De las obsoletas estructuras de ayer (personal learning), al nuevo significado de los datos y del personalized learning

Juan Domingo Farnós Miró

No podremos nunca establecer el aprendizaje autónomo ni su automatización si el APRENDIZAJE continúa moviéndose en ESCENARIOS estructuralmente y obljetivamente individualizados (personal learning), lo que dificulta y mucho su evolución al siglo XXI y por tanto seguir con el monopolio de las instituciones y personas que no quieren que se desarrolle.

En cambio el APRENDIZAJE PERSONALIZADO tiene un fuerte componente SOCIALIZADOR, o no lo es y es fruto de lo que la sociedad quiere y necesita en esta nueva época.

La clave de esta transformación no es estandarizar la educación, sino personalizarla, construir logros al descubrir los talentos individuales de cada persona (excelencia personalizada), poner a los aprendices en un ambiente donde quieran aprender y donde puedan descubrir naturalmente sus verdaderas pasiones, si nos referimos a la educación más formal.

Todos somos diferentes, únicos, y hablamos y pensamos de contenidos singulares, ¿por qué debemos escribir y publicar siguiendo las reglas de estandarización de las publicaciones científicas? Si ya no vivimos en la época donde la imprenta y las compañías editoriales eran el único medio para compartir, vivimos en la época de Internet.

«»»»Aprendizaje personal:
«En el aprendizaje personal, el alumno tiene la libertad de elegir y elegir cursos / módulos que le interesen y trazar su propio curso de aprendizaje. Es posible que esto no siempre funcione bien en el espacio de aprendizaje del lugar de trabajo corporativo. Los empleados específicos en roles de trabajo específicos necesitan aprender habilidades específicas para hacer mejor su trabajo. Los equipos de L&D pueden lograr un equilibrio al dar a los empleados la opción de elegir un curso de su elección cuando el empleado completa un número específico de cursos o módulos, que están vinculados directamente a su rol laboral diario.
Aprendizaje personalizado:
La ventaja de utilizar un aprendizaje personalizado impulsado por el aprendizaje adaptativo y construido mediante un análisis exhaustivo de los conjuntos de habilidades del público objetivo es que se puede proporcionar un aprendizaje optimizado a los alumnos. Esta es la razón por la cual la mayoría de los profesionales de L&D tienden a preferir el aprendizaje personalizado para ofrecer el aprendizaje en el lugar de trabajo. Por otro lado, en las escuelas y universidades, el aprendizaje personal funcionará mejor y ayudará a los estudiantes a explorar temas y aprender mejor. Estamos comenzando a ingresar al siguiente ámbito de personalización en el aprendizaje en el lugar de trabajo a medida que las organizaciones invierten en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las plataformas de aprendizaje que alojan contenido tienen motores de recomendación que ayudan a los alumnos a elegir el próximo curso»»»» (este entrecomillado lo encontrarési en….

The Personal Versus Personalized Learning Debate

https://medium.com/@Origin_Learning/the-personal-versus-personalized-learning-debate-9e259e2e0904 , por lo que se ve y se entiende facilmente que el primero es el pesonal learning significa el pasado y el personalized learning, el futuro.

La Ciencia debe “ser otra ciencia” ya no más la de la imposición y la de las reglas cerradas, si no abierta, diversa, adaptable a cada situación….ya no tienen sentido la estándarización en ningún proceso, sea el que sea, ya que todos deben ser personalizados, por lo tanto, la ciencia, también…

El individualismos a ultranza en temas e aprendizaje (ahora lo llaman personal learning) y claro yo no, pienso y estoy convencido que el aprendizaje ha dejado de ser individualizado y ha pasado a ser social, conectado (personalized learning).

¿Alguna vez nos hemos preguntado como empresas como NETFLIX FACEBOOK….u otras siempre se anticipan a nuestro gustos y nunca fallan en las recomendaciones que nos hacen? Obviamente la personalización es la base de todo ello….

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

a-¿cuál es la frontera de aprendizaje para ese niño?

b-¿Dónde están luchando?

c-¿Dónde están por delante?

Ese tipo de tecnología ofrece a los educadores la información para tomar buenas decisiones que ningun lápiz y papel y mucha dedicación podría proporcionar…

Y siguen insistiendo aunque determinen sus altos costos de tecnología y de personal docente….Bien, la verdad es que parten de hipótesis equivocadas, EL PERSONALIZED LEARNING no va de eso, si no de autonomía, pero de los aprendices, de su responsabilidad en los aprendizajes y en la evaluación…. ¿Algoritmos? claro que también , pero referidos al aprendiz, no al docentes y al sistema..

Además de una personalización del aprendizaje necesitará grandes volúmenes de datos para mirar hacia el futuro. (MACRODATOS-BIG DATA)El análisis de los datos hacia el futuro utiliza diversas técnicas estadísticas para el análisis de los datos actuales e históricos y les permite realizar PROGNOSIS Y DIAGNOSIS de los mismos, lo cual les abocará a realizar actuaciones, primero personalizadas y luego socializadoras… Por lo tanto, en el mundo de los grandes datos todo es importante, incluso las valoraciones utilizadas en cualquier escenario, con el fin de sacar conclusiones sobre el futuro éxito del aprendizaje.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vamos a :

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

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

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

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

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

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

Estos son:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

El principio de aprendizaje de similitud de tareas

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

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

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

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

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

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

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

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

Introducción y prácticas de aprendizaje. Modelo de gestión por competencias y su valoración, Mini- Proyecto de Innovación (presencial y/o virtual)
Innovación: ¿Qué es? Principios básicos y paradigmas
Tendencias globales. Competencias para gerenciar la innovación
Interpretación de los resultados en la valoración de competencias
Mini- Proyecto de Innovación
Creatividad e Innovación ¿Quién fue primero?
Algunas historias de innovación. La innovación y el cambio en las organizaciones: cómo gestionar el gobierno de la innovación
Competencias del día: Visión Estratégica del Cambio + Innovación
Ejecución de las ideas innovadoras: riesgos y aceleradores
Sistema de gestión de ideas. Indicadores. Balanced Score Card
Competencias del día: Orientación a resultados + Influencia
Cultura de innovación y calidad de servicio: mapa de innovación
Tendencias globales en servicios. Prácticas innovadoras
Competencias del día: Orientación al cliente + Autocrítica
Comunicación de la Innovación

Competencias del día: Comunicación influyente + Integridad

Presentación de Mini-Proyecto de Innovación

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

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

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

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

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

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

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

Podremos utilizar el análisis predictivo con determinadas cajas de herramientas para mejorar sus oportunidades de educación y alinearse con las necesidades específicas de los estudiantes. Es bastante evidente que de esta manera la cuestión planteada por el peligro de Big Data es impulsado por la privacidad al extremo.

