursos que antes no eran siquiera imaginables a un mínimo costo y de fácil acceso. Es que esta fuente de inagotables facilidades ha sido abrazada por un gran número de docentes de los diferentes sistemas y niveles educativos: escuelas, universidades… Así, este ha dado lugar al nacimiento de espacios y sitios en la Web pensados para la enseñanza y con la idea de hacer un uso educativo del Internet. Estos espacios son los que algunos expertos han denominado “aulas virtuales”.

Las organizaciones modernas requieren actualizar los recursos materiales, y lo más importante, la capacidad humana, a fin de dar respuesta puntual y efectiva a los nuevos desafíos que propone la “Sociedad de la Información y el Conocimiento”. El concepto de “aulas virtuales” ha venido a cubrir el hueco que durante muchos años ha tenido la educación tradicional, pues ante esta necesidad educativa la sociedad ha estado inmersa en cambios tecnológicos de gran magnitud, en el cual es cada vez mayor el número de personas de todos los niveles socioeconómicos que precisan formarse con el fin de estar a la par de los cambios que nos rodean, sin que por ello tengan que adecuarse a los sistemas tradicionales de formación que no van acorde con su vida cotidiana. “La sociedad ha cambiado y la escuela actual no responde a sus expectativas”. (ZUBRIRA, 1994)
Sin embargo, las “aulas virtuales” no deben ser solo un mecanismo para la distribución de la información, sino que deben ser un sistema donde las actividades involucradas en el proceso de aprendizaje puedan tomar lugar, es decir que deben permitir interactividad, comunicación, aplicación de los conocimientos, evaluación y manejo de las clases. RUBEN, (2007) dice que el “…aula virtual se enmarca la utilización de las “nuevas tecnologías”, hacia el desarrollo de metodologías alternativas para el aprendizaje de alumnos de poblaciones…” especiales que están limitadas por su ubicación geográfica, la calidad de docencia y el tiempo disponible.

 

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La educación actual afronta múltiples retos y uno de ellos es dar respuesta a los profundos cambios sociales, económicos y culturales que se prevén para la llamada «Sociedad de la Información y el Conocimiento» en esta era de la Información y la Comunicación, siendo el Internet el que ha generado un enorme interés en todos los ámbitos de nuestra sociedad y su gracias a su creciente uso con fines educativos se ha convertido en un campo abierto a la reflexión e investigación.
Sabiendo que las «aulas virtuales» son un medio en que los educadores y educandos se encuentran para realizar actividades que conducen al aprendizaje, y que el concepto de conocimiento es la capacidad para transformar datos e informaciones en acciones efectivas y eficaces, encontramos  factores influyentes, clasificación, usos y otros elementos que tienen alguna relación con tan innovador tema.

 

Según las investigaciones de BARBERA & BADIA, (2005) las características más relevantes que han puesto en evidencia los estudios con relación al proceso de aprendizaje en las “aulas virtuales” son: Una organización menos definida del espacio y el tiempo educativos, uso más amplio e intensivo de las TIC, planificación y organización del aprendizaje más guiados en sus aspectos globales, contenidos de aprendizaje apoyados con mayor base tecnológica, forma telemática de llevar a cabo la interacción social y desarrollo de las actividades de aprendizaje más centrado en el alumnado.
Y es que la denominación de “aulas virtuales” que en algunos casos se están utilizando, conserva muchas de las características de la educación tradicional: “La temporalidad limitada, la especialidad restringida, la unidireccionalidad del proceso educativo, y además mantienen el mismo carácter virtual de la educación tradicional…” CORREA (2002) . De manera equívoca, a este modelo se le denomina como “aula virtual”, un espacio físico completamente real y al cual deben asistir los estudiantes en un horario preestablecido, allí lo realmente virtual es el profesor, de quien se logra una presencia a través de medios tecnológicos.

 

 

 

 

 

 

Ahora vivimos en un mundo de abundancia de información. La gran mayoría de la gente puede leer. El conocimiento es abierto y libremente disponible y la educación es un proceso complejo de leer, escuchar, encontrar, hacer sentido, compartir y hacer. La educación es impulsada ahora por la política gubernamental y las necesidades de los empleadores. La memorización sólo es necesaria para los elementos críticos y conceptuales de nuestro trabajo como acceso multicanal a través de Internet ya las redes de expertos significa que el ‘hallazgo’ a menudo es ahora una habilidad más crítica que ‘saber’.

Si caminamos por caminos que nos llevan por nuevos paradigmas que se corresponden con la sociedad de la información y del conocimiento, Frederick Laloux (Autor: Reinventando Organizaciones)) :”Mi opinión es que en el lugar de trabajo ideal del futuro, no habrá ningún” lugar de trabajo “o” empleadores “. Equipos de equipos se auto-ensamblan según la necesidad para co-crear y luego desmontarse para formar otros equipos de los equipos.

En el paradigma antiguo, el protocolo de la relación entre trabajador y empresa o entidad empleadora seguía el siguiente patrón conversacional, lo cual vamos a extrapolar al mundo de la educación. A ver si acertamos en la HIPÓTESIS y en el desarrollo inclusivo, abierto y ubicuo:

Yo empresa, te asigno unas tareas para que produzcas un bien o servicio cuyos procesos están establecidos de antemano”. – Lo que sería algo así como: Yo organización educativa te asigno un curriculum para que lo cumplas y lo lleves a cabo bajo las directrices que te voy a dar.

   Yo trabajador, te ofrezco a ti, empresa, mi fuerza bruta o conocimientos, como prueba de mis competencias te muestro mi formación y experiencia…. “Yo aprendiz, estudiante, voy a desarrollar todas mis competencias, a buscar todos los conocimientos posibles, a escucharte siempre y en todo momento, para cumplir tus directrices, organizacion educativa, siempre bajo tus directrices.

En el paradigma moderno, : “Yo trabajador, que he escuchado y estudiado lo que hace tu empresa, y en ese proceso he descubierto una oportunidad de crecimiento para ella. Te realizo una oferta para mejorar sus resultados, para lo cual cuento con una red de alianzas; un conjunto de nuevas destrezas (capacidad de coordinación, escucha, gestión emocional, impecabilidad, disposición a aprender y reclicarme). Y sobre todo, una proposición con la que juntos podemos crear valor. También te muestro los conocimientos que he adquirido y las experiencias exitosas y enriquecedoras que he tenido”.

En la Educación sería (paradigma actual y futuro) Yo aprendiz bajo mis posibilidades personalizadas, te pido organización que me acompañes y me facilites cuantas cosas -conocimientos, experiencias…) para realizar todos mis aprendizajes y para aportar todas mis posibilidades diferenciadas todo el valor posible a la sociedad.

Esta nueva realidad conversacional modifica el espacio y los protocolos clásicos de la intermediación laboral porque el rol del trabajador, aprendiz, es mucho más rico y activo.

En las empresas y organizaciones modernas que es donde debemos inspirarnos para que se entrenen y capaciten los aprendices trabajadores, y encontraremos a personas capaces de actuar autónomamente, de manera diversa, para tomar iniciativas, escuchar y responder a los cambios del entorno…

“Mira, estas son las tareas, yo las haría así, pero te pido que me sorprendas y me digas cómo las harías tú”.

El mundo de los negocios se está digitalizando rápidamente, rompiendo las barreras de la industria y la creación de nuevas oportunidades, mientras que la destrucción de los modelos de negocio ya anticuados están siendo exitosas.. Llamamos a esta alteración digital de proceso y, aunque el cambio de tecnología habilitada para barrer a menudo toma más tiempo de lo que esperamos, la historia muestra que el impacto de dicho cambio puede ser mayor de lo que imaginamos. Y mientras ¿qué hace la educación? Muy fácil, y como siempre, DISCUTIR QUE ES ESO DE LA DIGITALIZACIÓN Y SI SERÍA BUENO O NO UTILIZARLA…toda una paradoja.

   Aquello de la “Educación siempre llega tarde” eso si que no es una metáfora, es LA REALIDAD.https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/la-educacion…/ de Juan Domingo Farnos

 

 

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Sin embargo, gran parte de la educación y la formación de hoy en día en el mundo del trabajo permanece fija en una era que ha desaparecido hace tiempo. El aprendizaje en el aula, por definición, está separado del punto de uso de los conocimientos y destrezas aprendidas. Sabemos que el aprendizaje más cercano es hasta el punto de la necesidad, más eficaz e impactante es probable que sea.  http://edumorfosis.blogspot.com.es/2014/03/desde-los-bordes.html Desde los bordes Antonio Delgado.

