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juandon. Innovación y conocimiento

La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

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PERSONALIZED LEARNING-PERSONALIZED E-LEARNING

juandon

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¿Cómo podemos conseguir que se lleve a cabo el personalized learning? ¿donde llevarlo a término? ¿en qué momentos? ¿quienes lo realizan?

-Evidentemente si no se hace por medio del life long learning, ya no vale la pena ni pensar en él.
-Si no se recibe el apoyo de las TIC, por supuesto que tampoco.
-Lo llevarán a término especialmente los aprendices y se responsabilizarán de ello.

 

 

El ‘ajuste de una o más características del entorno de aprendizaje’ se desenvuelven en diferentes áreas:

-Apariencia/forma: Cómo se muestran al alumno las acciones de aprendizaje, como contenido, incorporación de texto, gráficos o videos, etc.
-Orden/secuencia: Cómo se ordenan y se bifurcan las acciones de aprendizaje según el progreso del alumno, como las rutas de aprendizaje.
-Orientación hacia el objetivo/dominio Las acciones del sistema que conducen al estudiante hacia su 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.

 

 

 

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

 

 

Una buena retroalimentación hace pensar….

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

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

 

 

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

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

La idea clave para llevar este caso es que la retroalimentación es muy poderoso, pero su impacto tiene el potencial de ser tanto positiva como negativa. Entonces, ¿cómo podemos mantener el impacto positivo? ¿Cómo formar a los estudiantes y les motivamos a buscar activamente la retroalimentación a sí mismos y, finalmente, autorregular parte o todo el proceso?

 

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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.

 

 

Los aprendices que realizan sus aprendizajes están generalmente auto-motivados en situaciones de aprendizaje (orientado a tareas, proyectos, orientado a aplicaciones a mano) que les interesan. De lo contrario, buscan recompensas extrínsecas para lograr los objetivos que parecen tener menos valor y quizás requerir más esfuerzo a continuación, inicialmente están dispuestos a comprometerse.

Ellos pueden reconocer claramente el cumplimiento de los objetivos declarados , para obtener el grado, la racionalización de los esfuerzos de aprendizaje, y evitando pasos exploratorios más allá de las exigencias de la situación y la tarea de aprendizaje, se compadecen con su grado de interés en el objetivo declarado.

 

 

 

Toman el control y la responsabilidad de su aprendizaje, pero a menudo dependen de otros para la motivación, la fijación de objetivos, como entrenador, horarios y dirección. Sin embargo, ellos pueden auto-motivarse y ejercer un mayor esfuerzo y la excelencia personalizada.

Ya no podemos pensar en el aprendizaje individualizado, estamos de lleno en el aprendizaje personalizado ya que de esta manera recuperamos muchisimos aprendices que el sistema había dejado en la “cuneta”, ahora vuelven a meterse con pleno derecho como ciudadanos con unas competencias en las que son “únicos” y por tanto con mucho que aportar a la sociedad y al aprendizaje socializador.

 

 

 

Las Universidades, las escuelas, no solo pueden sino que deben aprovecharse de ello y utilizarlo de manera continuada y permanente, incluso si ello conlleva cambiar (transformar) sus planes y diseños de estudios.

Repensar la educacion, por tanto la UNIVERSIDAD, LA ESCUELA, significa eso, apostar por un camino que las personas puedan circular con EQUIDAD, ya no con igualdad (eso no existe), ni tiene sentido alguno, donde el valor añadido que cada uno puede aportar a los demás es inmenso y eso solo se puede hacer con el aprendizaje personalizado (personalized learning) y tenemos la obligación de ponerles a su disposición todos los elementos posibles, humanos y tecnológicos que necesiten en cada momento de ese su camino.

 

PERSONALIZED LEARNING IN ELEARNING

El concepto de “Personalización” se puede entender fácilmente al examinar más de cerca algunas de las tecnologías digitales existentes que todos usamos. Por ejemplo, desde el navegador que utiliza para desplazarse por Internet, a los sistemas de correo electrónico y de mensajería que utiliza para mantenerse conectado con amigos y familiares, a los cuadros digitales que utiliza para ver programas de TV y películas en línea, todos ofrecen personalización y Opciones de personalización.

Sin embargo, cuando se trata de sistemas de eLearning, la “personalización” adquiere un significado completamente nuevo.

 

 

El eLearning personalizado es el acto de personalizar:

El entorno de aprendizaje (por ejemplo, cómo aparece el contenido para el alumno – tamaños de fuente, colores, fondos, temas, etc.)
El propio contenido de aprendizaje (por ejemplo, audio, video, textual, gráfico, etc.)
La interacción entre el facilitador, el estudiante y el contenido de aprendizaje (por ejemplo, ratón, lápiz óptico, toque / golpe, teclado, por ejemplo, usando “juegos”, cuestionarios, discusiones en línea,

 

Entonces, ¿qué significa eLearning personalizado?

Bueno, en lo que se refiere al eLearning, la personalización implica no sólo proporcionar la capacidad de personalizar el entorno de aprendizaje, similar a las opciones de “preferencias” y “opciones” que la mayoría de las herramientas digitales ofrecen hoy en día; Sino también personalizando muchos otros aspectos de toda la experiencia de aprendizaje. El eLearning personalizado, por lo tanto, abarca la capacidad de personalizar aspectos tales como:

Qué contenido debe ser entregado como parte de la experiencia de aprendizaje.
-Cómo debe ser entregado el contenido.
-La secuencia de su entrega.
Cómo se evaluarán los estudiantes.
Qué mecanismos de retroalimentación se ofrecerán

 

Si bien el eLearning tradicional es una extensión de los enfoques de aprendizaje simétrico, el eLearning personalizado adopta un marcado cambio de la enseñanza del “facilitador líder” al aprendizaje “centrado en el aprendizaje”, donde el aprendizaje electrónico convencional tiende a tratar a los estudiantes como una entidad homogénea, mientras que el personalizado lo hace como una mezcla heterogénea de individuos.

 

 

Larry Cuban, … certifica nuestros posicionamientos en EDUCACION DISRUPTIVA , mediante la ayuda de los algoritmos para poder personalizar la educación de los aprendices https://larrycuban.wordpress.com/2016/07/27/consumer-choice-in-schooling-algorithms-and-personalized-learning-part-1/ mediante elearning personalizado y lo hace dando voz también a los padres de manera “expandida” y a la “autonomía de los centros, universidades…”
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Estamos hoy en la clase difusa del pensamiento calculador y comparaciones cuantitativas insta a que el utilitarismo, tal razonamiento no se basa en el trabajo de visibilidad a hacer. Más bien, eso depende de algoritmos de análisis, qui a su vez depende de la presa de los algoritmos silenciosos –los que convierten en silencio nuestro comportamiento en una avalancha de datos. (son la metáfora de los presos alrededor que se pusieron alrededor de una torre de vigilancia para ser visualizados, hasta que estos alcanzaron la manera de evitarlo( estos eran los algoritmos)

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 metáfora de los presos alrededor que se pusieron alrededor de una torre de vigilancia para ser visualizados, hasta que estos alcanzaron la manera de evitarlo( estos eran los algoritmos)….

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 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.

Los elementos clave que se personalizan en el e-learning personalizado son: el ritmo del aprendizaje, el enfoque instruccional y las lecciones y actividades que se basan en la experiencia e intereses del estudiante. En entornos de e-learning verdaderamente personalizados, los estudiantes tienen la oportunidad de aprender lo que quieren cuando quieren e incluso el método de aprendizaje. Esto típicamente conduce a mejores resultados de aprendizaje.

Una gran parte de la personalización que se lleva a cabo en los ajustes de e-learning se basa en la retroalimentación. La retroalimentación puede ser explícita (en forma de una sugerencia escrita) o implícita (en forma de acciones en el sistema). La retroalimentación puede ser manual o automáticamente procesada para ayudar con la personalización de la plataforma – e idealmente esto debería ser una parte integral de la plataforma de aprendizaje. La transformación de la retroalimentación en una modificación de sistema personalizada se realiza principalmente a través de un subsistema de Inteligencia Artificial (AI).
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Larry Cuban, Donald Clark y Juan Domingo Farnos: algoritmos-personalized learning! (Educación Disruptiva)

juandon
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Larry Cuban, … certifica nuestros posicioneamientos en EDUCACION DISRUPTIVA , mediante la ayuda de los algoritmos para poder personalizar la educación de los aprendices https://larrycuban.wordpress.com/2016/07/27/consumer-choice-in-schooling-algorithms-and-personalized-learning-part-1/ y lo hace dando voz también a los padres de manera “expandida” y a la “autonomía de los centros, universidades…”
.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 vigilancia 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)..

 

 

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.

 

 

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 .

 

La propuesta que hace Pierre 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 FARNOShttps://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos…/

 

 

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.

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

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

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

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…

Cuanto más conocemos las respuestas a estas preguntas, mayor es la transparencia de la fuente … y cuanto más se puede confiar y aún más si somos capaces a partir de estas respuestas, de pensar otras preguntas (así seremos mejores y haremos mejor a la sociedad).

Esta noción hace que la fuente de información transparente esté muy cerca de la mentalidad científica. Debido a que el conocimiento científico tiene que ser capaz de responder a preguntas como: ¿De dónde provienen los datos? ¿De dónde viene la teoría ? ¿De dónde proceden las subvenciones vienen? La transparencia es la nueva objetividad, si es que existe la objetivida, si es necesario que exista la objetividad…

 

Incluso dentro de un proceso transversal y multidisciplinar, para lograr nos lo eso, sino una autonomía en los aprendizajes y una personalización, 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, e incluso encontramos diferentes fuentes que al mismo tiempo nos apoyan…

 

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…

B. Mobasher, “Minería de Datos para la personalización,” La Web Adaptativo: Métodos y Estrategias de Web Personalización, P. Brusilovsky, A. Kobsa, y W. Nejdl, , 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.