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

a-¿pero es un proceso tan complejo como la feria de aprendizaje?

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

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

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

a-el tratamiento respetuoso de la libertad con responsabilidad y compromiso de las personas.

b-la promoción de la capacidad de comunicar e interactuar

c-la necesidad de una formación personal e integral con el objetivo de hacer personalidades responsables y para promover la interacción social.

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

Esto es, sin embargo, no debe confundirse con la indiferencia o dejar hacer. Habilidad, conocimiento y contenidos técnicos específicos son, por tanto, un derecho vinculante y se revisarán continuamente, con el aprendiz como eje y responsable y los docentes como facilitadores y/o acompañantes.

El docente está sujeta al aprendizaje personalizado mediante una transformación que viene desde abajo, dejando de ser instructor para el aprendizaje (proceso), a simple acompañante. Este aprendizaje puede tener éxito, sin embargo, es necesario cumplir una serie de factores, debe ser abierto, inclusivo y ubícuo (Juan Domingo Farnos), de otra manera, casi es imposible.

Los docentes , colaboran y proporcionar materiales a diversos estilos de aprendizaje y enfoques de aprendizaje . Acompañan a los estudiantes a punto de poner sus metas de aprendizaje para alcanzarlos, y si no, sugieren y apoyan para ayudar en las necesidades personalizadas de cada aprendiz.

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

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

Cada uno de ellos ha sido objeto de un considerable debate en el campo:

1• Pedagogía – ¿necesitamos diferenciar la instrucción de acuerdo con las variables del estudiante o ‘estilos de aprendizaje’, o es todo un gran mito?

2• Currículo – ¿Deberían los estudiantes estudiar los mismos temas en el mismo orden, comenzando con temas “fundamentales” tales como lectura o matemáticas, o podemos variar este orden para diferentes estudiantes?

3• Entornos de aprendizaje: ¿deben los estudiantes trabajar en grupos en un aula colaborativa, o pueden aprender por sí solos en casa o con una computadora?

(Aprendizaje personal=individualizado) :

a–La individualización se refiere a la instrucción que se estimula a las necesidades de aprendizaje de los alumnos diferentes. Metas de aprendizaje son los mismos para todos los estudiantes, pero los estudiantes pueden progresar a través del material a diferentes velocidades de acuerdo a sus necesidades de aprendizaje. Por ejemplo, los estudiantes pueden tomar más tiempo para avanzar en un tema determinado, no tome los temas que cubren la información que ya saben, o temas repetidos que necesitan más ayuda sobre.

b–La personalización se refiere a la instrucción que se estimula a las necesidades de aprendizaje, adaptados a las preferencias de aprendizaje, y adaptados a los intereses específicos de los diferentes alumnos. En un entorno que es totalmente personalizado, los objetivos de aprendizaje y contenidos, así como el método y el ritmo de toda puede variar (para la personalización incluye la diferenciación e individualización), segun el contexto y las competencias y habilidades de cada aprendiz.

En el aprendizaje personalizado de hoy, la idea es permitir que la tecnología tome muchas de estas decisiones para nosotros. Por ejemplo, el aprendizaje personalizado implica la presentación de diferentes contenidos de los cursos basados en la experiencia o desempeño previos del estudiante en las tareas de aprendizaje que se adapten a su contexto y a sus necesidades y posibilidades.

Lo que estos enfoques tienen en común, sin embargo, es que en todos los casos el aprendizaje es algo que se proporciona al alumno por algún sistema educativo, ya sea una escuela y un maestro, o una computadora y un software de aprendizaje adaptable. Y estos proveedores trabajan a partir de un modelo estándar de lo que se debe proporcionar y cómo se debe proporcionar, y adaptar y ajustar de acuerdo a un conjunto de criterios. Estos criterios se determinan midiendo algún aspecto del rendimiento del estudiante.

Esta es la razón por la que hoy leemos mucho sobre ‘análisis analítico’ y ‘grandes datos’. La intención detrás de estos sistemas es utilizar los datos recogidos de un gran número de estudiantes que trabajan en entornos de aprendizaje similares hacia resultados de aprendizaje similares con el fin de hacer mejores recomendaciones a los futuros estudiantes.

El “camino de aprendizaje optimizado” (Excelencia personalizada) para cualquier alumno determinado se encuentra analizando el camino más exitoso seguido por los estudiantes más similares.

Evidentemente esto tiene muchos detractores, históricamente prácticamente todos, pero ahora con las Tecnologías Convergentes se nos pueden abrir los ojos, ya que éstas nos permiten anticiparnos, por una parte, y adelantarnos, por otra…

Ya no es necesario creer que el bien y el mal, por ejemplo, dependen de una ley ordenada, por lo que lo que llamamos JERARQUÍAS, se va destiñendo, se va enmascarando en posiciones personalizadas y personalistas….lo que nos permite entender el aprendizaje como otra manera de entender no solo l oque es en si, si no sus procesos..

Entender que el pensamiento crítico, es pensar sobre lo ya pensado, es la única manera de ser capaces de llevar a cabo una innovación de innovaciones, una DISRUPCIÓN.

Evidentemente la educación de hoy, tal como la entendemos socialmente y tal como está implementada en sus estructuras, organizaciones y funcionalidades…no nos sirve tal como entendemos como es la sociedad de hoy y de mañana, por tanto dejémonos de escusas y de medias palabras y podemos escoger dos caminos:

1-El de ahora y por tanto el de tantos y tantos siglos, con las innovaciones constantes que estamos realizando) y que nos llevan a los resultados que ya conocemos ….

2) O aceptamos que una sociedad diferente requiere de una decisión firme que permite otro diseño completamente adaptado a las necesidades de ahora y de mañana…y por tanto creo que ésta debe tenernos en cuenta como lo ha hecho con los acólitos del primer caso, creo que nos merecemos una oportunidad y no por nosotros, faltaría más, sino por la propia sociedad, que se merece lo mejor y la verdad es que está TAN ALETARGADA, que necesita de un fuerte empujón, esperemos que podamos realizarlo pronto.