 

 

 

 

 

Quiero estar tan cerca del borde como pueda sin pararme, en el borde para encontrar cosas que no se pueden ver desde el centro.” – Kurt Vonnegut.

Las HABILIDADES que podemos llamar CRÍTICAS, deben ser el sello de esta época…La innovación y la creatividad serán las nuevas alfabetizaciones……

Esto es aterrador porque la mayoría de nuestras escuelas y otras instituciones no fomentan la innovación y la creatividad. Creo que mucha gente se quedará al margen de la economía creativa hasta que desarrollemos sistemas de apoyo que pueden ayudar a las personas aprovechar sus habilidades innatas que fueron ignorados durante gran parte del siglo pasado.

Las Máquinas ya han sustituido el trabajo más físico. Sistemas informáticos en red continuarán reemplazando rápidamente el pensamiento, para potenciarlo más, no para anularlo (Inteligencia artificial)..

Céline Schillinger, dice “que la sociedad debe cuidar a sus PERSONAJES MÁS REBELDES” ya que son los que cuando algo se caiga, se desmorone, seguirán retumbando con sus ideas, sus inquietudes, su fuerza…y los demás así les podrán seguir…

Los seres humanos tienen la capacidad para hacer frente a algunas cosas muy complejas, sin embargo, con demasiada frecuencia nuestras barreras sociales y de organización que nos bloquean el uso de nuestras capacidades..

 

 

 

 

 

¿El Aula sigue siendo relevante?

Una pregunta fundamental es si el aula sigue siendo relevante en el aprendizaje organizacional del siglo XXI.

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/el-sistema-se-de…/ El “sistema” se desmorona, ya no hay vuelta atrás! (Educación Disruptiva) de Juan Domingo farnos

Nuestras escuelas, universidades tradicionales han quedado atrapadas en una espiral de muerte burocrática, más interesadas en la preservación y expansión de salarios y beneficios para los profesores titulares y administradores que servir a los estudiantes.

Los estudiantes, los padres y los empleadores son cada vez más escépticos sobre el valor de un título universitario,pero, ¿qué lo puede reemplazar? …yo creo que nada lo puede ni debe reemplazarlo, es más, sería caer en un error de quitar un sistema y poner otro, que al final del camino se volverá a viciar y seguiremos en más de lo mismo…

Debemos instaurar una sociedad donde el VALOR sean las personas y solo ellas dirijan su vida, y no me refiero de manera individualizada, que también, sino aprendiendo para mejorar como personas individuales aportando cada vez más ese valor a la comunidad..

Las universidades de todo el mundo todavía están girando el sueño de mediados del siglo XX de la movilidad social a través de la educación, mientras que la vida está cambiado y muy rápido….

El hecho de que sólo hay tanto espacio en la parte superior se ha expuesto: La escalera mecánica de la carrera está atascada, como dice el fundador de Linkedin Reed Hoffman. Un estilo de vida profesional ya es historia, y el colegio no ha tenido 1/21 actualización siglo (como puede tener cualquier programa informático), es por esto que ahora está fuera de lugar, con sus locales fuera de fecha, falsas esperanzas y beneficios inexistentes, y no me refiero a económicos…

 

 

 

 

 

Así que, ¿Por qué los lugares de aprendizaje no aprenden ellos mismos? Han dejado de ser lugares de aprendizaje durante mucho tiempo, tal vez cuando las comunidades de aprendizaje de auto-organización fueron expropiadas en el servicio del Estado moderno.

Se podría argumentar que las universidades cambian con el tiempo, pero es posible argumentar que este cambio se produjo, ya que vendieron su alma:
El Estado del bienestar no sufrió, sino que los destruyó – en la toma de la falsa promesa a sus ciudadanos acerca de una especie de paso de la pobreza a la riqueza de movilidad que nunca iba a ser-un Estado del bienestar mal construido des de sus inicios, ya que se formó para ser inamovible, estático…y eso siempre beneficia a los mismos, a los que ya más tienen….
A medida que el trabajo por turnos y las vidas, las nuestras, vayan cambiando, los “diploma de la universidad” ya no serán el marcador de la competencia y capacidad.
El camino por el que andamos, pronto podría llegar a la conformidad y a la falta de iniciativa. Ivan Illich pudo haber visto esto de forma anticipada….quizás tarde tiempo en llegar….
Por fin estamos llegando a la escuela de la sociedad, comunidades de aprendizaje de auto-organización son las que están cobrando vida, no sólo CON LOS MOOCs, en YouTube, TED …., y la gente no está haciendo algo que no hacen en la universidad – sencillamante, aprenden….

 

 

 

 

 

¿Pero podemos transformar todo ello?

Para transformar la educación, tanto presencial como online y hacerlo bajo el prisma de un cambio de roles, deberemos empezar por:

Las administraciones educativas en cualquier ámbito (policy makers). Éstas ofrecerán las posibilidades de currículos abiertos, inclusivo y ubícuos que nos lleven directamente a aprendizajes personalizados (personalized learning) y socializadores (social learning).

Por tanto ¿cuál es el papel que deben asumir las organismos gubernamentales y otros entes en pro de la educación frente a este tema?

Esta pregunta haciéndomela mi, obtendrán una respuesta que la mayoría de gente no daría, es decir, algunos creemos que las organizaciones, tal como están concebidas actualmente, no deberían tener el control de la formación, y ya no digo Educación, porque Educar, no educa la Escuela ni la Universidad, sino la sociedad en conjunto.

A partir de aquí el planteamiento cambia, la Educación, ahora si, debe ser Inclusiva, en el sentido de romper cualquier brecha social, económica, de conocimientos y buscar la Excelencia de cada persona, debe hacer que cada ciudadano se sienta el mejor en lo que hace y de esta manera progresará e/ella y ayudará a la sociedad, con lo que evitaremos el fracaso escolar y aumentaremos la potencialidad individual y colectiva.

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-con lo que 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)…

i pudiésemos prescindir del curriculo, o meor aún, construirlo a medida que vamos construyendo los aprendizajes, el conocimiento lo transformaríamos en metaaprendizaje mediante una metacognición aplicada a la práctica real (aprendizaje-trabajo), aprenderíamos haciendo mediante la investigación, propia y de los demás.

Si somos capaces de reconocer de que los lugares de trabajo son entornos de aprendizaje y ello cuaja de manera generalizada tanto en los círculos de investigación, política, educación, sociales…sería el inicio de una nueva sociedad (disrupción), así de fácil y así de complejo..

 

 

 

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Pero el aprendizaje en el lugar de trabajo está a menudo ausente de los debates sobre el aprendizaje permanente, ya que parece que “desluce” a las personas que lo hacen ,pero es así porque se considera que el que no tiene un título universitario no es merecedor de este honor, pero es totalmente al revés, se acabaron los tiempos de TRABAJAR O ESTUDIAR, es no solo un anacronismo, si no un dispedio que ya nunca más se podrá cubrir y una falta de calidad tanto en el trabajo como en el aprendizaje, porque por separado, no son nada, y en cambio juntos, son extraordinarios.

 

Si estamos de acuerdo que para conseguir mejorar la sociedad necesitamos del talento de todos y de cada uno de nosotros, la ESCUELA FORMAL, lo impide, ya que se centra en una “versión muy limitada del talento” y apuesta más por objetivos y competencias universalizadores, generalistas y estandarizados..

No estaría mal en lugar de decirles que hagan: centenares de problemas, decenas de frases, copiar mapas….les ayudáramos a encontrar sus “talentos” y facilitarles cualqueir iniciativa que les permitiera crear cosas para mejorar ellos como individuos y como agentes sociales…

Las escuelas y universidades que tratan de quedarse quietas y ver como el conocimiento se desarrolla alrededor de la voluntad de la cultura “oficial”, se convierten inevitablemente en irrelevantes..

Esto me trae de cabeza y como saben des de hace mucho tiempo, pero no por lo que algunos puedan creer, es decir, por ser docente, eso de ninguna manera ya que hace mucho que renuncié a ser docente al uso, exactamente y tengo una fecha exacta, el junio del año 2000, y digo esa fecha porque fue cuando di por finalizado mi investigación de lo que representaba la escuela y la universidad para la sociedad y evidentemente no me gustó nada de nada.

El problema que yo veo, y estoy seguro que dentro de unos años ya no será neceaario decirlo, porque la escuela y la universidad como son ahora, no existirán, y eso entonces será una obviedad, ahora para muchos significaria un problema y muy grande, tal como en otras ocasiones hemos explicado….