S. 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  Extended. 1097-1101, 2006

 

 

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.

 
” La pieza central de cualquier forma de “aprendizaje personalizado” es el algoritmo para la adaptación de los aprendizajes a los estudiantes individuales .Es cierto que cuando se programa un algoritmo se puede hacer más incidencia en unos valores más que con otros, éstas decisiones son subjetivas; que contienen juicios de valor sobre las variables dependientes e independientes y su relación entre sí. Las cifras ocultan la subjetividad dentro de estas ecuaciones.
 
Los ingenieros de software crearán diferentes versiones de “aprendizaje personalizado” e insertarán los juicios de valor en las ecuaciones de regresión complicados con el que han escrito para lecciones en línea. Estas ecuaciones estarán ancladas en los datos de los estudiantes prediciendo (no en su totalidad ya que los ingenieros y educadores hacen tweak- “masaje” -las ecuaciones favorecidas) lo que los estudiantes deben estudiar y absorber, clases individualizadas de software en línea , nosotros cambiamos lo de absorver de manera individualizada, por “aprender de manera personalizada-personalized learning, and social learning”.
 
Tales lecciones “personalizadas” alteran la función del docente para mejor, de acuerdo a los promotores de la tendencia. En lugar de cubrir el contenido y la enseñanza de habilidades directamente, los docentes pueden tener los estudiantes en línea , por medio de ELEARNING, MLEARNING… liberando así el mismo docente para entrenar, dar atención individual a los estudiantes que se desplazan por delante de sus compañeros de clase y los que luchan.
 
 
Los críticos, sin embargo, ven la propagación de las lecciones en línea, basado en algoritmos como la conversión de la enseñanza para dirigir a los estudiantes a centrarse en las pantallas y las lecciones automatizados disminuyendo de ese modo el importantísimo papel de las relaciones entre profesores y estudiantes, la base para el aprendizaje social, moral y cognitiva . No  así, los defensores del  “aprendizaje personalizado”. Es posible que haya un menor número de docentes preparados en los centros  comprometidos con clases dirigidas a estudiantes individuales , pero continuarán para actuar como mentores, acompañantes, facilitadores.. modelos de conducta, entrenadores y asesores no como meros proveedores de contenidos y habilidades.
Al igual que en otros debates de política, el deslizamiento en cualquiera / o dicotomías polariza la situación. La cuestión no es si o no utilizar algoritmos ya que cada uno de nosotros utiliza el pensamiento algorítmico diariamente, aunque no quiera..
La pregunta base sería ¿cuál de las rutas habituales de trabajar debería tener mayor éxito?; la mejor manera de llamar la atención de la clase en el comienzo de una lección. Más allá de nuestras experiencias, sin embargo, dependemos de algoritmos matemáticos incorporados en los chips que aparecerán en internet .

El problema no es que los algoritmos están libres de valores (no lo son) o los datos ricos (que son). La cuestión es si los profesionales y los padres-consumidores llegan a depender algoritmos y que por otro lado  que contienen juicios de valor que han realizado los diseñadores de software ‘que aparecen en los diagramas de flujo y se escriben en código de materiales (contenidos). Los creadores de los algoritmos (incluidos nosotros mismos) realizaremos juegos malabares con ciertos valores (por ejemplo, la teoría favorita de aprendizaje, el aprendizaje centrado en el estudiante, la colaboración en grupos pequeños (colaboración y cooperación), la exactitud de la información aumentando la productividad y la disminución de coste, facilidad de aplicación) y elegir entre ellos  la construcción de sus ecuaciones. Ellos juzgarán lo que es importante y seleccionarán entre esos valores ya que el tiempo, el espacio y otros recursos son limitados en la creación de lo “mejor” o “lo suficientemente bueno” ecuación para una tarea determinada.

 

 

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 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 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 vamos 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. (leer más…)

 

 

“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”.

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

 

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La Educación requiere de “otra sociedad”!

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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 distribuye conocimientos hacia un sujeto que crea e instrumenta ambientes de aprendizaje estimulantes y motivadad que ores, 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, multimodales, multicanales 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 (responsabilizándose y adquiriendo compromisos).

Es cierto como se dice: Cada vez que postulamos la “tecnología” como una “ciencia de la información”, se convierte en exponencial y su crecimiento es tan alto que llegará a superar la Ley de Moore….

Por eso mismo no podemos hablar de materias aisladas en la sociedad, necesitamos investigar en mundos transdisciplianres y por medio de medios transmedia, adapatables a contextos y a personas, tanto de manera personalizada como social. No podemos buscar obtener constructos de conocimiento que nos llevaran en una sola direccion, necesitamos flujos de conocimientos que vayan en busca de personas que puedan realizar aprendizajes que por medio de una relacion entre todo pudan ofrecernos diferentes posibilidades de mejora en muchos campos, de tal manera que cada campo y la union de los mismos, sino de todos, en parte, vayan labrando una sociedad abierta, mas democrática y diversa.

Necesitamos conocer las capacidades del cerebro de manera generalizada y de cada persona en particular, para de esta manera poder mejorar el futuro real, ya no vale entender que lo que nos diga el sistema nos conducira a una mejora para cada uno de nosotros, todo lo contrario, debemos alejarnos de compartimentos estanco, para eso ya tenemos muchas organizaciones empresariales, educativas, cientificas…de hecho si os fijais ya hablamos cada vez menos de educación y mas de aprendizajes, eso significa el fin de una epoca y el principio de otra.

La eduación nos conduce a tiempos pasados, uniformizados, cerrados y por tanto aislados, en cambio los aprendizajes, nos llevan a una mentalidad abierta, a un mundo de diversidad, un lugar donde las diferencias sumen y donde los aprendizajes representan este cambio….

Por tanto cuando algunos investigamos lo hacemos mirando todos estos asptectos, ya lanzamos nuestras ideas hace mucho tiempo y van siendo recogidas, por ejemplo Udacity, Cousera, EDX…escogieron los microaprendizajes, algo que ha hecho que las Universidades, como dice muy bien Kurzweill “ya no tengan sentido en la actualidad ni en el futuro”, y no porque hayan que desaprecer perse, sino porque su papel nlo hacen otros, con mejor calidad y a menor precio, por tanto…..

Pero eso hay que explicarlo bien, porque no quiere decir que la gente que esta en la universidad deba desaprecer, no, sino que debre readaptar su rol, eso por supuesto, pero hacerlo sin miedo y con todo el convencimiento del mundo.

Cada vez hace falta que lso investigadores indiquemos a los programadores, que tipo de software se necesitara de acuerdo a las caracteristicas personales y sociales y que este sea readaptable en cada momento, con un hardware que no se obsolescente y si lo es, que sea facil y barato cambiarlo por otro que no impida sino mejore, nuestras posibilidades de desempeño de todos los AGENTES que entren en los diferentes procedimientos..

Esto mismo ocurrirá en el futuro. Seremos innovadores, nos adaptaremos, aprenderemos… Y sí, veremos derrumbarse muchas profesiones, quizás mucho más rápido de lo que lo hicieron antes, pero una de las cosas que pasarán también seguro es que desarrollaremos tecnologías que nos permitirán aprender mucho más rápido.

Quizás una pregunta más importante que hacerse es si en el futuro realmente todos necesitaremos tener un trabajo. La tecnología reducirá el coste de todo, y de forma excepcional el de la energía, que va a ser muy muy barata, quizás incluso gratis algún día. Todo se va a volver más y más barato y, entonces, la gente se podría dedicar a hacer cosas creativas.

Obviamente apareceran y por contra desapareceran, muchas profesiones actuales que seran para las máquinas con nuestro soporte, eso es una evidencia, y por eso estamos investigando, proponiendo, nuevas maneras de hacer las cosas, pero de momento sucede que en mucos lugares les DA MIEDO ESCUCHARNOS, o NO SE ATREVEN A HACERLO, pero es una incongruencia, es el momento de preparar el hoy y el mañana, no queda mas remedio, y seria bueno, excelente vaya, que la sociedad vaya aprovechandose de nuestros estudios, de nuestras introspecciones en la socedad.

Quizas estemos en un momento de impas, de transicion, pero el camino es inesquivable, por tanto por que no preguntarnos a aquell@s que nos dejamos la vida en ello como esta la situacion, hacia donde vamos y como lo hacemos.

Con la ayuda de la tecnologia, el merito uaya no sera tan importante, pero en cambio la necesidad si, ahora bien, seremos las personas quienes con nuestras decisiones podamos elegir como hacerlo y donde, eso si sera básico.

Todos tendremos oportunidades de hacer cosas nuevas, de mejorar en nuestra vida-pero no solo a nivel economico-sino nivel de diferencias, En los próximos años veremos tecnologías que van a enseñar cosas a la gente de una forma que no podríamos ni imaginar, y van a ser accesibles para todo el mundo desde un móvil. Será una nueva forma de aprender, que utilizará procesos adictivos?. ¿Qué pasa si combinas un procedimiento de aprendizaje muy básico con un proceso adictivo sencillo…El potencial de esto es enorme y es real.

“Las tecnologías ya somos nosotros” de – Juan Domingo Farnós Miró

Es cierto que en la sociedad todo se hara mas impredecible y con un indice de certeza cad vez menos y es en este ambiente donde debemos ubicarnos y no añorar un pasado que bueno o malo no volvera.

Por eso deben dejarnos dar visualizacion a nuestras ideas de creacion de entornos nuevos y diferentes adaptados a las “nuevas personas y sus diferentes mentalidades” que van surgiendo y por los cuales estamos realizando nuestro trabajo.