Ni siquiera el concepto de cambiarlo todo para que todo siga igual, eso ya no interesa a nadie y se está viendo en la sociedad, solo es cuestión de liderajes y de ganas de hacer algo nuevo, pero no por ser nuevo, si no por ser mejor.

Pensemos que hasta ahora solo se han hecho “intentos”, nunca se ha producido una declaración de intenciones de cambio real (realmente las personas, las sociedades solo han querido hacer innovaciones y eso ya no vale para el futuro).

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

Mientras que si entendemos por APRENDIZAJE COLABORATIVO/COOPERATIVO como producto de lazos EMOCIANALES y más propiamente AFECTIVAS, a manera de SINERGIAS NEURONALES, puede ser manipulado, normalmente sería en sentido positivo, pero también de manera intencionada y sectaria, llegando al DESAFECTO i el desinterés.

Si todo ello lo entendemos como CAUSA, el EFECTO, bien inmediato o a medio-largo plazo, nos obliga a pensar que debemos caminar por la senda de la personalización y la socialización llegando a una educación inclusiva donde los aprendices (alumnos) deben ser los que determinan sus sinergias y relaciones para lograr resaltar su excelencia personalizada y su grado de implicacion socializadora a través de su diversidad y del valor añadido que pueden emplear, siempre bajo el acompañamiento y la facilitación del sistema (DOCENTES).

Las tecnologías (internet, TIC, Inteligencia artificial learning analytics etc), van a ser no solo las herramientas si no quienes le darán el apoyo a través de estrategias (IDEAS+HERRAMIENTAS DIGITALES) que conseguirán hacerse no solo con la EJECUCION, sino también con el CONTROL de su evolución procesual e implementación, tanto en el desarrollo de su propio aprendizaje como en la perpetuación permanente y continuada del mismo.

Es cierto que se trata de una puesta en escena DISRUPTIVA ya que si ello evoluciona en caminos como:

a-DENTRO…DENTRO (aprendizaje en un paradigma caducado)

b-DENTRO…FUERA (inicios de un nueva paradigma no muy aclarado en su desarrollo)

c-FUERA…DENTRO (paradima progresivo y más adaptado a la sociedad de la información y la comunicación con el soporte de las TIC…

d-FUERA…FUERA (paradigma disruptivo donde el aprendizaje personalizado/socializador se encuentra más cómodo, primero partiendo de los BORDES y a continuación, pensando en un aprendizaje abierto, inclusivo y ubícuo).

Las hipótesis de trabajo y de análisis, son variadas, divergentes,…. vienen referidas a la apropiación de competencias educativas en el nuevo paradigma (para nada hablamos del antiguo y sus desfasadas maneras de aprender y de educarse), eso si, hacemos un impás, mejor dicho, nos y los cuestionamos sobre este espacio-tiempo de “puente” en el que la educación formal pervive y deambula por la sociedad de la información y la comunicación (SIC), así mismo en lo referido a la relación aprendizaje-trabajo (learning is the work), a su acomodación en una sociedad abierta, inclusiva y ubícua, por tanto en todo lo referido a lo que la envuelve…, en fin, compleja, divergente y de mucho calado “pasional”, tanto objetivamente como subjetivamente.

Las primeras reacciones ya han empezado y digo “reacciones” sin salir nada de nada aun, pero de eso se trata de analizar las posiciones de un viejo paradigma que no se sustenta ni que se quiera y de uno de nuevo que no tiene aún la suficiente fuerza para tirar hacia delante ya que necesita no de posicionamientos aislados simplistas, si no de un trabajo muy complejo en todas las disciplinas de la sociedad (transdisciplinares) -tal como se venía haciendo hasta ahora, pequeñas innovaciones- y muchas veces por personas que en su vida han investigado nada y ni siquiera tienen idea de lo que significa eso.

Pero se trata de eso, de ver una comparación entre dos maneras de ver el mundo, ni mejores ni peores, una del pasado y otra del futuro, en la que el PRESENTE está en medio debatiendo una guerra que indecisa y que parece del nunca acabar. Personas, muchas veces que como dice el pueblo llano “no han salido de casa” y me refiero al plano educativo, que no conocen más allá de lo que normalmente hacen ellos y lo que se lleva a cabo delante de “sus narices”, en cambio otros, si, gente de ciencia que por supuesto pertenecen a la “reacción” pero que su opinión siempre es respetable por su trabajo a cuestas.

La ejecución de la misma no es para nada al uso de las investigaciones clásicas, como no podía ser de otra manera,ya que las TIC han estado presente ya no como herramientas en todo momento (obviamente) si no que las estrategias son completamente disruptivas, con personas trabajando de manera disruptiva, tanto en su diseño estratégico, su ideación, implementación directa, análisis….muy lejos de lo que se venía haciendo (lo digo en pasado porque estoy seguro que a este tipo ancestral de trabajo le queda poco tiempo) y además algo básico (disruptivo al 100%) no es una investigación cerrada por convencimiento, no abandonaremos la experiencia, estaremos pendientes de ellos de muchas maneras (gracias a las TIC, AI, intenet…)….

Estamos no por hacer cosas diferentes, si no acosas que la gente quiere, que se ve en la misma sociedad, por tanto somos servidores de esta sociedad, no de la anterior. La verdad es que ya “no discutimos” con “nuestros antecesores”, los clásicos de ayer, de ante ayer etc etc…ni siquiera discutimos en/con los centros, instituciones que se agarran al pasado por comodidad, desconocimiento, carencia de suficientes conocimientos de hoy, miedos a perder sus influencias….con estos, para que discutir, también ellos verán como las cosas suceden hasta por DECANTACIÓN….

Algunos pensadores de este siglo dirían que todas las partes pueden ser buenas, ello nos conduce a pensar que podemos emplear aspectos del pasado que pueden servir en el presente-futuro. Ésta parecería la posición más lógica, conservadora también, pero no la nuestra que siendo más disruptiva apuesta por valores de transformación que no de cambio.