Pues bien, cada vez estoy más convencido que si tuvieramos una receta para establecer un “paso”,, una “entente”, un puente para dejar de lado esta escuela y pasar a los nuevos planteamientos que nos va marcando la sociedad, entonces sería más liviano y menos “pesado” de decir, de llevar….

Cada vez que leo una línea sobre nuevos planteamientos educativos, y como pueden entender, eso sucede cada día, veo más clar oque la sociedad necesita soluciones globales y no “educativas” en el sentido de la palabra.

No porque no considere la educación como algo importante, sin duda lo es y aún lo será más, pero no con la semántica actual, el sentido instruccional que tiene la educación, noi hoy es ya querida, pero la “camuflamos” en nuestras organizaciones educativas, porque significan por una parte el refujio de un Sisitema que no quiere dejar de lado su PODER, y por otro, las familias que se conforman con dejar a sus hijos guardados, o que por lo menos tengan un título universitario, aunque no les sirva nunca para trabajar…

 

 

 

 

 

 

Estamos en tiempos de incertidumbre, es verdad, no sabemos lo que va a pasar, pero lo que si tenemos claro que como funcionan las cosas ahora, es imposible que funcionen dentro de un tiempo, ya que si lo hiciera así la sociedad quedaría, de momento estancada, y por consiguiente dentro de nada en una involución.

En tercer lugar, la creciente tendencia a que algunas personas se fusionen las partes y los espacios de su vida laboral y no laboral , pero todo ello plantea interrogantes sobre el grado en que el aprendizaje en ,a través y para el trabajo se incrusta en una educación permanente y no separada de ella.

En cuarto lugar, y quizás lo más preocupante, la separación conceptual y cultural del aprendizaje en el trabajo, la formación profesional y el aprendizaje permanente, como se refleja en los discursos cotidianos sobre la educación y la formación, también se refleja en, y sobre todo la arquitectura institucional y política–

 

 

 

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Esto tiene sus raíces en prejuicios ancestrales sobre el privilegio de los que trabajan con la cabeza sobre los que trabajan con la mano, un prejuicio que se ha encontrado una nueva voz a través de la promoción de la “economía del conocimiento” y el “trabajador del conocimiento“. (solo con esto ya lo podemos demostrar, es tan evidente que ni cerrando los ojos se puede impedir…)..

Es básico analizar la relación entre el aprendizaje del lugar de trabajo, la formación profesional y el aprendizaje permanente y argumenta que una mayor conectividad es necesaria y también cada vez más probable que se produzca a través de la pura fuerza de la demanda de las ideas más innovadoras para resolver los problemas globales inminentes (si aprendemos y trabajamos en RED, este es el camino), y lo adobamos diciendo “nunca antes se había trabajado y aprendido en RED”...

El argumento a favor de una mayor conectividad no, sin embargo, que las partes que están siendo conectadas deben permanecer como están – ni mucho menos. La oportunidad de mirar hacia el futuro debería alentar un examen fundamental de la medida en que las concepciones existentes de y con estructuras para la formación en el trabajo, y el aprendizaje permanente son adecuados y debermos desarrollarlo para poner las bases de cómo podrían evolucionar para afrontar nuevos retos.

 

 

 

 

 

Encontraremos tensiones integradas entre el aprendizaje y el rendimiento, que las organizaciones inteligentes deben aprender a reconocer y tratar.

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.

 

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.

 

 

 

 

 

 

Para llevar a efecto todo ello:

Debemos  hablar de   Escenarios de aprendizaje son micromundos reales y contextualizados que ayudan al desarrollo de capacidades, destrezas y actitudes de los estudiantes. Por ejemplo, una plaza, una municipalidad, un museo, una mina, una panadería, Etc.

Se trata de una nueva metodología que conlleva una serie de cambios que alcanzan desde la administración de los recursos hasta las prácticas pedagógicas en el aula, lo que implica abordar de manera interdisciplinaria los contenidos curriculares y asumir un diseño de programación abierto y flexible, lo que determina una nueva forma de aprender, informall (no formal), más autónoma y autogestionada, pero más ajustada a la ublicuidad de lo que representa la Sociedad y las enseñanzas que de ella emanan. Se han realizado algunas investigaciones que han demostrado la efectividad de este estilo de trabajo, especialmente en lo referido al desarrollo de las habilidades cognitivas, en el uso de estrategias de aprendizaje de nivel superior, en el logro de habilidades socioafectivas y en el aumento de la autoestima social, entre otras.

El desarrollo de la metodología involucra la actuación tanto de los profesores como la de los alumnos en varios momentos, los que se inician con la planificación de una Unidad de Aprendizaje interdisciplinaria, la motivación (presentación a los alumnos ) , la visita al escenario, la relación de los contenidos curriculares con lo recogido y aprendido en la visita y el producto final que condensa lo que ya existe en la realidad con la propuesta original, nueva y única de los alumnos.

Los nuevos Escenarios Educativos (presentación en slideshare) :

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El fenómeno descrito se traduce en lenguaje pedagógico, como la capacidad de construir sus conocimientos de un modo participativo y activo que transforma al alumno en un agente protagonista de su propio aprendizaje y por tanto responsable del mismo.
Al ser un trabajo pedagógico enmarcado bajo un paradigma ecológico, el alumno tiene la oportunidad de poner en prácticas sus propios estilos de aprender y a la vez crear otros ante las tareas que se derivan del escenario, incluyendo su propia evaluación, en la que los docentes sólo ejercerán un rol de facilitadores del mismo.

 

 

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La visita a un lugar real y concreto como lo es un escenario de aprendizaje, con objetivos claramente definidos, el trabajo en equipo, la investigación en diversas fuentes, el intercambio de impresiones en el aula, la elaboración de un producto final, etc. Constituyen una serie de estrategias que facilitan el aprendizaje informal de los educandos y lo preparan para enfrentar de mejor forma los desafíos intelectuales y laborales del futuro. (Jay Cross)



En definitiva, la experiencia de los escenarios de aprendizajes permite construir un modelo pedagógico que articula elementos como un Currículum contextualizado, pertinente, e interrelacionado, prácticas pedagógicas con metodologías activas y motivadoras, ambientes y espacios adecuados para trabajar en equipo y para generar aprendizajes significativos, todo esto en el contexto de una gestión pertinente a los requerimientos innovadores del Proyecto.
Escenarios de Aprendizaje Informal con las TIC / Informal LEARNNING… –

 

 

 

 

 

Pero por encima de todo nuestras propuestas van mucho más lejos que escenarios específicos y limitados, pretendemos  orquestar organizaciones de manera COOPERATIVA (obviamos las cooperativas) y a partir de allí basarnos en escenarios analíticos y críticos y a través de las diferencias den intereses, oportunidades, necesidades directas e indirectas, empezando por diagnososis y prognosis de los elementos que consideremos necesarios (por parte de los aprendices, por supuesto), pasando a por PLE y PLN y buscando puntos convergentes y divergentes(de manera cuantitativa y cualitativa), buscando elementos automatizados personalizados (ALGORITMOS), en la retroalimentacion inmersa en cualquier aprendizaje que realicemos….

No contamos para nada con LMS, ni siquiera con Diseños instruccionales, sino que todo lo que conocemos como “Curriculums” l oconstruimos nosotros y lo hacemos como vcada equipo considere oportuno y en aquello que se adapte o no a cada grupo de trabajo, y si lo hacemos es en un plano muy secundario y de apoyo.

Los controles de calidad por tanto son continuados y los algoritmos nos proporcionaran retroalimentacion personalizada en cada momento, lo que a veces significara actuaviones personales, personalizadas y socializadoras…

Todo ello bajo la RESPONSABILIDAD Y EL COMPROMISO de todos los que participan, como no puede ser de otra manera y entendiendo que la conexión es la base del trabajo, por lo que tenemos que “cuidar en todo momento esta conexión” porque determinará el progreso en nuestro trabajo (tenemos que tener siempre la casa limpia-,metáfora—mucho más que lo que vayamos aprendiendo.

 

 

 

 

 

Bueno, esas son las lineas maestras tanto y que ahora van a estudiar y ver coo lo pueden implementar tanto en Universidades resenciales como en línea….

La educación de hoy no requiere ni de estrategias previas ni de diseños instruccionales, se aprende por acciones y experiencias, tanto de manera personal…lo que hace uno mismo. De manera personalizada…lo que hacen los demás por ti, así como aportando valores diferentes por medio de la cooperación…gestión del conocimiento.