Todo se vuelve RIZOMATICO ( teoría filosófica de Gilles Deleuze y Félix Guattari, un rizoma es un modelo descriptivo o epistemológico en el que la organización de los elementos no sigue líneas de subordinación jerárquica —con una base o raíz dando origen a múltiples ramas, de acuerdo al conocido modelo del árbol de Porfirio—, sino que cualquier elemento puede afectar o incidir en cualquier otro (Deleuze & Guattari 1972:13).

Por tanto y solo por eso, los planteamientos a todos los niveles, deben de ser diferentes y de alguna manera, y si lo entroncamos en los APRENDIZAJES: “En el artículo originario de D. Cormier se plantea la visión del currículo desde la perspectiva rizomática y del contexto del flujo comunicacional en tiempo real.


“En el modelo rizomático del aprendizaje, el currículo no está impulsado por las entradas predefinidas de los expertos, sino que se construye y se negocian en tiempo real con los aportes de quienes participan en el proceso de aprendizaje. Esta comunidad actúa como un plan de estudios, de manera espontánea para la formación, la construcción, y la reconstrucción de sí mismo y el objeto de su aprendizaje actúa de la misma manera a como el rizoma responde a condiciones ambientales cambiantes (y como metáfora del concepto de red)”. Dave Cormier

Nos introduce en una construccion personal y social de lo que queremos aprender por parte de aquellos que lo necesitan y en cada momento, coo deciamos al principio, con lo que la EDUCACION a manera actual pierde todo su sentido y pasa a ser algo más que ir a la escuela, sino aprender en y de la sociedad.

El concepto de red, acardemosnos que vivimos en una sociedad en red que la mayoria de veces es invisible, es decir, ni nos damos cuenta, facilita aun más eso….

Desde el punto de vista rizomático, el conocimiento sólo se puede negociar, y la experiencia contextual, el aprendizaje colaborativo compartido por las pedagogías constructivistas y conectivista es un bien social, así como un conocimiento personal con el proceso de creación de mutables objetivos y constantemente en negociación.

Asi ya podemos hablar de un FLUJO DE CONOCIMIENTOS Y DE APRENDIZAJES, la red y vivir en red nos lo permite y de alguna manera nos hace mas autónomos e independientes por una parte, pero por otra, la socialización de todo lo que hacemos es básica, porque las características multicanal por donde vivimos y la transdisciplinariedad de lo que necesitamos, hace que nuestras posibilidades creativas están muy potenciadas.

¿Por qué a las compañías les cuesta tanto aprovechar el conocimiento que genera la organización? ¿Por qué les cuesta tanto implementar el conocimiento? ¿Y por qué les cuesta tanto incluir este tipo de sistemas a las operaciones diarias si son estratégicamente vitales?

El problema está en que el conocimiento y la información son dos cosas diferentes. Mientras que es posible gerenciar la información, el conocimiento solo es transferible, pues requiere de la participación del individuo. Por tanto, la gerencia del conocimiento tal cual la entendemos hoy en día se sustenta sobre un malentendido.

 

Para acotar el trabajo y la función de los Prosumidores Educativos necesitamos tener claro que es elaprendizaje, sus facetas y sus mecanismos de producción y de consumición, así cómo los lugares donde hacerlo y los planteamientos metodológicos y evaluativos que necesitamos

El paso de los consumidores de conocimiento a productores de conocimiento se transforma en una experiencia de aprendizaje activo. (los prosumidores no son solo actores en el aprendizaje sino también transmisores y divulgadores de formas hasta ahora desconocidas del aprendizaje)…

Los portafolios digitales se han convertido cada vez más extendido en las últimas décadas, y con las herramientas Web 2.0 cada vez más fácil de usar, la web de lectura / escritura ha transformado los consumidores pasivos de información a los productores.

Esta transformación tiene un enorme potencial para la pedagogía. La educación en torno a los portafolios digitales no sólo une varios artefactos generados por estudiantes en un todo coherente, sino que también crea un ambiente en el que el uso de la tecnología tiene un propósito claramente identificado.

Si construimos arquitecturas bien diseñadas con ambientes de aprendizaje organizados por la diversidad propia de los aprendices…puede aumentar no sólo el rendimiento académico, sino también la motivación intrínseca, la autonomía del alumno, el aprendizaje colaborativo y las alfabetizaciones digitales.

..pero los portafolios suelen ser cerrados, incluso para entrar “hay que tirar la puerta de una patada”-contraeñas y más contraseñas, una especie de FIREWALL apto solo para los “de casa”, por eso la web 2.0 debe romper estas murallas…

UN aspecto de gran alcance en los portafolios digitales es que aumentan la motivación intrínseca. Los profesores pueden animar, pero no puede crear la motivación intrínseca de los alumnos. Lo mejor que podemos hacer es crear un ambiente en el que la motivación intrínseca puede florecer…

Es importante eliminar o disminuir la motivación extrínseca… factores tales como las calificaciones y la competencia, pero es igualmente importante entender los factores que pueden contribuir al crecimiento de la motivación intrínseca y crear situaciones que actúan sobre esos factores…

Podemos acordar que aprender consiste en acumular experiencia reutilizable en el futuro y para ello se necesitan 3 elementos: tiempo, motivación y, sobre todo, mucha práctica. El aprendizaje no es una ciencia que se pueda medir, no es exacto. El conocimiento es el enemigo del aprendizaje ya que aprender equivale a perder cosas, abandonar certidumbres, por eso cuesta tanto trabajo puesto que exige renunciar. El aprendizaje termina donde empieza el conocimiento. El conocimiento es estático, representa el pasado y el presente mientras el aprendizaje es dinámico, es el futuro. El aprendizaje es un proceso, el conocimiento es el resultado de ese proceso.

El conocimiento crítico para las organizaciones es inconsciente, intangible e invisible y está en las cabezas de las personas y en su corazón (tienen que querer compartirlo) y lo construye cada individuo a través de su experiencia cotidiana, por tanto seremos nosotros, los PROSUMIDORES EDUCATIVOS, los encargados de realizar estas tareas de sacarlo, y compartirlo.

El conocimiento es como la felicidad, se puede tener e incluso se puede explicar a otros pero es muy difícil de explicitar y transferir y casi imposible de gestionar, aunque suene poco amable decirlo. Cuando hablamos de información, decimos ¿Dónde está? (en un diario, en un computador, en un manual) pero cuando hablamos de conocimiento decimos ¿Quién sabe de?, es decir, lo asociamos a las personas.

Yo puedo decir perfectamente que sé sobre cocina pero no sé cocinar, por tanto no tengo conocimiento. Pero no puedo decir que sé cocinar pero no tengo conocimiento sobre cocina por que el hacer lleva implícito el conocer. La información tiene atributos tangibles, por ejemplo la información pesa , mide, cuesta pero al conocimiento es difícil asociarle esas características.

¿Cuanto pesa, mide,… el conocimiento, cuanto cuesta, cuanto mide? No se puede tocar y es difícil de medir por eso creer que un examen mide los conocimientos de una persona es la falacia responsable de muchos de los problemas educativos que tenemos. Lo más que podemos comprobar es el resultado de su aplicación, pero será misión nuestra establecer unos parámetros estandarizados para caso personalizado y colectivo o socializador a la vez (Educación Inclusiva)

la Escuela híbrida, debe ser también la Universidad Híbrida, con un concepto de fuera a dentro, nunca al revés, con una libertad de organización que flexibilice las estrategias de aprendizaje sin ningún impedimento ni burocrático, ni académico,.

Donde la inclusividad (personalizacion) de dichos aprendizajes busquen la Excelencia de cada persona, donde la Ubicuidad sea trascendente, tanto para situaciones espacio-temporales, como en la utilizacion de estrategias individuales y /o colaborativas..

Este aprendizaje Inclusivo y ubicuo requiere de esta liberación paralela de los elementos colaterales al aprendizaje, pero a su vez ligado todo a su aplicación inmediata al mundo del trabajo, como decimos siempre: aprendizaje y trabajo deben ir de la mano, ahora no hay tiempo para otra cosa, la sociedad necesitas de personas formadas y que trabajen…

‎Este sera el hilo conductor muchas conferencias, ideas,… que nos llevará por el mundo de las TIC como elementos que pueden facilitar este proceso, y no sólo como herramientas, que también, sino como una actitud propia de la Web 2.0, que hará que los aprendices, aprendan y disfruten a la vez que se vean capaces de integrarse en el mundo laboral…

‎Eso se lo vamos a decir y explicar a las autoridades politico-académicas, les comentaremos que estrategias se deben seguir, cómo se deben organizar, que quieren los aprendices y los docentes, de qué manera quieren que se haga para mejorar la Educación, pero hacerlo de manera potente, no a medias…

Las  TIC no deben ser herramientas que actúan en paralelo y solo cuando se necesiten, sino que están integradas en la personas, en su entorno (aquí hablaremos de los b) para llegar a que vean que para aprender hace falta estrategias que organicen escenarios de aprendizaje.

Que el aprendizaje es individual pero sobretodo en la actualidad, social, que forma parte del tejido social como un elemento clave y que no puede dividir a la sociedad entre “aprobados y suspendidos”, entre “titulados y no titulados”…sino que todas las personas son las mejores para lo que sirven y que eso es lo que se debe potenciar…

‎Que una forma ideal sería que los centros educativos, aunque defenderemos la ubicuidad como elemento clave para mejorar el aprendizaje-por la libertad y motivacion que supone- establezcan las clases en horario continuado, para que de este modo los aprendices en sus casas, en las oficinas, bibliotecas..puedan interactuar de manera síncrona y asíncrona durante el resto del tiempo, con toda la comunidad educativa y el resto de la sociedad

Todos tenemos conocimiento para andar, hablar, leer o comer aunque no necesitamos pensar para ejecutar esas actividades. Si hablamos de conocimiento, no se trata de saber, se trata de hacer. (Roger Schank y E-learning-Inclusivo) El colegio y la universidad nos han convencido de que aprender consiste en escuchar y repetir (Sé cómo se hace pero no sé hacerlo) en lugar de practicar y equivocarse (Sé hacerlo pero me cuesta explicar cómo lo hago). El inconsciente es el que guía nuestras acciones pero aprende por experiencia repetida. Contar las cosas a los alumnos en un aula es muy poco eficaz, no nos escuchan y además estamos hablando al yo equivocado, debemos aprender de los demás, debemos construir nuestros aprendizajes haciendo, rrealizando, adquiriendo experiencia sobre los mismos.