Si bien el cambio tiene un componente de transformación, la transformación necesita de CONSTRUCCIÓN, de elaboración de situaciones nuevas, con lo que el APRENDIZAJE ya no más será lo que hemos entendido hasta ahora, sino que significará lo que cada APRENDIZ quiere que sea, bien de manera personalizada, pero también y al mismo tiempo, colaborativa.

Tampoco es de recibo que se piense en que las posiciones disruptivas son sectarias ni únicas, no, ya que uno de sus signos es que son por encima de todo abiertas, eso si sin renunciar a que el aprendiz sea quien decida por si miso todas las circunstancias que giran a su alrededor.

La enseñanza, en manos del sistema (docentes) pasa a ser aprendizaje, en manos del aprendiz, con lo que la situación de la educación en general cambia no solo de forma como de fondo.

juandon

FUENTES:

Farnos miró, Juan Domingo : Todo lo que se dice y/o no se dice del personalized learning (… social learning, life long learning, eduacion disruptiva, educacion inclusiva…)

https://juandomingofarnos.wordpress.com/2019/04/17/todo-lo-que-se-dice-y-o-no-se-dice-del-personalized-learning-social-learning-life-long-learning-eduacion-disruptiva-educacion-inclusiva/

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

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

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

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

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

By Colin Koopman http://www.pearson.com.ar/pte.php

http://thenewinquiry.com/…/the-algorithm-and-the…/ The Algorithm and the Watchtower

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

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

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

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

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

1 agosto, 2020 0

El aprendizaje automatizado y autodirigido extrapolados a situaciones ubicuas, ¿podrán entender la necesidad de retroalimentación?

Juan Domingo Farnos

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

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

-¿El aprendizaje PERSONALIZADO tiene suficiente mejoría en el aprendizaje del aprendiz para justificar los costos de un sistema de aprendizaje más complejo?

-¿Cómo podemos aprovechar algoritmos de aprendizaje automático “big data” y otros.. para la construcción de sistemas de aprendizaje personalizadas más eficientes y rentables?

-¿Cómo pueden las ideas y resultados de la investigación de las ciencias cognitivas, utilizarlos para mejorar la eficacia de los sistemas de aprendizaje personalizados?.

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

-En este sentido, los sistemas Machine Learning representan un gran avance en el desarrollo de la inteligencia artificial, al imitar la forma en que aprende el cerebro humano -mediante la asignación de significado a la información y darnos más posibilidades de opción según nuestros personalismos.

-El Machine learning identificará y categorizará las entradas repetitivas y utilizar la retroalimentación para fortalecer y mejorar su rendimiento. Es un proceso similar a cómo un niño aprende los nombres y la identidad de los animales, haciendo coincidir las palabras con las imágenes; el ordenador, poco a poco, aprende a procesar la información correctamente.

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

La necesidad de tener máquinas autónomas están en el corazón del movimiento de aprendizaje automático y del aprendizaje ubícuo en sí mismo.

Podemos llegar con ello a anticiparnos a situaciones personalizadas ya que las posibilidades automáticas vs moviles, hace que las situaciones que hemos ideado con anterioridad se puedan implementar en cualquier espacio, tiempo y escenario, eso si, los beneficios de los mismos (MOBILE LEARNING AND MACHINE LEARNING, siemrpre dependerán de cómo se apliquen

El aprendizaje móvil (o “m-learning”) ofrece muchas posibilidades tanto para aprendizaje mezclado como en línea aprovechando completamente aprendizaje sus beneficios en tiempo real y en espacio real (espacio físico) mezclada con la información digital y experiencias.

Muchos países en desarrollo están buscando tecnologías móviles que tiene el “potencial para ofrecer educación sin depender de una amplia infraestructura de comunicaciones que se adapte al contexto de los países en desarrollo. En algunos países en desarrollo, hay una fuerte base instalada de usuarios de teléfonos móviles que junto al aprendizaje automático les facilitaría no solo la parte humana de los mismos, si no también la económica.

Entonces, es importante considerar si el objeto será realizado solo en línea (como una aplicación-algoritmo-machine learning) o como una experiencia. El despliegue previsto o la ecología del mismo, será importante tener en cuenta antes de que el trabajo de desarrollo comience. Una vez que las decisiones importantes se han hecho, entonces el diseño puede entrar en la fase de desarrollo de contenido móvil. El objeto de aprendizaje puede entonces ser cargado y almacenado en un sistema de gestión, o en un servidor de aprendizaje / o en un curso o un sitio web. Desde allí, el objeto de aprendizaje se despliega. De manera óptima, el bucle de retroalimentación de los usuarios, puede informarles sobre el diseño o rediseño.

Podemos seguir y seguir, pero acabaremos haciéndonos preguntas, como siempre:….

—¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Cómo podemos implementarlo en el mundo de la educación y de manera móvil?

—¿Qué es el aprendizaje móvil? ¿Cuáles son sus posibilidades y limitaciones?

—¿Cuáles son algunos de los límites de los dispositivos móviles en términos de insumos de información? Información de recibo a través del entorno de una pequeña pantalla?

—¿Cuáles son los pasos necesarios para el diseño y construcción de objetos digitales de aprendizaje para la entrega a través de dispositivos móviles y desarrollados de manera automática?

—¿Cuáles son algunos tipos de mobile-friendl y objetos de aprendizaje digitales que se pueden crear hoy en día?

—¿Cuáles son algunos ejemplos de los métodos pedagógicos utilizados en escenarios reales de aprendizaje móvil y automáticos o es mejor crearlos nosotros mismos según nuestras necesidades y contextos, siempre de manera personalizada/socializadora?

—¿Estamos listos para el Aprendizaje Móvil?

—¿Estamos preparados para un aprendizaje móvil dentro del machine learning?

El uso frecuente de los dispositivos móviles no significa que los estudiantes o profesores están preparados para el aprendizaje móvil ni automático:

a——¿Estamos los estudiantes y profesores dispuestos a dar el salto del aprendizaje presencial, del e-learning …al aprendizaje móvil automático?

b —–¿Qué significa estar preparados? Para responder a estas preguntas, podemos examinar los dispositivos móviles que los estudiantes y profesores ya estan utilizando, así como las actividades que realizan durante el uso de estos dispositivos. En la mayoría de los casos, los estudiantes y los profesores ya han participado en una variedad de actividades de informática móvil y la comunicación en el trabajo y para otras facetas cotidianas.