Con las TIC, internet y l inteligencia artificial, hoy para aprender necesitamos estar conectados. El verdadero valor de nuestro aprendizaje esta en esa red social, neuronal…, es decir, podemos tomar en esencia la propia red que establecemos como el auténtico aprendizaje, los contenidos pasan a un segundo plano.

En la “nueva educación global” (cuya sinergia con las N.T. llegó para quedarse de modo irreversible), aparece la apremiante necesidad de reevaluar el actual currículo tradicional estandarizado de nuestros Sistemas Educativos,  el cual se caracteriza por la presencia de contenidos académicos fijos, aislados, secuenciales y descontextualizados basado en clases expositivas (con herramientas poco interactivas), el apuntismo y una conducta sumisa del estudiante, aunado a un “encriptamiento”, por parte del docente, en su forma de enseñar y de evaluar.

En esta reevaluación curricular se tendrá que asumir como válida, la inconveniencia de definir un currículo comprehensivo, a la luz de una Sociedad de Aprendizaje donde la información le llega al alumno por variadas vías y muy especialmente por la Internet, obligando a un cambio en el rol del docente desde una “autoridad que distribuye conocimientos” hacia un sujeto que crea e instrumenta ambientes de aprendizaje estimulantes y motivadores, donde se implica a los alumnos en actividades apropiadas en aras de poder construir su propia compresión del material a estudiar, participando paralelamente en el trabajo con los alumnos como compañeros en el proceso de aprendizaje; todo ello en el seno de una institución educativa más flexible, que sea igualmente negadora de la instrucción memorística.

En lo inmediato referenciaremos someramente algunos de estos Ambientes Distribuidos de Aprendizaje, dedicándole posteriormente capitulo aparte a la Multimedia e Internet:Educación Virtual: entendida como un sistema de educación “construido” sobre una estructura cultural computacional, sustentada en el manejo de las tecnologías de información, de comunicación, de redes electrónicas y de amplias interfaces, desarrollado en ambientes multimediales y conexión a Internet, con la particularidad que el estudiante puede acceder a contenidos en línea de acuerdo con sus necesidades específicas de tiempo y espacio.

 

Aprendizaje Apoyado por Ordenador (Gerry Stahl, Timothy Koschmann, Dan Suthers)  : se asume como un sistema INTELIGENTE DE APRENDIZAJE Y DE CONOCIMIENTOS, ya que se aplican técnicas provenientes del campo de la Inteligencia Artificial y donde la labor tutorial de la aplicación simula la actuación del docente, con elevadas posibilidades de interacción por parte del alumno

Aprendizaje en Línea: mediante los cursos ofrecidos a través de la Web de Internet y compartiendo similares principios pedagógicos a los utilizados en otros ambientes de aprendizaje, se procura el logro de determinados objetivos educativos, en aras de facilitar el aprendizaje. Para que esta modalidad de aprendizaje tenga valor académico, ha de estructurarse con calidad, rigor e integridad en los contenidos, al igual que debe garantizar la participación interactiva del alumno con el profesor y con el resto del alumnado.e-learning: es conceptualmente similar al anterior, y solo lo hemos diferenciado por considerarlo que se identifica más como un método de enseñanza que emplea las N.T. para transmitir y compartir conocimiento, en complemento de otras formas de estudio.

Su trascendente aporte consiste en la posibilidad de conectarse en tiempo real con el profesor (tutor), de compartir una clase con otros alumnos a través del chat o de la videoconferencia, y de utilizar la rapidez del correo electrónico para variadas acciones concomitantes.Inteligencia Artificial: está referido a la construcción de entidades inteligentes mediante la utilización de equipos de procesamiento electrónico de información, a los efectos de emular procesos mentales.

 

 

 

 

 

Estos sistemas inteligentes exhiben características asociadas a la inteligencia humana: entender lenguajes naturales, aprender, razonar, etc; se convierte entonces en una máquina que resuelve problemas formalizados en símbolos y a través de símbolos y redes semánticas se representa el conocimiento.

Ya hace mucho que los Sistemas inteligentes y la Internet de las cosas es real y muchos, si no la mayoría, el silicio, el software, y los pedazos de la red están finalmente empezando a caer en su lugar. Pero el desarrollo de negocios creativos entre los desarrolladores de la tecnología no ha seguido el ritmo de sus innovaciones tecnológicas.

Las herramientas tecnológicas pueden ser del siglo XXI, pero el pensamiento empresarial de las herramientas “creadores”, se ha mantenido con demasiada frecuencia en el siglo XX. Sin embargo, a pesar del considerable progreso en muchas áreas, el potencial de los sistemas inteligentes está todavía en gran parte sin explotar – potencialmente miles de millones, si no miles de millones de nodos podrían conectarse si la tecnología adecuada estuvien en su lugar.Así que lo que realmente se requiere para impulsar la innovación y los nuevos modelos de negocio de colaboración de los Sistemas Inteligentes?, y eso lo podríamos utiliza en una nueva manera de hacer las cosas, obviamente sería innovadora y muy disruptiva y serviría en educación, política, economía….

Ello condiuce a un cambio de las fórmulas de riesgo / recompensa para las alianzas y nuevas relaciones con Internet de las cosas: otra manera de ver las titulaliones e incluso cuestionarse su necesidad, el error como aprendizaje, la retroalmentación al instante (sincron) como algo totalmente normalizado….

Para ello utilizaremos tres elementos interrelacionados: una visión de cómo las redes de colaboración impulsarán la innovación “catalizador” para ayudar a los aprendices, clientes, trabajadores…en su enfoque más personalizado y socializador; una plataforma para organizar la creación de valor que provee un impulso para reducir el esfuerzo, apoyado por herramientas en la nube de la web 2.0, lo cual lo hará todo más creativa, colaborativo y cooperativo… lo que las personas que intervienen tengan que hacer; y fserá cuando los facilitadores de relaciones e incentivos traten de persuadir y ayudar a lo que ejercen estos procesos, lo que nos va a permitir que el ecosistema de desarrolladores sea serio y de calidad y realmente puedan escalar totalmente y aportando nuevas creaciones de valor y de sistemas de suministro. ….

Todo ello nos llevará a realizar nuestras tareas de todo tipo, del de el trabajo al aprendizaje, de manera más automatizada y por tanto “desmitificando” por una parte la mal llamada cultura del esfuerzo y por otro un mayor dinamismo y mejoras en todo lo que necesitamos hacer…

 

 

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Sistemas Tutoriales Inteligentes: surgen del campo de la Inteligencia Artificial, aplicando técnicas de este campo para construir sistemas que sean capaces de guiar al alumno a través de los contenidos de un curso o asignatura, emulando lo que haría un profesor real; teniendo la posibilidad de modificar constantemente el modelo de enseñanza inicial con base en el desempeño y evolución cognitiva del estudiante.

Sistema Multimedia..La multimedia surge de la convergencia de las telecomunicaciones, la informática y los medios audiovisuales; tríada que utilizada en conjunto con el computador se convierte en una extensión del aprendizaje.Los sistemas Multimedia permiten el acceso, utilización y manipulación de la información digitalizada procedente de distintos medios de comunicación tales como: texto, imágenes, sonido y realidad virtual; en torno a una misma plataforma tecnológica, de modo interactivo en cualquier momento y lugar, desde el aula de clase tradicional hasta en los modelos semipresenciales y a distancia de aprendizaje. En la práctica permiten modelar sistemas de enseñanza similares al modelo natural de aprendizaje, para lo cual se requiere de la definición e instrumentación de un programa educativo bien fundamentado e integrado al currículo.

En la Tecnología Multimedia la información se presenta en forma no secuencial (no existe un orden único preestablecido de acceso), lo cual permite a los alumnos que puedan contrastar, de manera sencilla, los contenidos de la información y las relaciones entre ellos; facilitando la enseñanza individualizada (se adapta a la velocidad de aprendizaje del educando), donde el alumno decide el ritmo de su aprendizaje en un ambiente mucho más interactivo, a la par que el docente puede crear actividades integrales en procura de ampliar las posibilidades de aprendizaje.

Desde un enfoque macro sobre el potencial de las aplicaciones multimediales, se destaca lo relativo en cuanto a la posibilidad de propiciar, mediante las simulaciones y los juegos educativos, entornos de aprendizaje más completos que aquellos que se pueden alcanzar con los medios tradicionales, al igual que su utilización como herramienta para la ejercitación, experimentación y observación de fenómenos científicos.