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 errorsucede 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.

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”….

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)..

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 FARNOShttps://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.

Necesitamos llevar siempre nuestros procesos de aprendizaje críticamente sobre nuestro propio comportamiento, identificar las formas a menudo ya que muchas veces no nos damos cuenta de que contribuimos a los problemas de la organización y luego cambiar cómo actúan. Por tanto dejamos de lado el circuito único de aprendizaje y nos pasamos al de doble circuito de (Argyris), pero de forma muy diferente, ya que él aboga por dejarlo cerrado, es decir, llegar a un objetivo y nosotros no, ya que lo que pretendemos es trabajar en el proceso, no en el objetivo.

El aprendizaje en doble circuito fomenta la investigación genuina y ensayo de acciones y requiere de la autocrítica, es decir, la capacidad para cuestionar la teoría en uso y la apertura a cambiar la misma en función del aprendizaje. El resultado de la reflexión, investigación, pruebas y autocrítica sería una reformulación de las normas y valores y una reestructuración de las estrategias y supuestos, según la nueva configuración y es aqui donde si tenemos los mecanismos de intervención propios de la EDUCACION DISRUPTIVA (learning is the work).

Con el conectivismo enfocaríamos hacer las conexiones (a nivel externo, conceptual y de los nervios) y ver los patrones. Sin embargo, echa de menos algunos de los conceptos de aprendizaje de doble bucle, que son cruciales para el aprendizaje, como aprendizaje de fallas, detección de errores, corrección y consulta., es más, no es un APRENDIZAJE PERSONALIZADO, si no individual, MIENTRAS QUE EL APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO, es completamente personalizado y es capaz de moverse por la complejidad, ya no solo educativa, como el CONNECTIVISMO, si no que lo hace en la COMPLEJIDAD SOCIAL. Así mismo, con el CONNECTIVISMO LLEGAMOS A PATRONES (los patrones son uniformizadores, no divesificadores ni inclusivos, por tanto nunca personalizados.) y a través de ella llegar a la EDUCATIVA.

Por otro lado, aprendizaje en doble circuito tiene como objetivo detectar y corregir errores al cambiar los valores, estrategias y supuestos de la teoría en uso según la nueva configuración. Aprendizaje en doble circuito, sin embargo, reconocen el poder de las conexiones y redes que pueden ayudarnos a funcionan en entornos de conocimiento altamente dinámico e incierto(INCERTIDUMBRE) caracterizados por la creciente complejidad y cambio rápido.

Nunca civilizaciones ni los individuos nunca han aprendido de forma fiable sin documentar sus conocimientos para compartirlo con los demás: Investigación, Aprendizaje y ayuda a aquellos a través de una forma de intercambio y articulación de sus capacidades y logros en la creación de conocimiento.

 

El CONNECTIVISMO y el APRENDIZAJE DE DOBLE CIRCUITO CLÁSICOS, coinciden plenamente ya que la gestión del conocimiento basada en el alumno (PKM) se desarrollan en escenarios individuales no personalizados, por lo que si utilizamos el AAIU, podemos solucionarlo tanto de manera interna (Conocimiento tácito y explícito) como externo, ….

Crear, aprovechar, nutrir, sostener y ampliar su red externa para abrazar nuevos nodos de conocimiento.

· Identificar las conexiones, sentido entre nodos de diferentes conocimientos.
· Buscar el nodo de conocimiento que puede ayudar a lograr mejores resultados, en un contexto de aprendizaje específico.
· Agregado y remix.
· Cruzar las fronteras, conectar y cooperar.
· Navegar y conocer a través de múltiples redes de conocimiento.
· Ayudar a otros networkers conocimiento construir y extender sus redes.

Además, un buen aprendiz será:

· Construir su propia representación de las teorías en uso del conjunto.
· Reflejar.
· (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.

En ello no nos dejaremos nuestros cambios de roles i para las instituciones de aprendizaje y el profesor.La institución debe actuar como un centro de conexión de terceros, proporcionando experiencias de aprendizaje personalizadas para los alumnos. Y los maestros necesitan dar un paso atrás de su papel tradicional de los instructores y expertos. El nuevo rol de los profesores es actuar como compañeros estudiantes y facilitadores de la experiencia de aprendizaje. Su tarea principal es ayudar a los alumnos a construir sus PKMs en forma eficaz y eficiente, proporcionando un ambiente libre y emergente propicio para redes, investigación y ensayo y error; es un entorno abierto en que estudiantes pueden hacer conexiones, , reflexionar, (uno mismo)-criticar, detectar y corregir errores, investigar, probar, desafiar y eventualmente cambiar sus teorías en uso.

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.

Hay un criterio muy sencillo para identificar cuando un curso (o una actividad cualquiera de formación) es útil. Si el profesor habla mucho o se trata de una sucesión de diapositivas, el curso no va a resultar de gran ayuda. Si el profesor habla poco (y casi únicamente cuando le preguntan) el curso tiene muchas más posibilidades de estar bien diseñado y ser útil porque significa que los alumnos están haciendo tareas y actividades y recurriendo al profesor cuando necesitan ayuda. Es decir, estarán aprendiendo. Es sorprendente la poca atención que se presta a medir las consecuencias de la mala formación. Naturalmente la pregunta es obvia…¿hacen falta los profes?..la respuesta aunque parezca sencilla, no lo es, y tanto que hacen falta e incluso más de esta manera constructivista que de la arcaica de instrucción, los necesitamos para que nos guíen, nos orienten…para que el Sistema que ya lo tenemos a nuestra disposición, no encuentre motivos para volver a imponernos su poder legal y prescriptivo.

En realidad, los directivos cuando hablan de gestión del conocimiento, se están refiriendo a Información y su confusión tiene una importancia decisiva. Cada vez tenemos más información, estamos sometidos a una verdadera sobredosis diaria desde múltiples fuentes. En Internet no se navega, en Internet se naufraga. Consumimos mucha más información de la que somos capaces de digerir. Sin embargo, al mismo tiempo vivimos con la angustia permanente de que el conocimiento que tenemos no es suficiente Es muy fácil acceder a toneladas de información por los ojos y por los oídos pero eso no implica que automáticamente la convertimos en conocimiento…Saber en internet es quitar, cortar la información, las ideas que no necesitamos y utilizar las que si nos son de provecho (SABIDURÍA DIGITAL)

Es urgente desterrar la grabísima falacia de creer que recopilar, distribuir y acumular información (Internet es una fuente inagotable) equivale a generar conocimiento que además se sabrá usar apropiada y eficientemente. Aprenderse de memoria un diccionario no equivale a aprender un idioma.

Las organizaciones viven una situación de esquizofrenia: Exigen emprendimiento y creatividad pero castigan los errores y limitan la autonomía de sus miembros. Hablan de trabajo en equipo y colaboración (la base de la gestión del conocimiento) pero incentivan y premian resultados individuales y seleccionan personas entrenadas desde la infancia para competir en lugar de compartir. Las organizaciones jerárquicas buscan la perfección de las tareas y no la innovación de las mismas. Para que la gestión del conocimiento se convierta en una herramienta que aporte valor al negocio, hacen falta algunos cambios sustanciales, y estos los pueden y deben introducir los Prosumidores, cada uno en su campo, en el nuestro, la Educación, los PROSUMIDORES EDUCATIVOS DEBEN IMPONER SU CONOCIMIENTO Y SU SABIDURÍA DIGITAL PARA GESTIONAR EL CONOCIMIENTO EN ESCUELAS Y UNIVERSIDADES, DEBEN SER ELLOS LOS QUE LLEVEN LA BARA DE MANDO DEL QUEHACER EDUCATIVO DEL PRESENTE Y DEL FUTURO.

En realidad, nadie necesita gestión del conocimiento ni e-learning como tales ya que son simplemente medios para lograr objetivos que le importan a la organización. Nadie puede pedir “Hazme un proyecto de gestión del conocimiento” porque esa petición no significa nada en si misma. Se trata, más bien, de definir cuál es el problema que queremos resolver (qué no funciona y cuáles son los indicadores que tengo hoy que así lo atestiguan y qué resultados espero obtener) cuál es la mejor manera de abordarlo y entender si la gestión del conocimiento entrega herramientas adecuadas.

La gestión del conocimiento (PKM) no es patrimonio de un departamento ni de un director o de un knowledge manager. Hay un magnifico libro titulado “Learning to Fly” que resume de una manera genial la experiencia de British Petroleum en el ámbito de la gestión del conocimiento. El significado del título no se entiende hasta el último capítulo y se refiere a cómo ayudan las aves a volar a sus crías. En primera instancia, la madre las apoya y acompaña estando permanentemente presente pero llega un momento en que ellas deben volar por si mismas y en ese momento la madre se retira de escena. En una primera etapa, las organizaciones necesitan un equipo con la responsabilidad específica de sensibilizar, capacitar e instalar en la organización metodologías y tecnologías para la gestión del conocimiento. Sin embargo, la gestión del conocimiento no puede existir permanentemente como un departamento satélite y artificial sino que su finalidad es integrarse naturalmente como parte de las actividades y tareas diarias de cada persona y por tanto de sus responsabilidades. A los profesionales hoy les exigimos que jueguen un triple rol: Trabajar, Aprender y Enseñar. Para ello es necesario alcanzar previamente un grado de madurez organizacional, de incentivos a la colaboración, de tolerancia al error y de apoyo al desempeño de las personas que no es todavía regla (paradigma)

Aulas Virtuales: es un espacio inmaterial (ciberespacio, ciudadesdigitales, territorios digitales) que permite la interacción a distancia entre los miembros de la comunidad educativa, por medio de sus computadoras conectadas a una red y a donde también pueden “asistir” verbal y visualmente a través de la videoconferencias, webcongerencias…

Aprendizaje Apoyado por Ordenador: 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 (elearning): 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.