Veremos que pasa en los próximos tiempos, pero parece obvio que el APRENDIZAJE MÓVIL, el AUTOMATIZADO SE MEZCLEN: “aprender desde cualquier sitio y sin importar el tiempo”, cambiará la manera de aprender, eso está claro, sus consecuencias pueden llevarnos a que la sociedad se decida por otra forma de educarse, pero eso lo veremos….

El aprendizaje automático tiene el potencial de respaldar aspectos de la enseñanza y el aprendizaje que consumen mucho tiempo y son difíciles de gestionar, como el trabajo en proyectos individuales, la colaboración, los tutoriales y el aprendizaje autodirigido y si se extrapola a situaciones ubicuas, se podrá incluso a entender la necesidad del cambio de ROLES

Investigaciones recientes de acceso digital han demostrado que el arte de los cuestionamientos abiertos en las aulas está desapareciendo. ¿Qué pasa si volteamos un sistema típico de aprendizaje automático? ¿Qué pasaría si, en lugar de aislar a un alumno de hechos específicos, los sistemas fueran diseñados en su lugar para hacer preguntas abiertas a los estudiantes para excitar y despertar su imaginación, para que su personalización y socialización de sus aprendizajes fueran decisivos en su vida y en su educación?

¿Qué pasa si estos sistemas fueron diseñados para preparar a los jóvenes para gestionar de forma autónoma, abierta, flexible y ubícua (MOBILE LEARNING) su propio aprendizaje asegurándose de que están listos para hacer las preguntas apropiadas y maximizar las conversaciones , habiendo ya explorado el tema con sujetos agentes? Además de alimentar la imaginación, este enfoque abierto podría beneficiarse de otras características del aprendizaje automático.

El problema con la práctica actual es que una prueba de cultivo significa que las máquinas se utilizan para pintar el tipo incorrecto de imágenes. Los puntajes de las pruebas son la única moneda que cuenta en las aulas, por lo que estas imágenes tienden a ser de rendimiento de prueba y no dicen nada sobre lo que los alumnos pueden hacer, cómo lo hacen y qué/quien les importa. Las transcripciones de las conversaciones con un agente “abierto” impulsado por el aprendizaje automático podrían ayudar a crear imágenes mucho más ricas para que puedan implementar sus aprendizajes en la vida real.

Un artículo reciente con un problema adicional con el aprendizaje automático que a menudo se denomina inteligencia artificial (AI). Este término es problemático y que indica claramente que se desplaza a los seres humanos con las máquinas y confirma que todo se enfoca en cómo se trata de que los robots reemplacen a los maestros. En lugar de reemplazar a los seres humanos, estas sistemas estarán listos para trabajar junto con las personas para amplificar la capacidad humana y se desarrollarán de manera móvil, con lo que nos solo su VISIBILIDAD si no también su UTILIDAD en el mundo del aprendizaje será mayor.

En la mayoría de los aspectos de nuestras vidas, la tecnología ha hecho cambios significativos (para bien y para mal), pero en la educación, particularmente , todavía hay resistencia obstinada. La promesa de obtener mejores resultados en las pruebas mediante la aplicación del aprendizaje automático puede y debe atraer a los políticos, policy makers… y continuar obteniendo fondos. El aprendizaje automático puede determinar si ha levantado un pasaje textualmente de la web.

También podemos crear con la tecnología móvil y con su metodología y didáctica de aprendizaje un objeto móvil fácil con el aprendizaje digital, comenzando por la comprensión de los objetivos de aprendizaje y planificar el diseño del objeto a través del aprendizaje de diseño que considera el contenido de la información, la audiencia proyectada, el método de entrega y la interfaz , si el objeto es un objeto independiente o una integrada con actividades no móviles, y si la multimedia es rica o no.

El aprendizaje móvil es una especie de realidad aumentada, con los dispositivos móviles que permiten el acceso y la conectividad de información de muchas ciudades y otros entornos para mejorar la experiencia del alumno. Wireless Fidelity (WiFi) tecnologías y la divulgación amplia de muchos dispositivos móviles (teléfonos inteligentes, iPads, Tablet PC, ordenadores portátiles pequeños, y otros) han hecho que el acceso a Internet y la Web, sean realmente ubícuos. Hay muchos en esta “base de usuarios” que puede acceder al aprendizaje móvil.

Incluso con el aprendizaje en línea tradicional, que ayuda a que los objetos de aprendizaje digitales móviles sean accesibles, para una más amplia gama de puntos de acceso para que “en cualquier momento y en cualquier lugar” podamos aprender.

Además, los dispositivos móviles, con sus micrófonos, cámaras y otras tecnologías de la ingestión(software) permiten la captura de información del mundo real en formato digital y el intercambio de esa información en el mundo.

El crecimiento de las aplicaciones creativas permiten mucho más la interactividad en tiempo real, conciencia de temas de localización educativa y los intercambios multimedia.

El aprendizaje móvil se ha convertido en una forma viable de aprendizaje a distancia y mezclado (híbrido), de aprendizaje debido a las nuevas habilitaciones de diversas tecnologías.

El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) ha revolucionado el mundo de las computadoras y lo hará en el de la educación, permitiendo como acabamos de demostrar el aprendizaje personalizado y socializador, al permitirles aprender a medida que avanzan con grandes conjuntos de datos, mitigando así muchas trampas de programación previas e impases.

Machine Learning crea algoritmos que, cuando se exponen a grandes volúmenes de datos, producirán autoaprendizaje y evolución. Cuando esta tecnología única impulsa las aplicaciones de Inteligencia Artificial (AI), la combinación es poderosa .Pronto podremos esperar ver robots inteligentes a nuestro alrededor haciendo todo nuestro trabajo, mucho más rápido, con mucha mayor precisión e incluso mejorando en cada paso. ¿Este mundo ya necesitará humanos inteligentes o pronto seremos superados por robots que piensan en sí mismos?¿Cuáles son las tendencias más visibles de Machine Learning ?

La popularización de los dispositivos móviles ofrecen una poderosa motivación para crear contenidos de aprendizaje pueden reproducir en dispositivos móviles automatizados .Los dispositivos móviles también permiten los usos del medio físico real en maneras que no eran alcanzables con otras tecnologías de aprendizaje en línea.