 

 

 

 

 

Las grandes bondades de estos sistemas multimedia pueden revertirse y generar efectos contradictorios cuando, por ejemplo, se confunde el diseño y desarrollo de multimedia con diseño y desarrollo instruccional, dando origen a “programas educativos” que lucen bien y bonitos pero no enseñan nada o poco. Según esta observación queda establecido que muchainstrucción sin multimedia puede ser más efectiva que mucha multimedia sin un sólido diseño instruccional.

Otra gran desventaja que puede presentarse cuando se estructura un sistema multimedia en ausencia de un buen diseño instruccional, en que generalmente se convierte en la reproducción de las prácticas educativas tradicionales, configurando innecesarios e inoperantes contenidos, similares a la “clase magistral” y al libro al texto, sin alcanzar las bondades de la realidad.

Y por ahí va nuestra principal aportación a la Sociedad y a la Educación, una formación ubicua en una Sociedad que quiere aprender de sus propias fuentes y de su propia gente, los USUARIOS, de los cuáles tenemos la obligación de buscar la excelencia de cada uno de ellos, para que de alguna manera se sientan importantes en esta su sociedad.

 

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Conocimiento y aprendizaje híbrido: el futuro,… machine learning y personas.

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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.

 

 

 

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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.

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 .

¿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?.

La Machine learning (La tecnología Machine Learning está abriendo nuevas oportunidades para las aplicaciones de software en temas de retroalimentación, al permitir a los ordenadores aprender de grandes y de pequeñas cantidades de información sin necesidad de ser programados explícitamente, aprendiendo de los errores producidos y segun los datos personalizados, readaptarlos en otras direcciones, lo cual nos permite optar por otras opciones de aprendizaje…)
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.
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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….

 

 

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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

 

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”

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

 

¿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.

 

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.

 

 

 

 

Mediante el manejo de tecnologías semánticas: etiquetados generados por los usuarios, intuitiva, como cualquier hábito, la computación ubicua se presenta como una parte de la experiencia vital…. niveles de complejidad, constante redifinición de los centros y las periferias y nos permite pasar de la misma Computación Ubícua a la I-BICUIDAD, una nueva manera más SINCRONA de actuar en tiempo real, disponiendo en todo momento de las mejores FUENTES posibles…

En esta exploración nos preguntamos no sólo porqué la resistencia al cambio de las organizaciones educativas sino que buscamos hacer un zoom a aquellos espacios de exploración que sí están abriendo oportunidades que son importantes de incluir en el radar.Para ello, se plantea un travelling de tendencias que incluye la apertura radical al conocimiento, donde  l”a 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.  

“Transmedia storytelling represents a process where integral elements of a fiction get dispersed systematically across multiple delivery channels for the purpose of creating a unified and coordinated entertainment experience. Ideally, each medium makes its own unique contribution to the unfolding of the story.” –  Henry Jenkins, Sandbox Summit 2010″

 

 

 

La palabra “omnipresente” puede definirse como “existentes o estar en todas partes al mismo tiempo”, constantemente se encontró, y se ha generalizado. Al aplicar este concepto a la tecnología, el término omnipresente implica que la tecnología está en todas partes y la usamos todo el tiempo. Porque de la capacidad de penetración de estas tecnologías que tienden a usarlas sin pensar en la herramienta, hace que esta naturalidad potencie el aprendizaje, lo que hace que nos podamos centrar en las tareas, haciendo que la tecnología invisible haga más visible lo que pretendemos conseguir.

Si hacemos caso a DEWEY, solo con los aprendizajes ubícuos y disruptivos, podremos congeniar los aprendizajes, el trabajo y la familia…

Y lo haremos:

 

Como un arquitecto diseña ambientes de aprendizaje para el propio aprendizaje. Al igual que el arquitecto que diseña edificios, el arquitecto de aprendizaje será responder a la documentación específica:

 

a-¿Cuál es la naturaleza de la obligación de aprendizaje?

b-¿Qué conocimientos, habilidades y actitudes es el empleador (el cliente), que deseen generar en los empleados que trabajan en la empresa, división o departamento en cuestión?

c-¿Cómo va a contribuir a este aprendizaje desempeño eficaz?

d-¿Qué trabajos se llevan a cabo en la zona de destino?

e-¿Cuántas personas están haciendo estos trabajos, cuantos están estudiando?

f-¿Cuáles son estas personas como en cuanto a su demografía, los estudios previos, la capacidad de aprender de manera independiente, sus motivaciones y preferencias?

g-¿En qué restricciones deben llevarse a cabo este aprendizaje?

h-¿Cómo es la dispersión geográfica de la población?

i-¿Cuánto tiempo y dinero está disponible?

j-¿Qué equipo y las instalaciones se pueden implementar para apoyar el aprendizaje?

 

 

 

 

Los efectos del diseño son más favorables para aprendizajes con bajo nivel de conocimiento que para estudiantes con alto nivel de conocimiento y para los estudiantes con niveles altos de habilidades espaciales que para aquellos con niveles bajos de espacialidad.

 

Si queremos enriqueces diferentes ecosistemas con la intervención y el empleo de las TIC….

1-Para enriquecer los materiales digitales en línea para la enseñanza de las TIC, podemos planear los cursos de información  para desarrollar la capacidad de aprendizaje digital de los estudiantes y para elevar la eficacia del aprendizaje. También establecemos sitios web de aprendizaje en línea en varios campos para que los alumnos aprendan en línea. Con el fin de promover el software libre, establecemos el software libre de materiales relacionados del aprendizaje y la aplicación de elevar la capacidad de los estudiantes para su aplicación.
2-Llevaremos  a cabo varias actividades y concursos de información, tales como concursos de Internet para los estudiantes y los concursos de páginas web, y el premio de talentos excelentes para acelerar el desarrollo electrónico. Al ayudar a los estudiantes a utilizar los recursos de Internet, se alcanza el objetivo de intercambio entre la ciudad y el pueblo para crear ambiente de aprendizaje diversificado. Con el objetivo de fomentar el pensamiento creativo de los estudiantes, el concepto de Derecho Intelectual para los estudiantes se desarrolla.

 

 

 

Los aprendices pueden desarrollar el método de aplicación correcta de tecnología de la información, estar familiarizado con la esencia de hacer caso de estudio, mejorar sus conocimientos en el uso de la biblioteca, empiezan a conocer y experimentar los métodos de investigación y citación de los datos, comprender el contenido en diferentes campos profesionales, desarrollar el interés por la investigación, establecer la capacidad para la recolección y análisis de datos, estar familiarizado con la escritura de reportes de libros y resultados de investigación de clase, aprender a utilizar la información en la biblioteca y en Internet, mejorar el conocimiento correcto sobre el uso de Internet…

 

  1. Promovemos y mejorar los sitios web de los estudiantes se les ofrecen páginas oficiales de universidades, centros…, con las TICs, son ellos mismos quienes pueden crear las suyas propias…
  2. Llevamos a cabo el aprendizaje digital y actividades que experimentan para los estudiantes, los padres y los niños, o los grupos minoritarios para que el aprendizaje digital a todas las familias y mejorar la tecnología de la información logro de los estudiantes :comunicados, informaciones, aportaciones,
  3. Con la celebración de actividades de intercambio de información internacionales a través de presentaciones, visitas y entrevistas, varios concursos de Internet, que ofrecen a los profesores y estudiantes la oportunidad de aprendizaje interactivo con los profesores y estudiantes de otros países, e inspirar a su potencial y ampliar sus puntos de vista a nivel mundial.
  4. A través de la edición de los materiales, el diseño de actividades de enseñanza a desarrollar la actitud correcta de los estudiantes y el hábito en el uso de tecnologías de la información, a inculcar a los estudiantes con el logro del concepto de los Derechos Intelectuales, la moral Internet, énfasis en la seguridad de la información, las habilidades de comunicación en Internet, y etc. , con el fin de hacer que los estudiantes los ciudadanos digitales con buena información moralidad logro.
  5. Animamos a las escuelas, universidades… para elegir software libre como los materiales y contenidos y enseñar los conocimientos relacionados. Llevamos a cabo concursos de aplicación de software libre para estudiantes y alentamos a los estudiantes a utilizar software libre.

 

 

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El arquitecto de aprendizaje también tiene la responsabilidad profesional de su aprendiente, cliente…. Esto les obliga a estar plenamente familiarizados con el pensamiento actual en términos de métodos de aprendizaje, conocer los últimos medios de aprendizaje (herramientas, metodologías etc) y hasta al día con la evolución de la ciencia del aprendizaje. Como ninguno de estos es intuitivo y obvio, el aprendiz, cliente no puede esperar a tener esta experiencia. Y por esta razón, no es ni suficiente ni excusable para el arquitecto aprender a actuar como tomador de la orden.