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 (gamification), entornos de aprendizaje más completos que aquellos que se pueden alcanzar con los medios tradicionales (PLE), al igual que su utilización como herramienta para la ejercitación, experimentación y observación de fenómenos científicos.

“Habla de conexiones, de expertos (que ya no somos nosotros los expertos, que los expertos son ellos…) que tuve que entender que era aprender en equipo, ya que si no aprendían solos, si, si,…sin mi (que catástrofe para mi, pero no para ellos…), que sus conclusiones ya no eran para mi, no, no, eran para ellos….que lo que realizaban, lo que estaban haciendo y aprendiendo…lo mostraban al mundo, lo compartían dentro del centro, uiiii, si por Twitt, por WhatsApp -y no se caía el mundo-, es más. les llegaba un feedback increible, con lo que su aprendizaje mejoraba y mucho…, que aprendían en la calle mientras salían a pasear, y yo creyendo que se ESTUDIABA en casa, haciendo los deberes, pues no, señores, aprenden en cualquier lado….y eso ya no es una conversación conmigo mismo, el docente de toda la vida, no, eso está sucediendo ya ahora, ni siquiera han esperado a mañana, no, es hoy” de Juan Domingo Farnós

Seguro que hacerlo a la manera “GAMIFICATION” será más entendible, o quizás no, pero a ellos les da igual…La Gamification del e-learning presenta indiscutiblemente posibilidades únicas para el aprendizaje y el trabajo (LEARNING IS THE WORK) a medida que exploran maneras de educar e importante la participación de los aprendices, estén donde estén y hagan lo que hagan… .
Es ampliamente reconocido que la adición de actividades interactivas en e-learning ya no son accesorios opcionales, pero es esencial para el aprendizaje efectivo. Sin embargo, es importante que la adición de juego como elemento en el programa de e-learning se apliquen sólo en el contexto del programa que permite al alumno la oportunidad de aplicar sus conocimientos para vivir situaciones, en lugar de distraer y deslumbrar a los aprendices con la magia de la meta general de aprendizaje.

-¿Qué hace la aplicación exitosa de gamification en e-learning, que te parece?
   -Gamification no se trata de juegos.
   -No se trata de conocimientos, sino de comportamiento.
   -Extrae las técnicas de motivación de los juegos y las utiliza para el aprendizaje aplicable.
   -Permite una rápida retroalimentación del progreso y de las comunicaciones de los objetivos que deben llevarse a cabo.

Gamification se hizo un llamamiento para el e-learning debido a nuestras tendencias humanas. En general, por lo general, disfrutamos participando activamente de manera atractiva y compitiendo con los demás. Gamification permite a los aprendices a conectarse y aprender juntos y con aplicaciones lúdicas e incentivos, sobre todo cuando hay elementos de diseño de juegos de acoplamiento utilizados.
Los Aprendices de hoy están sin embargo ya no aplacados con los sistemas de recompensa triviales (TITULOS UNIVERSITARIOS, CERTIFICACIONES que saben que no les va a servir para nada) sino con experiencias más sofisticadas que tienen un valor real. Las organizaciones que abrazan la gamification en el aprendizaje pueden soportar ver a los aprendices más comprometidos y retener más información, pero sólo si se aplica adecuadamente al programa de e-learning, la consecución de los objetivos generales de aprendizaje básico.

Un principio importante del diseño del juego, por ejemplo, es que la historia y el mundo de ficción tienen que ser significativo para los jugadores, perdón, para los APRENDICES. De manera similar, el contexto de un entorno de aprendizaje atractivo tiene que conectarse a su vida cotidiana .En lugar de tener un mundo de ficción como contexto, abordamos un problema que existe en el mundo real. Hemos dicho que en la forma de una pregunta: ”

Otro principio de diseño del juego es mantener constante desafío. Los aprendices se enfrentan a varios retos y a resolver problemas constantemente con el fin de avanzar en el juego. Para nuestro ambiente de aprendizaje que hemos diseñado una serie de mini-retos que mantienen el flujo de tareas y actividades a un ritmo constante. Nuestro andamiaje con esas actividades se produce de una manera que les permite aprender más acerca de un problema complejo ( de su learning is the work, su ocio, sus relaciones sociales, personales…) y, al mismo tiempo, la construcción de una serie de diseños multimodales (infografías, mapas interactivos, ensayos fotográficos, visualizaciones, vídeos musicales, cuentos) que forman parte de un desafío mayor, el escenario de su vida, de su SOCIEDAD.

El problema es que la Gamification está entendida como algo que se mueve como un juego literalmente, es decir, con unas normas de inicio e interpuestas por alguien que estará fuera de nuestro juego, de nuestro aprendizaje y es aquí donde difiero y mucho, ya que en todo caso las normas las pondrán los equipo colaborativos o la creatividad de los equipos diversos y cooperativos. Creo que es un eslabón a solucionar y como pueden suponer, lo haremos

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.

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.

En esta Nueva Sociedad (TecnoSociedad), no todos se adaptarán por igual a estas transformaciones, que en la actualidad apenas alcanzan a un 10 % de la población mundial, pero que tienen un importante peso cualitativo.

Quienes no sean capaces de desarrollar una relación fuertemente abstractiva con su entorno, una plasticidad extrema en la adaptación a las circunstancias, un fuerte automatismo  en la respuesta a una interactividad creciente, una nueva lógica de la simultaneidad  en tiempos y espacios (frente a nuestra lógica lineal), una capacidad de metamorfosis, de mutación constante, y una capacidad dinámica de afrontar los riesgos como parte constitutiva de la vida… lo pasarán mal.

Sin embargo, durante algún tiempo, coexistirán formas del pasado con formas del presente y del futuro que se avecina. ¿Todo esto es bueno,  es malo?  Tal vez sea inevitable, lo que no quiere decir que debamos resignarnos a la presión de estas fuerzas en el desarrollo de lo humano, que a veces se nos antojan -desde esta ladera- como profundamente inhumanas.

Pero tampoco se trata de rechazar innovaciones positivas para determinadas dimensiones y problemas. Pensemos, por ejemplo, en la importancia de los sistemas informáticos y audiovisuales de diagnóstico, la cuál gracias a la Inteligencia Artificial, podemos realizar una Retroalimentación automatizada en Educación, Sanidad…

Por no citar la extraordinaria utilidad de los sistemas informáticos de simulación para prácticas profesionales tan delicadas como las de pilotos, médicos, etc., o la utilización de las nuevas tecnologías biológicas para mejorar la producción de alimentos (no sin controversias ni riesgos) o intervenir en enfermedades cuya curación es difícil o imposible por procedimientos tradicionales.

En la sociedad de la información,  articulada a través de las grandes autopistas informativas, surgirán nuevos servicios y prestaciones, de entre los que destacan los diez siguientes: tele trabajo, tele educación, red de universidades, servicios telemáticos, redes de asistencia sanitaria, gestión de tráfico por carretera, control de tráfico aéreo, licitación electrónica, red transeuropea y autopistas urbanas..

El nuevo hombre de esta Tecno-Sociedad  tiene un fuerte sentido de identidad es inclusiva-colectiva, no aislada-individual. Sus capacidades psíquicas son utilizadas con propósitos benevolentes y éticos, no dañinos e inmorales.

Los medios convencionales de la sociedad no le satisfacen. Le preocupa la búsqueda de nuevos medios de vida y nuevas instituciones. Busca una cultura fundada en una conciencia más elevada, una cultura cuyas instituciones están basadas en el amor y la sabiduría, una cultura que satisface la filosofía perenne.

La mayoría de los policy makers, empleadores,… quieren que las cosas sucedan rápido, porque planea estar en el trabajo por un tiempo corto y tiende a pensar que sería mejor cosechar beneficios en ese momento. Perdiendo de vista la visión prospectiva , de la sabiduría que anteriormente habíamos mencionado. Esperemos que los centros educativos no se vayan por la vía rápida y que puedan lograr ser una organización que aprende exigiendo la capacitación de sus miembros, incremento de profesionalidad y crecimiento intelectual, y la participación democrática en las acciones, si es que el centro quiere crecer como organización….

juandon

Los algoritmos hackean los aprendizajes personalizados! (Ed. disruptiva)

juandon

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http://hackeducation.com/2015/10/22/robot-tutors/#__scoop_post=336525b0-798b-11e5-ed4e-842b2b775358  The algoritmic future of education by Audrey Watters

La educación es la tecnología, a pesar de muchas de nuestras esperanzas de algo más, algo realmente transformacional, a menudo una herramienta diseñada para cumplir con los objetivos administrativos. Audrey Watters.

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/julian-stodd…/ Julian Stodd “secuestrado por la tecnología” & Juan Domingo Farnós y “la tecnología somos nosotros”!

http://juandomingdisruptive.blogspot.com.es/…/las-tic… LAS TIC SON ALGO NATURAL A LA SOCIEDAD, un recurso más… Juan Domingo Farnós Miró

http://juandomingdisruptive.blogspot.com.es/…/las-tic… Las TIC, condicionan la cognición del aprendizaje! De Juan Domingo Farnos

  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)….

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.

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.