Además, las capacidades de comunicación entre los alumnos en sus dispositivos móviles también permiten más a fondo la colaboración y/0 co-aprendizaje:

a) Adoptar, adaptar y actualizar fácilmente las tecnologías.
b) Desarrollar un ambiente digital personal a partir de una gama de herramientas y servicios.
c) Comprender cómo la tecnología digital está cambiando las prácticas en el trabajo, en la educación y en la vida social.

Será interesante ver si los cursos para estudiantes móviles se vuelven más comunes. No solo la replicación del diseño de un curso básico, sino también una experiencia de aprendizaje con tabletas y teléfonos inteligentes como los principales mecanismos de entrega para la enseñanza y el aprendizaje.

“Las características del aprendizaje móvil que se encuentran en la literatura incluyen palabras tales como: mobile learning, elearning, ahora, machine learning, aprendizaje automático, algoritmos, ‘personal’, ‘espontáneo’, ‘oportunista’, ‘informal’, ‘penetrante’, ‘situado’, ‘privado’, ‘sensible al contexto’, ‘mordida’ ‘tamaño’ y ‘portátil’. Esto implica una conceptualización del aprendizaje móvil en términos de las experiencias de los alumnos con énfasis en la propiedad del dispositivo, la informalidad, el movimiento y el contexto que siempre será inaccesible para el aprendizaje electrónico convencional (Kukulska-Hulme y Traxler, 2007). Diseñar para el aprendizaje móvil comienza considerando cómo la implementación o el uso de tecnologías móviles apoyarán esta conceptualización, o la consideración de cómo cualquier actividad de aprendizaje propuesta se relaciona con los atributos anteriores “.

Aprendizaje móvil: una guía práctica para organizaciones educativas que planean implementar una iniciativa de aprendizaje móvil

“Si bien hay muchos enfoques que una institución puede adoptar cuando se trata de aprendizaje móvil, desde la funcionalidad administrativa hasta el aprendizaje enriquecedor y las experiencias de aprendizaje , un factor clave a tener en cuenta es el alumno”.

“Al poner al alumno en primer lugar, la tecnología utilizada para entregar los recursos tiene en cuenta las variaciones locales en la conectividad. Donde los maestros tienen acceso confiable a Internet, los grupos de WhatsApp se han configurado para compartir videos de técnicas de enseñanza que entusiasman a los estudiantes con sus lecciones “.

Las tecnologías móviles son parte de la combinación general de aprendizaje mejorado de tecnología. En algunos casos, el aprendizaje basado en dispositivos móviles es parte de una experiencia de aprendizaje combinado y, a veces, el único mecanismo de entrega de aprendizaje es el móvil.

El procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático se pueden aplicar en la educación de los aprendices a abordar áreas problemáticas en la enseñanza y el aprendizaje. El sistema propuesto analiza los comentarios de los estudiantes de ambas encuestas de cursos y fuentes en línea para identificar la polaridad del sentimiento, las emociones expresadas y la satisfacción frente a la insatisfacción. Una comparación con los resultados de la evaluación directa demuestra la confiabilidad del sistema.

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

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

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

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

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

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

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 común y eso lleva, como venimos diciendo siempre, una responsabilidad y un compromiso.

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

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

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

Se transforman variables, por ejemplo, al remplazar los valores originales por logaritmos (transformación logarítmica).

Frecuentemente los datos que son obtenidos no se ajustan a una distribución normal, por lo cual es inapropiado el ejecutar pruebas paramétricas

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

https://juandomingofarnos.wordpress.com/2012/09/09/las-tecnologias-somos-nosotros-y-el-valor-anadido-que-producimos/

Las tecnologías somos nosotros……Juan Domingo Farnós

NMC , un grupo de académicos de la Universidad Abierta ha preparado un análisis profundo y reflexivo de lo que viene en la pedagogía. 36 El informe está disponible aquí , y aunque su atención se centra en la enseñanza post-secundaria y aprendizaje, hay mucho aquí que es muy aplicable a aquellos de nosotros tratando de estar más informados acerca de las tendencias que vienen en los grados K-12 pedagogía.

Los autores prestan deferencia a los informes Horizon del NMC, pero explican que tienen un objetivo diferente:

Reconocemos la inspiración de los Informes Horizon del NMC, así como otros informes mirando al futuro de la educación. Las exploraraciones así cómo las innovaciones en la tecnología pueden influir en la educación, examinamos cómo las innovaciones en la pedagogía puedes ser promulgada en una época de tecnología personal y en red.

En un breve comentario sobre el informe, un blogger educativo que se identifica sólo como “Derek” :órdenes de este informe viene de innovaciones por la inmediatez:

Investigación personal de aprendizaje– Aprendizaje a través de la investigación colaborativa y activa investigación
Seamless aprendizaje– Conexión de aprendizaje a través de la configuración, tecnologías y actividades
MOOCs– Massive cursos en línea abiertos
Evaluación para el aprendizaje– evaluación que apoya el proceso de aprendizaje a través de información de diagnóstico
Nueva pedagogía para los libros electrónicos– Métodos innovadores de enseñanza y aprendizaje con la próxima generación de libros electrónicos
Llevaron Publisher cursos cortos– Editores productores comerciales de cursos de corta duración para el ocio y el desarrollo profesional
Insignias para acreditar el aprendizaje– marco abierto para obtener el reconocimiento de las habilidades y logros Aquí podríamos añadir los Badges, como un elemento refrendado por una SOCIEDD TRANSPARENTE Y CONFIABLE (@JUANDOMING)
El renacimiento de la edición universitaria– Nuevas formas de publicación académica abierta
Análisis de Aprendizaje– basada en datos de análisis de las actividades de aprendizaje y entornos
Rizomática aprendizaje– Conocimiento construido por comunidades que se autoregeneran en ambientes abiertos.

El futuro del aprendizaje se encuentra en una tesitura centrada en el estudiante, web 2.0 facultada, en red conectivismo . Esta es la nueva cultura del aprendizaje , y se lo debemos a nuestro propio aprendizaje permanente y para nuestros para que nuestros aprendices puedan desarrollar su formación de manera inductiva.