 

Al igual que con el arquitecto de edificios, otros motivos pueden entrar en juego – el deseo de experimentar e innovar, la lealtad a las últimas tendencias y las modas, el glamour y el brillo de las ceremonias de premios – pero en caso de que sea tentado, corren el riesgo de no cumplir con las requisito dentro de las restricciones dadas.

 

El arquitecto de aprendizaje no es necesario para facilitar el aprendizaje directamente o estar presente en todas aquellas situaciones en las que el aprendizaje puede tener lugar. Sin embargo, deben saber si o no el aprendizaje que se produce está en línea con sus planes y necesidades de sus clientes, y que todo esto está ocurriendo a una velocidad aceptable y costo. Y debido a que la única constante en el lugar de trabajo moderno es el cambio, deben ser lo suficientemente ágil para responder a las necesidades cambiantes, nuevas presiones y oportunidades emergentes.

 

 

 

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

¿Civilización del conocimiento? ¿Cómo denominamos entonces a la civilización egipcia y a su pensamiento? ¿Y a la civilización del siglo de Pericles? ¿No era civilización del conocimiento la formada entorno a Sócrates, Platón o Aristóteles? ¿Y los mayas?
Tal vez, estemos más en una civilización del “Pensamiento Colectivo y creación colaborativa de ideas”.

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

¿Y los exluídos?? los que menciona Juan Carlos Tedesco en su libro “Educar en la Sociedad de Conocimiento”

La Sociedad es la que debe velar por los excluidos e implementar lo que quiere para ellos, porque si seguimos con la “educación” de ahora, siempre estarán excluidos, por muchas reformas que se hagan…

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

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

PENSANDO EN LA MUEVA LÍNEA DE TRABAJO: REDEFINICIÓN DE CONCEPTOS COMO #EDUCACIÓN, EMPODERAMIENTO, UBICUIDAD … @JUANDOMING

 

 

 

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

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

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

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

 

 

 

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

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

 

Lévy Pierre nos presenta un post magnífico sobre el pensamiento de diseño que podemos extrapolarlo a diferentes disciplinas, dentro de nuestra visión social transdisciplinar.

Tras la normalización de los servicios y el deseo / necesidad de generar un mayor compromiso por parte de los usuarios, podremos llevar a cabo una nueva experiencia de diseño utlizando los diferentes procesos que queremos efectuar.. El enfoque de pensamiento de diseño lo ejecutaremos:

Identificaremos un problema e intentaremos comprender su entorno (la “empatía” y “definido en el diagrama que ahora pondremos, pero siempre realizado por todas las personas que estamos en los diferentes procesos, cada uno aportando nuestro valor personalizado.
Encuentrar el concepto, la idea de que vamos a resolver (“idear”)
Diseñar la forma queremos visualizar el entorno, concepto…. (“prototipo” y “test”)

En concreto, el trabajo en el pensamiento de diseño lo enfocaremos de tres maneras que unas veces serán complementarias y otras divergentes, según las personas que lo conformemos, el entorno (contexto)….

Una lógica de co-creación: si ponemos el “pensamiento de diseño” en el centro de nuestra actividad podemos trabajar de forma aislada, e introducir en su lugar una lógica “entre nuestras difentes aportaciones” utilizando la inteligencia colectiva.
“Gimnasia intelectual” alternando fases de la intuición y el análisis en una estrecha lógica de apertura /.
Un aspecto importante para el estudio de campo (observación etnográfica) que proporciona una comprensión completa de las experiencias, a diferencia de los estudios cuantitativos y cualitativos tradicionales en cualquier investigación OBSOLETA TRADICIONAL 

 

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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.

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)

 

 

 

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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.

 

 

 

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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.

 

 

 

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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.

 

 

 

 

En la reciente DevLearn, Donald Clark habló de AI en el aprendizaje, y si bien…..

“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.

 

 

 

 

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.

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.

 

 

 

 

 

Nussbaum critica el “pensamiento de diseño” y por qué se va a un nuevo “marco” (que él llama inteligencia creativa)? Según él, si cambiamos el PARADIGMA, es debido a que el “pensamiento de diseño” ha traído a la sociedad todo lo que podía dar y que ahora se convierte en perjudicial porque significa JERARQUIZACION e INTEGRACION y no REDARQUIAY DIVERSIDAD (INCLUSIVIDAD). Originalmente, el “pensamiento de diseño” se ha incrementado el impacto de diseñadores y dar rienda suelta a la creatividad en las organizaciones, empresas, éstas bienvenida lo que veían como un proceso definido.  Es lo que aveces comento con el Diseño instruccional: El Diseño instruccional es el proceso sistemático mediante el cual los materiales de instrucción están diseñados, desarrollados y entregados. Los términos de diseño instruccional, tecnología educativa, tecnología educativa, diseño curricular y el diseño de sistemas de instrucción (ISD), a menudo se utilizan indistintamente.

Los nuevos y exigentes retos que presenta la emergente sociedad del conocimiento a la educación, generan una excusa para reflexionar sobre las actividades de enseñanza – aprendizaje que llevan a cabo los diversos actores del sistema educativo, tanto a nivel institucional (directivos, docentes, investigadores,estudiantes) como social (editoriales, organizaciones no académicas). Los estudiantes reclaman nuevas técnicas y metodologías que vayan de la mano con las tendencias sociales, económicas y científicas, y en consonancia con esto el papel del docente cambia, de una posición en la cual imparte conocimiento, a una labor en la cual el  contenido, la metodología, el uso de la tecnología, la capacidad de facilitar el aprendizaje y el desarrollo de habilidades propias del diseño instruccional adquieren una importancia significativa a la hora de lograr los objetivos de aprendizaje propuestos.

 

 

 

 

 

Por otro lado, también están aprendiendo las metas que involucran el pensamiento crítico, resolución de problemas y habilidades de aprendizaje permanente (Dunlap y Grabinger, 2003). El logro de estos objetivos requiere un enfoque diferente para el diseño instruccional – un enfoque socio-cultural que hace hincapié en el aprendizaje de la experiencia y el discurso. Puede ser un reto para los novatos y experimentados diseñadores de instrucción para crear experiencias educativas que reflejen un enfoque sociocultural ya que tiene una visión fundamentalmente diferente de aprendizaje.

Como decia en otro de mis artículos anteriores,  este DISEÑO, debe llevar se a puerto entre los protagonistas que se convierten en responsables de cualquier proceso que lleven a cabo:https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/e-learning…/ E-learning: Aprendiz y tutor…

 

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Planteamientos metodológicos y tecnológicos: nuevas estructuras educativas (machine learning)!

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Fotografía: Paula Rosa (Fellini GalLery)

 

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.

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.

 

 

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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.

 

 

 

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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.

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.

 

En la reciente DevLearn, Donald Clark habló de AI en el aprendizaje, y si bien…..

“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.

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.

 

 

 

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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.

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 .

¿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?.

la Machine learning (La tecnología Machine Learning está abriendo nuevas oportunidades para las aplicaciones de software en temas de retroalimentación, al permitir a los ordenadores aprender de grandes y de pequeñas cantidades de información sin necesidad de ser programados explícitamente, aprendiendo de los errores producidos y segun los datos personalizados, readaptarlos en otras direcciones, lo cual nos permite optar por otras opciones de aprendizaje…)
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.
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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….

 

 

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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

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

 

 

 

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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”.
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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.
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).
En un futuro próximo creo que todo el aprendizaje será límites-less (Geoge Siemens). Todo el contenido de aprendizaje será computacional nada preestructurado. Todo aprendizaje será granular, con coherencia formada por alumnos individuales (inclusividad y ubicuidad de Juan Domingo Farnos)

 

 

 

 

 

 

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”

 

 

 

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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…

SUJETO OBJETO

 

 

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”.
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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 Machine learning, AI, internet, TIC), no es tal sueño y es una realidad.

 

juandon

 

Machine learning: ¿personalized learning automatizado?

juandon
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Estamos ya convencidos que la web ofrece la tecnología perfecta y el medio ambiente para el aprendizaje individualizado porque para los aprendices puede ser identificativa, el contenido se puede personalizar específicamente, y el progreso del alumno puede ser monitoreado, apoyado y evaluado.
 