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…

Fui contactado recientemente por un escritor para la revista Slate que estaba trabajando en un artículo sobre las tecnologías de adaptación. Todos sabemos que el complot de ahora: estas historias subrayan el hecho de que este software es (Esa última frase – “en algunos lugares” – es la clave.) Que los maestros ya no “enseñan” “remodelando toda la experiencia educativa en algunos lugares.” ; . Ellos caminan alrededor de la clase y ayudan cuando un estudiante se queda atascado. Los estudiantes pueden avanzar a su propio ritmo. “Esto me parece un enfoque prometedor en un escenario como un curso de matemáticas del desarrollo en un colegio comunitario”, el periodista me escribió. Y yo le pregunté por qué los estudiantes más vulnerables deben recibir el robot – un robot, recuerde, que no le importa….Audrey Watters

En general, la investigación sobre los “tutores robot es bastante mixta. Como investigador del MIT educación Justin Reich ha señalado, “Algunos estudios rigurosos no muestran efectos de los sistemas adaptativos en comparación con la enseñanza tradicional, y otros muestran efectos pequeña a moderada. En conjunto, la mayoría de los expertos en política de educación no consideran que sea un enfoque fiabilidad eficaz para mejorar el aprendizaje ….

Papert imaginó lugar “el niño la programación de la computadora”, y creía que las computadoras podrían ser una herramienta poderosa para que los estudiantes construyen su propio conocimiento. Esa es la “personalización” de que un tutor humano cualificado podría ayudar a facilitar – fomentar la investigación de los estudiantes y la agencia estudiantil. Pero “tutores robot,” a pesar del capital de riesgo y los titulares, aún no pueden ir más allá de su guión., ¿o no?…

juandon

“Educación Disruptiva……. la de la gente” (Ed Disruptiva)

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En la conferencia con la ULA, Universidad de los Andes, realizamos una desconferencia completamente abierta, el diseños que llevamos a cabo fue totalmente diferente a lo que se “usa” habitualmente, formato que espero repetir, tanto presencialmente como por medio de la web:

El expositor expone y mientras lo hace, los asistentes presenciales y virtuales por medio de Twitter y otros medios dan sus opiniones y establecen sus preguntas, en ese momento los organizadores pasan las cuestiones al ponente que se encarga inmediatamente de comentarlo, con lo que debe volver a enlazar con lo que estaba diciedo, relacionarlo o no, por tanto es evidente que debe cambiar muchas veces el enfoque iicial de la misma.

Al final se producen preguntas como siempre que son respondidas, bien por el conferenciante o bien por otras personas, con lo que el feedback. el dinamimos y la interacción multicananl están garantizadas y todo ello le da una frescura que de otra manera es imposible. A su vez hace que sea imposible que alguien se aburra ya que debe estar continuamente presente de varios “frentes” de acción y a su vez permite que la conferencia inicial solo sea un “referente” y deje que una parte de su “importancia” pase de solo “unas manos” a las manos de muchos, con lo que la diversidad de opiniones y de maneras de ver está garantizada.

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Finalmente aseguramos que el público asistente se quede a seguir debatiendo sin caámaras ni mícrófonos, lo cuál sucedió en esta conferencia, que los asistentes no se levantaron y  se marcharon, sino que las cuestiones, las proùestas que salieron, las espectativas…les llevaron a seguir debatiendo, a seguir proponiendo, a segir analizando y a seguir criticando de manera constructiva, por lo que la parte más “negra” la negativa, se pierde en pos de aportaciones de construcción positiva.

Espero que no sea un experimento aislado y que sirva para que los conferenciantes que dan sus ponencias por todo el mundo lo anoten, lo tengan en ccuenta y lo lleven a cabo ya que de esta manera la información que fluye, el conocimiento diverso que se cree y por ende, el aprendizaje, es mucho mayor, de más calidad y más contrastado por las diferentes opiniones y la diversidad de planteamientos, con lo que el valor añadido que se presenta es inmensamente superior y con una evolucioón exponencial que hasta ahora en ninguna conferencia había sucedido.

Les dejo el vídeo para que lo vean, eso sería la parte “blanda” de la misma, así como los “datos” como parte pmás “dura” de la misma.

Creo que el éxito fue enorme y seguro que las personas, instituciones, organismos internacionales que contacten conmigo, para dar conferencias, congresos, dirigir Masters, tutorizar Tesis Doctorales….sabrán ya a que aternerse y de esa manera entre todos avanzaremos.

Muchas gracia y adelante, “la pelota está en el campo de juego y somos nosotros quienes debemos jugarla” Juan Domingo Farnos

Los algoritmos salen de las Universidades! (Educación Disruptiva)

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

…como telón de fondo, yo era una groupie AI salir de la universidad, y he estado actual con la mayor parte de lo que ha pasado. 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 caiga en una página sobre Las Vegas. 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 mis problemas a corto plazo era que la pregunta autogenerado fueron sobre el conocimiento, no habilidades. Si bien estoy de acuerdo que el conocimiento que se necesita , así como su aplicación, creo que se centra 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 humana 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 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 he 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 alumno, etc, pero finalmente estamos consiguiendo cerca de ser capaces de construir este tipo de sistemas, y debemos ser conscientes de cuáles son las posibilidades, la comprensión de lo que se requiere, y en la búsqueda tanto para lo bueno y lo malo de barril. Entonces, ¿qué dices?

http://blog.learnlets.com/… De Clark Quinn a Donald Clark.

Me suena tanto, mejor dicho, ES CALCADO….https://juandomingofarnos.wordpress.com/ (Etiqueta ‪#‎Algoritmos‬ de Juan Domingo Farnos. https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/nuevos-paradigma…/…..

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos-perso…/

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos-perso…/

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/aprendizaje-agil…/

….y muchos mas con esta etiqueta (#ALGORITMOS, en https://juandomingofarnos.wordpress.com Innovacion y Conocimiento de Juan Domingo Farnós Miró

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?.

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….

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 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.

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 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 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. (leer más…)

“Vamos ya a aprender dirante 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, unifrorme, 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 acomodrse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello”.

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

¿Qué es el aprendizaje autodirigido todo esto?
“En su sentido más amplio,” aprendizaje autodirigido “describe un proceso por el cual los individuos toman la iniciativa, con o sin la ayuda de los demás, en el diagnóstico de sus necesidades de aprendizaje, la formulación de objetivos de aprendizaje, identificar los recursos humanos y materiales para el aprendizaje, la selección y aplicar las estrategias de aprendizaje, y la evaluación de los resultados del aprendizaje. “(Knowles, 1975, )
Elementos del aprendizaje autodirigido
El Aprendizaje autodirigido se basa en los siguientes elementos:

Estudiantes toman la iniciativa de buscar una experiencia de aprendizaje
Toman la responsabilidad y la rendición de cuentas para completar su aprendizaje (evaluación y formación)
Tienen una legibilidad de aprender
Ellos fijan sus propias metas de aprendizaje
Se involucran en el aprendizaje
Ellos evalúan su aprendizaje

Una de la idea errónea acerca de la auto-aprendizaje es que los estudiantes aprenden en completo aislamiento de los demás, cuando en realidad la idea central detrás del aprendizaje se debe a factores motivacionales intrínsecos derivados de los alumnos propio deseo de aprender y llevar a su / su experiencia de aprendizaje comenzando con el reconocimiento de la necesidad de aprender.
.Seguramente entiende que es mejor convivir con términos que vienen en y fuera de la moda sobre una base regular.
.De lo que hablo es de , funciones como la minería de datos tradicional y estadísticos que están siendo dobladas debajo del paraguas de aprendizaje automático.

.En algunos casos, los algoritmos están ocultos detrás de una interfaz de usuario para que los usuarios pueden no saber lo que está sucediendo bajo el capó. Los usuarios pueden creer que se está utilizando una nueva capacidad o algoritmo que se acerca más a la inteligencia artificial. Sin embargo, serían los mismos usuarios estar emocionado si supieran que están comprando una versión muy temprana e inmadura de otra herramienta para crear un árbol de decisión?
Sería como si utilizaramos una ETIQUETA, un hashtag y a continuación todo el aprendizaje estuviese como montado en nata, es decir, que estuviese ya todo cocinado precviamente y los algoritmos solo pudiesen conducirnos por el camino trazado y hasta el destino que habiamos predecido…
. Pensando en una partida de ROL yomo he jugado el juego, me di cuenta de que una estrategia de la elección de un espacio con una gran cantidad de opciones en los próximos dos o tres movimientos, así como el próximo movimiento, por lo general le ganaría a moverse al espacio donde existía la mayor cantidad de opciones para sólo el siguiente movimiento….con lo cual lo que prima es la diversidad y el trabajo creativo, no puede ser de otra manera, pero con un componente cientifico DE LÓGICA MATEMÁTICA y por tanto calculable con un algoritmo, pero abierto, por supuesto….
. El programa identifica todos los espacios posibles que podría trasladarse, o lo que es lo mismo, los diferentes tipos de aprendizajes según los contextos, objetos de aprendizaje, escenatios…
. Realmente esto si que es meta-aprendizaje, el aprendizaje real de esta nueva sociedad, un mar de opciones, caóticas muchas veces, que hemos de resolver para llegar a identificar las ideas que tenemos y que en un principio llegaron a nuestro cerebro como informaciones-imputs y que queremos desarrollar, para algo concreto, no necesariamente material, si eso es APRENDIZAJE, O EFICENCIA O… pues bienvenido sea…
.Mientras que mucha gente cree que detras de estos planteamientos existe mucha “inteligencia” bien sea por el posicionamiento teórico o por la realización práctica-hibrida entre personas y algoritmos-, la realidad es que no es asi.
. El punto es que con algunas reglas simples, recurrentes podemos tener la oportunidad de crear estrategias diferentes y creativas que con la ayuda de la inteligencia artificial, nos llevara a aprendizajes, eficiencia, trabajo..de un alto nivel, nada a ver con las del siglo anterior y aquí, si se ven las diferencias, efectivamente. .
.Sin embargo, en estos momentos no ESTAMOS PENSANDO EN APRENDER Estoy comenzando a preguntarme si alguno lo suficientemente complejo y me refiero a algun algoritmo basado en normas es indistinguible para la inteligencia artificial o verdadero aprendizaje automático adaptativo, o el aprendizaje de hoy y del mañana
Nos centramos en los sistemas educativos inteligentes adaptativas, tales como Sistemas Tutoriales Inteligentes (ITS) y adaptativos
Sistemas Hipermedia (AHS). Una idea común detrás de los sistemas educativos de adaptación es que la información sobre cada aprendiz (personas) y su contexto actual, puede hacernos variar las propuestas a tener en cuenta.
Para poder establecer nuestras investigaciones en la actualidad deberemos remitirnos al apartado móvil y ubícuo.