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

A continuación les comparto algunas citas clave del documento, con comentarios, para sacar este tema unificador:

Acerca de e-libros de texto:

Libros dinámicos también puede habilitar una forma más social del estudio, con un grupo de estudiantes que trabajan juntos en la lectura, anotación y comparación de uno o más textos sobre el mismo tema.Cada estudiante puede ver el texto en su lector de libros electrónicos, así como las anotaciones y comentarios sobre el texto que se está creando por los otros estudiantes …. La actividad requiere que todos los estudiantes trabajen para comparar y discutir sus lecturas y explicar los conceptos entre sí.

Una extensión lógica de este intercambio masivo de los comentarios es que los estudiantes escribir adiciones a los libros de texto, ofreciendo sus propias interpretaciones, explicaciones y ejemplos, que luego se publican junto a las páginas del libro. Los editores de libros habrían de establecer un sistema sencillo de edición y recompensa por tales “extensiones de libros.

Las nuevas oportunidades que se ponen a disposición de la transformación del texto en un vehículo flexible para la investigación, la interacción, la colaboración y la creación, es, creo, muy interesante y viene muy rápido. Si hay una cosa que las escuelas empiezan a invertir, es la expansión en estos nuevos formatos, formatos hipermediaa lo que deberían añadir una intercomunicación “bibliotecaria” con otros centrso que compartan sus mismos intereses, con lo cuál el número y la calidad de estos libros se multiplicaría de manera exponencial, a coste cero y a los que la tecnología MÓVIL aún sería de mejor ayuda, ya que su ubicuidad nos permitiría estar en contínua actualización, usabilidad y accesibilidad…

Lamentablemente, el informe ofrece sólo unos pocos enlaces y recursos, dos de los cuales son sólo nuevos proveedores de estas herramientas de desarrollo, libros dinámicos yAprendizaje Thuze .

–

Acerca de las certificacines y Reconocimiento Social..

Cualquier persona que utilice el Internet pasa por un proceso de aprendizaje sobre los contenidos, herramientas y personas que se encuentran. Este aprendizaje incidental puede convertirse en un proceso más estructurado, como es el caso cuando alguien trabaja a través de una serie de recursos educativos abiertos (materiales didácticos disponibles gratuitamente en la Web). ‘Las certificaciones, ofrecen una forma de acreditar este aprendizaje que tiene lugar fuera de las instituciones educativas formales.

Pero lo más importante es buscar las maneras de hacerlo en el Aprendizaje Informal y es más, en el APRENDIZAJE-TRABAJO, ya que es la única manera de asegurarnos la educación continuada, accesible-tanto de manera espacio-temporal, como por su economía y además representa más del 70% de lo que aprendemos cada día (Juan Domingo Farnós) )

Más acerca de las identificaciones se encuentra disponible en el Mozilla “Insignias Open” del sitio . Como padre de dos chicos obsesionados con Minecraft, también estaba interesado en ver que este es un elemento cada vez mayor de ese universo, como se ha demostrado aquí.

Acerca de MOOC, que han sido silenciosamente gestando en los últimos cuatro años, pero, a los ojos de este lector, se han disparado en los últimos 3 a 6 meses, son el brainchilds, al menos en parte, de George Siemens y Stephen Downes. 21k12 lectores que han llegado hasta aquí en este largo post se lo debemos a ellos y su aprendizaje para suscribirse al boletín de Stephen Downes diario , Daily OL, si no lo hacen ya. (Mi sombrero es el favorito para Chris Bigenho por presentarme).

Los autores del informe explican MOOCs (impacto medio) de esta manera:

Massive cursos abiertos en línea (MOOCs) son intentos de crear cursos de acceso abierto en línea que proporcionan ninguna restricción en el tamaño de la clase. A diferencia de los Cursos Abiertos, MOOCs se autogestionan por grupos de alumnos y profesores y ejecutar en un período de tiempo determinado, por lo general de 6-12 semanas. MOOCs están abiertas a todos, no tienen requisitos formales de admisión, y puede proporcionar un marco para el reconocimiento basado en ‘badges’.

Pueden apoyar el compromiso oportunista ad hoc con las actividades individuales o de los recursos, así como un compromiso más disciplinado para el curso en su totalidad. Los MOOCs pueden ser puramente informales, ofertas u oportunidades para el aprendizaje independiente alineado a un curso formal o semi-formal cursos ofrecidos por una institución de certificación de informales.

MOOCs son un tema enorme en su propio sentido, pero tenga en cuenta a estos efectos que uno de los debates más importantes e interesantes sobre MOOCs sucediendo hoy en día tiene que ver con el valor que se da en el aprendizaje conectivista en ellas. En otras palabras, ¿puede una distribución bastante jerárquica del conocimiento, como sucede en la mayoría de los cursos universitarios de conferencias, en el que el profesor experto está dispensando sabiduría de escuchar, los estudiantes transferidos a la cuenta web como un MOOC? O bien, es parte integral del concepto y definición que éstas se estructuran como las experiencias de aprendizaje de manera que cada participante es, al menos en parte, trazando su camino propio hacia la comprensión, la difusión hacia el exterior del campo en amplias redes de conocimiento afines …

Posiblemente hasta que no nos demos cuenta que el aprendiz es el responsable de su aprendizaje y evaluación y el SISTEMA esté en todo momento a su lado para ayudarle en todo lo que necesite, en cualquier lugar y ea cualquier hora…las cosas no cambiarán, pero si se realiza esta actuación, el fracaso escolar, la brecha y la excelencia personalizada/personal de los aprendices será una realidad…

Sobre el aprendizaje Seamless (medio-alto impacto):

Seamless aprendizaje es cuando una persona experimenta una Contunuidad de aprendizaje a través de una combinación de lugares, tiempos, tecnologías

o entornos sociales. Tal aprendizaje puede ser intencional, como cuando se inicia una actividad de aprendizaje en el aula y luego continúa a través de una conversación informal con los colegas, o en línea en casa.

Seamless aprendizaje puede ser un colectivo o un proceso individual.Además, puede extenderse en el tiempo y lugares, ofrecen todas partes el acceso a los recursos de aprendizaje, abarcar los mundos físico y digital, participar múltiples tipos de dispositivos, e integrar los diferentes enfoques de la enseñanza y el aprendizaje….lo que podríamos llamar COMPUTACIÓN UBÍCUA ….propugnan la integración de dispositivos alrededor de escenarios donde se encuentre localizado el ser humano, en el que éste puede interactuar de manera natural con sus dispositivos y realizar cualquier tarea diaria de manera completamente trasparente con respecto a sus computadores.