Tecnológicamente y técnicamente, los investigadores estamos haciendo progresos hacia la realización del sueño del aprendizaje personalizado con la tecnología de objetos de aprendizaje (para algunos adaptativos, para nosotros, nada más lejos de la realidad, no hay nada de adaptación, si no de personalización, que no es lo mismo) y eso el machine learning puede ayudarnos a conseguirlo.
 
Sin embargo, dos consideraciones importantes están siendo ignoradas o pasadas por alto en el cumplimiento del sueño de personalización con machine learning:
 
Lo “adaptativo” es el ‘ajuste de una o más características del entorno de aprendizaje’. Estas acciones adaptativas tienen lugar en tres áreas distintas:
 
          1-Apariencia/forma: Cómo se muestran al aprendiz las acciones de aprendizaje, como contenido, incorporación de texto, gráficos o videos, etc. La mayoría de las plataformas adaptativas de hoy día lo denominan “consumo de contenido” y esperan que el conocimiento se adquiera simplemente leyendo el contenido.
 
          2-Orden/secuencia: Cómo se ordenan y se bifurcan las acciones de aprendizaje según el progreso del alumno, como las rutas de aprendizaje.
 
          3-Orientación hacia el objetivo/dominio Las acciones del sistema que conducen al aprendiz hacia el éxito (excelencia personalizada)
 
Esto permite que se realicen cambios según los resultados óptimos de aprendizaje, el grado de dificultad y el creciente nivel de conocimientos o aptitudes del alumno.
 
 
El término “aprendizaje personalizado” es una palabra de moda los educadores suelen ser una alternativa a la “talla única” la enseñanza. Por desgracia, el mensaje es confuso. ya que aparecen diferentes definiciones parecidas: la instrucción individualizada, personalizada y diferenciada:
          -La individualización se refiere a la instrucción que se estimula a las necesidades de aprendizaje de los alumnos diferentes. Metas de aprendizaje son los mismos para todos los estudiantes, pero los estudiantes pueden progresar a través del material a diferentes velocidades de acuerdo a sus necesidades de aprendizaje. Por ejemplo, los estudiantes pueden tomar más tiempo para avanzar en un tema determinado, no tome los temas que cubren la información que ya saben, o temas repetidos que necesitan más ayuda sobre.
          -La diferenciación se refiere a la enseñanza que se adapta a las preferencias de aprendizaje de los alumnos diferentes. Metas de aprendizaje son los mismos para todos los estudiantes, pero el método o enfoque de la enseñanza varía en función de las preferencias de cada alumno o lo que la investigación ha encontrado funciona mejor para los estudiantes como ellos.
          -La personalización se refiere a la instrucción que se estimula a las necesidades de aprendizaje, adaptados a las preferencias de aprendizaje, y adaptados a los intereses específicos de los diferentes alumnos. En un entorno que es totalmente personalizado, los objetivos de aprendizaje y contenidos, así como el método y el ritmo de toda puede variar ( la personalización incluye la diferenciación e individualización)
Aprendizaje personalizado no es “Instrucción Personalizada”:
          -Personalización de los medios de aprendizaje …
          -Los estudiantes saben cómo aprenden para que estén preparados para el presente y su futuro como ciudadanos del mundo.
          -Los estudiantes son los compañeros de los alumnos y compañeros de los diseñadores del currículo y el ambiente de aprendizaje.
          -Los estudiantes deben  poseer y manejar su propio aprendizaje.
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Cada estudiante es único y aprende de diferentes maneras. Diferenciación de instrucción significa que el profesor se adapta el plan de estudios existente para satisfacer las diferentes necesidades de cada estudiante en su salón de clases. El profesor se convierte en la persona más trabajadora en el aula. La individualización significa que las empresas de la maestra y el libro de texto de crear varios niveles de currículo para satisfacer las diferentes necesidades de todos los estudiantes. Esto significa que usted paga más a las empresas de libros de texto para preparar el plan de estudios o encontrar múltiples formas de enseñar a un área de contenido que cumpla con los estilos de aprendizaje variados y niveles de lectura en el aula.
La diferenciación y la individualización de la enseñanza es el maestro-céntrico, a nivel de grado, y basada en estándares. Los profesores pueden utilizar estas técnicas para presentar el contenido. Sin embargo, el estudiante necesita para ser los más difíciles de las personas que trabajan en el aula. Los maestros deben enseñar a sus alumnos a pescar y no el pescado para ellos. En un ambiente de aprendizaje personalizado, el profesor no tiene por qué ser el único experto. La ventaja de la tecnología es que los estudiantes puedan utilizar los contenidos y que los expertos con su profesor.
Aprendizaje personalizada significa que los estudiantes impulsan su aprendizaje y el profesor es el guía al lado, el co-diseñador de su aprendizaje, y  un facilitador para asegurarse de que los estudiantes están cumpliendo con sus objetivos de aprendizaje.
La consideración que falta se refiere a una persona en su totalidad la comprensión acerca de las fuentes psicológicas clave que influyen en cómo las personas quieren y tienen la intención de aprender en línea. Las soluciones convencionales, principalmente cognitivas (que se centran en cómo el proceso aprendices, construir y almacenar conocimiento) ofrecen una visión restringida de cómo las personas aprenden y demasiado a menudo conducen a soluciones inestables o ineficaces de aprendizaje en línea. Una persona en su totalidad incluye emociones e intenciones como factores críticos en el proceso de aprendizaje. También falta la integración de los fines de instrucción, los valores y las estrategias en el diseño, desarrollo y presentación de contenidos (objetos).
 
 
La Personalización puede tomar muchas formas, ya que se adapta el contenido, la práctica, la retroalimentación, o de dirección para que coincida con el progreso y el rendimiento individual. Por ejemplo, dos personas que utilizan la misma instrucción al mismo tiempo pueden ver dos conjuntos completamente diferentes de los objetos de aprendizaje. El mayor beneficio de la personalización de aprendizaje es la capacidad para hacer más fácil la instrucción compleja, presentando sólo lo concreto que será útil o aceptado por cada uno.
 
 
 
 
          a-Si el voto es uno de los factores más importantes para mejorar el trabajo del aprendiz y los resultados….a…
 
          b- ¿qué esperamos? que todos en los centros puedan intervenir por igual…
 
          c-¿no sería mas justo?
 
 
 
Si el modelado del proceso de retroalimentación permite a los jóvenes desarrollar su propia autorregulación de mejorar el trabajo….
 
¿Cómo no un centro cualquiera deja de implementar toda una política de la regeneración de la universidad, escuela que tenga en cuenta los muchos matices de cada tema?
 
La retroalimentación es importante. Nos retroalimentamos con los aprendices a a diario, es más, nosotros también lo somos, pero si podemos hacerlo ayudandonos de la Machine learning (La tecnología Machine Learning está abriendo nuevas oportunidades para las aplicaciones de software en temas de retroalimentación, al permitir a los ordenadores aprender de grandes y de pequeñas cantidades de información sin necesidad de ser programados explícitamente, aprendiendo de los errores producidos y segun los datos personalizados, readaptarlos en otras direcciones, lo cual nos permite optar por otras opciones de aprendizaje…)
 
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 segun nuestros personalismos.
 
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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.

Desde los primeros albores de la temprana inteligencia artificial, los algoritmos han evolucionado con el objetivo de analizar y obtener mejores resultados: árboles de decisión, programación lógica inductiva (ILP), clustering para almacenar y leer grandes volúmenes de datos, redes Bayesianas y un numeroso abanico de técnicas que los programadores de data science pueden aprovechar” XAKATA

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

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)….

 

 

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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 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 transformará 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, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vaos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología..

 

 

 

 

 

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)…

…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.

 
 
El beneficio más evidente de estas innovaciones es la creación de una ecología de aprendizaje que comparte recursos de grandes depósitos de contenidos en los objetos de aprendizaje que se comparten de forma individual, ampliamente, y de forma más económica.
 
Esto permitirá que la “máquina” en realidad adapte sus interfaces de usuario, el contenido de aprendizaje y la experiencia en sí misma, y presentar información de una manera que se adapte a las preferencias de los humanos….eso sin duda nos lleva a la VERDADERA SOCIEDAD INTELIGENTE.
Todo ello ocasionará un Aprendizaje integrado – aprendizaje en red que estará integrado en cada dispositivo, cada herramienta, cada recurso físico de LAS PERSONAS, no hay necesidad de una formación específica, la información más reciente estará disponible sólo en el tiempo, de fuentes auténticas COMPUTACIÓN UBÍCUA E I-BICUA, a juzgar por el valioso análisis de la red, siempre con el contexto y que las personas prestemos nuestra ayuda.
 