El aprendizaje de la ciencia, la psicología, la pedagogía, las ciencias de la computación, internet, el mundo de la empresa y del trabajo, la conciliacion familiar, el ocio….se cruzan y mediante la desconstrucción de todos, pero no en su literalidad, sino en en su capacidad de transversalidad, podremos estar en medio de todos ellos.

Con la proliferación heterogénea de dispositivos móviles, la entrega de materiales de aprendizaje en este tipo de poscionamientos se convierte en objetos de más y más valor. El Aprendizaje personalizado y la adaptación de contenidos, por lo tanto, se vuelve cada vez más importante para satisfacer las diversas necesidades impuestas por los dispositivos, los usuarios, los contextos de uso, y la infraestructura.

Registros del servidor históricos ofrecen una gran cantidad de información sobre las capacidades del hardware, las preferencias de los alumnos, y las condiciones de la red, que puede ser utilizada para responder a una nueva solicitud de usuario con el contenido de aprendizaje personalizado creado a partir de una petición similar anterior. Proponemos un aprendizaje personalizado con un Mecanismo de Adaptación de Contenidos , por ejemplo… que aplique técnicas de minería de datos, incluyendo clustering y enfoques de los árboles de decisión, para gestionar eficientemente un gran número de solicitudes de los aprendices “. El método propuesto de manera inteligente y directo es entregar el contenido correcto para un aprendizaje personalizado con mayor fidelidad por medio de la decisión de la adaptación propuesta y procesos de síntesis . Además, los resultados experimentales indican que es eficaz y se espera que resultar beneficiosa para cualquiera que quiera aportar valor a la sociedad.

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
positivista, interpretativo, socio-crítico….

…CONCLUSION
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
limitante 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
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; La teórica y la práctica.
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
investigacion 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
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”

Una de las principales características de este conjunto de clases de redes neuronales es su capacidad para imitar los procesos humanos de resolución de problemas, mediante la aplicación de los conocimientos adquiridos de datos históricos a nuevos problemas, lo que permite afinar la precisión de las predicciones con el tiempo. Gracias a ello, es posible extraer información, como datos históricos sobre costes, y aplicarlos a la red neuronal para predecir costes futuros con un elevado grado de precisión.

Dicho esto, el enfoque de métodos mixtos, ya se trate de grandes conjuntos de datos o no, no es tan sencillo. Hay problemas potenciales vale la pena explorar. Los temas más importantes reside en el hecho de que los métodos cualitativos y cuantitativos no necesariamente se mezclan fácilmente en el nivel epistemológico: ¿cómo supuestos positivistas incorporados en la mezcla de la investigación cuantitativo con puntos de vista más interpretativos? Otro problema consiste también en el proceso de triangulación entre los datos: en caso de que sólo estar al servicio de uno al otro? ¿O es posible recolectar y analizar los dos tipos de datos de una forma más integradora? Entonces, ¿qué significa todo esto en un sentido práctico?

Tenemos diferentes autores que hablan sobre ello:

Rebekah Rousi (@ RebekahRousi) describirá cómo se combinan los resultados del cuestionario con las observaciones sobre el terreno para investigar cómo las personas experimentan sus interacciones con los diseños de ascensores.
Fabien Girardin (@ fabiengirardin) mostrará cómo utilizar los datos del sensor para producir observaciones de campo en un estudio de Le Louvre en París.
Rachel Shadoan ( @ RachelShadoan ) y Alicia Dudek ( @ aliciadudek ) describirán los resultados de sus investigaciones en Juegos de plantas, un juego de rol online.
Alex Leavitt ( @ AlexLeavitt ) discutirá su investigación sobre Tumbler con una perspectiva etnográfica computacional.
Tricia Wang ( @ triciawang ) va a compartir sus pensamientos acerca de lo opuesto a los grandes datos, en lo que ella llama “datos” de espesor.
David Ayman Sama ( @ ayman ) de Yahoo! Research describirá su perspectiva personal sobre el tema.

Obviamente será necesario seguir este tema y tener en cuenta nos solo los procesos intrínsecos de investigación, que evidentemente van a pasar de ser “formales” a tomar otros caminos más informales y adaptados a las personas, organizaciones, contextos, disposiciones…., si no también las diferentes tecnologías que pueden objetivar y subjetivar, los elementos, planteamientos, hipótesis,…del momento (tiempo) y del lugar (espacio)….

Fuentes:

http://ethnographymatters.net/…/small-data-people-in-a-big…/ Etnography Matters

Farnós, Juan Domingo : http://www.academia.edu/3224671/Paradigmas_educativos Paradigmas Educativos

At the recent DevLearn, Donald Clark talked about AI in learning, and while I largely agreed with what he said, I had some thoughts and some quibbles. I discussed them with him, but I thought I’d record them here, not least as a basis for a further discussion.
blog.learnlets.com

Algoritmos personalizados: el final de los patrones de aprendizaje! (Educación Disruptiva)

juandon

anisotropic

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.

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”…. Panopticon

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 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.

cerebro

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…

B. 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.

S. 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

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 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 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. (leer más…)

“Vamos ya a aprender dirante 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, unifrorme, 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 acomodrse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello”.

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

Escalabilidad del aprendizaje sin “paraguas” de complejidad! (Educacion Disruptiva)

juandon

mojarse

La comprensión y habilidades en investigación sistémica, la acción y la interacción puede destinar los resultados del aprendizaje a través de su compromiso con el punto de vista y perspectivas de los demás, donde los aprendices puedan desarrollar apreciación crítica de la práctica de los sistemas y los sistemas de aprendizaje social, a partir de sus propias experiencias de cambio.

Los aprendices-profesionales de una amplia gama de dominios a través de actividades como debates y blogs en línea, se trabajan las ideas introducidas en lo que pretenden aprender en sus propias circunstancias y desarrollar su propia comunidad mediante la aplicación de investigaciones sistémicas relacionadas. En este proceso, se desafían a sí mismos, los demás y los autores como los diseñadores de proceso críticos de aprendizaje. Reflexionamos sobre lo que se aprendió por quién y cómo y con qué fines, asi mismo con quien podemos colaborar.

A menudo se refieren a un fallo sistémico como una descripción de un contexto donde aparentemente poco se puede hacer o como sinónimo de que todos tenemos “la culpa y/o nadie la tiene” y que esta instaurada en todos los cimientos de la sociedad, realmente yo tambien lo veo asi, pero nada es inamovible, contrariamente a lo que otros creen.

Pensar sistémicamente o de manera integral, en comparación con la sistemática, parece lejos de la “corriente principal” en la mayoría de las sociedades occidentales, pero algunos no pensamos de manera sistemática ya que lo que hacemos es personalizar y socializar las cosas, con lo que la joerarquización de los sistemas no los contemplamos para nada, uno de los males sin duda que la educación para muchos se haya sistematizado en sus problemas.

Si leemos a Perry y Kitchener , nos encontramos con una descripcion de la teoría predominante sobre epistémica del aprendizaje como la participación de la ruptura deliberada hacia abajo y la reestructuración de los modelos mentales que apoyan las visiones del mundo. Prigogine ofrece una lente adicional en esta teoría en su discusión de “estructuras disipativas“. Esta teoría proporciona un modelo de la dinámica de aprendizaje epistémica; cada alumno pasa por un período de caos, la confusión y se siente abrumado por la complejidad antes de nueva información conceptual trae consigo una reestructuración espontánea de los modelos mentales en un nivel superior de complejidad permitiendo así que un aprendiz para comprender conceptos que eran formalmente opaco, y asi es, nos sirve para entender quie cualquier aprendiz es capaz de llevar a cabo “su complejidad” pero dificilmente la de otros, con lo que es aprendizaje bajo el paraguas de cualquier sistema es imposible que funcione (lo cual hasta ahora no se ha entendido, es más, todos los sistemas educativos están diseñados bajo aspectos uniformixadores, con lo que contradice estos planteamientos y hace que “la enseñanza sea lo más considerado y el aprendizaje personalizado, el gran desconocido”.

El concepto de aprendizaje de la ciudadanía, que se refiere a la ética de cómo invertimos nuestras identidades ya que viajamos a través del paisaje, de nuestro contexto sol osignifica un aspecto del miso por lo tanto, el aprendizaje de las personas est´s todavía muy dentro de un contexto social, reconociendo el potencial de un individuo para comunidades de puente y ayudar a conectar a otros a comunidades que mejorarán su capacidad de aprendizaje. (Personal and Social learning).

La teoría social de Wenger de aprendizaje, elaborado en su trabajo en las comunidades de práctica , también tiene la interacción en su núcleo. Para Wenger, el aprendizaje social se trata de aprender en un contexto social y el aprendizaje puede ser visto como un viaje a través de paisajes de prácticas ). “Como el aprendizaje da lugar a una multiplicidad de prácticas relacionadas entre sí, que da forma al mundo humano como un complejo panorama de las prácticas. Cada comunidad se dedica a la producción de su propia práctica, por supuesto, pero también a través de su propia negociación local del significado. Por consiguiente, este proceso es inherentemente diversa “.

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.