El conocimiento es ubícuo, no solo a través de los canales que nos llega, no solo por la utilidad que le damos… es ubícuo per se, no podría ser de otra manera (contrariamente a lo que siempre habíamos pensado por su estandarización, determinismos, consecuente…).

Eso se demuestra por ejemplo con el IMPACTO SOCIAL de un proyecto de índole colaborativa, por ejemplo.. La información digital y tecnologías de la comunicación que han transformado el mundo se inventaron y se aplicaron por primera vez en América.

Sin embargo, nunca ha habido un liderazgo notable en su aplicación en la educación. La mayoría de las aulas aún no están sorprendentemente adpatadas para la sociedad de la información, incluso en lo más elemental y básico depara el acceso de los estudiantes a los contenidos digitales de aprendizaje y espacios de trabajo., lo que algunos nos atrevemos a llamar ESCENARIOS DE APRENDIZAJE.

“En el 2011 colaboré con un Master de la Universidad de Salamanca, en la que ya les hablaba sobre LAS METODOLOGÍAS AGILES en la gestión de proyectos cuyo interés supera el campo de la ingeniería de software, donde se habían desarrollado las dos décadas anteriores, y debido a la incertidumbre de los nuevos ciudadanos del siglo XXI y su gran dinamismo producen una gran brecha entre ellos mismos y las organizaciones con las que deben convivir….

Debido a que hoy aun persiste una especialización en la educación formal y formalizadora, faltan competencias transversales y multidisiplinares, lo que hace que nuestras habilidades no se correspondan bajo un prisma intrapersonal e instrumental y lo que es peor se ha instaurado de manera sistematizada y no sistémica que sería una característica propia de una cultura, pero ni así se ha producido, por lo que la brecha permanece en el espacio y en el tiempo.

Les explicaba, lo cual hago también ahora, es que necesitamos escenarios cambiables, mutables y por tanto en permanente dinamismo, que abarcan procesos y no finalidades, con lo que la predicción de resultados y la segregación de los mismos pasa a un segundo plano y la aparición de un valor genuino, decía antes y ahora digo valor añadido es trascendente para cerrar esta brecha y poner en valor nuestras actuaciones presentes y futuras.

En todo eso necesitamos píldoras con periodos cortos, intensos de aprendizaje con un desarrollo ITERATIVO y PERSONALIZADO permeable a cualquier cambio que se vaya produciendo, tanto des de dentro a afuera como de afuera a adentro, o permaneciendo fuera, y me refiero al circuito educativo oficial, naturalmente”. (Juan Domingo Farnos)

EL aprendizaje ubicuo a partir de CONOCIMIENTOS UBICUOS es una extensión de la idea de la computación ubicua, un término que describe la presencia generalizada de los ordenadores en nuestras vidas, ordenadores personales y ordenadores portátiles se han convertido en una parte integral de nuestro aprendizaje, el trabajo y la vida de la comunidad, hasta el punto donde, si no tenemos acceso en red con ancho de banda razonable, nos podemos considerarse como desfavorecidos, que estamos “en el lado equivocado de la ‘brecha digital.

“Hoy el conocimiento está en todas partes, en constante cambio, creciendo exponencialmente … Hoy el conocimiento es libre. Es como el aire, que es como agua. Se ha convertido en una mercancía … No hay ninguna ventaja competitiva hoy en saber más de la persona a tu lado. El mundo no le importa lo que sabes. Lo que el mundo le importa es lo que puede hacer con lo que sabe”. (Will Richardson)

Mientras tanto, muchos otros dispositivos son cada vez más importantes en nuestras relaciones, : teléfonos móviles, televisores, sistemas de posicionamiento global, los reproductores digitales de música, asistentes personales digitales, cámaras de vídeo, cámaras y consolas de juego, por nombrar algunos. Estos dispositivos están en todas partes. Son cada vez más baratos. Son cada vez más pequeños y más portables.

Son cada vez más fáciles de conectar con los demás. Por eso los encontramos en muchos lugares en nuestras vidas y en muchas ocasiones allá donde vamos. .La presencia generalizada de estas máquinas es la forma más tangible y práctica en el que la informática se ha convertido en omnipresente. aprendizaje ubicuo es un nuevo paradigma educativo posible en parte por las potencialidades de los medios digitales. Hecho posible, significa que no hay relación directa determinista entre la tecnología y el cambio social. En efecto, las instituciones educativas en todos los niveles han demostrado ser muy eficaz en la adaptación de estos nuevos recursos a sus prácticas tradicionales y el contenido, y no al revés.

Las tecnologías digitales llegan casi de inmediato, las viejas prácticas pedagógicas de la enseñanza didáctica, la entrega de contenido para la ingestión de estudiantes y de pruebas para las respuestas correctas “sistema de gestión del aprendizaje”, son ya responsabilidad de los mismos aprendices Algo cambia, cuando esto sucede, pero lamentablemente, no es mucho.

Un artículo de Brighton analiza el rol de los nuevos medios digitales, los“UBIMEDIA” que por sus características –multifacéticas, convergentes,colaborativas y cooperativas, móviles- tienen el potencial de empoderar a las personas y crear una mayor cultura participativa.En este contexto las instituciones que tradicionalmente tenían la potestad de establecer aquello que está bien y lo que no lo está, hoy se ven amenazadas por nuevas reglas del juego. Estos retos nos llevan a pensar en nuevos perfiles de profesionales. Hacen falta perfiles híbridos digitales-analógicos que sean capaces de traducir conocimiento de una comunidad a otra y que puedan generar valor al momento de conectar conocimientos. Necesitamos de habilidades multiplicadas y desarrollo de actitudes creativas, las cuáles se presentan como elementos claves. Es necesario a pensar en un aprendizaje mejorado, que no se limite a una disciplina o certificación, sino que sea permanente, distribuido y escalable, cuya trazabilidad esté en manos de la mayor parte de la población, cada uno con sus caraterísticas…

Poder personalizar el proceso de aprendizaje a cada estudiante es vital para facilitar su progreso y conseguir que utilice todo su potencial. Es necesario adaptar la enseñanza a las necesidades de cada alumno para lograr atender sus dificultades y aprender a potenciar sus puntos más fuertes.

juandon

3 diciembre, 2019 0

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