 
Por tanto debemos elegir entre dos posturas que condicionarán el futuro de la Sociedad, ya que la Educación es una de las principales piedras angulares en que gravita cualquier hábitat.
 
Una, sería seguir buscando mejoras, modificaciones, regeneraciones…a los Sistemas Educativos de amplio aspectro que venimos realizando las últimas generaciones-que sería seguir con una Educación eminentemente formal, estandarizada,
 
homogeneizadora…basada en Curriculums prescriptivos e igualadores… y enfocada a dar resultados que generen titulaciones previstas para que luego deriven en la sociedad en los trabajos clásicos de siempre…..
 
 
 
Ahora la Sociedad debe decidir como quiere que sea la Educación, cómo quieren que la innovación que se vaya produciendo, se desarrolle, …si es que realmente desean que esté, en cierta manera enmarcada y aceptada por todos,… una Educación natural, por tanto eminentemente no formal, informal, que pueda o no llegar a la formal, pero por medio de mecanismos no dados, es decir, de ir siempre hacia resutados finalistas, consabidos, previstos…sino de planteamientos creativos, constructivos y sobretodo priorizando la conectividad entre personas y/u organizaciones y estableciendo mecanismos generadores de procedimientos abiertos, flexibles y autoregenerables, donde la retroalimentación producto del ENSAYO-ERROR, sea la base del funcionamiento normal de la sociedad y eso se consigue con la ayuda del Machine learning.
 
 
 
 
Un artículo de Brighton analiza el rol de los nuevos medios digitales, los“UBIMEDIA” que por sus características –multifacéticas, convergentes,colaborativas y cooperativas, móviles- tienen el potencial de empoderar a las personas y crear una mayor cultura participativa.En este contexto las instituciones que tradicionalmente tenían la potestad de establecer aquello que está bien y lo que no lo está, hoy se ven amenazadas por nuevas reglas del juego. Estos retos nos llevan a pensar en nuevos perfiles de profesionales.
Hacen falta perfiles híbridos digitales-analógicos que sean capaces de traducir conocimiento de una comunidad a otra y que puedan generar valor al momento de conectar conocimientos. Necesitamos de habilidades multiplicadas y desarrollo de actitudes creativas, las cuáles se presentan como elementos claves. Es necesario a pensar en un aprendizaje mejorado, que no se limite a una disciplina o certificación, sino que sea permanente, distribuido y escalable, cuya trazabilidad esté en manos de la mayor parte de la población, cada uno con sus características…
 
Poder personalizar el proceso de aprendizaje a cada estudiante es vital para facilitar su progreso y conseguir que utilice todo su potencial. Es necesario adaptar la enseñanza a las necesidades de cada alumno para lograr atender sus dificultades y aprender a potenciar sus puntos más fuertes. Aquí interviene la trazabilidad educativa, un elemento importantísimo en este proceso.
 
¿Cómo funciona la trazabilidad educativa?
 
Utilizar herramientas digitales orientadas a este objetivo nos permite acceder a una gran cantidad de datos que nos aportarán la información necesaria para personalizar la educación a cada alumno. Aunque varían según la plataforma, generalmente podemos agruparlas en dos categorías:
 
          a-Seguimiento de uso: Se refiere a los datos relacionados con las conexiones a la plataforma y a cada recurso. Cuántas veces la visitan, cuánto tiempo dedican a cada recurso, cuántas veces acceden a ellos…
          b-Seguimiento de actividades: Suelen incluirse dos tipos de actividades, las autocorrectivas y las entregables. Las primeras, de respuesta cerrada (tipo test), tienen la ventaja de que son corregidas de forma automática por la aplicación, lo que ahorra un tiempo considerable al docente.
 
          c-Se podrá acceder a todos los datos relativos al tiempo dedicado, si han necesitado salir de la página para buscar más información, los intentos realizados, etc. Además, también puede medirse la participación en foros y debates.
Es también habitual que las herramientas nos permitan elaborar un seguimiento del progreso de los alumnos. Para ello, generan automáticamente informes a partir de las diferentes actividades y el uso de la plataforma, pudiendo referirse al conjunto de la clase o a estudiantes individuales.
 
 
 
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Esta evidencia es convincente, pero lo que está claro es que el estado de la investigación en este campo todavía tiene que encontrar maneras efectivas y eficientes de muestra (por ejemplo, a través de productos de trabajo del alumno, tener la suficiente capacidad de encontrar caminos alternativos a las posibles respuestas con otras preguntas..
 
Hoy es fundamental analizar nuevas perspectivas para pensar el aprendizaje a la luz del acceso abierto y distribuido al conocimiento. La idea es sumergirnos en sus luces y sombras, la línea es difusa y las tecnologías son invisibles y naturales, para que su verdadera ayuda sea adecuada a las necesidades personalizadas y personales de las personas…
 
 
En esta exploración nos preguntamos no sólo porqué la resistencia al cambio de las organizaciones educativas sino que buscamos hacer un zoom a aquellos espacios de exploración que sí están abriendo oportunidades que son importantes de incluir en el radar.
 
 
Para ello, se plantea un travelling de tendencias que incluye la apertura radical al conocimiento, donde l”a 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.
 
 
Los objetivos de estos proceso pretenden 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…, eso si, deben ser siempre personalizados y con la responsabilidad de los propios aprendices.
Necesitamos por tanto:
 
          1–Análizar el aprendizaje basado en competencias, lo que nos llevará…
 
          2–Aprender y por tanto a realizar la propia evaluación (recordemos que cada aprendizaje lleva impreso consigo la evaluación, ya no como una medición, si no como parte del mismo) con los procesos de aprendizaje de los demás mediante el análisis de ruta de aprendizaje personal y social. Al mismo tiempo, el mecanismo de aprendizaje tecno-social personalizado nos permite que el aprendiz aprenda de acuerdo a su situación y objetivos.
 
          3–Establecer una ruta de aprendizaje individual lo podemos modelar para registrar su proceso de aprendizaje. Por tanto, el espacio de aprendizaje personal (PLE), sera siempre un espacio no lineal…, es en esta situación donde el pensamiento crítico actua de manera determinante, para manifestarse capaz de deducir las consecuencias de lo que cada uno sabe, y sabe cómo hacer uso de la información para resolver problemas, y buscar fuentes de información pertinentes para aprender más…
 
 
          4-Realizar un análisis de aprendizaje para la evaluación de las competencias genéricas y específicas:
               a-La integración de la analítica de investigación y aprendizajes educativos.
               b-Analíticas de aprendizaje y el aprendizaje autorregulado.
               c-Intervenciones y análisis de los diferentes aprendizajes, estudio de casos…
               d-Implementaciones de la analítica de aprendizaje.
               e-Analíticas de aprendizaje y efectos a largo plazo (estudios sobre la analítica de aprendizaje).
               f-Los avances teóricos en la analítica de aprendizaje.
               g-Replicación y validación cruzada de las investigaciones existentes.
               h-Aspectos éticos de la analítica de aprendizaje.
               i-Analíticas de aprendizaje y formulación de políticas (policy makers)
               j–Interoperabilidad para la analítica de aprendizaje.
 
 
 
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”.
 
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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.
 
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).
 
En un futuro próximo creo que todo el aprendizaje será límites-less (Geoge Siemens). Todo el contenido de aprendizaje será computacional nada preestructurado. Todo aprendizaje será granular, con coherencia formada por alumnos individuales (inclusividad y ubicuidad de Juan Domingo Farnos)
 
 
Sistemas artificiales, como lo es la ENSEÑANZA, EL CURRÚLUM EDUCATIVO, LOS CONTENIDOS EDUCATIVOS, LAS MISMAS ACREDITACIONES (TITULACIONES) serán sustituidos,, por los modelos basados en la complejidad y la emergencia (DISRUPCIÓN)..
 
Pero las ideologías influyen en el diseño,influyen en la concepción de los SISTEMAS EDUCATIVOS, entonces el diseño limita las opciones futuras. No tenemos que mirar muy lejos para ver ejemplos de esta simple regla: aulas, el diseño de las actividades de organización del trabajo, la política y el funcionamiento de las organizaciones educativas (escuelas, universidades…) Lo que creamos para que sobreviva en una época sirve como neurosis para otra (esto creo que le gustaría a mi amiga Dolors Reig).
 
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 Machine learning, AI, internet, TIC), no es tal sueño y es una realidad.
 
juandon

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