Lo que también me he dado cuenta es que mis estudios académicos me han puesto en la periferia de una serie de diferentes comunidades de práctica. En un sentido muy formal He accedido al saber-qué y el saber hacer de esa comunidad documentado con único acceso accidental a las personas de esa comunidad y luego he seguido adelante, por lo que nos lleva a una disquisición de la cual hablamos mucho: cualquier aprendizaje es propio de cada persona como un ente propio y a ello le sumamos lo que la sociedad demandará de cad uno de nosotros, con lo que el aprendizaje nunca será ni personalizado ni socializador de manera aislada, sino de manera conjuna, uno sin el otro no constituyen aprendizaje.
Cualquier aprendizaje nunca será ni personalizado ni socializador de manera aislada, por lo tanto o ambos van de la mano, o no es aprendizaje.Juan Domingo Farnós Miró
Aqui es donde la importancia de los Algoritmos radica en su máxima potencia: se encargan de alguna manera de facilitarnos todo un proceso que nos sirve a traves de nuestra “opcion/es” para decidir que situaciones analíticas y críticas queremos tomar, como personas y como colectivo.
Por todo ellos nos encontramos que los aprendices reflejan tanto en el proceso y el contenido de su aprendizaje: revisión crítica de las experiencias pasadas de aprendizaje, las estrategias y los resúmenes de lo que se aprendió de aprendizaje. Los análisis correlacionales nos muestran siempre una débil y moderada interrelaciones entre las categorías textuales y sus grados de la prueba de adquisición de su pertenencia a un contexto determinado de aprendizaje y la conformación del conocimiento que va adquiriendo asi como su propia autogestion (PKM) del conocimiento. Tomando este conjunto, los resultados sugieren que la auto-reflexión sobre cómo y lo que los aprendices han aprendido a conducir a mejorar en el rendimiento académico y de aprendizaje , aunque de forma limitada.
Un estudio correlacional determina si dos variables están correlacionadas o no. Esto significa analizar si un aumento o disminución en una variable coincide con un aumento o disminución en la otra variable.
Si con ello empleamos La técnica de derivación mediante el análisis de si alguno de los componentes se pueden relacionar con otros, nos lleva a hacerlo de manera personal o por medio de algoritmos que nos ayudaran en esta . Si utilizamos terminos inclusivospodremos agruparagrupar términos tales como “conocimientos de programación” y “un conjunto de habilidades” en una categoría habilidad. , lo que nos permitira ver claramente hacia que tipo de habilidad/es podemos caminar y hacia que otras no merecen la pena yq que en primcipio dilatan nuestro aprendizaje que no nos llevará a ningun lado.
Los resultados de los diferentes analisis y procesos críticos que siempre ponemos como condicion sin ecuanos en la confeccion de nuestros algoritmos sugieren que los aprendices reflejaran siempre aspectos de reflexion reflexión, con lo que la revisión continuada de la crítica (pensamiento), nos conducirá a estrategias de aprendizaje continuamente dinamicas.
Naturalmente esto lo podemos aplicar en el aprendizaje superior formal, pero esencialmente está pensado para lo que venimos y vendremos llamando aprender de manera integrada en la sociedad, donde puede adquirir su máxima potencialidad…
juandon

La “carga de datos”, de la mecánica a la personalización de los aprendizajes!

    juandon

load

     Ayer tras un día bastante malo, la verdad, estuve pensando, creo que eran las 3 de la madrugada o más, sobre la fragmentación que produce la internet en la distribución “fisica” en los aprendizajes de los aprendices en general, tanto de escuelas, universidades, profesionales…y me explico:

Leyendo a George Siemens y a mi amigo Stephen Downes, sobre ello y sus primeros cursos de los MOOCs, en los que intentaron cambiar esta dinámica, me lleva a aconsejar que en los cursos de formación online (Elearning), siempre será mejor no constituir una plataforma única para todos los alumnos, es decir, no utilizar MOODLE, DOKEOS, CANVAS.. incluso ni EVERNOTE, como centro de referencia, si no que cada aprendiz construya el suyo propio y a a partir de este espacio, que incluso puede ser físico, on-line…llegar a colaborar, interactuar…con los demás interesados en sus propias necesidades, en lugares o “no lugares” a convenir….

   Esto no solo provoca 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”.

Cuando recibo multitud de imputs de información y los intento transformar en conocimientos …y lo hago cada día visionando conferencias, repasando tesis, ensayos, posts…..como Stephen Downes dijo en Caracas tiene más de 1000 RSS referenciados, yo tengo ya más de 50.000 , pues bien, 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 pefiilarlas, 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 d
e 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).

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 dificil de ver en la vida cotidina 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”.

Realmente la educación ha experimentado enormes cambios en el currículo, métodos de enseñanza y las tecnologías utilizadas. Las aulas de hoy tienen una población estudiantil más diversa, se presta mayor atención a las necesidades de los estudiantes con necesidades especiales, y (para bien o para mal) los estudiantes son instruidos en las diferentes formas de conocer y comprender – en contraste con la visión del mundo singulares de sólo 50 hace años.

Mientras que los expertos se equivocan al criticar las escuelas, sin cambios en un siglo, pasan por alto el desafío más obvio: el aprendizaje en sí no ha cambiado. Contenido, estudiantes, la evaluación docente, la interacción (tal vez), y, en diversas combinaciones, siguen constituyendo el núcleo duro de la educación, es lo que se dice”cambialo todo para que todo siga igual”, una auténtica falacia, por supuesto, pero realmente es lo que se hace, tanto des de los poderes politico-educativos, como en la mayoría de centros…

Las generaciones futuras tendrán probablemente acceso a la información mucho más facilmente de lo que ya la tenemos ahora A través de Youtube, Twitter, Facebook, SecondLife, podcasts, Flickr, blogs y nuestras conversaciones diarias pueden ser capturadas y utilizadas en el aprendizaje.

Las conversaciones que se producen en Facebook o Twitter no se evaporan, es más, son básicas para el feedback, el aprendizaje colaborativo,…Por tanto como Vygotsky y Wittgenstein sostuvieron, el lenguaje da a luz a los pensamientos. Twitter da a luz a la identidad, al ser. La tecnología ha permitido a nuestra generación exteriorizar – a través de vídeo, fotos, audio, texto, y simulación (MULTICANAL) – nuestras ideas. Una vez externalizado, un rastro de la identidad y de desarrollo conceptual se deja para el futuro y analizarlo de manera continuada.

La idea principal es que el aprendizaje y el conocimiento están conectados en red, no de manera secuencial y jerárquica. Los sistemas que fomentan el aprendizaje, sobre todo en períodos de complejidad y los continuos cambios a la base de conocimiento humano , deben estar alineados con este modelo de red. En el corto plazo, los modelos jerárquicos y estructurados pueden aún tener éxito. En el largo plazo, y estoy pensando en pocos años , los sistemas de aprendizaje deben ser modelados en los atributos de la información en red, reflejan el control del usuario final, tomar ventaja de la actividad social conjuntivo / colectivo, tratar los sistemas técnicos como co- agentes sensemaking a la cognición humana, hacer uso de los datos en la toma de decisiones automatizadas y responden a las necesidades creativas y de innovación de una sociedad frente a los grandes problemas.(REDARQUÍA SOCIO-LABORAL-EDUCATIVA).

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 dirante 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, unifrorme, 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 acomodrse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello”.

Todo lo vamos a necesitar en tiempo real, por es oya que estamos en tiempos del CONOCIMIENTO (KM) la gran mayoría de este conocimineto útil está contenido entre los oídos de las personas de una organización, no en sus archivos explícitas (por importantes que sean, es con frecuencia a través de la intervención de personas que saben que se encuentran de todos modos (HAROLD JARCHE)

He estado pensando en esto por un tiempo, y me he dado cuenta de que hay una desconexión entre el aprendizaje social e informal y la mayoría de los lugares de trabajo . . La gente necesita a alguien que llame cuando está en el momento de trabajar en su proyecto. ¿Cómo manejar esto?

Una forma de empezar a dar soporte a ello, nunca a gestionarlo, el aprendizaje social es mapear las redes sociales, a través de una combinación de análisis de redes sociales (ARS), el análisis de redes de organización (ONA), y el análisis de redes de valor (AVN). Estas ayudas nos dan una visualización y una ayuda pra ver la organización y su ecosistema como lo que son, una serie de redes y relaciones, no una jerarquía de títulos y descripciones de trabajo.

Hay otras acciones pragmáticas que vamos a tomar, eso es una obviedad, pero parece que será así:

Conectarse es “cómo” aprender a la tarea actual. Mostrar y contar sólo funciona si se puede poner en práctica. La curva del olvido es empinada cuando no hay práctica.

Que sea un trabajo de todos para compartir lo que han aprendido. ¿Has notado lo fácil que es encontrar “cómo hacer” videos y explicaciones en la Web? Eso es porque alguien se ha tomado el tiempo para publicarlos. Todo el mundo en la organización debería hacer esto, si se trata de un texto corto, una foto, un mensaje, un artículo, una presentación con las notas, o un vídeo en toda regla.

Crear espacio para hablar de las cosas y captar lo que se transmite . Obtengamos estas conversaciones al aire libre donde se puedan compartir. Proporcionar tiempo y el espacio para la reflexión y la lectura. Hay más conocimiento fuera de cualquier organización que dentro. (La escuela y la universidad pierden la esencia de toda la vida, ahora el conocimiento está en todas partes y eso “es mucho más grande que cuatro paredes”

Esto se puede demostrar de una manera practica, contundencia que nos haría ver las cosas mejor…Podemos ver si esta canalización puede mejorar la colaboración de los estudiantes, de trabajadores…, el intercambio de conocimientos y la creación de redes y el desarrollo de habilidades de pensamiento y de comunicación críticos. Invitando a los comentarios o preguntas de los estudiantes indica que sus opiniones son de valor, y alienta el compromiso.

juandon

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